Ево неколико општих савета о анализи података помоћу програма Екцел. Углавном, ови савети сумирају и генерализују много детаљније процесе за анализу података.
Напорно радите на увозу података
Рад на увозу добрих, богатих података у Екцел радне свеске заиста је вредан труда. Понекад увоз података може бити проблематичан. Главобоље и сломови се могу десити када покушавате да преузмете податке из других информационих система за управљање и када покушавате да радите са администратором базе података како бисте добили праве податке у формату који омогућава корисну анализу података помоћу програма Екцел.
Али упркос мукама око добијања података, видећете да је увоз добрих података у Екцел вредан труда. Традиционално, људи доносе одлуке користећи веома стандардне изворе информација. . . као што је рачуноводствени систем, или неки извештај треће стране, или билтен, или публикација. И ти традиционални извори дају традиционалне увиде, што је одлично. Али када можете да радите са богатијим, дубљим скупом података сирових информација, често добијате увиде који се једноставно не појављују у традиционалним изворима.
Дизајнирајте информационе системе за производњу богатих података
Пре више од 20 година, дизајнери су се концентрисали на креирање система који су производили извештаје које су менаџери и доносиоци одлука желели и који су производили обрасце (као што су фактуре, чекови и наруџбенице) које су компаније потребне за рад.
Те ставке су очигледно кључне ствари о којима треба размишљати док дизајнирате и инсталирате и управљате информационим системима, као што је рачуноводствени систем. Али такође морате да схватите да ће вероватно постојати непланирани, неортодоксни, необични, али и даље веома вредни начини на које се подаци које прикупљају ови информациони системи управљања могу анализирати. И тако, ако радите са или дизајнирате или учествујете у имплементацији информационих система, требало би да схватите да необрађени подаци из система могу и треба да се прослеђују алатима за анализу података као што је Екцел.
Поседовање богате, детаљне евиденције о производима или услугама које фирма продаје омогућава тој фирми да види трендове у продаји по производима или услугама. Поред тога, омогућава фирми да направи унакрсне табеле које показују како одређени купци бирају и користе одређене производе и услуге.
Суштина је да организације треба да дизајнирају информационе системе тако да прикупљају добре, богате, сирове податке. Касније се ови подаци могу лако извести у Екцел, где једноставна анализа података може довести до богатог увида у пословање фирме, њене могућности и могуће претње.
Не заборавите на изворе трећих страна
Једна кратка ствар: Препознајте да постоји много извора података трећих страна. На пример, продавци и купци могу имати веома занимљиве податке доступне у формату доступном Екцел-у које можете користити за анализу њиховог тржишта или ваше индустрије.
Кратак завршни коментар о изворима података трећих страна је следећи: алатка за веб упите доступна у Екцел-у чини издвајање информација из табела ускладиштених на веб страницама веома лаким.
Само га додајте
Можда мислите да моћна анализа података захтева моћне технике анализе података. Хи-квадрати. Инференцијалне статистике. Регресиона анализа.
Неке од најмоћнијих анализа података које можете да урадите укључују једноставно сабирање бројева. Ако саберете бројеве и добијете суме за које други људи чак и не знају — и ако су ти износи важни или показују трендове — можете стећи важне увиде и прикупити вредне информације кроз најједноставније технике анализе података.
Опет, кључна ствар је прикупљање заиста добрих информација на првом месту, а затим чување тих информација у контејнеру, као што је Екцел радна свеска, тако да можете аритметички да манипулишете и анализирате податке.
Увек истражите дескриптивну статистику
Дескриптивни статистички алати које Екцел пружа — укључујући мерења као што су збир, просек, медијана, стандардна девијација и тако даље — су заиста моћни алати. Немојте се осећати као да су ови алати изван вашег скупа вештина.
Дескриптивна статистика једноставно описује податке које имате у неком Екцел радном листу. Они нису магични и није вам потребна никаква посебна статистичка обука да бисте их користили или да бисте их поделили са људима којима презентујете резултате анализе података.
Имајте на уму, такође, да су неке од најједноставнијих дескриптивних статистичких мера често најкорисније. На пример, познавање најмање вредности у скупу података или највеће вредности може бити веома корисно. Познавање средње вредности, медијане или мода у скупу података је такође веома занимљиво и згодно. Чак и наизглед компликоване софистициране мере као што је стандардна девијација (која само мери дисперзију око средње вредности) су заиста веома корисне алатке.
Гледање како се дескриптивна статистика мења (или се не мења) током времена, као што је из године у годину, често вам даје изузетно вредне увиде.
Пазите на трендове
Питер Дракер, можда најпознатији и најпроницљивији посматрач савремених пракси управљања, приметио је у неколико својих последњих књига да је једна од најзначајнијих ствари које анализа података може да уради јесте да уочи промену трендова. Трендови су готово најзначајнија ствар коју можете видети. Ако комбиновани приходи ваше индустрије расту, то је значајно. Ако нису расле или су почеле да се смањују, то је вероватно још значајније.
У сопственој анализи података, обавезно направите своје радне листове и прикупите своје податке на начин који вам помаже да идентификујете трендове и, у идеалном случају, идентификујете промене у трендовима.
Резање на кришке и коцкице: унакрсна табела
Команда заокретне табеле је диван алат. Унакрсне табеле су изузетно корисни начини за резање података. И, згодна ствар у вези са алатом за заокретну табелу је то што можете лако да поново укрштате табелу, а затим поново правите унакрсну табелу.
Ако имате добре богате изворе података и не правите редовно унакрсне табеле својих података, вероватно вам недостају апсолутно богатство информација. Има злата у њима на брдима.
Зацртај, душо
Важна компонента добре анализе података је представљање и визуелно испитивање ваших података.
Гледајући линијски графикон неке важне статистике или креирањем колонског графикона неког скупа података, често видите ствари које нису очигледне у табеларној презентацији истих информација. У суштини, цртање је често диван начин да откријете ствари које иначе нећете видети.
Будите свесни инференцијалне статистике
Инференцијална статистика вам омогућава да прикупите узорак, а затим направите закључке о популацији из које је узорак извучен на основу карактеристика узорка.
У правим рукама, инференцијална статистика је изузетно моћна и корисна алатка. Са добрим вештинама у инференцијалној статистици, можете анализирати све врсте ствари да бисте стекли све врсте увида у податке које обични људи никада не добијају. Међутим, сасвим искрено, ако је ваша једина изложеност инференцијалним статистичким техникама минимална, вероватно немате довољно сировог статистичког знања да бисте поштено извршили инференцијалну статистичку анализу.