Как составить анализ в excel

Продолжаем рассказывать про неочевидные штуки в Экселе, которые могут пригодиться для работы с данными. Сегодня будет про аналитику — как собрать, подготовить или получить дополнительные данные, чтобы анализ получился более полный.

МИНЕСЛИ и МАКСЕСЛИ

В английской версии: MINIF, MAXIF.

Что делают: находят минимальное и максимальное значение по какому-то условию в заданных диапазонах.

Допустим, у нас есть таблица доходов и расходов, причём доходы получены из разных источников:

С помощью функций МИНЕСЛИ и МАКСЕСЛИ мы можем найти минимальные и максимальные значения по заданному параметру. Например, найдём минимальный доход, который мы получили с внешних заказов. Для этого напишем формулу:

=MINIFS(B2:B13;C2:C13;”заказ”)

Первый параметр — это диапазон, где ищем минимальное значение, второй — диапазон, по которому мы будем проверять наше условие, и третий — само условие. Получается, что формула возьмёт слово «заказ», найдёт в столбце C все совпадения с ним, а потом найдёт в столбце B минимальное значение:

Точно так же можно найти максимальный доход на работе — вдруг работать только с заказами выгоднее:

ВПР

В английской версии: VLOOKUP

Что делает: сопоставляет данные из одного столбца с другим.

Это одна из самых популярных функций при анализе данных в Экселе — с ней можно быстро находить данные в одном столбце и смотреть, чему они соответствуют в другом. Например, если мы хотим посмотреть, сколько потратили в марте, то используем такую формулу:

=VLOOKUP(“Март”;A2:D13;4;FALSE)

Функция возьмёт наш «Март», проверит весь диапазон, который мы указали, найдёт в нём наше слово и выведет результат из четвёртого столбца, который соответствует марту. Параметр FALSE означает, что нам нужно точное совпадение, — если хватит примерного, поставьте TRUE.

СУММЕСЛИМН

В английской версии: SUMIFS

Что делает: складывает значения, которые подходят сразу к нескольким параметрам.

Бывает так, что нам нужно найти сумму значений сразу по нескольким параметрам — когда они все выполняются, то мы складываем между собой те ячейки, где есть такое полное совпадение. Например, найдём, сколько мы заработали на удалёнке на основной работе — используем для этого формулу:

=SUMIFS(B2:B13;C2:C13;”работа”;E2:E13;”удалёнка”)

Здесь мы первым параметром задаём, из какого столбца будем брать числа для суммы, потом два параметра — фильтр по источнику, и последние два — выбираем только те, где вид стоит «удалёнка»:

СЧЁТЕСЛИМН

В английской версии: COUNTIFS

Что делает: то же самое, что и СУММЕСЛИМН, только не складывает значения, а считает совпадения.

Если нам нужно выяснить, сколько раз мы брались за внешние заказы и получали за это меньше ста тысяч рублей, то можем использовать такую формулу:

=COUNTIFS(C2:C13;”заказ”; B2:B13;”<100000″)

Здесь всё то же самое, что и в предыдущей формуле, только без первого столбца для суммы. Обратите внимание, что знак сравнения входит в кавычки.

СЦЕПИТЬ

В английской версии: CONCATENATE

Что делает: склеивает несколько ячеек в одну.

Если нам нужно подготовить данные для выгрузки или привести их в более понятный вид, иногда используют склейку ячеек. Смысл в том, что можно задать правила объединения на примере одной ячейки, потом протянуть её вниз, сколько нужно, а Эксель сам заполнит их новыми склеенными данными. 

Допустим, нам нужно вывести для отчёта такую фразу для каждого месяца: «Январь: заработано столько-то рублей, потрачено столько-то, остаток вот такой». Чтобы не собирать это всё вручную, пишем формулу:

=CONCATENATE(A2;”: заработано “;B2;”, потрачено “;D2;”, остаток: “;E2)

Здесь мы просто через точку с запятой указываем как ячейки, так и текстовые значения, которые хотим добавить в итоговую строчку. Кроме текста, туда можно добавлять что угодно — например результаты вычислений или текст из других ячеек.

СЖПРОБЕЛЫ

В английской версии: TRIM

Что делает: убирает лишние пробелы между словами, оставляя по одному пробелу.

Иногда данные для анализа попадают в таблицу в непотребном виде — например, с кучей пробелов между словами. Если это наш случай, используем функцию СЖПРОБЕЛЫ — она удалит лишнее и сделает красивый текст:

=TRIM(A1:A4)

В функции можно указать сразу весь диапазон для обработки (и тогда она сама добавит нужные ячейки ниже) или указать только одну ячейку.

Юлия Перминова

Тренер Учебного центра Softline с 2008 года.

1. Сводные таблицы

Базовый инструмент для работы с огромным количеством неструктурированных данных, из которых можно быстро сделать выводы и не возиться с фильтрацией и сортировкой вручную. Сводные таблицы можно создать с помощью нескольких действий и быстро настроить в зависимости от того, как именно вы хотите отобразить результаты.

Полезное дополнение. Вы также можете создавать сводные диаграммы на основе сводных таблиц, которые будут автоматически обновляться при их изменении. Это полезно, если вам, например, нужно регулярно создавать отчёты по одним и тем же параметрам.

Как работать

Исходные данные могут быть любыми: данные по продажам, отгрузкам, доставкам и так далее.

1. Откройте файл с таблицей, данные которой надо проанализировать.
2. Выделите диапазон данных для анализа.
3. Перейдите на вкладку «Вставка» → «Таблица» → «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»).
4. Должно появиться диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
5. Настройте отображение данных, которые есть у вас в таблице.

Перед нами таблица с неструктурированными данными. Мы можем их систематизировать и настроить отображение тех данных, которые есть у нас в таблице. «Сумму заказов» отправляем в «Значения», а «Продавцов», «Дату продажи» — в «Строки». По данным разных продавцов за разные годы тут же посчитались суммы. При необходимости можно развернуть каждый год, квартал или месяц — получим более детальную информацию за конкретный период.

Набор опций будет зависеть от количества столбцов. Например, у нас пять столбцов. Их нужно просто правильно расположить и выбрать, что мы хотим показать. Скажем, сумму.

Можно её детализировать, например, по странам. Переносим «Страны».

Можно посмотреть результаты по продавцам. Меняем «Страну» на «Продавцов». По продавцам результаты будут такие.

2. 3D-карты

Этот способ визуализации данных с географической привязкой позволяет анализировать данные, находить закономерности, имеющие региональное происхождение.

Полезное дополнение. Координаты нигде прописывать не нужно — достаточно лишь корректно указать географическое название в таблице.

Как работать

1. Откройте файл с таблицей, данные которой нужно визуализировать. Например, с информацией по разным городам и странам.
2. Подготовьте данные для отображения на карте: «Главная» → «Форматировать как таблицу».
3. Выделите диапазон данных для анализа.
4. На вкладке «Вставка» есть кнопка 3D-карта.

Точки на карте — это наши города. Но просто города нам не очень интересны — интересно увидеть информацию, привязанную к этим городам. Например, суммы, которые можно отобразить через высоту столбика. При наведении курсора на столбик показывается сумма.

Также достаточно информативной является круговая диаграмма по годам. Размер круга задаётся суммой.

3. Лист прогнозов

Зачастую в бизнес-процессах наблюдаются сезонные закономерности, которые необходимо учитывать при планировании. Лист прогноза — наиболее точный инструмент для прогнозирования в Excel, чем все функции, которые были до этого и есть сейчас. Его можно использовать для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и других служб.

Полезное дополнение. Для расчёта прогноза потребуются данные за более ранние периоды. Точность прогнозирования зависит от количества данных по периодам — лучше не меньше, чем за год. Вам требуются одинаковые интервалы между точками данных (например, месяц или равное количество дней).

Как работать

1. Откройте таблицу с данными за период и соответствующими ему показателями, например, от года.
2. Выделите два ряда данных.
3. На вкладке «Данные» в группе нажмите кнопку «Лист прогноза».
4. В окне «Создание листа прогноза» выберите график или гистограмму для визуального представления прогноза.
5. Выберите дату окончания прогноза.

В примере ниже у нас есть данные за 2011, 2012 и 2013 годы. Важно указывать не числа, а именно временные периоды (то есть не 5 марта 2013 года, а март 2013-го).

Для прогноза на 2014 год вам потребуются два ряда данных: даты и соответствующие им значения показателей. Выделяем оба ряда данных.

На вкладке «Данные» в группе «Прогноз» нажимаем на «Лист прогноза». В появившемся окне «Создание листа прогноза» выбираем формат представления прогноза — график или гистограмму. В поле «Завершение прогноза» выбираем дату окончания, а затем нажимаем кнопку «Создать». Оранжевая линия — это и есть прогноз.

4. Быстрый анализ

Эта функциональность, пожалуй, первый шаг к тому, что можно назвать бизнес-анализом. Приятно, что эта функциональность реализована наиболее дружественным по отношению к пользователю способом: желаемый результат достигается буквально в несколько кликов. Ничего не нужно считать, не надо записывать никаких формул. Достаточно выделить нужный диапазон и выбрать, какой результат вы хотите получить.

Полезное дополнение. Мгновенно можно создавать различные типы диаграмм или спарклайны (микрографики прямо в ячейке).

Как работать

1. Откройте таблицу с данными для анализа.
2. Выделите нужный для анализа диапазон.
3. При выделении диапазона внизу всегда появляется кнопка «Быстрый анализ». Она сразу предлагает совершить с данными несколько возможных действий. Например, найти итоги. Мы можем узнать суммы, они проставляются внизу.

В быстром анализе также есть несколько вариантов форматирования. Посмотреть, какие значения больше, а какие меньше, можно в самих ячейках гистограммы.

Также можно проставить в ячейках разноцветные значки: зелёные — наибольшие значения, красные — наименьшие.

Надеемся, что эти приёмы помогут ускорить работу с анализом данных в Microsoft Excel и быстрее покорить вершины этого сложного, но такого полезного с точки зрения работы с цифрами приложения.

Читайте также:

• 10 быстрых трюков с Excel →
• 20 секретов Excel, которые помогут упростить работу →
• 10 шаблонов Excel, которые будут полезны в повседневной жизни →

Суть и методы анализа данных

Американский учёный-статистик Джон Тьюки в 1961 году сформулировал определение анализа данных. Под ним он подразумевал как сами процедуры анализа, так и методы интерпретации результатов этих процедур, а также способы планирования сбора данных в целях упрощения и уточнения анализа и результаты математической статистики, используемые для анализа.

В связи с этим анализ данных представляет собой деятельность по извлечению крупных неструктурированных данных из самых разных источников, а также их реорганизацию в информацию, которая может быть использована в целях:

• ответа на вопросы;
• проверки гипотез;
• принятия решений;
• опровержения теорий.

Есть несколько способов анализа данных, которые распространяются на многочисленные области, от маркетинга до науки. Можно выделить несколько базовых вариантов:

Сбор данных

Data Mining – это анализ больших информационных объемов в целях получения прежде неоткрытых, полезных моделей данных, нестандартных данных, а также выявления зависимостей. Стоит упомянуть, что в качестве главной задачи выступает извлечение не самих данных, а шаблонов и знаний из больших информационных объемов.

Анализ данных производится на основе различных методов информатики, в том числе систем искусственного интеллекта, машинного обучения, статистики и баз данных.

Шаблоны, которые извлекаются посредством интеллектуального анализа данных, могут определяться как сводка входных данных. Они в свою очередь могут быть применены в последующем анализе либо для извлечения более детализированных результатов прогнозирования системой поддержки принятия решений.

Скачать
файл

Бизнес-аналитика

Суть бизнес-аналитики заключается в сборе и трансформации больших объемов неструктурированных бизнес-данных, что, в свою очередь, необходимо для упрощения определения, разработки и формирования новых стратегических бизнес-возможностей.

Иными словами, главная задача бизнес-аналитики — сделать процесс интерпретации больших объемов данных более простым, чтобы выявлять новые возможности. Все это способствует разработке результативной стратегии, базирующейся на концепциях, которые могут сформировать конкурентное преимущество на рынке и стабилизировать компанию в долгосрочной перспективе.

Статистический анализ

Статистику можно определить как изучение произведенного сбора, анализа, интерпретации, представления и организации данных.

В процессе анализа данных применяют 2 базовых метода статистики:

• Описательная статистика

Данная разновидность статистики предполагает суммирование данных от всей совокупности или выборки посредством числовых дескрипторов. В качестве этих дескрипторов выступают:

• среднее значение, стандартное отклонение для непрерывных данных;
• частота, процент для категориальных данных.

• Статистическая статистика

В этом случае применяются образцы в выборочных данных в целях формирования выводов о представленной совокупности или учета случайности. Выделяют следующие разновидности выводов:

• ответы на вопросы да / нет о данных (проверка гипотез);
• оценка числовых характеристик данных (оценка);
• описание связей в данных (корреляция);
• моделирование отношений в данных (к примеру, регрессионный анализ).

Прогнозная аналитика

Predictive Analytics применяет статистические модели в целях анализа нынешних и исторических данных. Это необходимо для создания прогнозов относительно дальнейших или иных неизвестных событий. В предпринимательстве эта разновидность анализа применяется в целях определения рисков и возможностей, способствующих принятию правильных решений. 

Текстовая аналитика

Text Analytics (Text Mining, Text Data Mining) — это процесс извлечения из текста информации высокого уровня качества. Можно выделить несколько составляющих анализа текста:

• процесс структурирования исходного текста;
• извлечение шаблонов из структурированных данных с применением метода изучения статистических шаблонов и др.;
• оценка и интерпретация полученной информации.

С помощью Microsoft Excel можно использовать целый ряд средств и методов для анализа и интерпретации данных. При этом данные могут быть получены из разных источников. Имеется несколько вариантов трансформации и форматирования данных. Анализ можно осуществлять посредством различных команд, функций и инструментов программы.

В частности, к ним можно отнести условное форматирование, диапазоны, таблицы, текстовые функции, функции даты, функции времени, финансовые функции, промежуточные итоги, быстрый анализ, аудит формул, инструмент Inquire, анализ «что, если», решатели, модель данных, PowerPivot, PowerView, PowerMap и многое другое.

Активация и запуск функций анализа данных в Excel

Excel представляет собой не только редактор таблиц, а еще и отличный инструмент, позволяющий производить всевозможные математические и статистические расчеты. Программа отличается широким функционалом, позволяющим осуществлять вышеописанные процедуры. Однако некоторые из этих функций неактивны по умолчанию. Анализ данных в Excel является как раз такой скрытой возможностью.

Если вы хотите активировать данную функцию, то следует зайти в настройки Microsoft Excel. Причем для разных версий утилиты (2010, 2013 и 2016 года) последовательность действий будет примерно одна и та же. Несущественные расхождения в алгоритме действий имеются лишь для версии 2007 года.

Итак, необходимо выполнить следующие действия:

1. Нажать на вкладку «Файл» (либо на логотип Microsoft Office в верхнем левом углу экрана для версии 2007 года).
2. Нажать на один из пунктов в левой части открывшегося окна — «Параметры».
3. Перейти в подраздел «Надстройки» (второй с конца в списке в левой части окна).
4. Здесь нужно обратить внимание на нижнюю часть окна. Следует найти параметр «Управление». Обратите внимание на значение в выпадающей форме — вы должны увидеть «Надстройки Excel». Далее следует нажать на вкладку «Перейти…» справа от этого пункта. Если же в выпадающей форме вы увидите какое-то другое значение, нужно будет сначала вписать то, которое мы указали выше.
5. В открывшемся окне доступных надстроек найдите пункт «Пакет анализа» и поставьте возле него галочку. Затем нажмите на кнопку «OK» (в правой верхней части).

Выполнив все перечисленные действия, вы активируете нужную функцию и получите соответствующие инструменты. Найти их можно в ленте Excel.

Чтобы открыть тот или иной инструмент анализа данных, нужно произвести следующие действия:

1. Зайти в раздел «Данные».
2. Найти блок инструментов «Анализ», который расположен на правом краю ленты и нажать на «Анализ данных».
3. Выбрать конкретный инструмент из появившегося списка. Наиболее полезными считаются:

• корреляция;
• гистограмма;
• регрессия;
• выборка;
• экспоненциальное сглаживание;
• генератор случайных чисел;
• описательная статистика;
• анализ Фурье;
• различные виды дисперсионного анализа и т.д.

Выбрав нужный инструмент, нажмите на кнопку «OK». Каждый из доступных инструментов работает на основе своего собственного алгоритма.

Таким образом, блок функций «Пакет анализа» включается с помощью всего лишь нескольких простых шагов. При этом если не знать четкую последовательность действий, пользователю сложно найти нужную кнопку.

4 техники анализа данных в Excel

Сводные таблицы

Это важнейший инструмент для обработки больших информационных объемов. Сводные таблицы позволяют быстро делать выводы на основе неструктурированных данных без ручной сортировки и фильтрации. Создание и настройка таблиц осуществляется довольно быстро. Однако от того, какой именно вариант отображения результата вам нужен, будет зависеть алгоритм настройки.

Кроме того, у пользователя есть возможность создавать сводные диаграммы на базе сводных таблиц. При изменении таблиц диаграммы будут обновляться в автоматическом режиме. Скажем, если вы на регулярной основе формируете отчёты по одним и тем же параметрам, то такая функция вам очень пригодится.

Можно вписать какие угодно исходные параметры, например, данные по продажам, отгрузкам, доставкам и т.д.

Для использования сводной таблицы вам необходимо:

• Открыть файл с таблицей, данные которой необходимо проанализировать.
• Выделить диапазон данных для анализа.
• Перейти на вкладку «Вставка», а затем «Таблица». Далее нужно нажать на «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»). Если вы сделали все правильно, то появится диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
• Настроить отображение данных, которые есть у вас в таблице.

3D-карты

Благодаря этому методу визуализации данных с географической привязкой вы сможете проанализировать данные и выявить закономерности, имеющие региональное происхождение.

Однако вам не нужно указывать координаты, ведь если правильно ввести географическое название в таблице, программа сделает все сама.

Для применения инструмента вас нужно:

• Открыть файл с таблицей, информацию из которой необходимо визуализировать. К примеру, с данными по разным городам и странам.
• Подготовить данные для отображения на карте. Для этого нужно нажать на «Главная» и перейти на вкладку «Форматировать как таблицу».
• Обозначить диапазон данных для анализа.
• На вкладке «Вставка» вы увидите кнопку «3D-карта».

На карте имеются точки, обозначающие города. Однако нам нужно увидеть информацию, которая привязана к этим городам, например, суммы, отображающиеся через высоту столбика. Если навести курсор на столбик, то вы увидите сумму.

Вместе с тем, довольно полезной считается круговая диаграмма по годам, в которой размер круга зависит от суммы.

Лист прогнозов

В бизнес-процессах имеют место сезонные закономерности. Их, конечно же, нужно учитывать во время планирования. Для этой цели лучше всего подходит «Лист прогноза», который является самым точным инструментом для осуществления прогнозов в рамках Excel. Его применяют для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и прочих служб.

Чтобы сделать прогноз, необходимо иметь информацию за предыдущие периоды. Чем больше информации будет внесено, тем более точный прогноз вы получите (минимальный объём информации для хорошего прогноза — 1 год). Учтите, что нужны одинаковые интервалы между точками данных (скажем, месяц или равное количество дней).

Чтобы использовать данную функцию, вам необходимо:

• Открыть таблицу с данными за период и соответствующими ему параметрами, к примеру, от года.
• Выделить 2 ряда данных.
• На вкладке «Данные» нажать на кнопку «Лист прогноза».
• В окне «Создание листа прогноза» выбрать подходящий график или гистограмму для визуализации прогноза.
• Определить дату окончания прогноза.

Быстрый анализ

Данный инструмент позволяет выполнять процедуры анализа в кратчайшие сроки. Чтобы получить необходимые данные, достаточно нажать всего на несколько кнопок. Вам не нужно будет производить никаких расчетов или указывать какие-либо формулы. Единственное что от вас потребуется — выделить нужный диапазон и выбрать тип результата, который вам необходим на выходе.

Благодаря данному инструменту вы можете формировать всевозможные разновидности диаграмм или спарклайны (микрографики прямо в ячейке) буквально в два счета.

Чтобы работать с инструментом, вам нужно:

• Открыть таблицу с данными для анализа.
• Выделить необходимый для анализа диапазон.
• Во время выделения диапазона в нижней части высвечивается кнопка «Быстрый анализ».

Нажав на эту кнопку, вы сможете произвести целый ряд различных действий, которые предложит программа. К примеру, найти итоги. Кроме того, можно узнать суммы, которые проставляются внизу.

Быстрый анализ предполагает несколько способов форматирования. Чтобы узнать, какие значения больше, а какие меньше, нужно перейти в ячейки гистограммы.

Плюс ко всему, вы можете выставить в ячейках значки разных цветов: зелёные — самые большие значения, красные — самые меньшие.

Все эти инструменты позволят вам ускорить процесс анализа данных и сделать его более простым. Используя различные функции, вы сможете с легкостью освоить Microsoft Excel и извлечь из него максимальную пользу.

Анализ данных в Excel предполагает сама конструкция табличного процессора. Очень многие средства программы подходят для реализации этой задачи.

Excel позиционирует себя как лучший универсальный программный продукт в мире по обработке аналитической информации. От маленького предприятия до крупных корпораций, руководители тратят значительную часть своего рабочего времени для анализа жизнедеятельности их бизнеса. Рассмотрим основные аналитические инструменты в Excel и примеры применения их в практике.

Инструменты анализа Excel

Одним из самых привлекательных анализов данных является «Что-если». Он находится: «Данные»-«Работа с данными»-«Что-если».

Средства анализа «Что-если»:

1. «Подбор параметра». Применяется, когда пользователю известен результат формулы, но неизвестны входные данные для этого результата.
2. «Таблица данных». Используется в ситуациях, когда нужно показать в виде таблицы влияние переменных значений на формулы.
3. «Диспетчер сценариев». Применяется для формирования, изменения и сохранения разных наборов входных данных и итогов вычислений по группе формул.
4. «Поиск решения». Это надстройка программы Excel. Помогает найти наилучшее решение определенной задачи.

Практический пример использования «Что-если» для поиска оптимальных скидок по таблице данных.

Другие инструменты для анализа данных:

Анализировать данные в Excel можно с помощью встроенных функций (математических, финансовых, логических, статистических и т.д.).



Сводные таблицы в анализе данных

Чтобы упростить просмотр, обработку и обобщение данных, в Excel применяются сводные таблицы.

Программа будет воспринимать введенную/вводимую информацию как таблицу, а не простой набор данных, если списки со значениями отформатировать соответствующим образом:

1. Перейти на вкладку «Вставка» и щелкнуть по кнопке «Таблица».
2. Откроется диалоговое окно «Создание таблицы».



3. Указать диапазон данных (если они уже внесены) или предполагаемый диапазон (в какие ячейки будет помещена таблица). Установить флажок напротив «Таблица с заголовками». Нажать Enter.

К указанному диапазону применится заданный по умолчанию стиль форматирования. Станет активным инструмент «Работа с таблицами» (вкладка «Конструктор»).

Составить отчет можно с помощью «Сводной таблицы».

1. Активизируем любую из ячеек диапазона данных. Щелкаем кнопку «Сводная таблица» («Вставка» – «Таблицы» – «Сводная таблица»).
2. В диалоговом окне прописываем диапазон и место, куда поместить сводный отчет (новый лист).
3. Открывается «Мастер сводных таблиц». Левая часть листа – изображение отчета, правая часть – инструменты создания сводного отчета.



4. Выбираем необходимые поля из списка. Определяемся со значениями для названий строк и столбцов. В левой части листа будет «строиться» отчет.

Создание сводной таблицы – это уже способ анализа данных. Более того, пользователь выбирает нужную ему в конкретный момент информацию для отображения. Он может в дальнейшем применять другие инструменты.

Анализ «Что-если» в Excel: «Таблица данных»

Мощное средство анализа данных. Рассмотрим организацию информации с помощью инструмента «Что-если» – «Таблица данных».

Важные условия:

• данные должны находиться в одном столбце или одной строке;
• формула ссылается на одну входную ячейку.

Процедура создания «Таблицы данных»:

1. Заносим входные значения в столбец, а формулу – в соседний столбец на одну строку выше.



2. Выделяем диапазон значений, включающий столбец с входными данными и формулой. Переходим на вкладку «Данные». Открываем инструмент «Что-если». Щелкаем кнопку «Таблица данных».



3. В открывшемся диалоговом окне есть два поля. Так как мы создаем таблицу с одним входом, то вводим адрес только в поле «Подставлять значения по строкам в». Если входные значения располагаются в строках (а не в столбцах), то адрес будем вписывать в поле «Подставлять значения по столбцам в» и нажимаем ОК.

Анализ предприятия в Excel: примеры

Для анализа деятельности предприятия берутся данные из бухгалтерского баланса, отчета о прибылях и убытках. Каждый пользователь создает свою форму, в которой отражаются особенности фирмы, важная для принятия решений информация.

• скачать систему анализа предприятий;
• скачать аналитическую таблицу финансов;
• таблица рентабельности бизнеса;
• отчет по движению денежных средств;
• пример балльного метода в финансово-экономической аналитике.

Для примера предлагаем скачать финансовый анализ предприятий в таблицах и графиках составленные профессиональными специалистами в области финансово-экономической аналитике. Здесь используются формы бухгалтерской отчетности, формулы и таблицы для расчета и анализа платежеспособности, финансового состояния, рентабельности, деловой активности и т.д.