社交媒体 提示表格结果和分析数据的9个提示 - 傻瓜

提示表格结果和分析数据的9个提示 - 傻瓜

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Anonim

以下是一些使用Excel分析数据的一般技巧。大多数情况下,这些技巧总结和概括了更详细的数据分析过程。

努力导入数据

努力将良好的丰富数据导入Excel工作簿确实是值得的。有时导入数据可能会有问题。当试图从其他管理信息系统获取数据时,以及尝试与数据库管理员合作,将正确的数据转换为可以使用Excel进行有用数据分析的格式时,会发生令人头痛和心碎的情况。

<!但是,尽管获取数据的麻烦,你会发现,将良好的数据导入Excel是非常值得的。传统上,人们通过使用非常标准的信息来源来做出决定,比如会计系统,或者一些第三方报告,通讯或出版物。而那些传统的来源产生了传统的见解,这是很好的。但是,如果您可以使用更丰富,更深入的原始信息数据集,则通常会收集到一些根本没有出现在传统数据源中的见解。

<!设计信息系统以生成丰富的数据

20多年前,设计人员致力于创建系统,生成经理和决策者想要的报告,并生成报表(例如发票并检查和购买订单)企业需要经营。

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在设计,安装和管理会计系统等信息系统时,这些项目显然仍是需要考虑的重要因素。但是你也需要认识到,可能会有非计划的,非正统的,不寻常的,但仍然非常有价值的方式,可以分析这些管理信息系统收集的数据。因此,如果您使用或设计或参与实施信息系统,您应该意识到系统中的原始数据可以而且应该传递到Excel等数据分析工具。

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公司销售产品或服务的详细记录丰富,使公司能够看到产品或服务的销售趋势。此外,它允许一个公司创建交叉表,显示某些客户如何选择和使用某些产品和服务。底线是组织需要设计信息系统,以便他们也收集好的,丰富的原始数据。稍后,可以将这些数据轻松导出到Excel中,通过简单的数据分析可以深入了解公司的运营,机会和可能的威胁。

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不要忘记第三方来源

一个要点:认识到存在许多第三方数据源。例如,供应商和客户可能会以Excel可访问的格式提供非常有趣的数据,您可以使用这些数据来分析其市场或行业。

有关第三方数据源的快速最终评论是这样的:Excel中提供的Web查询工具可以非常容易地从存储在网页上的表中提取信息。

只需添加

您可能认为强大的数据分析需要强大的数据分析技术。智广场。推论统计。回归分析。

你可以做的一些最强大的数据分析包括简单地加起来的数字。如果您添加数字并获得其他人甚至不知道的金额(如果这些金额很重要或显示趋势),您可以通过最简单的数据分析技术获得重要见解并收集有价值的信息。再次,关键在于首先收集真正的好信息,然后将这些信息存储在一个容器中,比如一个Excel工作簿,这样就可以用数学方法操作和分析数据。

总是探索描述性统计

Excel提供的描述性统计工具(包括诸如总和,平均值,中位数,标准偏差等等)是非常强大的工具。不要觉得这些工具超出了你的技能范围。

描述性统计

只是简单描述您在某个Excel工作表中的数据。它们不是神奇的,你不需要任何特殊的统计培训来使用它们,或者将它们与你展示数据分析结果的人分享。

还要注意,一些最简单的描述性统计指标往往是最有用的。例如,知道数据集中的最小值或最大值可能非常有用。知道数据集中的平均值,中值或模式也是非常有趣和方便的。而且即使看似复杂的复杂测量,如标准偏差(只是测量中间值的分散),也是非常有用的工具。观察描述性统计数据随时间变化(或不变),例如逐年变化,通常会给您提供非常有价值的见解。

注意趋势

彼得·德鲁克(Peter Drucker)也许是现代管理实践中最有名也最有洞察力的观察者,在他的最后几本着作中指出,数据分析能做的最重要的事情之一是发现趋势的变化。趋势几乎是你能看到的最重要的事情。如果你们行业的综合收入增长,这是很重要的。如果他们没有增长,或者如果他们开始萎缩,那可能更加重要。 在您自己的数据分析中,一定要构建工作表并收集数据,以帮助您识别趋势,并理想地识别趋势的变化。

切片和切块:交叉表

数据透视表命令是一个奇妙的工具。交叉列表是非常有用的方法来切片和切块数据。而且,关于数据透视表工具的巧妙之处在于,您可以轻松地重新交叉列表,然后重新交叉列表。

如果您拥有丰富的数据源,而且您没有经常交叉列表数据,那么您可能错过了绝对的信息宝藏。他们的山丘上有黄金。

制图,宝贝

良好的数据分析的一个重要组成部分是直观地呈现和检查您的数据。

通过查看某个重要统计的折线图或创建某些数据集的柱状图,您经常可以看到在表格中显示相同信息时不明显的情况。基本上,制图通常是一种很好的方式来发现你不会看到的东西。

了解推论统计

推论统计使您能够收集样本,然后根据样本的特征对样本绘制的总体进行推断。在正确的手中,推论统计是非常有用和有用的工具。在推断统计学方面具有很好的技巧,你可以分析各种各样的事情,以获得对普通人无法获得的数据的各种见解。但是,坦率地说,如果你仅仅使用推论统计技术,那么你可能没有足够的原始统计知识来进行推理统计分析。

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