표 결과 제시 및 데이터 더미 분석을위한 9 가지 팁

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다음은 Excel로 데이터를 분석하는 데 필요한 몇 가지 일반적인 팁입니다. 대부분이 팁은 데이터 분석을위한 훨씬 더 자세한 프로세스를 요약하고 일반화합니다.

데이터 가져 오기 작업

좋은 데이터를 Excel 통합 문서로 가져 오는 작업은 실제로 가치가 있습니다. 때때로 데이터 가져 오기가 문제가 될 수 있습니다. 두통과 비탄은 다른 관리 정보 시스템에서 데이터를 수집하려고 할 때와 데이터베이스 관리자와 협력하여 Excel로 유용한 데이터 분석을 제공하는 형식으로 올바른 데이터를 얻으 려 할 때 발생할 수 있습니다.

20 년 전 디자이너들은 관리자와 의사 결정자가 원하는 보고서를 작성하고 양식을 생성하는 시스템 (예: 청구서 주문 확인 및 구매).

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제 3 자 정보원을 잊지 마라.
요점: 많은 제 3 자 정보원이 있다는 것을 알아라. 예를 들어, 공급 업체 및 고객은 Excel에서 액세스 할 수있는 형식으로 사용 가능한 매우 흥미로운 데이터를 보유하고있어 시장 또는 업계를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
타사 데이터 소스에 대한 빠른 최종 의견은 다음과 같습니다. Excel에서 사용할 수있는 웹 쿼리 도구를 사용하면 웹 페이지에 저장된 테이블의 정보를 쉽게 추출 할 수 있습니다.

추가 만하십시오.
강력한 데이터 분석에는 강력한 데이터 분석 기술이 필요하다고 생각할 수 있습니다. 카이 제곱. 추론 통계. 회귀 분석.

할 수있는 가장 강력한 데이터 분석 중 일부는 간단히 숫자를 더하는 것과 관련이 있습니다. 숫자를 더하고 다른 사람들이 알지도 못하는 금액을 얻고 그 합이 중요하거나 추세를 보여 준다면 가장 간단한 데이터 분석 기술을 통해 중요한 통찰력을 얻고 귀중한 정보를 수집 할 수 있습니다.

다시 한번 말하지만 중요한 것은 정말 좋은 정보를 먼저 수집 한 다음 해당 정보를 Excel 통합 문서와 같은 컨테이너에 저장하여 데이터를 산술적으로 조작하고 분석 할 수 있도록하는 것입니다.

설명 통계 항상 탐색

합계, 평균, 중앙값, 표준 편차 등과 같은 측정을 포함하여 Excel에서 제공하는 설명적인 통계 도구는 정말 강력한 도구입니다. 이 도구들이 당신의 기술을 넘어서는 것처럼 느끼지 마십시오.

설명 통계

는 일부 Excel 워크 시트에있는 데이터를 간단하게 설명합니다. 그들은 마법이 아니기 때문에 데이터 분석 결과를 제시 할 사람들과 공유하거나 사용하기 위해 특별한 통계적 훈련이 필요하지 않습니다.

가장 단순한 서술형 통계 방법이 가장 유용하다는 점에도 유의하십시오. 예를 들어, 데이터 세트에서 가장 작은 값 또는 가장 큰 값을 아는 것은 매우 유용 할 수 있습니다. 데이터 세트의 평균, 중앙값 또는 모드를 아는 것도 매우 흥미롭고 편리합니다. 그리고 표준 편차 (평균에 대한 분산을 측정하는 것)와 같이 복잡한 외형적인 측정조차도 실제로는 매우 유용한 도구입니다.

해마다 시간이 지남에 따라 서술 통계가 변경되거나 변경되지 않는 것을 보는 것은 종종 매우 귀중한 통찰력을 제공합니다.

경향 관찰

피터 드러커 (Peter Drucker)는 현대 경영 관행에 대해 가장 잘 알려졌고 가장 통찰력있는 관찰자로서 그의 마지막 저서에서 데이터 분석이 할 수있는 가장 중요한 것 중 하나는 추세의 변화. 추세는 당신이 볼 수있는 가장 중요한 것입니다. 귀사의 산업 결합 매출이 늘어난다면 그것은 중요합니다. 성장하지 못했거나 축소되기 시작하면 아마도 그 정도가 더 커질 것입니다. 자신의 데이터 분석에서 추세를 파악하고 추세의 변화를 파악하는 데 도움이되는 방식으로 워크 시트를 작성하고 데이터를 수집해야합니다.

슬라이싱 및 다이 싱: 크로스 테이블 화

피벗 테이블 명령은 훌륭한 도구입니다.교차 표는 데이터를 슬라이스하고 다이스하는 매우 유용한 방법입니다. 피벗 테이블 도구에 대한 깔끔한 점은 쉽게 다시 크로스 테이블을 만든 다음 다시 크로스 테이블을 만들 수 있다는 점입니다.