9 Suggerimenti per la presentazione dei risultati della tabella e l'analisi dei dati - manichini

Ecco una manciata di suggerimenti generali sull'analisi dei dati con Excel. Per lo più, questi suggerimenti riassumono e generalizzano processi molto più dettagliati per l'analisi dei dati.

Impegnati a importare i dati

Lavorare per importare buoni e ricchi dati in cartelle di lavoro di Excel è davvero utile. A volte l'importazione di dati può essere problematica. Mal di testa e crepacuore possono accadere quando si tenta di acquisire dati da altri sistemi di gestione e quando si tenta di lavorare con un amministratore di database per ottenere i dati corretti in un formato che fornisca un'analisi dei dati utile con Excel.

Ma nonostante i problemi di ottenere i dati, scoprirai che importare buoni dati in Excel è valsa la pena. Tradizionalmente, le persone prendono decisioni utilizzando fonti di informazioni molto standard … come il sistema contabile, o qualche rapporto di terze parti, o newsletter o pubblicazione. E quelle fonti tradizionali producono intuizioni tradizionali, il che è grandioso. Ma quando puoi lavorare con una serie di dati grezzi e più ricca di informazioni non elaborate, spesso raccogli intuizioni che semplicemente non appaiono nelle fonti tradizionali.

Progettare sistemi di informazione per produrre dati ricchi

Più di 20 anni fa, i progettisti si concentrarono sulla creazione di sistemi che producevano i report richiesti da manager e decision maker e che producevano moduli (come fatture e assegni e ordini di acquisto) che le aziende hanno richiesto di operare.

Questi elementi sono ancora ovviamente le cose chiave su cui riflettere mentre progettate, installate e gestite sistemi di informazione, come un sistema di contabilità. Ma è anche necessario riconoscere che probabilmente ci saranno modi non pianificati, non ortodossi, inusuali ma comunque molto preziosi in cui i dati raccolti da questi sistemi di gestione possono essere analizzati. Pertanto, se si lavora con o si progetta o si partecipa all'implementazione di sistemi informativi, è necessario rendersi conto che i dati grezzi del sistema possono e devono essere trasmessi a strumenti di analisi dei dati come Excel.

Avere registri ricchi e dettagliati dei prodotti o dei servizi che un'azienda vende consente all'azienda di vedere le tendenze nelle vendite per prodotto o servizio. Inoltre, consente a un'azienda di creare tabelle incrociate che mostrano come determinati clienti scelgono e utilizzano determinati prodotti e servizi.

La linea di fondo è che le organizzazioni devono progettare sistemi di informazione in modo che raccolgano anche dati buoni, ricchi e grezzi. In seguito, questi dati possono essere facilmente esportati in Excel, dove la semplice analisi dei dati può portare a una visione approfondita dell'attività di un'azienda, delle sue opportunità e delle possibili minacce.

Non dimenticare le fonti di terze parti

Un punto rapido: riconoscere che esistono molte fonti di dati di terze parti. Ad esempio, fornitori e clienti potrebbero avere dati molto interessanti disponibili in un formato accessibile a Excel che è possibile utilizzare per analizzare il proprio mercato o il proprio settore.

Un rapido commento finale sulle origini dati di terze parti è questo: lo strumento Query Web disponibile in Excel facilita l'estrazione delle informazioni dalle tabelle archiviate su pagine Web.

Aggiungilo

Potresti pensare che una potente analisi dei dati richieda potenti tecniche di analisi dei dati. Chi-piazze. Statistica inferenziale. Analisi di regressione.

Alcune delle più potenti analisi dei dati che puoi fare consistono semplicemente nell'aggiungere numeri. Se aggiungi numeri e ricevi somme di cui le altre persone non sono nemmeno a conoscenza - e se queste somme sono importanti o mostrano tendenze - puoi ottenere informazioni importanti e raccogliere informazioni preziose attraverso le tecniche di analisi dei dati più semplici.

Ancora una volta, la cosa fondamentale è raccogliere le informazioni veramente buone in primo luogo e poi avere queste informazioni memorizzate in un contenitore, come una cartella di lavoro di Excel, in modo da poter manipolare aritmeticamente e analizzare i dati.

Analizza sempre le statistiche descrittive

Gli strumenti statistici descrittivi forniti da Excel - comprese le misure come una somma, una media, una mediana, una deviazione standard e così via - sono strumenti davvero potenti. Non pensare che questi strumenti siano al di là delle tue capacità.

Le statistiche descrittive descrivono semplicemente i dati che hai in qualche foglio di lavoro Excel. Non sono magici e non è necessario alcun addestramento statistico speciale per usarli o per condividerli con le persone a cui si presentano i risultati dell'analisi dei dati.

Si noti anche che alcune delle più semplici misure statistiche descrittive sono spesso le più utili. Ad esempio, conoscere il valore più piccolo in un set di dati o il valore più grande può essere molto utile. Anche conoscere la media, la mediana o la modalità in un set di dati è molto interessante e utile. E anche misure sofisticate apparentemente complicate come una deviazione standard (che misura solo la dispersione sulla media) sono strumenti davvero utili.

Guardare le statistiche descrittive cambiare (o non cambiare) nel tempo, come di anno in anno, spesso ti offre informazioni estremamente preziose.

Guarda le tendenze

Peter Drucker, forse l'osservatore più famoso e più perspicace delle moderne pratiche di gestione, ha notato in molti dei suoi ultimi libri che una delle cose più importanti che l'analisi dei dati può fare è individuare un cambiamento nelle tendenze. Le tendenze sono quasi la cosa più significativa che puoi vedere. Se i ricavi combinati del tuo settore crescono, è significativo. Se non sono cresciuti o se iniziano a ridursi, probabilmente è ancora più significativo.

Nella tua analisi dei dati, assicurati di costruire i tuoi fogli di lavoro e raccogliere i tuoi dati in un modo che ti aiuti a identificare le tendenze e, idealmente, a identificare i cambiamenti nelle tendenze.

Affettatura e cubettatura: tabulazione incrociata

Il comando Tabella pivot è uno strumento meraviglioso.Le tabelle incrociate sono metodi estremamente utili per tagliare e tagliare i dati. E la cosa bella dello strumento di tabella pivot è che puoi facilmente ricalcolare le tabulazioni e quindi ricalibrare le tabulazioni.

Se disponi di una buona fonte di dati ricca e non stai regolarmente confrontando i tuoi dati con tabelle incrociate, probabilmente stai perdendo preziosi tesori di informazioni. C'è oro in quelle colline del Thar.

Grafico, bambino

Un componente importante della buona analisi dei dati è la presentazione e l'esame visivo dei dati.

Osservando un grafico a linee di alcune statistiche importanti o creando un istogramma di un insieme di dati, si vedono spesso cose che non sono evidenti in una presentazione tabellare delle stesse informazioni. Fondamentalmente, la creazione di grafici è spesso un modo meraviglioso per scoprire cose che altrimenti non vedrai.

Essere a conoscenza delle statistiche inferenziali

Le statistiche inferenziali consentono di raccogliere un campione e quindi di fare inferenze sulla popolazione da cui viene estratto il campione in base alle caratteristiche del campione.

Nelle mani giuste, le statistiche inferenziali sono strumenti estremamente potenti e utili. Con buone capacità nelle statistiche inferenziali, puoi analizzare ogni sorta di cose per ottenere ogni tipo di conoscenza dei dati che le persone comuni non ricevono mai. Tuttavia, francamente, se la tua unica esposizione a tecniche statistiche inferenziali è minima, probabilmente non possiedi sufficienti conoscenze statistiche grezze per effettuare analisi statistiche inferenziali.