Обновлено: 24.01.2025

Подводим итоги в Excel

Электронные таблицы Excel — мощное средство обработки данных. И несмотря на популярность специализированных учетных программ, многие бухгалтеры используют Excel как универсальное средство для нестандартных исчислений и учетных операций.

В рабочей таблице могут быть автоматически подведены итоги по любой группе данных.
При этом не нужно писать никаких формул. Внесенные изменения автоматически корректируют все данные.

Базой для этого служит рабочая таблица, с помощью которой удобно вести, например, учет продаж, платежей и другой персонифицированной информации. Другое важное свойство такой таблицы — возможность подводить итоги по любой группе данных и в различных аспектах (меню Данные — Итоги). Чтобы получить удобные для анализа данные, необходимо перед запуском команды Итоги отсортировать данные. Для этого выделите рабочую зону таблицы (без «шапки») и выберите команду Сор­тировка по возрастанию.

Теперь выделите все данные вместе с заголовками столбцов и выберите команду Итоги (меню Данные), в результате появится диалоговое окно Промежуточные итоги. Здесь вы можете выбрать:

— графу, по которой будут подводиться итоги (на рисунке это Сумма);

— операцию, которая будет проведена с данными (на рисунке выбрана операция суммирования в отдельных группах и подведения общего итога);

— наименование столбца (в примере выбрано Имя). Это даст возможность автоматически добавлять строку итогов каждый раз, когда будет добавлено, например, новое имя продавца.

Если установить необходимые параметры, таблица будет автоматически дополнена итоговыми строками в отдельности по каждой группе и в целом по всему списку.

Промежуточные итоги исчисляются формулой, которая автоматически подставляется в итоговую ячейку, в зависимости от того, какое значение выбрано из поля Операция. Это может быть сумма, среднее, минимальное или максимальное значения или отклонения. Комбинируя значения, выбранные из различных полей, получим полезные данные для принятия управленческих решений.

Ольга Базалева, руководитель аналитического отдела в РБК, создатель онлайн-школы Excellent, автор книги «Мастерство визуализации данных» и автор блога, поделилась с Нетологией советами, как делать более удобные и понятные коллегам отчёты в Excel.

Сегодня не обойтись без умения работать с информацией: аналитикам, финансистам, маркетологам без этого совсем никуда, но даже в гуманитарных специальностях навык обрабатывать информацию всё больше и больше ценится. Взять хотя бы журналистику данных, которая набирает популярность.

Хотите, чтобы руководитель вас заметил и в глазах коллег вы стали классным профессионалом? Научитесь делать качественные отчёты.

ольга базалева

Создатель онлайн-школы визуализации данных Excellent

курс

Excel

Узнать больше

• Научитесь работать с любыми отчётами в Excel
• Разберётесь, как работать с формулами
• Сможете сортировать, анализировать и визуализировать данные

Встаньте на место начальника. Кому вы готовы платить больше? Специалисту, который присылает ему данные в таком виде?

1. Помните о наглядности

• Располагайте данные логично: обычно это от большего к меньшему.
• Всегда разделяйте разряды в больших числах: 10 000 000, а не 10000000.
• Убирайте лишние знаки после запятой.
• Убирайте яркую сетку, это визуальный мусор. Делайте линии светлыми, а иногда можно обойтись вовсе без сетки.

• Дизайн таблиц должен быть лаконичным и не отвлекать от сути.
• Выделяйте шапку и строки/столбцы с итогами.
• Выделяйте отрицательные значения красным, а второстепенные значения — серым. В Excel это можно сделать автоматически с помощью условного форматирования.
• Визуализируйте данные в таблицах. Можно строить гистограммы непосредственно в ячейках при помощи условного форматирования и создавать миниграфики, которые располагаются в одной ячейке (спарклайны).

2. Используйте диаграммы

Визуально представленная информация в сравнении с обычным текстом и таблицами воспринимается быстрее и запоминается легче. Графики и диаграммы позволяют сразу увидеть тренды, взаимосвязи, всплески и падения.

3. Пишите выводы в сопроводительном письме

Если руководитель получил ответ на свой вопрос сразу из письма, ему даже не надо тратить время на открытие приложенного файла. Поверьте, это дорогого стоит.

Читать также

4. Делайте отчёты удобными

Если ваш отчёт большой и занимает 10−20 листов в Excel, сделайте навигацию по нему. Это можно реализовать одним из следующих способов:

• создать лист Summary, показать на нём главные цифры и сделать ссылки «Подробнее» с переходом на листы, содержащие все данные;
• сделать оглавление, куда добавить ссылки на каждый лист с аналитикой.

Читать также

5. Автоматизируйте обновление регулярных отчётов

Когда ваши отчёты станут обновляться в считаные минуты, высвободится масса дополнительного времени. Это время можно использовать для своего профессионального развития, а можно взять на себя дополнительную функциональность, что позволит обоснованно попросить повышения.

В Excel есть множество инструментов, которые помогут автоматизировать отчёты:

• настройте выгрузку всех необходимых данных на один лист в Excel, назовём этот лист «Source»;
• создайте необходимые аналитические таблицы на других листах;
• формулами в эти аналитические таблицы подтяните нужные данные с листа Source;
• сделайте связку Power Point — Excel. Тогда при изменении диаграмм в Excel, в презентации Power Point они будут обновляться автоматически.

Так вы создадите отчёт один раз и сможете быстро обновлять его в последующем, просто добавляя новые данные на лист Source, а все остальные таблицы и диаграммы тут же обновятся.

Когда ваши отчёты преобразятся, они станут в разы ценнее. Заказчики данных будут быстро получать ответы на свои вопросы, а набор сухих таблиц превратится в удобные и наглядные аналитические отчёты. Специалистов, которые умеют обрабатывать информацию и помогают принимать бизнес-решения ценят гораздо больше, чем тех, кто занимается простым заполнением непонятных таблиц.

Регрессионный анализ является одним из самых востребованных методов статистического исследования. С его помощью можно установить степень влияния независимых величин на зависимую переменную. В функционале Microsoft Excel имеются инструменты, предназначенные для проведения подобного вида анализа. Давайте разберем, что они собой представляют и как ими пользоваться.

Подключение пакета анализа

Но, для того, чтобы использовать функцию, позволяющую провести регрессионный анализ, прежде всего, нужно активировать Пакет анализа. Только тогда необходимые для этой процедуры инструменты появятся на ленте Эксель.

Перемещаемся во вкладку «Файл».

Открывается окно параметров Excel. Переходим в подраздел «Надстройки».

В самой нижней части открывшегося окна переставляем переключатель в блоке «Управление» в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «Перейти».

Теперь, когда мы перейдем во вкладку «Данные», на ленте в блоке инструментов «Анализ» мы увидим новую кнопку – «Анализ данных».

Виды регрессионного анализа

Существует несколько видов регрессий:

• параболическая;
• степенная;
• логарифмическая;
• экспоненциальная;
• показательная;
• гиперболическая;
• линейная регрессия.

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее.

Линейная регрессия в программе Excel

Внизу, в качестве примера, представлена таблица, в которой указана среднесуточная температура воздуха на улице, и количество покупателей магазина за соответствующий рабочий день. Давайте выясним при помощи регрессионного анализа, как именно погодные условия в виде температуры воздуха могут повлиять на посещаемость торгового заведения.

Общее уравнение регрессии линейного вида выглядит следующим образом: У = а0 + а1х1 +…+акхк . В этой формуле Y означает переменную, влияние факторов на которую мы пытаемся изучить. В нашем случае, это количество покупателей. Значение x – это различные факторы, влияющие на переменную. Параметры a являются коэффициентами регрессии. То есть, именно они определяют значимость того или иного фактора. Индекс k обозначает общее количество этих самых факторов.

Кликаем по кнопке «Анализ данных». Она размещена во вкладке «Главная» в блоке инструментов «Анализ».

Открывается небольшое окошко. В нём выбираем пункт «Регрессия». Жмем на кнопку «OK».

Читать еще: Сводная таблица в excel как сделать 2007

С помощью других настроек можно установить метки, уровень надёжности, константу-ноль, отобразить график нормальной вероятности, и выполнить другие действия. Но, в большинстве случаев, эти настройки изменять не нужно. Единственное на что следует обратить внимание, так это на параметры вывода. По умолчанию вывод результатов анализа осуществляется на другом листе, но переставив переключатель, вы можете установить вывод в указанном диапазоне на том же листе, где расположена таблица с исходными данными, или в отдельной книге, то есть в новом файле.

Разбор результатов анализа

Результаты регрессионного анализа выводятся в виде таблицы в том месте, которое указано в настройках.

Одним из основных показателей является R-квадрат. В нем указывается качество модели. В нашем случае данный коэффициент равен 0,705 или около 70,5%. Это приемлемый уровень качества. Зависимость менее 0,5 является плохой.

Ещё один важный показатель расположен в ячейке на пересечении строки «Y-пересечение» и столбца «Коэффициенты». Тут указывается какое значение будет у Y, а в нашем случае, это количество покупателей, при всех остальных факторах равных нулю. В этой таблице данное значение равно 58,04.

Значение на пересечении граф «Переменная X1» и «Коэффициенты» показывает уровень зависимости Y от X. В нашем случае — это уровень зависимости количества клиентов магазина от температуры. Коэффициент 1,31 считается довольно высоким показателем влияния.

Как видим, с помощью программы Microsoft Excel довольно просто составить таблицу регрессионного анализа. Но, работать с полученными на выходе данными, и понимать их суть, сможет только подготовленный человек.

Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

Корреляционно-регрессионный анализ в Excel: инструкция выполнения

Регрессионный и корреляционный анализ – статистические методы исследования. Это наиболее распространенные способы показать зависимость какого-либо параметра от одной или нескольких независимых переменных.

Ниже на конкретных практических примерах рассмотрим эти два очень популярные в среде экономистов анализа. А также приведем пример получения результатов при их объединении.

Регрессионный анализ в Excel

Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.

Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.

• линейной (у = а + bx);
• параболической (y = a + bx + cx 2 );
• экспоненциальной (y = a * exp(bx));
• степенной (y = a*x^b);
• гиперболической (y = b/x + a);
• логарифмической (y = b * 1n(x) + a);
• показательной (y = a * b^x).

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.

Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.

Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.

В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).

В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».

Активируем мощный аналитический инструмент:

1. Нажимаем кнопку «Офис» и переходим на вкладку «Параметры Excel». «Надстройки».
2. Внизу, под выпадающим списком, в поле «Управление» будет надпись «Надстройки Excel» (если ее нет, нажмите на флажок справа и выберите). И кнопка «Перейти». Жмем.
3. Открывается список доступных надстроек. Выбираем «Пакет анализа» и нажимаем ОК.

После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».

Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.

1. Открываем меню инструмента «Анализ данных». Выбираем «Регрессия».
2. Откроется меню для выбора входных значений и параметров вывода (где отобразить результат). В полях для исходных данных указываем диапазон описываемого параметра (У) и влияющего на него фактора (Х). Остальное можно и не заполнять.
3. После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе (можно выбрать интервал для отображения на текущем листе или назначить вывод в новую книгу).

В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.

R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».

Читать еще: Как сделать фон рисунка прозрачным в excel?

Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.

Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.

Корреляционный анализ в Excel

Корреляционный анализ помогает установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь. Например, между временем работы станка и стоимостью ремонта, ценой техники и продолжительностью эксплуатации, ростом и весом детей и т.д.

Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает аналитику определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого.

Коэффициент корреляции обозначается r. Варьируется в пределах от +1 до -1. Классификация корреляционных связей для разных сфер будет отличаться. При значении коэффициента 0 линейной зависимости между выборками не существует.

Рассмотрим, как с помощью средств Excel найти коэффициент корреляции.

Для нахождения парных коэффициентов применяется функция КОРРЕЛ.

Задача: Определить, есть ли взаимосвязь между временем работы токарного станка и стоимостью его обслуживания.

Ставим курсор в любую ячейку и нажимаем кнопку fx.

Чтобы определить тип связи, нужно посмотреть абсолютное число коэффициента (для каждой сферы деятельности есть своя шкала).

Для корреляционного анализа нескольких параметров (более 2) удобнее применять «Анализ данных» (надстройка «Пакет анализа»). В списке нужно выбрать корреляцию и обозначить массив. Все.

Полученные коэффициенты отобразятся в корреляционной матрице. Наподобие такой:

Корреляционно-регрессионный анализ

На практике эти две методики часто применяются вместе.

Доброго времени суток друзья!

Эту статью я посвящаю такой возможности, как создать промежуточные итоги в Excel. Если вы даже слышали или знаете, что это такое, всё же будет полезно прочитать или послушать мою информацию. По большому счёту, промежуточные итоги – это автоматическое подведение итогов по заданному критерию и группирование их для удобства и хорошей визуализации данных.

Это достаточно полезный и удобный инструмент работы в электронных таблицах, который вам пригодится, а для большего удобства я советую использовать эти итоги в тандеме с группированием ячеек, это вообще супер сила. Также я прошу обратить ваше внимание, что перед работой с итогами, необходимо в обязательном порядке произвести правильную сортировку ваших данных.

Итак, давайте же более детально рассмотрим, что это за итоги, как их создать, как с ними работать, ну и собственно, как их убрать, если нужда в этой возможности отпадёт. И начнём все наши исследования сначала, а точнее с того, как можно создать промежуточный итог.

Как сделать промежуточные итоги в Excel

А теперь давайте на созданном примере посмотрим поэтапно, как это осуществить:

1. Первым делом нам нужно правильно отсортировать наши данные, для которых мы будем подводить итог. Мы выбираем нужные нам данные, по которым будем создавать промежуточный итог и предварительно выделив всю таблицу, производим сортировку по указанному столбику от меньшего к большему.
2. Вторым этапом будет выбор на вкладке «Данные», в группе «Структура», команду «Промежуточный итог».
3. В диалоговом окне «Промежуточные итоги», во-первых, вам нужно в списке поля «При каждом изменении в» выбрать столбик, для которого создаем промежуточные итоги, во-вторых, в списке поля «Операция» мы выбираем какой тип функции нам нужен (количество, сумма и т.п.), в-третьих, в поле «Добавить итоги» вы определяете столбик по которому будет формироваться итог. После этого вы с чистой совестью вы нажимаете кнопочку «ОК».
4. Данные на вашем листе автоматически будут сгруппированы по признаку, который вы установили, и под каждой группой будет создан промежуточный итог.

Работа со сгруппированными данными

После проведенных манипуляций, работа с данными значительно упростится. Данные можно удобно визуализировать, используя группировку данных и создавать столько уровней, сколько вам будет удобно, но, увы, не более 8 вложенных, с опыта могу сказать, что этого хватит за глаза.

Нажимая на иконки группирования данных, вы скрываете и отображаете ту структуру данных, которая вам наиболее актуальна на данный момент. К примеру, можно отобразить только общий итог, отобразить итоги по группам данных и полный разворот данных в деталях. Также, всё это можно проделать, используя пиктограммы «Скрыть детали» или «Показать».

Убрать промежуточные итоги

В случае, когда промежуточные итоги в Excel станут, не нужны, ну или потребуется перегруппировка по-новому ваших данных в таблице, в этом случае итоги можно удалить без потери качества исходных данных. Для этого нужно:

1. Открыть вкладку на панели управления «Данные» и в блоке «Структура» нажимаете на пиктограмму «Промежуточный итог».
2. В появившемся диалоговом окне «Промежуточные итоги» нажимаем кнопку «Убрать всё».
3. После нажатия все ваши данные разгруппируются, а промежуточные итоги будут удалены.

Если же вам всё-таки промежуточные итоги нужно оставить, а вот группирование не нужно, вы можете в панели задач на вкладке на вкладке «Данные» в выпадающем меню кнопки «Разгруппировать» выбрать пункт «Удалить структуру», структура группировки будет удалена, оставив вам на прощание промежуточные итоги.

А на этом у меня всё! Я очень надеюсь, что всё вышеизложенное вам понятно. Буду очень благодарен за оставленные комментарии, так как это показатель читаемости и вдохновляет на написание новых статей! Делитесь с друзьями прочитанным и ставьте лайк!

Не забудьте поблагодарить автора!

Пока богатство еще не приобретено, стремление к нему изнуряет, будучи же приобретено, оно изводит заботами, когда же оно утрачено, мучает тоска по нем. Демокрит

Читайте также:

  
• Importerquicktime prm premiere pro ошибка
  
• Как открыть файл dlx в dialux evo
  
• Как изменить цвет папок в закладках в фаерфокс
  
• Технология gigabit ethernet год создания
  
• Пакетная очистка файлов dwg