Her er en håndfuld generelle tips til at analysere data med Excel. For det meste opsummerer og generaliserer disse tip meget mere detaljerede processer til analyse af data.
Det er virkelig umagen værd at arbejde på at importere gode, rige data til Excel-projektmapper. Nogle gange kan det være problematisk at importere data. Hovedpine og hjertesorg kan ske, når man forsøger at få fat i data fra andre ledelsesinformationssystemer, og når man forsøger at arbejde med en databaseadministrator for at få de rigtige data ind i et format, der giver nyttig dataanalyse med Excel.
Men på trods af besværet med at skaffe data, vil du opdage, at import af gode data til Excel er besværet værd. Traditionelt tager folk beslutninger ved at bruge meget standard informationskilder. . . som regnskabssystemet eller en tredjepartsrapport eller nyhedsbrev eller publikation. Og de traditionelle kilder producerer traditionel indsigt, hvilket er fantastisk. Men når du kan arbejde med et rigere, dybere datasæt af rå information, får du ofte indsigt, som simpelthen ikke vises i de traditionelle kilder.
For mere end 20 år siden nu koncentrerede designere sig om at skabe systemer, der producerede de rapporter, som ledere og beslutningstagere ønskede, og som producerede formularer (såsom fakturaer og checks og indkøbsordrer), som virksomheder krævede for at drive.
Disse elementer er naturligvis stadig vigtige ting at tænke på, mens du designer og installerer og administrerer informationssystemer, såsom et regnskabssystem. Men du skal også erkende, at der sandsynligvis vil være uplanlagte, uortodokse, usædvanlige, men stadig meget værdifulde måder, hvorpå de data, der indsamles af disse ledelsesinformationssystemer, kan analyseres. Så hvis du arbejder med eller designer eller deltager i implementering af informationssystemer, bør du indse, at rådata fra systemet kan og bør videregives til dataanalyseværktøjer som Excel.
At have rige, detaljerede optegnelser over de produkter eller tjenester, som en virksomhed sælger, gør det muligt for virksomheden at se tendenser i salg efter produkt eller service. Derudover giver det en virksomhed mulighed for at oprette krydstabeller, der viser, hvordan bestemte kunder vælger og bruger bestemte produkter og tjenester.
Den nederste linje er, at organisationer skal designe informationssystemer, så de også indsamler gode, rige, rå data. Senere kan disse data nemt eksporteres til Excel, hvor simpel dataanalyse kan føre til rig indsigt i en virksomheds drift, dens muligheder og mulige trusler.
Et hurtigt punkt: Erkend, at der findes mange tredjepartsdatakilder. For eksempel kan leverandører og kunder have meget interessante data tilgængelige i et format, der er tilgængeligt for Excel, som du kan bruge til at analysere deres marked eller din branche.
En hurtig sidste kommentar om tredjepartsdatakilder er denne: Webforespørgselsværktøjet, der er tilgængeligt i Excel, gør det meget nemt at udtrække information fra tabeller, der er gemt på websider.
Du tror måske, at kraftfuld dataanalyse kræver kraftfulde dataanalyseteknikker. Chi-firkanter. Inferential statistik. Regressions analyse.
Nogle af de mest kraftfulde dataanalyser, du kan lave, involverer blot at lægge tal sammen. Hvis du tilføjer tal og får summer, som andre mennesker ikke engang kender til - og hvis disse summer er vigtige eller viser tendenser - kan du få vigtig indsigt og indsamle værdifuld information gennem de enkleste dataanalyseteknikker.
Igen, det vigtigste er at indsamle rigtig god information i første omgang og derefter have den information gemt i en container, såsom en Excel-projektmappe, så du kan aritmetisk manipulere og analysere dataene.
De beskrivende statistiske værktøjer, som Excel tilbyder - inklusive målinger som en sum, et gennemsnit, en median, en standardafvigelse og så videre - er virkelig kraftfulde værktøjer. Føl dig ikke, som om disse værktøjer er ud over dine færdigheder.
Beskrivende statistik beskriver ganske enkelt de data, du har i nogle Excel-regneark. De er ikke magiske, og du behøver ikke nogen særlig statistisk træning for at bruge dem eller dele dem med de personer, som du præsenterer dine dataanalyseresultater for.
Bemærk også, at nogle af de enkleste beskrivende statistiske mål ofte er de mest nyttige. For eksempel kan det være meget nyttigt at kende den mindste værdi i et datasæt eller den største værdi. At kende middelværdien, medianen eller tilstanden i et datasæt er også meget interessant og praktisk. Og selv tilsyneladende komplicerede sofistikerede mål som en standardafvigelse (der kun måler spredning omkring middelværdien) er virkelig ret nyttige værktøjer.
At se beskrivende statistikker ændre sig (eller ikke ændre sig) over tid, f.eks. fra år til år, giver dig ofte ekstremt værdifuld indsigt.
Peter Drucker, måske den mest kendte og mest indsigtsfulde observatør af moderne ledelsespraksis, bemærkede i flere af sine sidste bøger, at en af de mest betydningsfulde ting, dataanalyse kan gøre, er at få øje på en ændring i tendenser. Trends er næsten det vigtigste, du kan se. Hvis din branches samlede indtægter vokser, er det væsentligt. Hvis de ikke er vokset, eller hvis de begynder at skrumpe, er det nok endnu mere væsentligt.
I din egen dataanalyse skal du sørge for at konstruere dine arbejdsark og indsamle dine data på en måde, der hjælper dig med at identificere tendenser og ideelt set identificere ændringer i tendenser.
PivotTable-kommandoen er et vidunderligt værktøj. Krydstabuleringer er ekstremt nyttige måder at opdele data på. Og det smarte ved PivotTable-værktøjet er, at du nemt kan krydstabulere igen og derefter krydstabulere igen.
Hvis du har gode rige datakilder, og du ikke regelmæssigt krydstabulerer dine data, går du sandsynligvis glip af absolutte skatte af information. Der er guld i bakkerne.
En vigtig komponent i god dataanalyse er at præsentere og undersøge dine data visuelt.
Ved at se på et linjediagram med en vigtig statistik eller ved at oprette et søjlediagram over et sæt data, ser du ofte ting, der ikke er tydelige i en tabelpræsentation af den samme information. Grundlæggende er kortlægning ofte en vidunderlig måde at opdage ting, som du ellers ikke vil se.
Inferentielle statistikker giver dig mulighed for at indsamle en stikprøve og derefter drage konklusioner om den population, som stikprøven er trukket fra, baseret på stikprøvens karakteristika.
I de rigtige hænder er inferentielle statistikker ekstremt kraftfulde og nyttige værktøjer. Med gode færdigheder i inferentiel statistik kan du analysere alle mulige ting for at få alle mulige indsigter i data, som almindelige mennesker aldrig får. Men helt ærligt, hvis din eneste eksponering for inferentielle statistiske teknikker er minimal, besidder du sandsynligvis ikke nok rå statistisk viden til retfærdigt at udføre inferentiel statistisk analyse.
Sådan blokerer du Microsoft Word fra at åbne filer i skrivebeskyttet tilstand på Windows Microsoft Word åbner filer i skrivebeskyttet tilstand, hvilket gør det umuligt at redigere det? Bare rolig, metoderne er nedenfor
Sådan rettes fejl ved udskrivning af forkerte Microsoft Word-dokumenter Fejl ved udskrivning af Word-dokumenter med ændrede skrifttyper, rodede afsnit, manglende tekst eller tabt indhold er ret almindelige. Men lad være
Hvis du har brugt pennen eller highlighteren til at tegne på dine PowerPoint-dias under en præsentation, kan du gemme tegningerne til næste præsentation eller slette dem, så næste gang du viser den, starter du med rene PowerPoint-dias. Følg disse instruktioner for at slette pen- og highlighter-tegninger: Sletning af linjer en ved […]
Style-biblioteket indeholder CSS-filer, Extensible Stylesheet Language-filer (XSL) og billeder, der bruges af foruddefinerede mastersider, sidelayouts og kontrolelementer i SharePoint 2010. For at finde CSS-filer i Style-biblioteket på et udgivelsessted: Vælg Site Actions→ View Alt webstedsindhold. Indholdet af webstedet vises. Style-biblioteket ligger i […]
Overvæld ikke dit publikum med gigantiske tal. I Microsoft Excel kan du forbedre læsbarheden af dine dashboards og rapporter ved at formatere dine tal, så de vises i tusinder eller millioner.
Lær, hvordan du bruger SharePoints sociale netværksværktøjer, der lader enkeltpersoner og grupper kommunikere, samarbejde, dele og forbinde.
Julianske datoer bruges ofte i produktionsmiljøer som et tidsstempel og hurtig reference for et batchnummer. Denne type datokodning giver detailhandlere, forbrugere og serviceagenter mulighed for at identificere, hvornår et produkt blev fremstillet, og dermed produktets alder. Julianske datoer bruges også i programmering, militæret og astronomi. Forskellige […]
Du kan oprette en webapp i Access 2016. Så hvad er en webapp overhovedet? Nå, web betyder, at det er online, og app er kun en forkortelse for "applikation". En Custom Web App er en online databaseapplikation, der tilgås fra skyen ved hjælp af en browser. Du bygger og vedligeholder webappen i desktopversionen […]
De fleste sider i SharePoint 2010 viser en liste over navigationslinks på linjen Hurtig start langs venstre side af siden. Hurtig startlinjen viser links til fremhævet webstedsindhold såsom lister, biblioteker, websteder og udgivelsessider. Hurtigstartlinjen indeholder to meget vigtige links: Linket Alt webstedsindhold: […]
Ved simple problemer finder Solver i Excel som regel hurtigt de optimale Solver-variableværdier for objektivfunktionen. Men i nogle tilfælde har Solver problemer med at finde de Solver-variableværdier, der optimerer objektivfunktionen. I disse tilfælde viser Solver typisk en meddelelse eller en fejlmeddelelse, der beskriver eller diskuterer det problem, der […]
