9 padomi, kā parādīt tabulas rezultātus un analizēt datus programmā Excel

Atkāpsimies no datu analīzes programmā Excel un sniegsim dažus vispārīgus padomus. Lielākoties šie padomi ir kopsavilkumi un vispārinājumi, kas palīdzēs apgūt Excel pamatus.

Strādājiet smagi, lai importētu datus

Ir vērts strādāt pie labu, bagātīgu datu importēšanas Excel darbgrāmatās. Dažreiz datu importēšana var būt problemātiska. Galvassāpes un sirdslēkmes var rasties, mēģinot iegūt datus no citām pārvaldības informācijas sistēmām un sadarbojoties ar datu bāzes administratoru, lai iegūtu pareizos datus formātā, kas nodrošina noderīgu datu analīzi programmā Excel.

Taču, neskatoties uz grūtībām ar datu iegūšanu, jūs atklāsiet, ka labu datu importēšana programmā Excel ir pūļu vērta. Tradicionāli cilvēki pieņem lēmumus, izmantojot ļoti standarta informācijas avotus. Un šie tradicionālie avoti rada tradicionālus ieskatus, kas ir lieliski. Taču, ja varat strādāt ar bagātīgāku, dziļāku neapstrādātas informācijas kopu, jūs bieži vien gūstat ieskatus, kas tradicionālajos avotos vienkārši neparādās.

Izstrādājiet informācijas sistēmas, lai iegūtu bagātīgus datus

Lai gan jūs varētu vēlēties koncentrēties uz tādu sistēmu izveidi, kas sagatavo pārskatus, ko vēlas vadītāji un lēmumu pieņēmēji, un veido veidlapas (piemēram, rēķinus, čekus un pirkuma pasūtījumus), kas uzņēmumiem ir jādarbojas, tas nav vienīgais veids.

Jums arī jāatzīst, ka, iespējams, būs neplānoti, neparasti, neparasti, bet tomēr ļoti vērtīgi veidi, kā var analizēt šo vadības informācijas sistēmu apkopotos datus. Tātad, ja strādājat ar informācijas sistēmām, projektējat vai piedalāties to ieviešanā, jums vajadzētu saprast, ka neapstrādātus datus no sistēmas var un vajadzētu nodot datu analīzes rīkiem, piemēram, Excel.

Bagātīga un detalizēta uzņēmuma pārdoto produktu vai pakalpojumu uzskaite ļauj šim uzņēmumam redzēt pārdošanas tendences pēc produkta vai pakalpojuma. Turklāt tas ļauj uzņēmumam izveidot krusteniskās tabulas, kas parāda, kā daži klienti izvēlas un izmanto noteiktus produktus un pakalpojumus.

Organizācijām ir jāveido informācijas sistēmas, lai tās apkopotu arī labus, bagātīgus, neapstrādātus datus. Vēlāk šos datus var viegli eksportēt programmā Excel, kur vienkārša datu analīze var sniegt bagātīgu ieskatu par uzņēmuma darbību, tā iespējām un iespējamiem draudiem.

Neaizmirstiet par trešo pušu avotiem

Viens īss punkts: ņemiet vērā, ka pastāv daudzi trešo pušu datu avoti. Piemēram, pārdevējiem un klientiem var būt pieejami ļoti interesanti dati programmā Excel pieejamā formātā, ko varat izmantot, lai analizētu viņu tirgu vai savu nozari.

Programmā Excel pieejamais tīmekļa vaicājuma rīks ļoti viegli ļauj iegūt informāciju no tīmekļa lapās saglabātajām tabulām.

Vienkārši pievienojiet to

Jūs varētu domāt, ka jaudīgai datu analīzei ir vajadzīgas jaudīgas datu analīzes metodes. Chi kvadrāti. Secinoša statistika. Regresijas analīze.

Bet tas tā nav obligāti. Dažas no visspēcīgākajām datu analīzēm, ko varat veikt, ir vienkārši skaitļu saskaitīšana. Ja pievienojat skaitļus un iegūstat summas, par kurām citi cilvēki pat nezina, un ja šīs summas ir svarīgas vai parāda tendences, varat iegūt svarīgu ieskatu un savākt vērtīgu informāciju, izmantojot visvienkāršākās datu analīzes metodes.

Galvenais ir vispirms apkopot patiešām labu informāciju un pēc tam saglabāt šo informāciju konteinerā, piemēram, Excel darbgrāmatā, lai jūs varētu aritmētiski manipulēt ar datiem un analizēt tos.

Vienmēr izpētiet aprakstošo statistiku

Aprakstošie statistikas rīki, ko nodrošina Excel, ir patiešām spēcīgi rīki. Nedomājiet, ka šie rīki pārsniedz jūsu prasmju kopumu.

Aprakstošā statistika vienkārši apraksta datus, kas atrodas kādā Excel darblapā. Tie nav maģiski, un jums nav nepieciešama īpaša statistikas apmācība, lai tos izmantotu vai kopīgotu tos ar cilvēkiem, kuriem prezentējat savus datu analīzes rezultātus.

Ņemiet vērā arī to, ka daži no vienkāršākajiem aprakstošajiem statistikas rādītājiem bieži vien ir visnoderīgākie.

Vērojiet tendences

Pīters Drukers, iespējams, pazīstamākais un visredzamākais mūsdienu vadības prakses novērotājs, vairākās savās pēdējās grāmatās atzīmēja, ka viena no nozīmīgākajām lietām, ko datu analīze var darīt, ir novērot tendences izmaiņas. Tendences ir gandrīz vissvarīgākā lieta, ko varat redzēt. Ja jūsu nozares kopējie ieņēmumi pieaug, tas ir būtiski. Ja tie nav auguši vai sāk sarukt, tas, iespējams, ir vēl svarīgāk.

Veicot datu analīzi, noteikti izveidojiet darblapas un apkopojiet datus tādā veidā, kas palīdz noteikt tendences un ideālā gadījumā noteikt tendenču izmaiņas.

Šķērstabula

PivotTable komanda ir lielisks rīks. Šķērstabulas ir ārkārtīgi noderīgi datu sadalīšanas veidi. Rakurstabulas rīks ir tas, ka jūs varat viegli pārlikt krustojumu tabulu un pēc tam vēlreiz krustot tabulu.

Ja jums ir labi bagātīgi datu avoti un jūs regulāri neveidojat savus datus, iespējams, jums trūkst absolūtas informācijas dārgumu. Tajos kalnos ir zelts.

Izveidojiet diagrammu, mazulīt

Svarīga labas datu analīzes sastāvdaļa ir jūsu datu vizuāla prezentēšana un pārbaude.

Aplūkojot kādu svarīgu statistikas datu līniju diagrammu vai izveidojot kolonnu diagrammu ar kādu datu kopu, jūs bieži redzat lietas, kas nav redzamas vienas un tās pašas informācijas tabulas prezentācijā. Būtībā diagrammu veidošana bieži ir brīnišķīgs veids, kā atklāt lietas, kuras citādi neredzētu.

Esiet informēts par secinājumu statistiku

Excel nodrošina secinājumus statistikas rīkus. Secinājumu statistika ļauj apkopot paraugu un pēc tam izdarīt secinājumus par kopu, no kuras tiek veidota izlase, pamatojoties uz izlases īpašībām.

Labās rokās secināmā statistika ir ārkārtīgi spēcīgi un noderīgi rīki. Ar labām iemaņām secinājumu statistikā varat analizēt visdažādākās lietas, lai gūtu visdažādākos ieskatus datos, ko parasts cilvēks nekad nesaņem. Tomēr, godīgi sakot, ja jums nav plašu zināšanu par secinājumu statistiku, jums, iespējams, nav pietiekami daudz neapstrādātu statistikas zināšanu, lai godīgi veiktu secinājumu statistisko analīzi.