9 savjeta za predstavljanje rezultata tablice i analizu podataka

Evo nekoliko općih savjeta o analizi podataka s Excelom. Uglavnom, ovi savjeti sažimaju i generaliziraju mnogo detaljnije procese za analizu podataka.

Radite na uvozu podataka

Rad na uvozu dobrih, bogatih podataka u Excel radne knjige doista je vrijedan truda. Ponekad uvoz podataka može biti problematičan. Glavobolje i slomovi mogu se dogoditi kada pokušavate dohvatiti podatke iz drugih informacijskih sustava za upravljanje i kada pokušavate surađivati ​​s administratorom baze podataka kako biste dobili prave podatke u formatu koji omogućuje korisnu analizu podataka s Excelom.

No, unatoč poteškoćama s dobivanjem podataka, otkrit ćete da je uvoz dobrih podataka u Excel vrijedan truda. Tradicionalno, ljudi donose odluke koristeći vrlo standardne izvore informacija. . . kao što je računovodstveni sustav, ili izvješće treće strane, bilten ili publikacija. A ti tradicionalni izvori daju tradicionalne uvide, što je sjajno. Ali kada možete raditi s bogatijim, dubljim skupom podataka sirovih informacija, često dobivate uvide koji se jednostavno ne pojavljuju u tradicionalnim izvorima.

Dizajnirajte informacijske sustave za proizvodnju bogatih podataka

Prije više od 20 godina, dizajneri su se usredotočili na stvaranje sustava koji su proizvodili izvješća koja su željeli menadžeri i donositelji odluka i koji su proizvodili obrasce (kao što su fakture, čekovi i narudžbenice) koje su tvrtke potrebne za rad.

Te su stavke očito još uvijek ključne stvari o kojima treba razmišljati dok dizajnirate i instalirate te upravljate informacijskim sustavima, kao što je računovodstveni sustav. Ali također morate prepoznati da će vjerojatno postojati neplanirani, neortodoksni, neobični, ali još uvijek vrlo vrijedni načini na koje se podaci koje prikupljaju ti upravljački informacijski sustavi mogu analizirati. Stoga, ako radite s ili dizajnirate ili sudjelujete u implementaciji informacijskih sustava, trebali biste shvatiti da se neobrađeni podaci iz sustava mogu i trebaju proslijediti alatima za analizu podataka poput Excela.

Posjedovanje bogate, detaljne evidencije o proizvodima ili uslugama koje tvrtka prodaje omogućuje toj tvrtki da vidi trendove u prodaji po proizvodima ili uslugama. Osim toga, omogućuje poduzeću izradu unakrsnih tablica koje pokazuju kako određeni kupci biraju i koriste određene proizvode i usluge.

Zaključak je da organizacije trebaju dizajnirati informacijske sustave tako da prikupljaju i dobre, bogate, sirove podatke. Kasnije se ti podaci mogu lako izvesti u Excel, gdje jednostavna analiza podataka može dovesti do bogatog uvida u poslovanje tvrtke, njene mogućnosti i moguće prijetnje.

Ne zaboravite na izvore trećih strana

Jedna brza točka: shvatite da postoji mnogo izvora podataka trećih strana. Na primjer, dobavljači i kupci mogu imati vrlo zanimljive podatke dostupne u formatu dostupnom Excelu koje možete koristiti za analizu njihovog tržišta ili svoje industrije.

Kratki završni komentar o izvorima podataka trećih strana je sljedeći: alat Web Query dostupan u Excelu čini izvlačenje informacija iz tablica pohranjenih na web stranicama vrlo jednostavnim.

Samo ga dodajte

Možda mislite da moćna analiza podataka zahtijeva snažne tehnike analize podataka. Hi-kvadrati. Inferencijalna statistika. Regresijska analiza.

Neke od najmoćnijih analiza podataka koje možete učiniti uključuje jednostavno zbrajanje brojeva. Ako zbrojite brojeve i dobijete zbrojeve za koje drugi ljudi niti ne znaju — i ako su ti zbroji važni ili pokazuju trendove — možete steći važne uvide i prikupiti vrijedne informacije najjednostavnijim tehnikama analize podataka.

Opet, ključna stvar je prikupljanje stvarno dobrih informacija na prvom mjestu, a zatim pohranjivanje tih informacija u spremnik, kao što je Excel radna knjiga, tako da možete aritmetički manipulirati i analizirati podatke.

Uvijek istražite deskriptivnu statistiku

Deskriptivni statistički alati koje Excel pruža – uključujući mjerenja kao što su zbroj, prosjek, medijan, standardna devijacija i tako dalje – stvarno su moćni alati. Nemojte se osjećati kao da su ovi alati izvan vašeg skupa vještina.

Deskriptivna statistika jednostavno opisuje podatke koje imate u nekom Excel radnom listu. Nisu čarobni i nije vam potrebna nikakva posebna statistička obuka da biste ih koristili ili podijelili s ljudima kojima prezentirate svoje rezultate analize podataka.

Također imajte na umu da su neke od najjednostavnijih deskriptivnih statističkih mjera često najkorisnije. Na primjer, poznavanje najmanje vrijednosti u skupu podataka ili najveće vrijednosti može biti vrlo korisno. Poznavanje srednje vrijednosti, medijana ili moda u skupu podataka također je vrlo zanimljivo i zgodno. Čak i naizgled komplicirane sofisticirane mjere kao što je standardna devijacija (koja samo mjeri disperziju oko srednje vrijednosti) stvarno su vrlo korisni alati.

Gledanje kako se deskriptivna statistika mijenja (ili ne mijenja) tijekom vremena, primjerice iz godine u godinu, često vam daje iznimno vrijedne uvide.

Pazite na trendove

Peter Drucker, možda najpoznatiji i najpronicljiviji promatrač modernih upravljačkih praksi, primijetio je u nekoliko svojih posljednjih knjiga da je jedna od najznačajnijih stvari koje analiza podataka može učiniti jest uočiti promjenu trendova. Trendovi su gotovo najznačajnija stvar koju možete vidjeti. Ako ukupni prihodi vaše industrije rastu, to je značajno. Ako nisu rasle ili ako se počnu smanjivati, to je vjerojatno još značajnije.

U vlastitoj analizi podataka, svakako izradite svoje radne listove i prikupite svoje podatke na način koji vam pomaže identificirati trendove i, u idealnom slučaju, identificirati promjene u trendovima.

Rezanje na kriške i kocke: unakrsna tablica

Naredba zaokretna tablica prekrasan je alat. Unakrsne tablice iznimno su korisni načini za rezanje podataka. A zgodna stvar u vezi s alatom zaokretne tablice je to što možete jednostavno ponovno napraviti unakrsnu tablicu, a zatim ponovno unakrsnu tablicu.

Ako imate dobre bogate izvore podataka i ne pravite redovito unakrsne tablice podataka, vjerojatno vam nedostaju apsolutno bogatstvo informacija. Ima zlata u njima na brdima.

Zacrtaj, dušo

Važna komponenta dobre analize podataka je predstavljanje i vizualno ispitivanje vaših podataka.

Gledajući linijski grafikon neke važne statistike ili stvaranjem stupnog grafikona nekog skupa podataka, često vidite stvari koje nisu vidljive u tabličnom prikazu istih informacija. U osnovi, crtanje je često prekrasan način da otkrijete stvari koje inače nećete vidjeti.

Budite svjesni inferencijalne statistike

Inferencijalna statistika vam omogućuje da prikupite uzorak, a zatim napravite zaključke o populaciji iz koje je uzorak izvučen na temelju karakteristika uzorka.

U pravim rukama, inferencijalna statistika iznimno je moćan i koristan alat. S dobrim vještinama u inferencijalnoj statistici, možete analizirati sve vrste stvari kako biste stekli sve vrste uvida u podatke koje obični ljudi nikada ne dobivaju. Međutim, sasvim iskreno, ako je vaša jedina izloženost inferencijalnim statističkim tehnikama minimalna, vjerojatno ne posjedujete dovoljno sirovog statističkog znanja da biste pošteno izvršili inferencijalnu statističku analizu.