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

Шрифт
Интервал

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.

Продолжить чтение
Еще от автора Валентин Юльевич Арьков
Анализ и визуализация данных в электронных таблицах

Перед вами продолжение серии пособий, позволяющих познакомиться с основными технологиями бизнес-аналитики. Многое можно сделать в рамках электронной таблицы, которая превращается в интуитивно понятный интерфейс к продвинутым инструментам анализа данных. В данной работе мы рассмотрим создание реляционной модели и визуализацию иерархии в агрегированных данных с использованием специализированных надстроек.

Организация параллельных потоков. Часть 1

В данной лабораторной работе рассматриваются основы организации параллельных потоков с помощью стандартных вызовов операционной системы. В работе используется бесплатная интегрированная среда разработки. Приводятся примеры программ на языке Си.

Применение гистограмм в управлении качеством

Гистограмма — это один из самых простых инструментов статистического УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ производства. В этой работе будет использоваться пакет Microsoft Excel для создания исходных данных, а также для построения и анализа гистограммы. Можно также использовать любой другой программный инструмент, позволяющий строить гистограммы.

Бизнес-аналитика. Извлечение, преобразование и загрузка данных

Системы бизнес-аналитики работают с различными источниками данных с помощью функций ETL (Extract-Transform-Load). Название ETL можно перевести как «извлечение, преобразование и загрузка данных». Имеется в виду загрузка в хранилище данных для дальнейшей обработки в системе бизнес-аналитики. В простейшем случае это загрузка данных в виде одной, объединённой, консолидированной таблицы. В данной работе мы познакомимся с основными этапами ETL на примере загрузки данных в электронные таблицы.

Анализ распределения в Excel

Учебное пособие позволяет освоить базовые методы статистического анализа распределения с помощью сводки и группировки данных в пакете Microsoft Excel. Практическое знакомство происходит подробно, шаг за шагом, с примерами и комментариями. Попутно можно улучшить навыки работы в Excel, что само по себе уже полезно как элемент современной компьютерной грамотности.

Организация параллельных потоков. Часть 2

При решении инженерных, экономических и научных задач используются высокопроизводительные вычисления — High Performance Computing или сокращённо HPC. Параллельные программы нужны для того, чтобы использовать вычислительные мощности многоядерных процессоров и графических ускорителей. В данной работе мы рассмотрим технологию автоматической организации параллельных потоков для многоядерных вычислительных машин.

Рекомендуем почитать
На траверзе — Дакар

Послевоенные годы знаменуются решительным наступлением нашего морского рыболовства на открытые, ранее не охваченные промыслом районы Мирового океана. Одним из таких районов стала тропическая Атлантика, прилегающая к берегам Северо-западной Африки, где советские рыбаки в 1958 году впервые подняли свои вымпелы и с успехом приступили к новому для них промыслу замечательной деликатесной рыбы сардины. Но это было не простым делом и потребовало не только напряженного труда рыбаков, но и больших исследований ученых-специалистов.

Историческое образование, наука и историки сибирской периферии в годы сталинизма

Настоящая монография посвящена изучению системы исторического образования и исторической науки в рамках сибирского научно-образовательного комплекса второй половины 1920-х – первой половины 1950-х гг. Период сталинизма в истории нашей страны характеризуется определенной дихотомией. С одной стороны, это время диктатуры коммунистической партии во всех сферах жизни советского общества, политических репрессий и идеологических кампаний. С другой стороны, именно в эти годы были заложены базовые институциональные основы развития исторического образования, исторической науки, принципов взаимоотношения исторического сообщества с государством, которые определили это развитие на десятилетия вперед, в том числе сохранившись во многих чертах и до сегодняшнего времени.

Интеллигенция в поисках идентичности. Достоевский – Толстой

Монография посвящена проблеме самоидентификации русской интеллигенции, рассмотренной в историко-философском и историко-культурном срезах. Логически текст состоит из двух частей. В первой рассмотрено становление интеллигенции, начиная с XVIII века и по сегодняшний день, дана проблематизация важнейших тем и идей; вторая раскрывает своеобразную интеллектуальную, духовную, жизненную оппозицию Ф. М. Достоевского и Л. Н. Толстого по отношению к истории, статусу и судьбе русской интеллигенции. Оба писателя, будучи людьми диаметрально противоположных мировоззренческих взглядов, оказались “versus” интеллигентских приемов мышления, идеологии, базовых ценностей и моделей поведения.

Князь Евгений Николаевич Трубецкой – философ, богослов, христианин

Монография протоиерея Георгия Митрофанова, известного историка, доктора богословия, кандидата философских наук, заведующего кафедрой церковной истории Санкт-Петербургской духовной академии, написана на основе кандидатской диссертации автора «Творчество Е. Н. Трубецкого как опыт философского обоснования религиозного мировоззрения» (2008) и посвящена творчеству в области религиозной философии выдающегося отечественного мыслителя князя Евгения Николаевича Трубецкого (1863-1920). В монографии показано, что Е.

Технологии против Человека. Как мы будем жить, любить и думать в следующие 50 лет?

Эксперты пророчат, что следующие 50 лет будут определяться взаимоотношениями людей и технологий. Грядущие изобретения, несомненно, изменят нашу жизнь, вопрос состоит в том, до какой степени? Чего мы ждем от новых технологий и что хотим получить с их помощью? Как они изменят сферу медиа, экономику, здравоохранение, образование и нашу повседневную жизнь в целом? Ричард Уотсон призывает задуматься о современном обществе и представить, какой мир мы хотим создать в будущем. Он доступно и интересно исследует возможное влияние технологий на все сферы нашей жизни.

Лес. Как устроена лесная экосистема

Что такое, в сущности, лес, откуда у людей с ним такая тесная связь? Для человека это не просто источник сырья или зеленый фитнес-центр – лес может стать местом духовных исканий, служить исцелению и просвещению. Биолог, эколог и журналист Адриане Лохнер рассматривает лес с культурно-исторической и с научной точек зрения. Вы узнаете, как устроена лесная экосистема, познакомитесь с различными типами леса, характеризующимися по составу видов деревьев и по условиям окружающей среды, а также с видами лесопользования и с некоторыми аспектами охраны лесов. «Когда видишь зеленые вершины холмов, которые волнами катятся до горизонта, вдруг охватывает оптимизм.