Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2

© Валентин Юльевич Арьков, 2020

ISBN 978-5-4498-3195-8 (т. 2)

ISBN 978-5-4498-3196-5

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Задание. Прочитайте в учебнике раздел «Динамика»

В первой части работы [1] по сводным таблицам мы познакомились с «базовыми» функциями этого инструмента — в самых общих чертах, хотя и довольно подробно. С большим количеством примеров, заданий и упражнений.

В данной работе мы продолжаем использовать наш общий подход к практическому освоению программного пакета: моделирование и исследование. Поэтому, кроме освоения сводных таблиц, мы поработаем с генератором случайных чисел и сформируем более-менее реалистичные наборы данных для анализа.

Попутно мы выясним, как связана бизнес-аналитика и статистика. Освежим в памяти некоторые пройденные разделы. А также увидим примеры того, к чему приводит бездумное использование машинного перевода.

Мы будем использовать последнюю версию Microsoft Excel 365, доступную на момент написания данного учебного пособия. Эта версия соответствует выпуску Microsoft Excel 2019. В других версиях программы могут немного различаться названия упоминаемых пунктов меню и кнопок, а также их расположение.

Верхнее меню в последних версиях Excel разработчики назвали лентой (Ribbon). Этот вариант меню включает в себя наиболее часто используемые инструменты. Название красивое, образное, но это по-прежнему многоуровневая система меню. К тому же, диалоговые окна, которые можно вызвать через меню ленты, совсем не изменились за последние лет десять-пятнадцать.

Целью работы является знакомство с продвинутыми функциями сводных таблиц Excel.

В процессе выполнения данной работы мы решим следующие задачи:

1) получим исходные данные путём имитационного моделирования;

2) построим сводные таблицы по смоделированным данным;

3) загрузим реальные данные из интернет;

4) построим сводные таблицы по реальным данным.

В данной работе мы рассмотрим следующие приёмы работы и инструменты сводных таблиц:

1. Мы сгенерируем исходные данные, в которых заложим три компонента динамики: тренд, сезонность и случайность по разным видам товаров.

2. В исходные данные мы также заложим корреляцию между количеством товаров и их ценой (функция регрессии плюс случайность).

3. По смоделированным данным мы построим сводные таблицы — уже знакомый шаг — и добавим условное форматирование для наглядности.

4. Затем проведём анализ динамики с помощью сводных таблиц, в том числе и с помощью миниатюрных графиков — спарклайнов.

5. Наконец, мы проведём анализ взаимосвязи между количеством товаров и ценой с помощью сводки и группировки данных.