Mục lục:
- Làm việc chăm chỉ để nhập dữ liệu
- Những thứ đó vẫn là những điều quan trọng để bạn suy nghĩ trong khi bạn thiết kế và cài đặt và quản lý các hệ thống thông tin, chẳng hạn như một hệ thống kế toán. Nhưng bạn cũng cần phải nhận ra rằng có thể sẽ có những phân tích các dữ liệu được thu thập bởi các hệ thống thông tin quản lý này có thể là các phương pháp không theo nguyên tắc, không chính thống, bất thường nhưng vẫn rất có giá trị. Và nếu bạn làm việc với hoặc thiết kế hoặc tham gia vào việc triển khai các hệ thống thông tin, bạn nên nhận ra rằng các dữ liệu thô từ hệ thống có thể và phải được chuyển đến các công cụ phân tích dữ liệu như Excel.
- Chỉ cần thêm nó
- Một lần nữa, điều quan trọng là thu thập thông tin thực sự tốt ngay từ đầu và sau đó có thông tin đó được lưu trong một vùng chứa, chẳng hạn như bảng tính Excel, để bạn có thể thao tác và phân tích số liệu.
- chỉ cần mô tả dữ liệu bạn có trong một bảng tính Excel. Chúng không huyền diệu, và bạn không cần bất kỳ sự huấn luyện thống kê đặc biệt nào để sử dụng chúng hoặc chia sẻ chúng với những người mà bạn trình bày kết quả phân tích dữ liệu.
- Nếu bạn có nguồn dữ liệu phong phú tốt và bạn không thường xuyên chéo bảng dữ liệu của mình, có thể bạn sẽ thiếu kho báu tuyệt đối về thông tin. Có những ngọn núi ở thung lũng vàng.
- Bằng cách xem biểu đồ dạng đường của một số thống kê quan trọng hoặc bằng cách tạo biểu đồ cột của một số tập dữ liệu, bạn thường thấy những điều không rõ ràng trong một bài trình bày bằng bảng có cùng thông tin. Về cơ bản, biểu đồ thường là một cách tuyệt vời để khám phá những điều mà bạn sẽ không nhìn thấy.
- Ở bên tay phải, các thống kê trội là những công cụ cực kỳ hữu ích và hữu ích. Với những kỹ năng tốt trong thống kê giả mạo, bạn có thể phân tích tất cả các loại sự kiện để có được tất cả các loại thông tin chi tiết vào dữ liệu mà người dân thường không bao giờ có được. Tuy nhiên, khá thẳng thắn, nếu bạn chỉ tiếp xúc với các kỹ thuật thống kê inferential là tối thiểu, có lẽ bạn không có đủ kiến thức thống kê thô để thực hiện các phép phân tích thống kê lồng nhau.
Video: Thủ thuật Excel | 25 tuyệt chiêu Pivot Table trong excel cần phải biết 2025
Dưới đây là một số mẹo chung để phân tích dữ liệu với Excel. Hầu hết, các mẹo này tóm tắt và tổng hợp các quy trình chi tiết hơn cho việc phân tích dữ liệu.
Làm việc chăm chỉ để nhập dữ liệu
Làm việc để nhập dữ liệu phong phú, tốt vào bảng tính Excel thật sự đáng giá. Đôi khi việc nhập dữ liệu có thể là vấn đề. Nhức đầu và đau lòng có thể xảy ra khi cố lấy dữ liệu từ các hệ thống thông tin quản lý khác và khi cố gắng làm việc với một quản trị viên cơ sở dữ liệu để lấy đúng dữ liệu vào một định dạng cung cấp cho việc phân tích dữ liệu hữu ích với Excel.
Những thứ đó vẫn là những điều quan trọng để bạn suy nghĩ trong khi bạn thiết kế và cài đặt và quản lý các hệ thống thông tin, chẳng hạn như một hệ thống kế toán. Nhưng bạn cũng cần phải nhận ra rằng có thể sẽ có những phân tích các dữ liệu được thu thập bởi các hệ thống thông tin quản lý này có thể là các phương pháp không theo nguyên tắc, không chính thống, bất thường nhưng vẫn rất có giá trị. Và nếu bạn làm việc với hoặc thiết kế hoặc tham gia vào việc triển khai các hệ thống thông tin, bạn nên nhận ra rằng các dữ liệu thô từ hệ thống có thể và phải được chuyển đến các công cụ phân tích dữ liệu như Excel.
Điểm mấu chốt là các tổ chức cần thiết kế hệ thống thông tin để họ thu thập dữ liệu tốt, phong phú, thô. Sau đó, dữ liệu này có thể dễ dàng được xuất khẩu sang Excel, trong đó phân tích dữ liệu đơn giản có thể dẫn đến hiểu biết sâu rộng về hoạt động của công ty, cơ hội và mối đe dọa có thể xảy ra.
Đừng quên nguồn của bên thứ ba
Một điểm nhanh: Nhận ra rằng có rất nhiều nguồn dữ liệu bên thứ ba tồn tại. Ví dụ, nhà cung cấp và khách hàng có thể có dữ liệu rất thú vị có sẵn ở định dạng có thể truy cập vào Excel mà bạn có thể sử dụng để phân tích thị trường hoặc ngành của bạn.
Một nhận xét nhanh về các nguồn dữ liệu bên thứ ba là: công cụ Truy vấn Web có sẵn trong Excel làm cho việc trích xuất thông tin từ các bảng được lưu trữ trên các trang web rất dễ dàng.Chỉ cần thêm nó
Bạn có thể nghĩ rằng phân tích dữ liệu mạnh mẽ đòi hỏi những kỹ thuật phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Chi-vuông. Thống kê suy luận. Phân tích hồi quy.
Một số phân tích dữ liệu mạnh mẽ nhất mà bạn có thể thực hiện chỉ đơn giản là thêm số. Nếu bạn thêm số và nhận được khoản tiền mà những người khác thậm chí không biết - và nếu những khoản tiền đó là quan trọng hoặc hiển thị các xu hướng - bạn có thể có được những hiểu biết quan trọng và thu thập thông tin có giá trị thông qua các kỹ thuật phân tích dữ liệu đơn giản nhất.
Một lần nữa, điều quan trọng là thu thập thông tin thực sự tốt ngay từ đầu và sau đó có thông tin đó được lưu trong một vùng chứa, chẳng hạn như bảng tính Excel, để bạn có thể thao tác và phân tích số liệu.
Luôn luôn khám phá các số liệu thống kê mô tả
Các công cụ thống kê mô tả mà Excel cung cấp - bao gồm các phép đo như tổng hợp, trung bình, trung bình, độ lệch tiêu chuẩn, v.v … là các công cụ thực sự mạnh mẽ. Không cảm thấy như thể các công cụ này nằm ngoài khả năng của bạn.
Thống kê mô tả
chỉ cần mô tả dữ liệu bạn có trong một bảng tính Excel. Chúng không huyền diệu, và bạn không cần bất kỳ sự huấn luyện thống kê đặc biệt nào để sử dụng chúng hoặc chia sẻ chúng với những người mà bạn trình bày kết quả phân tích dữ liệu.
Lưu ý rằng, một số các phép đo thống kê mô tả đơn giản nhất thường là hữu ích nhất. Ví dụ: biết giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu hoặc giá trị lớn nhất có thể rất hữu ích. Việc hiểu biết trung bình, trung vị hoặc chế độ trong tập dữ liệu cũng rất thú vị và tiện dụng. Và thậm chí các biện pháp phức tạp dường như phức tạp như độ lệch tiêu chuẩn (chỉ đo sự phân tán về trung bình) là những công cụ thực sự hữu ích.
Xem số liệu thống kê mô tả thay đổi (hoặc không thay đổi) theo thời gian như năm này thường cho bạn những hiểu biết vô cùng quý giá. Theo Peter Drucker, có lẽ là nhà quan sát nổi tiếng nhất và sâu sắc nhất về thực tiễn quản lý hiện đại, ghi nhận trong một số cuốn sách cuối cùng của ông rằng một trong những phân tích dữ liệu quan trọng nhất có thể làm là nhận ra sự thay đổi xu hướng. Xu hướng gần như là điều quan trọng nhất mà bạn có thể nhìn thấy. Nếu doanh thu kết hợp của doanh nghiệp phát triển, điều đó là đáng kể. Nếu họ không phát triển hoặc nếu họ bắt đầu thu hẹp lại, điều đó có lẽ còn quan trọng hơn nữa. Trong phân tích dữ liệu của riêng bạn, hãy chắc chắn xây dựng các bảng tính của bạn và thu thập dữ liệu của bạn theo cách giúp bạn xác định xu hướng và, lý tưởng, xác định các thay đổi về xu hướng.
Slicing và dicing: cross-tabulation
lệnh PivotTable là một công cụ tuyệt vời.Các bảng biểu chéo là những cách rất hữu ích để chia nhỏ dữ liệu. Và, điều gọn gàng về công cụ PivotTable là bạn có thể dễ dàng sắp xếp lại các bảng và sau đó lại lập lại bảng.
Nếu bạn có nguồn dữ liệu phong phú tốt và bạn không thường xuyên chéo bảng dữ liệu của mình, có thể bạn sẽ thiếu kho báu tuyệt đối về thông tin. Có những ngọn núi ở thung lũng vàng.
Biểu đồ nó, bé
Một thành phần quan trọng của phân tích dữ liệu tốt là trình bày và kiểm tra dữ liệu của bạn một cách trực quan.
Bằng cách xem biểu đồ dạng đường của một số thống kê quan trọng hoặc bằng cách tạo biểu đồ cột của một số tập dữ liệu, bạn thường thấy những điều không rõ ràng trong một bài trình bày bằng bảng có cùng thông tin. Về cơ bản, biểu đồ thường là một cách tuyệt vời để khám phá những điều mà bạn sẽ không nhìn thấy.
Nhận biết các số liệu thống kê giả định
Các số liệu thống kê ẩn dụ cho phép bạn thu thập một mẫu và sau đó làm cho suy luận về dân số mà từ đó mẫu được rút ra dựa trên các đặc tính của mẫu.
Ở bên tay phải, các thống kê trội là những công cụ cực kỳ hữu ích và hữu ích. Với những kỹ năng tốt trong thống kê giả mạo, bạn có thể phân tích tất cả các loại sự kiện để có được tất cả các loại thông tin chi tiết vào dữ liệu mà người dân thường không bao giờ có được. Tuy nhiên, khá thẳng thắn, nếu bạn chỉ tiếp xúc với các kỹ thuật thống kê inferential là tối thiểu, có lẽ bạn không có đủ kiến thức thống kê thô để thực hiện các phép phân tích thống kê lồng nhau.
