Продвинутый анализ данных в excel

Продолжаем рассказывать про неочевидные штуки в Экселе, которые могут пригодиться для работы с данными. Сегодня будет про аналитику — как собрать, подготовить или получить дополнительные данные, чтобы анализ получился более полный.

МИНЕСЛИ и МАКСЕСЛИ

В английской версии: MINIF, MAXIF.

Что делают: находят минимальное и максимальное значение по какому-то условию в заданных диапазонах.

Допустим, у нас есть таблица доходов и расходов, причём доходы получены из разных источников:

С помощью функций МИНЕСЛИ и МАКСЕСЛИ мы можем найти минимальные и максимальные значения по заданному параметру. Например, найдём минимальный доход, который мы получили с внешних заказов. Для этого напишем формулу:

=MINIFS(B2:B13;C2:C13;»заказ»)

Первый параметр — это диапазон, где ищем минимальное значение, второй — диапазон, по которому мы будем проверять наше условие, и третий — само условие. Получается, что формула возьмёт слово «заказ», найдёт в столбце C все совпадения с ним, а потом найдёт в столбце B минимальное значение:

Точно так же можно найти максимальный доход на работе — вдруг работать только с заказами выгоднее:

ВПР

В английской версии: VLOOKUP

Что делает: сопоставляет данные из одного столбца с другим.

Это одна из самых популярных функций при анализе данных в Экселе — с ней можно быстро находить данные в одном столбце и смотреть, чему они соответствуют в другом. Например, если мы хотим посмотреть, сколько потратили в марте, то используем такую формулу:

=VLOOKUP(«Март»;A2:D13;4;FALSE)

Функция возьмёт наш «Март», проверит весь диапазон, который мы указали, найдёт в нём наше слово и выведет результат из четвёртого столбца, который соответствует марту. Параметр FALSE означает, что нам нужно точное совпадение, — если хватит примерного, поставьте TRUE.

СУММЕСЛИМН

В английской версии: SUMIFS

Что делает: складывает значения, которые подходят сразу к нескольким параметрам.

Бывает так, что нам нужно найти сумму значений сразу по нескольким параметрам — когда они все выполняются, то мы складываем между собой те ячейки, где есть такое полное совпадение. Например, найдём, сколько мы заработали на удалёнке на основной работе — используем для этого формулу:

=SUMIFS(B2:B13;C2:C13;»работа»;E2:E13;»удалёнка»)

Здесь мы первым параметром задаём, из какого столбца будем брать числа для суммы, потом два параметра — фильтр по источнику, и последние два — выбираем только те, где вид стоит «удалёнка»:

СЧЁТЕСЛИМН

В английской версии: COUNTIFS

Что делает: то же самое, что и СУММЕСЛИМН, только не складывает значения, а считает совпадения.

Если нам нужно выяснить, сколько раз мы брались за внешние заказы и получали за это меньше ста тысяч рублей, то можем использовать такую формулу:

=COUNTIFS(C2:C13;»заказ»; B2:B13;»<100000″)

Здесь всё то же самое, что и в предыдущей формуле, только без первого столбца для суммы. Обратите внимание, что знак сравнения входит в кавычки.

СЦЕПИТЬ

В английской версии: CONCATENATE

Что делает: склеивает несколько ячеек в одну.

Если нам нужно подготовить данные для выгрузки или привести их в более понятный вид, иногда используют склейку ячеек. Смысл в том, что можно задать правила объединения на примере одной ячейки, потом протянуть её вниз, сколько нужно, а Эксель сам заполнит их новыми склеенными данными. 

Допустим, нам нужно вывести для отчёта такую фразу для каждого месяца: «Январь: заработано столько-то рублей, потрачено столько-то, остаток вот такой». Чтобы не собирать это всё вручную, пишем формулу:

=CONCATENATE(A2;»: заработано «;B2;», потрачено «;D2;», остаток: «;E2)

Здесь мы просто через точку с запятой указываем как ячейки, так и текстовые значения, которые хотим добавить в итоговую строчку. Кроме текста, туда можно добавлять что угодно — например результаты вычислений или текст из других ячеек.

СЖПРОБЕЛЫ

В английской версии: TRIM

Что делает: убирает лишние пробелы между словами, оставляя по одному пробелу.

Иногда данные для анализа попадают в таблицу в непотребном виде — например, с кучей пробелов между словами. Если это наш случай, используем функцию СЖПРОБЕЛЫ — она удалит лишнее и сделает красивый текст:

=TRIM(A1:A4)

В функции можно указать сразу весь диапазон для обработки (и тогда она сама добавит нужные ячейки ниже) или указать только одну ячейку.

Юлия Перминова

Тренер Учебного центра Softline с 2008 года.

1. Сводные таблицы

Базовый инструмент для работы с огромным количеством неструктурированных данных, из которых можно быстро сделать выводы и не возиться с фильтрацией и сортировкой вручную. Сводные таблицы можно создать с помощью нескольких действий и быстро настроить в зависимости от того, как именно вы хотите отобразить результаты.

Полезное дополнение. Вы также можете создавать сводные диаграммы на основе сводных таблиц, которые будут автоматически обновляться при их изменении. Это полезно, если вам, например, нужно регулярно создавать отчёты по одним и тем же параметрам.

Как работать

Исходные данные могут быть любыми: данные по продажам, отгрузкам, доставкам и так далее.

1. Откройте файл с таблицей, данные которой надо проанализировать.
2. Выделите диапазон данных для анализа.
3. Перейдите на вкладку «Вставка» → «Таблица» → «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»).
4. Должно появиться диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
5. Настройте отображение данных, которые есть у вас в таблице.

Перед нами таблица с неструктурированными данными. Мы можем их систематизировать и настроить отображение тех данных, которые есть у нас в таблице. «Сумму заказов» отправляем в «Значения», а «Продавцов», «Дату продажи» — в «Строки». По данным разных продавцов за разные годы тут же посчитались суммы. При необходимости можно развернуть каждый год, квартал или месяц — получим более детальную информацию за конкретный период.

Набор опций будет зависеть от количества столбцов. Например, у нас пять столбцов. Их нужно просто правильно расположить и выбрать, что мы хотим показать. Скажем, сумму.

Можно её детализировать, например, по странам. Переносим «Страны».

Можно посмотреть результаты по продавцам. Меняем «Страну» на «Продавцов». По продавцам результаты будут такие.

2. 3D-карты

Этот способ визуализации данных с географической привязкой позволяет анализировать данные, находить закономерности, имеющие региональное происхождение.

Полезное дополнение. Координаты нигде прописывать не нужно — достаточно лишь корректно указать географическое название в таблице.

Как работать

1. Откройте файл с таблицей, данные которой нужно визуализировать. Например, с информацией по разным городам и странам.
2. Подготовьте данные для отображения на карте: «Главная» → «Форматировать как таблицу».
3. Выделите диапазон данных для анализа.
4. На вкладке «Вставка» есть кнопка 3D-карта.

Точки на карте — это наши города. Но просто города нам не очень интересны — интересно увидеть информацию, привязанную к этим городам. Например, суммы, которые можно отобразить через высоту столбика. При наведении курсора на столбик показывается сумма.

Также достаточно информативной является круговая диаграмма по годам. Размер круга задаётся суммой.

3. Лист прогнозов

Зачастую в бизнес-процессах наблюдаются сезонные закономерности, которые необходимо учитывать при планировании. Лист прогноза — наиболее точный инструмент для прогнозирования в Excel, чем все функции, которые были до этого и есть сейчас. Его можно использовать для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и других служб.

Полезное дополнение. Для расчёта прогноза потребуются данные за более ранние периоды. Точность прогнозирования зависит от количества данных по периодам — лучше не меньше, чем за год. Вам требуются одинаковые интервалы между точками данных (например, месяц или равное количество дней).

Как работать

1. Откройте таблицу с данными за период и соответствующими ему показателями, например, от года.
2. Выделите два ряда данных.
3. На вкладке «Данные» в группе нажмите кнопку «Лист прогноза».
4. В окне «Создание листа прогноза» выберите график или гистограмму для визуального представления прогноза.
5. Выберите дату окончания прогноза.

В примере ниже у нас есть данные за 2011, 2012 и 2013 годы. Важно указывать не числа, а именно временные периоды (то есть не 5 марта 2013 года, а март 2013-го).

Для прогноза на 2014 год вам потребуются два ряда данных: даты и соответствующие им значения показателей. Выделяем оба ряда данных.

На вкладке «Данные» в группе «Прогноз» нажимаем на «Лист прогноза». В появившемся окне «Создание листа прогноза» выбираем формат представления прогноза — график или гистограмму. В поле «Завершение прогноза» выбираем дату окончания, а затем нажимаем кнопку «Создать». Оранжевая линия — это и есть прогноз.

4. Быстрый анализ

Эта функциональность, пожалуй, первый шаг к тому, что можно назвать бизнес-анализом. Приятно, что эта функциональность реализована наиболее дружественным по отношению к пользователю способом: желаемый результат достигается буквально в несколько кликов. Ничего не нужно считать, не надо записывать никаких формул. Достаточно выделить нужный диапазон и выбрать, какой результат вы хотите получить.

Полезное дополнение. Мгновенно можно создавать различные типы диаграмм или спарклайны (микрографики прямо в ячейке).

Как работать

1. Откройте таблицу с данными для анализа.
2. Выделите нужный для анализа диапазон.
3. При выделении диапазона внизу всегда появляется кнопка «Быстрый анализ». Она сразу предлагает совершить с данными несколько возможных действий. Например, найти итоги. Мы можем узнать суммы, они проставляются внизу.

В быстром анализе также есть несколько вариантов форматирования. Посмотреть, какие значения больше, а какие меньше, можно в самих ячейках гистограммы.

Также можно проставить в ячейках разноцветные значки: зелёные — наибольшие значения, красные — наименьшие.

Надеемся, что эти приёмы помогут ускорить работу с анализом данных в Microsoft Excel и быстрее покорить вершины этого сложного, но такого полезного с точки зрения работы с цифрами приложения.

Читайте также:

• 10 быстрых трюков с Excel →
• 20 секретов Excel, которые помогут упростить работу →
• 10 шаблонов Excel, которые будут полезны в повседневной жизни →

Excel – одна из лучших программ для аналитика данных. А почти каждому человеку на том или ином этапе жизни приходилось иметь дело с цифрами и текстовыми данными и обрабатывать их в условиях жестких дедлайнов. Если вам и сейчас нужно это делать, то мы опишем техники, которые помогут существенно улучшить вам жизнь. А чтобы было более наглядно, покажем, как их воплощать, с помощью анимаций.

Анализ данных через сводные таблицы Excel

Сводные таблицы – один из самых простых способов автоматизировать обработку информации. Он позволяет свести в кучу огромный массив данных, которые абсолютно не структурированы. Если его использовать, можно почти навсегда забыть о том, что такое фильтр и ручная сортировка. А чтобы их создать, достаточно нажать буквально пару кнопок и внести несколько несложных параметров в зависимости от того, какой способ представления результатов нужен конкретно вам в определенной ситуации.

Существует множество способов автоматизации анализа данных в Excel. Это как встроенные инструменты, так и дополнения, которые можно скачать на просторах интернета. Также есть дополнение «Пакет анализа», которое было разработано компанией Майкрософт. Она имеет все необходимые возможности, чтобы вы могли получать все необходимые результаты в одном файле Excel.

Пакет анализа данных, разработанный Майкрософт, можно использовать исключительно на едином листе в одну единицу времени. Если он будет обрабатывать информацию, расположенную на нескольких, то итоговая информация будет отображаться исключительно на одном. В других же будут показываться диапазоны без какой-либо значений, в которых есть исключительно форматы. Чтобы осуществить проанализировать информацию на нескольких листах, нужно использовать этот инструмент по отдельности. Это очень большой модуль, который поддерживает огромное количество возможностей, в частности, позволяет выполнять следующие типы обработки:

1. Дисперсионный анализ.
2. Корреляционный анализ.
3. Ковариация.
4. Вычисление скользящего среднего. Очень популярный метод в статистике и в трейдинге.
5. Получать случайные числа.
6. Выполнять операции с выборкой.

Эта надстройка не активирована по умолчанию, но входит в стандартный пакет. Чтобы ею воспользоваться, необходимо ее включить. Для этого сделайте следующие шаги:

1. Перейдите в меню «Файл», и там найдите кнопку «Параметры». После этого перейдите в «Надстройки». Если же вы установили 2007 версию Эксель, то нужно нажать на кнопку «Параметры Excel», которая находится в меню Office.
2. Далее появляется всплывающее меню, озаглавленное словом «Управление». Там находим пункт «Надстройки Excel», нажимаем на него, а потом – на кнопку «Перейти». Если же вы используете компьютер Apple, то достаточно открыть вкладку «Средства» в меню, а потом в раскрывающемся перечне найти пункт «Надстройки для Excel».
3. В том диалоге, который появился после этого, нужно поставить галочку возле пункта «Пакет анализа», после чего подтвердить свои действия, нажав кнопку «ОК».

В некоторых ситуациях может оказаться так, что этого дополнения найти не удалось. В этом случае его не будет в перечне аддонов. Для этого надо нажать на кнопку «Обзор». Может также появиться информация о том, что пакет полностью отсутствует на этом компьютере. В этом случае необходимо его установить. Для этого нужно нажать на кнопку «Да».

Перед тем, как включить пакет анализа, необходимо сначала активировать VBA. Для этого его нужно загрузить таким же способом, как и саму надстройку.

Как работать со сводными таблицами

Первоначальная информация может быть какой-угодно. Это могут быть сведения о продажах, доставке, отгрузках продукции и так далее. Независимо от этого, последовательность шагов будет всегда одинаковой:

1. Откройте файл, в котором содержится таблица.
2. Выделите диапазон ячеек, которые мы будем анализировать с помощью сводной таблицы.
3. Откройте вкладку «Вставка, и там надо найти группу «Таблицы», где есть кнопка «Сводная таблица». Если же используется компьютер под операционной системой Mac OS, то нужно открыть вкладку «Данные», и эта кнопка будет находиться во вкладке «Анализ».
4. После этого откроется диалог с заголовком «Создание сводной таблицы».
5. Затем выставите такое отображение данных, которое соответствует выделенному диапазону.

Мы открыли таблицу, информация в которой никоим образом не структурирована. Чтобы это сделать, можно воспользоваться настройками полей сводной таблицы в правой стороне экрана. Например, отправим в поле «Значения» «Сумму заказов», а информацию про продавцов и дату продажи – в строки таблицы. Исходя из данных, которые содержатся в этой таблице, автоматически определились суммы. Если есть необходимость, можно открыть информацию по каждому году, кварталу или месяцу. Это позволит получить детальную информацию, которая надо в конкретный момент.

От того, сколько колонок есть, будет отличаться и набор имеющихся параметров. Например, общее число столбцов – 5. И нам надо просто разместить и выбрать их верным образом, а показать сумму. В таком случае выполняем действия, показанные на этой анимации.

Можно сводную таблицу конкретизировать, указав, например, страну. Для этого мы включаем пункт «Страна».

Можно также посмотреть информацию про продавцов. Для этого мы заменяем колонку «Страна» на «Продавец». Результат получится следующий.

Анализ данных с помощью 3D-карт

Данный метод визуального представления с географической привязкой дает возможность искать закономерности, привязанные к регионам, а также анализировать информацию этого типа.

Преимущество этого способа в том, что нет необходимости отдельно прописывать координаты. Необходимо просто правильно написать географическое положение в таблице.

Как работать с 3D-картами в Excel

Последовательность действий, которую вам необходимо выполнить, чтобы работать с 3Д-картами, следующая:

1. Откройте файл, в котором есть интересующий диапазон данных. Например, таблица, где есть колонка «Страна» или «Город».
2. Информацию, которая будет показываться на карте, нужно сначала отформатировать, как таблицу. Для этого надо найти соответствующий пункт на вкладке «Главная».
3. Выделите те ячейки, которые будут анализироваться.
4. После этого переходим на вкладку «Вставка», и там находим кнопку «3Д-карта».

Затем показывается наша карта, где города в таблице представлены в виде точек. Но нам не особо нужно просто наличие информации о населенных пунктах на карте. Нам гораздо важнее видеть ту информацию, которая привязана к ним. Например, те суммы, которые можно показать, как высоту столбика. После того, как мы выполним действия, указанные на этой анимации, при наведении курсора на соответствующий столбик будут отображаться привязанные к нему данные.

Также можно воспользоваться круговой диаграммой, которая является намного более информативной в некоторых случаях. От того, какая общая сумма по величине, зависит размер круга.

Лист прогноза в Excel

Нередко бизнес-процессы зависят от сезонных особенностей. И такие факторы надо обязательно принимать в учет на этапе планирования. Для этого существует специальный инструмент Excel, который понравится вам своей высокой точностью. Он значительно более функциональный, чем все описанные выше методы, какими бы отличными они ни были. Точно так же, очень широкой является сфера его использования – коммерческие, финансовые, маркетинговые и даже государственные структуры.

Важно: чтобы рассчитать прогноз, необходимо получить информацию за предыдущее время. От того, насколько долгосрочные данные, зависит качество прогнозирования. Рекомендуется иметь данные, которые разбиты по одинаковым интервалам (например, поквартально или помесячно).

Как работать с листом прогноза

Чтобы работать с листом прогноза, необходимо выполнять следующие действия:

1. Откройте файл, в котором содержится большой объем информации по тем показателям, которые нам надо проанализировать. Например, в течение прошлого года (хотя чем больше, тем лучше).
2. Выделите две строки с информацией.
3. Перейдите в меню «Данные», и там кликните по кнопке «Лист прогноза».
4. После этого откроется диалог, в котором можно выбрать тип визуального представления прогноза: график или гистограмма. Выберите тот, который подходит под вашу ситуацию.
5. Установите дату, когда прогноз должен закончиться.

В приводимом нами ниже примере даются сведения за три года – 2011-2013. При этом рекомендуется указывать временные промежутки, а не конкретные числа. То есть, лучше писать март 2013, а не конкретное число типа 7 марта 2013 года. Чтобы исходя из этих данных получить прогноз на 2014 год необходимо получить данных, расположенные в рядах с датой и показателями, которые были на этот момент. Выделяем эти строки.

Затем переходим на вкладку «Данные» и ищем группу «Прогноз». После этого переходим в меню «Лист прогноза». После этого появится окно, в котором снова выбираем способ представления прогноза, а затем устанавливаем дату, к которой прогноз должен быть закончен. После этого нажимаем на «Создать», после чего получаем три варианта прогноза (показываются оранжевой линией).

Быстрый анализ в Excel

Предыдущий способ действительно хорош, потому что позволяет составлять реальные прогнозы, основываясь на статистических показателях. Но этот метод позволяет фактически проводить полноценную бизнес-аналитику. Очень классно, что эта возможность создана максимально эргономичной, поскольку для достижения желаемого результата необходимо совершить буквально несколько действий. Никаких ручных подсчетов, записи каких-либо формул. Достаточно просто выбрать диапазон, который будет анализироваться и задать конечную цель.

Есть возможность прямо в ячейке создавать самые разные диаграммы и микрографики.

Как работать

Итак, чтобы работать, нам надо надо открыть файл, в котором содержится тот набор данных, который надо анализировать и выделить соответствующий диапазон. После того, как мы его выделим, у нас автоматически появится кнопка, дающая возможность составить итоги или же выполнить набор других действий. Называется она быстрым анализом. Также мы можем определить суммы, которые автоматически будут проставлены внизу. Более наглядно посмотреть, как это работает, можете на этой анимации.

Функция быстрого анализа позволяет также по-разному форматировать получившиеся данные. А определить, какие значения больше или меньше, можно непосредственно в ячейках гистограммы, которая появляется после того, как мы настроим этот инструмент.

Также пользователь может поставить самые разные маркеры, которые обозначают большие и меньшие значения относительно тех, которые есть в выборке. Так, зеленым цветом будут показываться самые большие значения, а красным – наиболее маленькие.

Очень хочется верить, что эти приемы позволят вам значительно повысить эффективность вашей работы с электронными таблицами и максимально быстро добиться всего, что вы желаете. Как видим, эта программа для работы с электронными таблицами дает очень широкие возможности даже в стандартном функционале. А что уже говорить про дополнения, которых очень много на просторах интернета. Важно только обратить внимание, что все аддоны должны быть тщательно проверены на вирусы, потому что модули, написанные другими людьми, могут содержать вредоносный код. Если же надстройки разработаны компанией Майкрософт, то ее можно использовать смело.

Пакет анализа от Майкрософт – очень функциональная надстройка, которая делает пользователя настоящим профессионалом. Она позволяет выполнить почти любую обработку количественных данных, но она довольно сложная для начинающего пользователя. На официальном сайте справки Майкрософт есть детальная инструкция по тому, как использовать разные виды анализа с помощью этого пакета.

Время на прочтение
3 мин

Количество просмотров 4.7K

Всем привет! Меня зовут Сергей Коньков — я работаю архитектором в компании CloudReports. Сегодня я расскажу, как мы создали продукт, который помогает пользователям работать с данными и в какой-то мере соединяет два мира аналитики: Excel и облачные хранилища данных.

Задача

BigQuery и другие аналитические хранилища в сочетании с современными BI инструментами перевернули работу с данными за последние годы. Возможность обрабатывать терабайты информации за секунды, интерактивные дашборды в DataStudio и PowerBI, сделали работу очень комфортной.

Однако если посмотреть глубже, можно увидеть — выиграли от этих изменений в основном профессионалы, владеющие SQL и Python и бизнес пользователи на руководящих позициях, для которых разрабатываются дашборды.
А как быть с сотнями миллионов сотрудников, для которых главным инструментом анализа был и остается Microsoft Excel? Они в каком-то смысле, остались за бортом новых изменений. Это менеджеры по продажам, владельцы малого бизнеса, руководители небольших отделов. Освоить PowerBI у них нет времени. Все что им остается это экспортировать данные из отчетов в свой любимый Excel и продолжить работу там, но это не очень удобно, занимает время и есть ограничения по объему данных.

Мы часто наблюдаем, как наши клиенты использующих Google BigQuery загружают данные в Excel с помощью различных коннекторов, натыкаясь на ограничения. И родилась идея: если Excel не теряет популярности, а данные уходят в облака, то давайте придумаем способ как помочь пользователю работать из Excel с облаком.

Вспоминаем OLAP

Да, сегодня Excel по-прежнему самый популярный инструмент для работы с информацией в мире. А Сводная таблица, это то что используют миллионы пользователей каждый день. А раньше было еще больше. Если вы работали с данными в крупной компании десять лет назад вы наверняка слышали про технологию OLAP кубов от Microsoft и других вендоров, которые создаются поверх реляционных SQL баз, и позволяют получать результаты обработки миллионов строк данных за секунды. Самым популярным способом работы с OLAP кубами была и есть сводная таблица Excel. К слову OLAP по прежнему очень распространен в корпоративном мире, это все так же часть Microsoft SQL Server, однако имеет ряд ограничений по объемам и скорости обработки и все больше уступает рынок облачным аналитическим хранилищам.

Так вот в решении этой задачи нам поможет OLAP. Как я уже писал выше в Excel есть готовый клиент для работы с OLAP, мы будем использовать его.

Kогда Microsoft выводил на рынок данную технологию был опубликован открытый протокол для работы с OLAP базами — XMLA (XML для аналитики). Именно этот протокол и использует Excel когда подключается к OLAP серверу. Все работает примерно так:

Решение

Идея проста — вместо OLAP сервера мы сделаем Python приложение , которое будет делать следующее:

• принимать XMLA запросы от Excel

• конвертировать логику XMLA запроса в SQL код

• отправлять SQL запрос в BigQiery

• полученный от BigQuery ответ конвертировать в XMLA и отправлять обратно в Excel

Данное приложение (App) можем опубликовать в облаке, так как Excel имеет возможность отправлять запросы XMLA запросы по протоколу HTTPS. Все будет работать примерно так:

Использование

После того как мы разработали и опубликовали приложение, администратору BigQuery для начала использования достаточно просто создать таблицу и определить для соответсnвующих полей типы агрегации (сумма, минимум, максимум и т.д.). Далее пользователь в Excel используя подключение к службам аналитики (OLAP) соединяется с нашим сервисом:

После этого мы получаем доступ к таблице BigQuery непосредственно из сводной таблицы. И можем легко «играть» с данными.

Кроме того, мы реализовали в данном сервисе слой кэширования данных для ускорения запросов и экономии затрат на BigQuery.

Что дальше

Сейчас мы активно тестируем сервис на своих клиентах и думаем над добавлением нового функционала.

Например, SQL запросы наряду с BigQuery поддерживают и другие облачные хранилища данных. Добавив один класс в наше приложение мы реализовали аналогичный механизм для ClickHouse. Скоро будет готова версия для Snowflake и Amazon Redshift.

Будем рады услышать вопросы и мнение коллег в комментариях.

Анализ данных в Excel предполагает сама конструкция табличного процессора. Очень многие средства программы подходят для реализации этой задачи.

Excel позиционирует себя как лучший универсальный программный продукт в мире по обработке аналитической информации. От маленького предприятия до крупных корпораций, руководители тратят значительную часть своего рабочего времени для анализа жизнедеятельности их бизнеса. Рассмотрим основные аналитические инструменты в Excel и примеры применения их в практике.

Инструменты анализа Excel

Одним из самых привлекательных анализов данных является «Что-если». Он находится: «Данные»-«Работа с данными»-«Что-если».

Средства анализа «Что-если»:

1. «Подбор параметра». Применяется, когда пользователю известен результат формулы, но неизвестны входные данные для этого результата.
2. «Таблица данных». Используется в ситуациях, когда нужно показать в виде таблицы влияние переменных значений на формулы.
3. «Диспетчер сценариев». Применяется для формирования, изменения и сохранения разных наборов входных данных и итогов вычислений по группе формул.
4. «Поиск решения». Это надстройка программы Excel. Помогает найти наилучшее решение определенной задачи.

Практический пример использования «Что-если» для поиска оптимальных скидок по таблице данных.

Другие инструменты для анализа данных:

Анализировать данные в Excel можно с помощью встроенных функций (математических, финансовых, логических, статистических и т.д.).



Сводные таблицы в анализе данных

Чтобы упростить просмотр, обработку и обобщение данных, в Excel применяются сводные таблицы.

Программа будет воспринимать введенную/вводимую информацию как таблицу, а не простой набор данных, если списки со значениями отформатировать соответствующим образом:

1. Перейти на вкладку «Вставка» и щелкнуть по кнопке «Таблица».
2. Откроется диалоговое окно «Создание таблицы».



3. Указать диапазон данных (если они уже внесены) или предполагаемый диапазон (в какие ячейки будет помещена таблица). Установить флажок напротив «Таблица с заголовками». Нажать Enter.

К указанному диапазону применится заданный по умолчанию стиль форматирования. Станет активным инструмент «Работа с таблицами» (вкладка «Конструктор»).

Составить отчет можно с помощью «Сводной таблицы».

1. Активизируем любую из ячеек диапазона данных. Щелкаем кнопку «Сводная таблица» («Вставка» — «Таблицы» — «Сводная таблица»).
2. В диалоговом окне прописываем диапазон и место, куда поместить сводный отчет (новый лист).
3. Открывается «Мастер сводных таблиц». Левая часть листа – изображение отчета, правая часть – инструменты создания сводного отчета.



4. Выбираем необходимые поля из списка. Определяемся со значениями для названий строк и столбцов. В левой части листа будет «строиться» отчет.

Создание сводной таблицы – это уже способ анализа данных. Более того, пользователь выбирает нужную ему в конкретный момент информацию для отображения. Он может в дальнейшем применять другие инструменты.

Анализ «Что-если» в Excel: «Таблица данных»

Мощное средство анализа данных. Рассмотрим организацию информации с помощью инструмента «Что-если» — «Таблица данных».

Важные условия:

• данные должны находиться в одном столбце или одной строке;
• формула ссылается на одну входную ячейку.

Процедура создания «Таблицы данных»:

1. Заносим входные значения в столбец, а формулу – в соседний столбец на одну строку выше.



2. Выделяем диапазон значений, включающий столбец с входными данными и формулой. Переходим на вкладку «Данные». Открываем инструмент «Что-если». Щелкаем кнопку «Таблица данных».



3. В открывшемся диалоговом окне есть два поля. Так как мы создаем таблицу с одним входом, то вводим адрес только в поле «Подставлять значения по строкам в». Если входные значения располагаются в строках (а не в столбцах), то адрес будем вписывать в поле «Подставлять значения по столбцам в» и нажимаем ОК.

Анализ предприятия в Excel: примеры

Для анализа деятельности предприятия берутся данные из бухгалтерского баланса, отчета о прибылях и убытках. Каждый пользователь создает свою форму, в которой отражаются особенности фирмы, важная для принятия решений информация.

• скачать систему анализа предприятий;
• скачать аналитическую таблицу финансов;
• таблица рентабельности бизнеса;
• отчет по движению денежных средств;
• пример балльного метода в финансово-экономической аналитике.

Для примера предлагаем скачать финансовый анализ предприятий в таблицах и графиках составленные профессиональными специалистами в области финансово-экономической аналитике. Здесь используются формы бухгалтерской отчетности, формулы и таблицы для расчета и анализа платежеспособности, финансового состояния, рентабельности, деловой активности и т.д.