Возможности excel для анализа данных

Если вам по работе или учёбе приходится погружаться в океан цифр и искать в них подтверждение своих гипотез, вам определённо пригодятся эти техники работы в Microsoft Excel. Как их применять — показываем с помощью гифок.

4 техники анализа данных в Microsoft Excel

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 →

ВАЖНО! Идеи в Excel теперь называются Анализ данных

Чтобы лучше представить, как функция «Идеи» упрощает, быстрее и интуитивнее анализ данных, функция была переименована в Анализ данных. Возможности и функциональные возможности одинаковы и по-прежнему соответствуют тем же нормативным актам о конфиденциальности и лицензировании. Если вы работаете в Полугодовом канале (корпоративный), вы можете по-прежнему видеть «Идеи», пока Excel не будет обновлен.

Ваш браузер не поддерживает видео. Установите Microsoft Silverlight, Adobe Flash Player или Internet Explorer 9.

Анализ данных в Excel помогает вам изучить ваши данные с помощью запросов на естественном языке, которые позволяют задавать вопросы о данных без написания сложных формул. Кроме того, Анализ данных создает наглядные визуальные представления сводных данных, тенденций и закономерностей.

Есть вопрос? Мы ответим!

Просто выделите ячейку в диапазоне данных и нажмите кнопку Анализ данных на вкладке Главная. Анализ данных в Excel обработает данные и отобразит их информативные наглядные представления в области задач.

Если вы хотите получить более конкретные сведения, введите свой вопрос в поле запроса в верхней части панели и нажмите ВВОД. Анализ данных выдаст ответы с использованием графических элементов, например таблиц, диаграмм и сводных таблиц, которые можно будет вставить в книгу. 

Если вы хотите проанализировать свои данные или просто хотите узнать об имеющихся возможностях, по щелчку в поле запроса функция Анализ данных предложит персонализированные вопросы. 

Попробуйте воспользоваться предлагаемыми вопросами

Просто задайте вопрос

Выберите текстовое поле в верхней части панели «Анализ данных», и вы увидите список предложений, составленный на основе ваших данных.

Анализ данных в Excel предложит вам вопросы на основе анализа ваших данных.

Кроме того, вы можете ввести конкретный вопрос о своих данных.

Анализ данных в Excel с ответом на вопрос, сколько замков или шлемов было продано.

Примечания: 

  • Анализ данных доступно подписчикам Microsoft 365 на английском, испанском, немецком, упрощенном китайском и японском языках, французском и японском. Если вы являетесь подписчиком Microsoft 365, убедитесь, что у вас установлена последняя версия Office. Дополнительные сведения о различных каналах обновления для Office см. в статье Обзор каналов обновления для приложений Microsoft 365.

  • Функция запросов на естественном языке в компоненте Анализ данных предоставляется клиентам поэтапно. В данный момент она может быть доступна не во всех странах или регионах.

Получение конкретных сведений с помощью Анализ данных

Если у вас нет конкретного вопроса, Анализ данных не только отвечает на вопросы на естественном языке, но и анализирует данные, а также создает наглядные визуальные представления сводных данных, тенденций и закономерностей.

Вы можете сэкономить время и получить более конкретный анализ, выбрав только нужные вам поля. Когда вы выбираете поля и способ их обобщения, Анализ данных исключает другие доступные данные, что ускоряет процесс и обеспечивает предоставление предложений, меньших по количеству, но точнее сформулированных. Например, вам может потребоваться только общая сумма продаж за год. Или же можно попросить Анализ данных показать средний уровень продаж по годам. 

Выберите Какие поля интересуют вас больше всего?

Область "Анализ данных" со ссылкой для указания необходимых для использования полей.

Выберите поля и способ обобщения содержащихся в них данных.

Выберите поля, которые нужно включить и обновить, чтобы получить новые рекомендации.

Анализ данных предоставляет меньшие по количеству, но точнее сформулированные предложения.

Область "Анализ данных", в которой отображаются настраиваемые предложения.

Примечание: Параметр Не является значением в списке полей относится к полям, для которых обычно не выполняется суммирование или вычисление средних значений. Например, вы не можете вычислить сумму отображаемых лет, но вы можете вычислить сумму значений отображаемых лет. Параметр Не является значением, используемый с другим полем, в котором производится суммирование или вычисление среднего значения, работает как метка строки, однако при самостоятельном использовании Не является значением подсчитывает уникальные значения выбранного поля.

Анализ данных лучше всего работает с очищенными табличными данными.

Пример таблицы Excel

Вот некоторые советы по эффективному использованию функции Анализ данных.

  1. Анализ данных лучше всего работает с данными, отформатированными в виде таблицы Excel. Чтобы создать таблицу Excel, щелкните в любом месте диапазона данных и нажмите клавиши CTRL+T.

  2. Убедитесь, что у вас правильно отформатированы заголовки столбцов. Заголовки должны быть представлены в виде одной строки уникальных непустых имен столбцов. Не используйте двойные строки заголовков, объединенные ячейки и т. д.

  3. При наличии сложных или вложенных данных для преобразования перекрестных таблиц или таблиц с несколькими строками заголовков можно использовать надстройку Power Query.

Анализ данных не работает? Скорее всего, проблема у нас, а не у вас.

Вот некоторые причины, по которым Анализ данных может не работать с вашими данными:

  • Анализ данных в настоящее время не поддерживает анализ наборов данных размером более 1,5 миллионов ячеек. Временного решения этой проблемы пока нет. Вы можете отфильтровать данные, скопировать в другое место и обработать с помощью функции Анализ данных.

  • Строковое даты, такие как «01-01-2017», анализируются как текстовые строки. В качестве временного решения можно создать для них новый столбец и отформатировать как даты с помощью функции ДАТА или ДАТАЗНАЧ.

  • Анализ данных не будет работать, когда Excel находится в режиме совместимости (то есть когда файл имеет формат XLS). Тем временем сохраните файл как файл .xlsx, XLSM или XLSB-файл.

  • Объединенные ячейки также могут представлять сложность для анализа. Если вы хотите выровнять данные по центру, например в заголовке отчета, то в качестве временного решения удалите все объединенные ячейки, а затем выровняйте ячейки по центру выделения. Нажмите клавиши CTRL+1 и перейдите на Выравнивание > По горизонтали > По центру выделения.

Анализ данных лучше всего работает с очищенными табличными данными.

Пример таблицы Excel

Вот некоторые советы по эффективному использованию функции Анализ данных.

  1. Анализ данных лучше всего работает с данными, отформатированными в виде таблицы Excel. Чтобы создать таблицу Excel, щелкните в любом месте диапазона данных и нажмите клавиши Кнопка.+T.

  2. Убедитесь, что у вас правильно отформатированы заголовки столбцов. Заголовки должны быть представлены в виде одной строки уникальных непустых имен столбцов. Не используйте двойные строки заголовков, объединенные ячейки и т. д.

Анализ данных не работает? Скорее всего, проблема у нас, а не у вас.

Вот некоторые причины, по которым Анализ данных может не работать с вашими данными:

  • Анализ данных в настоящее время не поддерживает анализ наборов данных размером более 1,5 миллионов ячеек. Временного решения этой проблемы пока нет. Вы можете отфильтровать данные, скопировать в другое место и обработать с помощью функции Анализ данных.

  • Строковое даты, такие как «01-01-2017», анализируются как текстовые строки. В качестве временного решения можно создать для них новый столбец и отформатировать как даты с помощью функции ДАТА или ДАТАЗНАЧ.

  • Анализ данных не может анализировать данные, когда Excel находится в режиме совместимости (то есть когда файл имеет формат XLS). Сохраните файл в формате XLSX, XLSM или XLSB.

  • Объединенные ячейки также могут представлять сложность для анализа. Если вы хотите выровнять данные по центру, например в заголовке отчета, то в качестве временного решения удалите все объединенные ячейки, а затем выровняйте ячейки по центру выделения. Нажмите клавиши CTRL+1 и перейдите на Выравнивание > По горизонтали > По центру выделения.

Анализ данных лучше всего работает с очищенными табличными данными.

Пример таблицы Excel

Вот некоторые советы по эффективному использованию функции Анализ данных.

  1. Анализ данных лучше всего работает с данными, отформатированными в виде таблицы Excel. Чтобы создать таблицу Excel, щелкните в любом месте диапазона данных и выберите Главная > Таблицы > Форматировать как таблицу.

  2. Убедитесь, что у вас правильно отформатированы заголовки столбцов. Заголовки должны быть представлены в виде одной строки уникальных непустых имен столбцов. Не используйте двойные строки заголовков, объединенные ячейки и т. д.

Анализ данных не работает? Скорее всего, проблема у нас, а не у вас.

Вот некоторые причины, по которым Анализ данных может не работать с вашими данными:

  • Анализ данных в настоящее время не поддерживает анализ наборов данных размером более 1,5 миллионов ячеек. Временного решения этой проблемы пока нет. Вы можете отфильтровать данные, скопировать в другое место и обработать с помощью функции Анализ данных.

  • Строковое даты, такие как «01-01-2017», анализируются как текстовые строки. В качестве временного решения можно создать для них новый столбец и отформатировать как даты с помощью функции ДАТА или ДАТАЗНАЧ.

Анализ данных постоянно совершенствуется

Даже если ни одно из указанных выше условий не выполняется, поиск рекомендаций может оказаться безрезультатным. Это объясняется тем, что служба пытается найти определенный набор классов аналитических сведений, и ей не всегда это удается. Мы постоянно работаем над расширением типов анализа, поддерживаемых службой.

Вот текущий список доступных типов анализа:

  • Ранг. Ранжирует элементы и выделяет тот, который существенно больше остальных.

График, показывающий, что расходы отдела заработной платы значительно выше

  • Тренд. Выделяет тенденцию, если она прослеживается на протяжении всего временного ряда данных.

График, показывающий увеличение расходов с течением времени

  • Выброс. Выделяет выбросы во временном ряду.

Точечная диаграмма, показывающая выбросы

  • Большинство. Находит случаи, когда большую часть итогового значения можно связать с одним фактором.

Кольцевая диаграмма, показывающая, что на долю людей приходится большая часть расходов

Если вы не получили результатов, отправьте нам отзыв, выбрав на вкладке Файл пункт Отзывы и предложения.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

Microsoft Excel предлагает пользователям сотни различных функций и формул для самых разных целей. Если вам нужно проанализировать свои личные финансы или любой большой набор данных, это функции, которые облегчают работу. Кроме того, это экономит много времени и усилий. Однако найти правильную функцию для вашего набора данных может быть очень сложно.

Функции и формулы Microsoft Excel для анализа данных

Итак, если вы изо всех сил пытались найти подходящую функцию Excel для анализа данных, то вы попали в нужное место. Вот список некоторых основных функций Microsoft Excel, которые вы можете использовать для анализа данных и повысить свою производительность в этом процессе.

Примечание. Для непосвященных: функции, упомянутые в этом посте, необходимо добавить в строку формул электронной таблицы Excel, содержащей данные, или в ячейку, в которой вы хотите получить результат.

1. СЦЕПИТЬ

=СЦЕПИТЬ — одна из наиболее важных функций для анализа данных, поскольку она позволяет объединять текст, числа, даты и т. д. из нескольких ячеек в одну. Эта функция особенно полезна для объединения данных из разных ячеек в одну ячейку. Например, он удобен для создания параметров отслеживания для маркетинговых кампаний, создания запросов API, добавления текста в числовой формат и ряда других вещей.

Анализ данных основных функций Excel 1

В приведенном выше примере я хотел, чтобы месяц и продажи были вместе в одном столбце. Для этого я использовал формулу = СЦЕПИТЬ (A2, B2) в ячейке C2, чтобы получить в результате 700 долларов США.

Формула: = СЦЕПИТЬ (ячейки, которые вы хотите объединить)

2. ЛЕН

=LEN — еще одна удобная функция для анализа данных, которая, по сути, выводит количество символов в любой заданной ячейке. Эту функцию преимущественно можно использовать при создании тегов заголовков или описаний с ограничением по количеству символов. Это также может быть полезно, когда вы пытаетесь найти различия между различными уникальными идентификаторами, которые часто довольно длинные и расположены не в правильном порядке.

Анализ данных основных функций Excel 2

В приведенном выше примере я хотел подсчитать цифры количества просмотров, которые я получал каждый месяц. Для этого я использовал формулу =LEN(C2) в ячейке D2, чтобы получить в результате 5.

Формула: = ДЛСТР (клетка)

3. ВПР

=VLOOKUP, вероятно, одна из самых узнаваемых функций для всех, кто знаком с анализом данных. Вы можете использовать его для сопоставления данных из таблицы с входным значением. Функция предлагает два режима сопоставления — точное и приближенное, которое контролируется диапазоном поиска. Если вы установите диапазон в FALSE, он будет искать точное совпадение, но если вы установите его в TRUE, он будет искать приблизительное совпадение.

Анализ данных основных функций Excel 3

В приведенном выше примере я хотел посмотреть количество просмотров в определенном месяце. Для этого я использовал формулу = ВПР («Июнь», A2: C13, 3) в ячейке G4 и в результате получил 74992. Здесь «Июнь» — это значение поиска, A2:C13 — это массив таблиц, в котором я ищу «Июнь», а 3 — это номер столбца, в котором формула найдет соответствующие представления для июня.

Единственным недостатком использования этой функции является то, что она работает только с данными, которые были организованы в столбцы, отсюда и название — вертикальный поиск. Итак, если ваши данные расположены в строках, вам сначала нужно преобразовать строки в столбцы.

Формула: =ВПР(искомое_значение, table_array, col_index_num, [range_lookup])

4. ИНДЕКС/СООТВЕТСТВИЕ

Как и функция ВПР, функции ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ удобны для поиска конкретных данных на основе входного значения. ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ при совместном использовании могут преодолеть ограничения ВПР, связанные с получением неправильных результатов (если вы не будете осторожны). Таким образом, когда вы объединяете эти две функции, они могут точно определять ссылку на данные и искать значение в одномерном массиве. Это возвращает координаты данных в виде числа.

Анализ данных основных функций Excel 4

В приведенном выше примере я хотел посмотреть количество просмотров в январе. Для этого я использовал формулу = ИНДЕКС (A2: C13, ПОИСКПОЗ («Янв», A2: A13,0), 3). Здесь A2: C13 — это столбец данных, который я хочу, чтобы формула возвращала, «Jan» — это значение, которое я хочу сопоставить, A2: A13 — это столбец, в котором формула найдет «Jan», а 0 означает, что я хочу формула для поиска точного совпадения значения.

Если вы хотите найти приблизительное совпадение, вам придется заменить 0 на 1 или -1. Таким образом, 1 найдет наибольшее значение, меньшее или равное искомому значению, а -1 найдет наименьшее значение, меньшее или равное искомому значению. Обратите внимание, что если вы не используете 0, 1 или -1, формула будет использовать 1, by.

Анализ данных основных функций Excel 5

Теперь, если вы не хотите жестко указывать название месяца, вы можете заменить его номером ячейки. Таким образом, мы можем заменить «Jan» в формуле, упомянутой выше, на F3 или A2, чтобы получить тот же результат.

Формула: =ИНДЕКС(столбец данных, которые вы хотите вернуть, MATCH (общая точка данных, которую вы пытаетесь сопоставить, столбец другого источника данных, который имеет общую точку данных, 0))

5. МИНИ-/МАКСИФ

=MINIFS и =MAXIFS очень похожи на функции =MIN и =MAX, за исключением того факта, что они позволяют вам взять минимальный/максимальный набор значений и также сопоставить их по определенным критериям. По сути, функция ищет минимальное/максимальное значение и сопоставляет его с входными критериями.

Анализ данных основных функций Excel 7

В приведенном выше примере я хотел найти минимальные баллы в зависимости от пола учащегося. Для этого я использовал формулу =MINIFS (C2:C10, B2:B10, «M») и получил результат 27. Здесь C2:C10 — столбец, в котором формула будет искать баллы, B2:B10 — столбец, в котором формула будет искать критерии (пол), а «M» — это критерии.

Анализ данных основных функций Excel 6

Точно так же для получения максимальных баллов я использовал формулу =МАКСЕСЛИ(C2:C10, B2:B10, «M») и получил результат 100.

Формула для МИНИФС: =МИНИФС(минимальный_диапазон, диапазон_критериев1, критерий1,…)

Формула для МАКСЕСЛИ: =МАКСЕСЛИ(максимальный_диапазон, диапазон_критериев1, критерий1,…)

6. СРЕДНИЕ

Функция =СРЗНАЧЕСЛИМН позволяет найти среднее значение для определенного набора данных на основе одного или нескольких критериев. При использовании этой функции следует помнить, что каждый критерий и средний диапазон могут быть разными. Однако в функции =СРЗНАЧЕСЛИ и диапазон критериев, и диапазон суммы должны иметь один и тот же диапазон размеров. Заметили разницу в единственном и множественном числе между этими функциями? Ну, тут нужно быть осторожным.

Анализ данных основных функций Excel 8

В этом примере я хотел найти средний балл в зависимости от пола учащихся. Для этого я использовал формулу =СРЗНАЧЕСЛИМН(C2:C10, B2:B10, «M») и в результате получил 56,8. Здесь C2:C10 — это диапазон, в котором формула будет искать среднее значение, B2:B10 — это диапазон критериев, а «M» — это критерии.

Формула: =СРЗНАЧЕСЛИ(средний_диапазон, критерий_диапазон1, критерий1,…)

7. СЧЁТЕСЛИ

Теперь, если вы хотите подсчитать количество случаев, когда набор данных соответствует определенным критериям, вам нужно использовать функцию =COUNTIFS. Эта функция позволяет добавлять в запрос неограниченное количество критериев и, таким образом, упрощает поиск числа на основе входных критериев.

Анализ данных основных функций Excel 9

В этом примере я хотел найти количество студентов мужского и женского пола, получивших проходные баллы (т.е. >=40). Для этого я использовал формулу =СЧЁТЕСЛИМН(B2:B10, «M», C2:C10, «>=40»). Здесь B2:B10 — диапазон, в котором формула будет искать первые критерии (пол), «M» — первые критерии, C2:C10 — диапазон, в котором формула будет искать вторые критерии (оценки), и «>=40» — второй критерий.

Формула: =СЧЁТЕСЛИМН(диапазон_критериев1, критерий1,…)

8. СУММПРОДУКТ

Функция =СУММПРОИЗВ помогает перемножать диапазоны или массивы вместе, а затем возвращает сумму произведений. Это довольно универсальная функция, и ее можно использовать для подсчета и суммирования массивов, таких как СЧЁТЕСЛИМН или СУММЕСЛИМН, но с дополнительной гибкостью. Вы также можете использовать другие функции в SUMPRODUCT, чтобы еще больше расширить его функциональность.

Анализ данных основных функций Excel 10

В этом примере я хотел найти общую сумму всех проданных товаров. Для этого я использовал формулу =СУММПРОИЗВ(B2:B8, C2:C8). Здесь B2:B8 — первый массив (количество проданных товаров), а C2:C8 — второй массив (цена каждого товара). Затем формула умножает количество каждого проданного продукта на его цену, а затем складывает все это, чтобы получить общий объем продаж.

Формула: =СУММПРОИЗВ(массив1, [array2], [array3],…)

9. ОТДЕЛКА

Функция =TRIM особенно полезна при работе с набором данных, содержащим несколько пробелов или нежелательных символов. Эта функция позволяет с легкостью удалять эти пробелы или символы из ваших данных, что позволяет получать точные результаты при использовании других функций.

Анализ данных основных функций Excel 11

В этом примере я хотел удалить все лишние пробелы между словами Mouse и pad в A7. Для этого я использовал формулу =TRIM(A7).

Анализ данных основных функций Excel 12

Формула просто удалила лишние пробелы и выдала результат Коврик для мыши с одним пробелом.

Формула: =ОБРЕЗАТЬ(текст)

Завершают все функции НАЙТИ/ПОИСК, которые помогут вам выделить конкретный текст в наборе данных. Обе функции очень похожи в том, что они делают, за исключением одного важного отличия — функция =НАЙТИ возвращает только совпадения с учетом регистра. Между тем функция =ПОИСК таких ограничений не имеет. Эти функции особенно полезны при поиске аномалий или уникальных идентификаторов.

Анализ данных основных функций Excel 13

В этом примере я хотел найти количество раз, когда «Gui» появлялся в Guiding Tech, для чего я использовал формулу = НАЙТИ (A2, B2), которая дала результат 1. Теперь, если бы я хотел найти количество раз ‘ gui’ вместо этого появился в Guiding Tech, мне пришлось бы использовать формулу =ПОИСК, потому что она не чувствительна к регистру.

Формула поиска: =НАЙТИ(найти_текст, внутри_текста, [start_num])

Формула поиска: =ПОИСК(найти_текст, внутри_текста, [start_num])

Овладейте анализом данных

Эти основные функции Microsoft Excel, безусловно, помогут вам в анализе данных, но этот список — лишь верхушка айсберга. Excel также включает в себя несколько других расширенных функций для достижения определенных результатов. Если вы хотите узнать больше об этих функциях, сообщите нам об этом в разделе комментариев ниже.

Далее: если вы хотите использовать Excel более эффективно, вам следует ознакомиться со следующей статьей, чтобы узнать о некоторых удобных сочетаниях клавиш для навигации в Excel, которые вы должны знать.

Post Views: 911

В статье рассказывается:

  1. Суть и методы анализа данных
  2. Активация и запуск функций анализа данных в Excel
  3. 4 техники анализа данных в Excel
  4. Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
    айти, дизайн или маркетинг.

    Бесплатно от Geekbrains

Анализ данных в Excel не ограничен простыми функциями деления, умножения, суммирования и сведения значений из разных ячеек. Данный программный продукт от Microsoft – это мощный комплекс, позволяющий работать со сводными таблицами, подтягивать информацию из внешних отчетов, интерпретировать ее, выстраивая наглядные диаграммы и графики.

Чтобы начать работать с данным блоком функций, их нужно активировать в Excel. Никаких сложностей на подготовительном этапе возникнуть не должно – всё делается довольно просто. С аналитикой чуть посложнее, но справиться можно. О том, как выполняется анализ данных в Excel, вы узнаете из нашего материала.

Суть и методы анализа данных

Американский учёный-статистик Джон Тьюки в 1961 году сформулировал определение анализа данных. Под ним он подразумевал как сами процедуры анализа, так и методы интерпретации результатов этих процедур, а также способы планирования сбора данных в целях упрощения и уточнения анализа и результаты математической статистики, используемые для анализа.

В связи с этим анализ данных представляет собой деятельность по извлечению крупных неструктурированных данных из самых разных источников, а также их реорганизацию в информацию, которая может быть использована в целях:

  • ответа на вопросы;
  • проверки гипотез;
  • принятия решений;
  • опровержения теорий.

Суть и методы анализа данных

Суть и методы анализа данных

Есть несколько способов анализа данных, которые распространяются на многочисленные области, от маркетинга до науки. Можно выделить несколько базовых вариантов:

Сбор данных

Data Mining – это анализ больших информационных объемов в целях получения прежде неоткрытых, полезных моделей данных, нестандартных данных, а также выявления зависимостей. Стоит упомянуть, что в качестве главной задачи выступает извлечение не самих данных, а шаблонов и знаний из больших информационных объемов.

Анализ данных производится на основе различных методов информатики, в том числе систем искусственного интеллекта, машинного обучения, статистики и баз данных.

Шаблоны, которые извлекаются посредством интеллектуального анализа данных, могут определяться как сводка входных данных. Они в свою очередь могут быть применены в последующем анализе либо для извлечения более детализированных результатов прогнозирования системой поддержки принятия решений.

Скачать файл

Бизнес-аналитика

Суть бизнес-аналитики заключается в сборе и трансформации больших объемов неструктурированных бизнес-данных, что, в свою очередь, необходимо для упрощения определения, разработки и формирования новых стратегических бизнес-возможностей.

Иными словами, главная задача бизнес-аналитики — сделать процесс интерпретации больших объемов данных более простым, чтобы выявлять новые возможности. Все это способствует разработке результативной стратегии, базирующейся на концепциях, которые могут сформировать конкурентное преимущество на рынке и стабилизировать компанию в долгосрочной перспективе.

Статистический анализ

Статистику можно определить как изучение произведенного сбора, анализа, интерпретации, представления и организации данных.

В процессе анализа данных применяют 2 базовых метода статистики:

  • Описательная статистика

Данная разновидность статистики предполагает суммирование данных от всей совокупности или выборки посредством числовых дескрипторов. В качестве этих дескрипторов выступают:

  • среднее значение, стандартное отклонение для непрерывных данных;
  • частота, процент для категориальных данных.

pdf иконка

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

doc иконка

Подборка 50+ ресурсов об IT-сфере

Только лучшие телеграм-каналы, каналы Youtube, подкасты, форумы и многое другое для того, чтобы узнавать новое про IT

pdf иконка

ТОП 50+ сервисов и приложений от Geekbrains

Безопасные и надежные программы для работы в наши дни

Уже скачали 20406 pdf иконка

  • Статистическая статистика

В этом случае применяются образцы в выборочных данных в целях формирования выводов о представленной совокупности или учета случайности. Выделяют следующие разновидности выводов:

  • ответы на вопросы да / нет о данных (проверка гипотез);
  • оценка числовых характеристик данных (оценка);
  • описание связей в данных (корреляция);
  • моделирование отношений в данных (к примеру, регрессионный анализ).

Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика

Predictive Analytics применяет статистические модели в целях анализа нынешних и исторических данных. Это необходимо для создания прогнозов относительно дальнейших или иных неизвестных событий. В предпринимательстве эта разновидность анализа применяется в целях определения рисков и возможностей, способствующих принятию правильных решений. 

Текстовая аналитика

Text Analytics (Text Mining, Text Data Mining) — это процесс извлечения из текста информации высокого уровня качества. Можно выделить несколько составляющих анализа текста:

  • процесс структурирования исходного текста;
  • извлечение шаблонов из структурированных данных с применением метода изучения статистических шаблонов и др.;
  • оценка и интерпретация полученной информации.

С помощью Microsoft Excel можно использовать целый ряд средств и методов для анализа и интерпретации данных. При этом данные могут быть получены из разных источников. Имеется несколько вариантов трансформации и форматирования данных. Анализ можно осуществлять посредством различных команд, функций и инструментов программы.

Анализ больших данных: будущее за Big Data

Читайте также

В частности, к ним можно отнести условное форматирование, диапазоны, таблицы, текстовые функции, функции даты, функции времени, финансовые функции, промежуточные итоги, быстрый анализ, аудит формул, инструмент Inquire, анализ «что, если», решатели, модель данных, PowerPivot, PowerView, PowerMap и многое другое.

Активация и запуск функций анализа данных в Excel

Excel представляет собой не только редактор таблиц, а еще и отличный инструмент, позволяющий производить всевозможные математические и статистические расчеты. Программа отличается широким функционалом, позволяющим осуществлять вышеописанные процедуры. Однако некоторые из этих функций неактивны по умолчанию. Анализ данных в Excel является как раз такой скрытой возможностью.

Если вы хотите активировать данную функцию, то следует зайти в настройки Microsoft Excel. Причем для разных версий утилиты (2010, 2013 и 2016 года) последовательность действий будет примерно одна и та же. Несущественные расхождения в алгоритме действий имеются лишь для версии 2007 года.

Только до 17.04

Скачай подборку тестов, чтобы определить свои самые конкурентные скиллы

Список документов:

Тест на определение компетенций

Чек-лист «Как избежать обмана при трудоустройстве»

Инструкция по выходу из выгорания

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:


Уже скачали 7503

Итак, необходимо выполнить следующие действия:

  1. Нажать на вкладку «Файл» (либо на логотип Microsoft Office в верхнем левом углу экрана для версии 2007 года).
  2. Нажать на один из пунктов в левой части открывшегося окна — «Параметры».
  3. Перейти в подраздел «Надстройки» (второй с конца в списке в левой части окна).
  4. Здесь нужно обратить внимание на нижнюю часть окна. Следует найти параметр «Управление». Обратите внимание на значение в выпадающей форме — вы должны увидеть «Надстройки Excel». Далее следует нажать на вкладку «Перейти…» справа от этого пункта. Если же в выпадающей форме вы увидите какое-то другое значение, нужно будет сначала вписать то, которое мы указали выше.
  5. В открывшемся окне доступных надстроек найдите пункт «Пакет анализа» и поставьте возле него галочку. Затем нажмите на кнопку «OK» (в правой верхней части).

Выполнив все перечисленные действия, вы активируете нужную функцию и получите соответствующие инструменты. Найти их можно в ленте Excel.

Активация и запуск функций анализа данных в Excel

Активация и запуск функций анализа данных в Excel

Чтобы открыть тот или иной инструмент анализа данных, нужно произвести следующие действия:

  1. Зайти в раздел «Данные».
  2. Найти блок инструментов «Анализ», который расположен на правом краю ленты и нажать на «Анализ данных».
  3. Выбрать конкретный инструмент из появившегося списка. Наиболее полезными считаются:
  • корреляция;
  • гистограмма;
  • регрессия;
  • выборка;
  • экспоненциальное сглаживание;
  • генератор случайных чисел;
  • описательная статистика;
  • анализ Фурье;
  • различные виды дисперсионного анализа и т.д.

Выбрав нужный инструмент, нажмите на кнопку «OK». Каждый из доступных инструментов работает на основе своего собственного алгоритма.

Таким образом, блок функций «Пакет анализа» включается с помощью всего лишь нескольких простых шагов. При этом если не знать четкую последовательность действий, пользователю сложно найти нужную кнопку.

4 техники анализа данных в Excel

Сводные таблицы

Это важнейший инструмент для обработки больших информационных объемов. Сводные таблицы позволяют быстро делать выводы на основе неструктурированных данных без ручной сортировки и фильтрации. Создание и настройка таблиц осуществляется довольно быстро. Однако от того, какой именно вариант отображения результата вам нужен, будет зависеть алгоритм настройки.

Кроме того, у пользователя есть возможность создавать сводные диаграммы на базе сводных таблиц. При изменении таблиц диаграммы будут обновляться в автоматическом режиме. Скажем, если вы на регулярной основе формируете отчёты по одним и тем же параметрам, то такая функция вам очень пригодится.

Можно вписать какие угодно исходные параметры, например, данные по продажам, отгрузкам, доставкам и т.д.

Для использования сводной таблицы вам необходимо:

  • Открыть файл с таблицей, данные которой необходимо проанализировать.
  • Выделить диапазон данных для анализа.
  • Перейти на вкладку «Вставка», а затем «Таблица». Далее нужно нажать на «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»). Если вы сделали все правильно, то появится диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
  • Настроить отображение данных, которые есть у вас в таблице.

3D-карты

Благодаря этому методу визуализации данных с географической привязкой вы сможете проанализировать данные и выявить закономерности, имеющие региональное происхождение.

3D-карты

3D-карты

Однако вам не нужно указывать координаты, ведь если правильно ввести географическое название в таблице, программа сделает все сама.

Для применения инструмента вас нужно:

  • Открыть файл с таблицей, информацию из которой необходимо визуализировать. К примеру, с данными по разным городам и странам.
  • Подготовить данные для отображения на карте. Для этого нужно нажать на «Главная» и перейти на вкладку «Форматировать как таблицу».
  • Обозначить диапазон данных для анализа.
  • На вкладке «Вставка» вы увидите кнопку «3D-карта».

На карте имеются точки, обозначающие города. Однако нам нужно увидеть информацию, которая привязана к этим городам, например, суммы, отображающиеся через высоту столбика. Если навести курсор на столбик, то вы увидите сумму.

Вместе с тем, довольно полезной считается круговая диаграмма по годам, в которой размер круга зависит от суммы.

Лист прогнозов

В бизнес-процессах имеют место сезонные закономерности. Их, конечно же, нужно учитывать во время планирования. Для этой цели лучше всего подходит «Лист прогноза», который является самым точным инструментом для осуществления прогнозов в рамках Excel. Его применяют для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и прочих служб.

Чтобы сделать прогноз, необходимо иметь информацию за предыдущие периоды. Чем больше информации будет внесено, тем более точный прогноз вы получите (минимальный объём информации для хорошего прогноза — 1 год). Учтите, что нужны одинаковые интервалы между точками данных (скажем, месяц или равное количество дней).

Чтобы использовать данную функцию, вам необходимо:

  • Открыть таблицу с данными за период и соответствующими ему параметрами, к примеру, от года.
  • Выделить 2 ряда данных.
  • На вкладке «Данные» нажать на кнопку «Лист прогноза».
  • В окне «Создание листа прогноза» выбрать подходящий график или гистограмму для визуализации прогноза.
  • Определить дату окончания прогноза.

Инструменты аналитики: обзор 13 лучших

Читайте также

Быстрый анализ

Данный инструмент позволяет выполнять процедуры анализа в кратчайшие сроки. Чтобы получить необходимые данные, достаточно нажать всего на несколько кнопок. Вам не нужно будет производить никаких расчетов или указывать какие-либо формулы. Единственное что от вас потребуется — выделить нужный диапазон и выбрать тип результата, который вам необходим на выходе.

Благодаря данному инструменту вы можете формировать всевозможные разновидности диаграмм или спарклайны (микрографики прямо в ячейке) буквально в два счета.

Чтобы работать с инструментом, вам нужно:

  • Открыть таблицу с данными для анализа.
  • Выделить необходимый для анализа диапазон.
  • Во время выделения диапазона в нижней части высвечивается кнопка «Быстрый анализ».

Нажав на эту кнопку, вы сможете произвести целый ряд различных действий, которые предложит программа. К примеру, найти итоги. Кроме того, можно узнать суммы, которые проставляются внизу.

Быстрый анализ предполагает несколько способов форматирования. Чтобы узнать, какие значения больше, а какие меньше, нужно перейти в ячейки гистограммы.

Быстрый анализ

Быстрый анализ

Плюс ко всему, вы можете выставить в ячейках значки разных цветов: зелёные — самые большие значения, красные — самые меньшие.

Все эти инструменты позволят вам ускорить процесс анализа данных и сделать его более простым. Используя различные функции, вы сможете с легкостью освоить Microsoft Excel и извлечь из него максимальную пользу.

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:

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

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:

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

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

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

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.

Это выглядит просто на нашей таблице — тут значения можно найти и без функций. Но когда у тебя не 12 строк, а 12 тысяч, то с формулами получается проще.

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

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»:

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

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.

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

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.

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

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.

6 полезных функций для аналитики данных в Экселе

Вёрстка:

Кирилл Климентьев

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Возможности excel в профессиональной деятельности
  • Возможности excel в обработке статистических данных
  • Возможности excel vba это
  • Возможно у вас не установлен excel
  • Возможно приложению microsoft excel удастся сохранить этот файл внеся в него некоторые исправления