Библиотека knigago >> Компьютеры и Интернет >> Околокомпьютерная литература >> Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2

Валентин Юльевич Арьков - Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2

Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2

На сайте КнигаГо можно читать онлайн выбранную книгу: Валентин Юльевич Арьков - Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2 - бесплатно (ознакомительный отрывок). Жанр книги: Научная литература, Околокомпьютерная литература, Руководства. На странице можно прочесть аннотацию, краткое содержание и ознакомиться с комментариями и впечатлениями о выбранном произведении. Приятного чтения, и не забывайте писать отзывы о прочитанных книгах.

Книга - Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2.  Валентин Юльевич Арьков  - прочитать полностью в библиотеке КнигаГо
Название:
Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2
Валентин Юльевич Арьков

Жанр:

Научная литература, Околокомпьютерная литература, Руководства

Изадано в серии:

неизвестно

Издательство:

неизвестно

Год издания:

-

ISBN:

неизвестно

Отзывы:

Комментировать

Рейтинг:

Поделись книгой с друзьями!


  Читать полностью по подписке MyBook  

Краткое содержание книги "Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2"

Данная работа посвящена дальнейшему изучению методов бизнес-аналитики на примере «продвинутых» возможностей функций сводных таблиц.
Мы продолжаем использовать общий подход к практическому освоению программного пакета: моделирование и исследование. Мы поработаем с генератором случайных чисел и сформируем реалистичные наборы данных для анализа.

Читаем онлайн "Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2" (ознакомительный отрывок). Cтраница - 3.

справочнику — для дальнейшей работы.

Мы получили 3 ФО по 2 региона по 2 города, то есть общее количество городов равно

3*2*2=12.

Всего 12 городов. Это совсем немного для федеральной сети. Можно представить, с каким количеством данных приходится работать на реальном предприятии.

В первой части работы мы генерировали названия магазинов. По несколько штук в каждом городе. В данной работе мы остановимся на городах — для знакомства с функциями сводных таблиц. Дальнейшую детализацию пока не будем рассматривать.


. Иллюстрация № 7

Рис. 4.6. Справочник городов


Задание. Сформируйте справочник городов для своего варианта.

4.3. Модели динамики

ДИНАМИКА — это изменение чего-то во времени. Какого-то статистического признака. Отдельные значения прявязаны к моментам времени. В нашем случае сведения о каждой покупке привязаны к конкретным датам.

В динамике выделяют три компонента, три составные части:

— тренд;

— сезонные колебания;

— случайная составляющая.

Компоненты динамики — это составные части. Это «кирпичики», из которых строится конкретная модель. Компоненты — это разные части. Очень разные. Они не похожи друг на друга. Ихтрудно перепутать. Только если очень постараться.

Для анализа, пронозирования и имитационного моделирования динамики используют два вида моделей:

Аддитивная модель — сумма компонентов.

Мультипликативная модель — произведение компонентов.

Задание. Прочитайте в учебнике «Теория статистики» раздел «Динамика» и выясните, как выглядят компоненты динамики и модели динамики.

Задание. Сделайте зарисовки графиков трёх компонентов динамики и двух видов моделей динамики.

4.4. Тренд

Далее сформируем ТРЕНД. Это долгосрочная тенденция. Общее направление изменений. В нашей модели тренд — это количество товара в одном чеке, в одной покупке. Будем моделировать постепенный рост покупок в течение нескольких лет.

Для нашей модели тренда нам понадобится два значения из параметров задания:

— Начало — начальное значение на линии тренда;

— Конец — последнее значение на линии тренда;

— Период — интервал времени в годах.

В нулевом варианте мы получили такие параметры:

— Начало = 2;

— Конец = 4;

— Период = 2.

Мы будем моделировать данные за два последних года. На момент написания пособия текущий год 2020. Так что возьмём данные за 2018—2019 годы. То есть наш интервал времени такой:

01.01.2018 — 31.12.2019.

Задание. Определите интервал дат для моделирования.


Напомним, что дата в пакете Excel хранится как порядковый номер дня. Мы будем моделировать даты как целые случайные числа. Но для этого нам нужно определить, какие номера дней соответствуют нашим датам.

Запишем даты начала и конца интервала моделирования. Будем вводить даты так, что Excel догадался, что это даты, а не просто какой-то текст:

2018-01-01

2019-12-31.

Даты распознали как даты, и они выводятся в формате даты.

Скопируем даты в соседние ячейки и установим общий формат (рис. 4.7):

Format Cells — Number — Category — General.

Получаем номера дней:

— начало интервала = 43101

— конец интервала = 43830.


. Иллюстрация № 8

Рис. 4.7. Даты интервала моделирования


Задание. Определите номера дней для своего интервала.


Сделаем зарисовку —как должен выглядеть график. Как должна проходить линия тренда. Рисуем от руки на бумаге, фотографируем и вставляем в наш отчёт (рис. 4.8).

Работу с зарисовками мы уже обсуждали в предыдущих работах. Главное — нужно мысленно представлять себе, что мы ожидаем получить. Тогда можно будет обнаружить грубые ошибки.


Оставить комментарий:


Ваш e-mail является приватным и не будет опубликован в комментарии.