Vraťme se o krok zpět od podrobností analýzy dat v Excelu a nabídneme několik obecných tipů. Tyto tipy jsou většinou shrnutí a zobecnění, která vám pomohou se základy Excelu.
Tvrdě pracujte na importu dat
Práce na importu dobrých a bohatých dat do sešitů aplikace Excel se opravdu vyplatí. Někdy může být import dat problematický. Když se pokoušíte získat data z jiných manažerských informačních systémů a když se snažíte spolupracovat se správcem databáze na získání správných dat do formátu, který umožňuje užitečnou analýzu dat pomocí Excelu, může dojít k bolestem hlavy a bolestem srdce.
Ale i přes potíže se získáváním dat zjistíte, že import dobrých dat do Excelu stojí za námahu. Lidé se tradičně rozhodují pomocí velmi standardních informačních zdrojů. A tyto tradiční zdroje produkují tradiční poznatky, což je skvělé. Ale když můžete pracovat s bohatšími a hlubšími datovými sadami nezpracovaných informací, často získáte poznatky, které se v tradičních zdrojích prostě neobjevují.
Navrhujte informační systémy pro produkci bohatých dat
I když se možná budete chtít soustředit na vytváření systémů, které produkují zprávy, které manažeři a osoby s rozhodovací pravomocí chtějí, a které vytvářejí formuláře (jako jsou faktury, šeky a objednávky), které podniky potřebují k provozu, není to jediný způsob.
Musíte si také uvědomit, že pravděpodobně budou existovat neplánované, neortodoxní, neobvyklé, ale přesto velmi cenné způsoby, jak lze data shromážděná těmito manažerskými informačními systémy analyzovat. Pokud tedy pracujete s informačními systémy, navrhujete je nebo se podílíte na implementaci informačních systémů, měli byste si uvědomit, že nezpracovaná data ze systému mohou a měla by být předávána nástrojům pro analýzu dat, jako je Excel.
Bohaté a podrobné záznamy o produktech nebo službách, které firma prodává, umožňuje této firmě vidět trendy prodeje podle produktu nebo služby. Kromě toho umožňuje firmě vytvářet křížové tabulky, které ukazují, jak si určití zákazníci vybírají a používají určité produkty a služby.
Organizace musí navrhovat informační systémy tak, aby také shromažďovaly kvalitní, bohatá a nezpracovaná data. Později lze tato data snadno exportovat do Excelu, kde jednoduchá analýza dat může vést k bohatým náhledům na fungování firmy, její příležitosti a možné hrozby.
Nezapomeňte na zdroje třetích stran
Jeden rychlý bod: Uvědomte si, že existuje mnoho zdrojů dat třetích stran. Prodejci a zákazníci mohou mít například k dispozici velmi zajímavá data ve formátu dostupném pro Excel, který můžete použít k analýze jejich trhu nebo vašeho odvětví.
Nástroj Web Query dostupný v Excelu velmi usnadňuje extrahování informací z tabulek uložených na webových stránkách.
Stačí přidat
Možná si myslíte, že výkonná analýza dat vyžaduje výkonné techniky analýzy dat. Chí-kvadráty. Inferenční statistika. Regresní analýza.
Ale není tomu tak nutně. Některé z nejúčinnějších datových analýz, které můžete provést, zahrnují jednoduché sečtení čísel. Pokud přidáte čísla a získáte sumy, o kterých ostatní lidé ani nevědí – a pokud jsou tyto sumy důležité nebo ukazují trendy – můžete získat důležité poznatky a shromáždit cenné informace pomocí nejjednodušších technik analýzy dat.
Klíčovou věcí je nejprve shromáždit opravdu dobré informace a poté je uložit do kontejneru, jako je sešit aplikace Excel, abyste mohli s daty aritmeticky manipulovat a analyzovat je.
Vždy prozkoumejte popisné statistiky
Popisné statistické nástroje, které Excel poskytuje, jsou opravdu mocné nástroje. Nemějte pocit, že tyto nástroje jsou nad rámec vašich dovedností.
Popisné statistiky jednoduše popisují data, která máte v nějakém excelovém listu. Nejsou kouzelné a nepotřebujete žádné speciální statistické školení, abyste je mohli používat nebo je sdílet s lidmi, kterým prezentujete výsledky své analýzy dat.
Všimněte si také, že některé z nejjednodušších deskriptivních statistických měření jsou často nejužitečnější.
Sledujte trendy
Peter Drucker, možná nejznámější a nejbystřejší pozorovatel moderních manažerských postupů, v několika svých posledních knihách poznamenal, že jednou z nejvýznamnějších věcí, které může analýza dat udělat, je zaznamenat změnu trendů. Trendy jsou téměř to nejdůležitější, co můžete vidět. Pokud kombinované tržby vašeho odvětví rostou, je to významné. Pokud nerostou nebo se začnou zmenšovat, je to pravděpodobně ještě významnější.
Při vlastní analýze dat se ujistěte, že sestavujete své pracovní listy a shromažďujte data způsobem, který vám pomůže identifikovat trendy a v ideálním případě identifikovat změny trendů.
Křížová tabulka
Příkaz kontingenční tabulky je skvělý nástroj. Křížové tabulky jsou mimořádně užitečnými způsoby, jak data rozdělit a rozdělit na kostky. A na nástroji kontingenční tabulky je úhledné to, že můžete snadno znovu použít křížové tabulky a potom znovu křížové tabulky.
Pokud máte dobré bohaté zdroje dat a pravidelně svá data neprovádíte do tabulek, pravděpodobně vám chybí absolutní poklady informací. V kopcích je v nich zlato.
Zmapuj to, zlato
Důležitou součástí dobré analýzy dat je vizuální prezentace a zkoumání vašich dat.
Když se podíváte na spojnicový graf nějaké důležité statistiky nebo vytvoříte sloupcový graf nějaké sady dat, často uvidíte věci, které nejsou patrné v tabulkové prezentaci stejných informací. V zásadě je mapování často skvělý způsob, jak objevit věci, které jinak neuvidíte.
Buďte si vědomi inferenční statistiky
Excel poskytuje nástroje pro odvození statistiky. Inferenční statistika vám umožňuje shromáždit vzorek a poté provést závěry o populaci, ze které je vzorek čerpán, na základě charakteristik vzorku.
Ve správných rukou jsou inferenční statistiky extrémně mocné a užitečné nástroje. S dobrými znalostmi inferenční statistiky můžete analyzovat nejrůznější věci, abyste získali nejrůznější poznatky o datech, ke kterým se obyčejní lidé nikdy nedostanou. Nicméně, zcela upřímně, pokud nemáte rozsáhlé znalosti inferenční statistiky, pravděpodobně nemáte dostatek hrubých statistických znalostí, abyste spravedlivě provedli inferenční statistickou analýzu.