Бизнес-аналитика. Сводные таблицы. Часть 2 - [2]

Дадим нашему объекту короткое понятное название, чтобы к нему было легко обращаться. Назовем его просто: «Товары». Для этого щёлкаем по любой ячейке таблицы и выбираем в верхнем меню

Table Tools — Design — Properties — Table Name.

Вводим название таблицы и нажимаем клавишу Enter (рис. 4.4).

Рис. 4.4. Название таблицы

Задание. Установите название для таблицы-справочника товаров.

4.2. Справочник городов

Переходим к географии и создадим второй справочник. В нулевом варианте у нас будет 3 федеральных округа (ФО) по 2 региона в каждом округе, по 2 города в каждом регионе.

Пользуясь случаем, познакомимся картой страны и территориально-административным делением.

Задание. Изучите карту России в Википедии в статье «Федеральные округа Российской Федерации».

Карту мы успешно посмотрели, теперь можно подготовить справочник городов. Выбираем три округа и выясняем, какие в них входят республики и области. А в этих регионах какие есть города. Попутно узнаем, административные центры этих ФО:

— Центральный (ЦФО) — Москва;

— Северо-Западный (СЗФО) — Санкт-Петербург;

— Южный (ЮФО) — Ростов-на-Дону.

Наша задача очень условная и не строгая. Мы просто попытаемся смоделировать федеральную сеть продовольственных магазинов.

Чтобы узнать состав каждого ФО, перейдем по ссылкам и ознакомимся с описанием соответствующего ФО (рис. 4.5). Точно так же можно узнать состав каждой области, перейдя по ссылкам.

Рис. 4.5. Состав ФО

Задание. Выберите ФО и ознакомьтесь с их составом.

Задание. Выберите регионы в составе ФО и ознакомьтесь с их административно-территориальным делением.

Мы посмотрели на карту местности и теперь можем переходить к творчеству. Сформируем справочник регионов и городов (рис. 4.6). Назначим простое и понятное название нашему 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.

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.

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.