Darbe.ru

Быт техника Дарби
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Платежный календарь в Excel

Платежный календарь в Excel

Антон Толкачев

Деньги – универсальный и, как следствие этой универсальности, ценнейший ресурс любого бизнеса. Задача управления деньгами всегда находится в фокусе предпринимателя (собственника и/или руководителя).

Одним из инструментов управления денежными потоками бизнеса является платежный календарь. Он обеспечивает руководителю организации прозрачность денежных потоков, подсвечивает источники доходов и расходов во времени. Читатель грамотно и объективно составленного платежного календаря всегда увидит надвигающийся кассовый разрыв и сможет своевременно среагировать и не допустить его возникновение.

Давайте разберемся в нюансах этой формы управленческого учета на примере платежного календаря в Excel вместе.

Что такое платежный календарь и какие проблемы он решает

Платежный календарь показывает момент осуществления расходов и получения доходов. Период отображения операций в платежном календаре зависит от вашего бизнеса и определяется циклом продаж: день, неделя, месяц. Планирование в платежном календаре может быть краткосрочным,оперативным или долгосрочным – стратегическим. Какой-то строгой формы не существует, поэтому календарь можно создавать как для бизнеса в целом, так и для отдельных проектов. Излишняя детализация не всегда эффективна.

У платежного календаря две основных взаимодополняющие задачи:

  1. Управление кредиторской и дебиторской задолженностью: дает представление руководителю об объеме будущих потоков денежных средств (доходов и расходов), где они возникают (в каких проектах, по каким контрагентам) и датах совершения платежей.

Компания производит расчеты ежедневно с разными контрагентами.При отгрузке продукции или оказании услуги оплата не всегда приходит сразу, поэтому важно контролировать оборачиваемость своей дебиторки и требовать расчет согласно условиям договора. Анализ потоков денежных средств позволяет оценить финансовые возможности компании и понять, есть ли возможность предоставить покупателю скидки или рассрочки платежей.

Так же вы сразу увидите, есть ли возможность обратиться к вашему поставщику с просьбой перенести срок оплаты поставленных товаров и услуг на более поздний срок — в таблице оплат поставщикам вы будете видеть точную сумму платежей и их возможные сроки. Рост кредиторской задолженности должен регулироваться.

  1. Предупреждение надвигающихся кассовых разрывов – ситуации, при которой у организации не будет в распоряжении свободных денег для осуществления обязательных платежей: дает возможность, предпринять действия для его недопущения.

С помощью платежного календаря предприниматель может оптимизировать текущие денежные потоки, привлечь дополнительные средства или найти их внутри компании. Например, если одному из проектов не хватает денег, а на другом появился некоторый излишек, вы можете направить средства туда, где в них есть острая необходимость.

Таблица “График платежей”

Рис. 1 Таблица “График платежей”

Этапы создания платежного календаря

При составлении платежного календаря опираются на методы финансового планирования и прогнозирования:

  • экономический анализ помогает предсказать возможные сценарии развития событий;
  • нормативный метод устанавливает лимиты на пользование средствами и размеры резервных фондов.

Первый шаг при планировании – сбор информации о предполагаемых затратах и сроках платежей со всех центров финансовой ответственности компании.

Второй – распределение данных в графике по затратам, проектам, статьям бюджета и плательщикам. Тут же необходимо проверить соответствует ли заявленная информация бюджету предприятия, ее возможные сроки оплат и экономическую обоснованность.

Третий шаг – рассчитываем остаток средств на начало и на конец периода.

Уже только эти простые шаги дадут вам представление о будущем финансовом состоянии бизнеса и подсветят кассовые разрывы.

Инструменты для составления платежного календаря

Платежный календарь удобнее всего составлять в специализированных сервисах управленческого учета, таких как «Управленка» . Так вы получите максимальную гибкость настройки и автоматизацию процесса составления.

Образец платежного календаря в сервисе управленческого учета “Управленка”

Рис. 2 Образец платежного календаря в сервисе управленческого учета «Управленка»

По мере зрелости процесса планирования в вашей компании вы однажды обнаружите, что платежный календарь не требует особых усилий для его составления, формируется естественным образом и является одним из ваших основных инструментов для оперативного планирования.

Но если в бизнесе операций немного, и вы хотите попробовать сделать все своими руками, то можно начать с имеющихся под рукой инструментов — таких как Excel.

Как составить платежный календарь в Excel

Для составления платежного календаря в Excel не требуется специальное программное обеспечение и дополнительное обучение сотрудников. Все, что вам потребуется, – это усидчивость для кропотливого сбора информации о будущих расходах и поступлениях и минимальные навыки в Excel.

Таблица График платежей в Excel может содержать следующие данные:

  • остаток средств на начало периода,
  • предполагаемые поступления,
  • статья дохода,
  • наименование контрагента,
  • дата поступления,
  • название проекта,
  • сумма платежа,
  • предполагаемая дата оплаты,
  • наименование поставщика,
  • колонка для замечаний и комментариев,
  • остаток средств на конец периода.

Временной промежуток выбирается на ваше усмотрение. Таблица График платежей в Excel даст представление о движении денежных средств бизнеса.

Таблица График платежей

Рис. 3 Таблица График платежей

Удобнее всего составлять платежный календарь на двух листах.

Лист 1 — непосредственно платежный календарь (Рис. 3):

  • В верхней части таблицы располагают информацию об остатках на начало периода и предполагаемых поступлениях.
  • Внизу остается остаток средств на конец текущего периода.
  • В столбцах проставляются даты платежей.
  • Сбоку указываются все остальные параметры: название контрагента, проекта, статья дохода или расхода.
  • Комментарии к платежам можно вынести в “Примечание”.

На Листе 2 будет таблица графика оплат поставщикам. Учет оплат в эксель формируется аналогично предыдущей таблице, но в него заносится только расходная часть.

  • На отдельных листах допускается ведение налогового календаря, с указанием всех выплат по налогам, реестра выплаты заработной платы и реестра погашения кредитных обязательств.
  • При этом информация со всех листов аккумулируется в Листе 1 “Платежный календарь”, чтобы наглядно видеть платежеспособность бизнеса во времени.
Читайте так же:
Динамические диапазоны в excel

Платежный календарь в Excel наиболее востребован при краткосрочном оперативном планировании. Обычно за период берется один квартал или календарный месяц, а информация о платежах и поступлениях разбивается на дни. Для того чтобы избежать просрочек в первую очередь вносим в таблицу информацию о налогах, процентах, платежах по кредиту и прочих обязательных выплат. Потом постепенно заполняем таблицу данными, полученными от руководителей центров финансовой ответственности.

Работа с платежным календарем требует внимательности и сосредоточенности. Искаженная информация в платежном календаре может привести к неверным управленческим решениям.

Преимущества и недостатки платежного календаря в Excel

Главные преимущества платежного календаря – простота использования и отсутствие необходимости установки дополнительных программных средств.

Но и недостатки тоже имеются:

  • все обновления нужно ежедневно вносить вручную;
  • процесс трудоемкий, потребуется занять чье-то время – ваше или выделенного сотрудника;
  • для поиска ошибки в документе, потребуется значительное время;
  • форматы формирования отчета заранее ограничены определенным набором данных.

Вряд ли кто-то сейчас сомневается в необходимости планирования денежных потоков бизнеса.

Любой даже самый простой по форме план платежей благоприятно влияет на деятельность компании:

  • закладывает цельную систему работы компании
  • направляет сотрудников в сторону выполнения поставленных целей
  • помогает избежать ограничения ресурсов в неподходящий момент

Правильно проработанный платежный календарь – это механизм формирования внутренних ресурсов организации и комфортных источников финансирования. Он является удобным инструментов и стандартом для принятия управленческих решений и оперативного планирования.

Анализ движения запасов и системы управления запасами в Excel

Современную торговлю трудно представить без налаженных инструментов автоматического заказа товаров. Говоря о товарах, подразумеваются не только изделия для перепродажи, но и другие ценности – материалы, сырье, полуфабрикаты и т.д. Наличие адаптированной к потребностям деятельности системы управления запасами не является редкостью в зарубежных компаниях. Однако многие российские предприятия даже не знают, что это такое.

Процесс управления товарооборотом не редко строится хаотично, без учета скачков интенсивности продаж и спроса покупателей. В лучшем случае в процессе пополнения складских остатков анализируются краткосрочные прогнозы реализации. Такая неопределенность мешает объективно оценить упущенные объемы продаж и неизбежные излишки (или дефицит). Чтобы исключить подобную неопределенность мы предлагаем использовать следующие механизмы:

  • Метод «барабан-буфер-веревка» – расчет по теории ТОС выполняется для оперативного управления складскими потоками.
  • Метод прогнозных оценок – расчет ведется по текущим запасам, а также уже использованным. Аналитика изменений помогает оценить, как менялась оборачиваемость по группам ТМЦ за нужный период.
  • Метод выявления оптимального остатка – по приведенным данным продаж, а также среднемесячному периоду оборота вычисляются минимальный и максимальный предел складских остатков. Расчет выполняется отдельно по номенклатурным единицам.

барабан буфер веревка

Почему нельзя пускать образование складских запасов на самотек? Рассмотрим типичный пример. Имеется крупный торговый холдинг. В структуру входит 28 региональных филиалов с отдельными складами, центральный склад, розничные магазины. С начала образования холдинга, а именно с 2007 г., ассортимент запасов определял центр. При этом учитывались общие пожелания регионов. То есть, фактически никто вплотную не занимался стратегией и управлением закупок.

В результате на складах образовался большой объем замороженных запасов – неликвида, не интересного покупателям. Товаров, пользующихся спросом, нет. Следующая проблема – нехватка свободных средств для пополнения ходовой продукции. В итоге, сокращение штата, снижение продаж, потеря клиентов.

Выходом в данной ситуации может стать внедрение системы управления запасами с фиксированным размером запаса. Иными словами, применение подхода теории ограничений ТОС. Методика встроена в нашу программу и позволяет оценить, какие позиции следует пополнять в первую очередь, а какие – еще могут подождать. Делать заказы можно на примере одной из выбранных товарных групп или по всем товарам. Анализ склада на основе буфера запаса позволяет четко разделить ассортимент – от медленно реализуемых позиций до максимально ходовых.

Организация системы управления запасами в Excel на практике

Готовые параметры системы управления запасами, источниками которых выступает 1С, обеспечивают комплексный анализ данных для постоянного контроля. Excel-программа легко интегрируется с любой версией 1С. Обновлять данные можно ежедневно. Для работы с продуктом не нужно внедрять новое ПО, обучать сотрудников и изменять привычные условия для работы.

Система управления запасами с фиксированным интервалом рассчитывает оптимальный неизменный остаток товаров. Учитываются изменения спроса и уровня продаж. Для каждой позиции назначается свой буфер запаса. Структура остатков показана на графике в цветовой гамме. Отдельно выделены неликвидные группы, остальные разбиты по периоду хранения. Общая картина позволяет оценить, на каком складе образуется излишек, а на каком имеется недостача запасов. Этот механизм учитывает колебания спроса и ширину ассортимента. В результате программа покажет:

Излишек товаров на складе.

Количество неликвидных остатков – с изменениями объемов по месяцам.

Читайте так же:
Как в excel сделать подбор параметра

Динамику закупок товаров с низкой ликвидностью.

Структуру ассортимента товаров – по излишкам, дефициту, оптимальному уровню.

Упущенные продажи в результате нехватки ходовых позиций.

Актуальные товары, требующие первоочередного пополнения.

Оптимальный остаток – по группам/отдельным позициям с учетом объемов продаж.

Если верить исследованию, проведенному в 2008 году в области FMCG, поведение покупателей при отсутствии товара распределяется вот так:

  • 45% купят другой товар,
  • 15% отложат покупку,
  • 40% покупателей купят в другом месте или откажутся от покупки.

(Источник: «A Comprehensive Guide To Retail Out-of-Stock Reduction In the Fast-Moving Consumer Goods Industry» by Thomas W. Gruen and Dr. Daniel Corsten, 2008).

запасы.PNG

Механизм контроля буфера запасов помогает предотвратить возникновение их дефицита. На первом этапе необходимо определить размер буфера – верхнюю и нижнюю границу оптимального остатка запасов. Эта граница определяется исходя из оборачиваемости по каждой номенклатурной позиции запасов. Нижняя граница буфера – это минимальный запас товаров, которого должно хватить для удовлетворения потребности в запасах до момента следующей поставки. Пользователь в Excel задает интервал поставок по различным группам товаров в днях. Например, доски можно закупить и доставить на склад за 3 дня, в случае возникновения соответствующей потребности, а кирпичи можно закупить и доставить на склад в течение 7 дней с завода. Далее программа анализирует среднюю потребность в досках и кирпичах, исходя из статистики списания запасов и показывает на сколько дней хватает текущего остатка досок, а насколько – кирпичей. Если текущий остаток слишком большой, и запас не используется уже более 3-х месяцев (или 6 месяцев – параметры можно регулировать) программа маркирует такой материал как неликвидный.

Кроме того, важно контролировать не закупаются ли такие неликвидные запасы впрок, несмотря на наличие их существенного остатка на складе. Часто предприятия проводят такие закупки например, когда появляются выгодные ценовые условия. Укрупнение закупаемых партий товаров применяется и для получения отсрочки от поставщиков, чтобы получить более выгодные условия оплаты с длительной отсрочкой платежа. С одной стороны это сокращает потребность в кредитовании, но в отдельных случаях может приводить к затовариванию.

Ускорение оборачиваемости запасов

Известно, что ускорение оборачиваемости запасов приводит к росту доходности активов. Данный анализ товарных запасов и пути ускорения оборачиваемости позволяют выявить те группы ТМЦ, расход которых увеличился за последнее время. Одновременно показываются позиции с замедленной скоростью реализации. Подход применим не только к продукции, приобретенной организацией для реализации. Методика используется и при анализе оборота материально-сырьевых ценностей.

Иногда важно видеть какова скорость расхода материалов относительно друг друга. Эта статистика коррелирует со статистикой продаж. Например, предприятие торгует двумя моделями стиральных машин. Объем продаж одной модели растет, а на другой падает. Компания наращивает объем закупок первой модели и сокращает объем закупок второй, однако закупки происходят через определенный интервал времени и не всегда учитывают сезонность продаж. В результате может возникнуть дефицит первой модели на складе, или наоборот затоваривание и лишние расходы на хранение. Сравнительный анализ оборачиваемости материалов относительно друг-друга помогает решить эту проблему. Например, на рисунке видно, что материалы выбранной группы закупаются медленнее, чем расходуются. При этом данная тенденция не относится к другим видам материалов, также находящимся на данном складе.

asite7.JPG

По итогам расчетов предприятие может изменять частоту, объем, сроки и структуру закупок. За основание при этом берется анализ динамики изменений складских запасов. Главное – сохранять неизменным показатель фиксированных остатков, что достигается заданной периодичностью закупок. При внедрении системы управления еще одним бонусом для пользователей обычно становятся экономия транспортных издержек и появление свободных средств на отрезке между приобретением и реализацией продукции конечному покупателю.

Как работать с регрессионным анализом в Excel

Регрессионный анализ — это статистический метод исследования, позволяющий показать зависимость того или иного параметра от одной либо нескольких независимых переменных. В докомпьютерную эру его применение было достаточно затруднительно, особенно если речь шла о больших объемах данных.

Подключение пакета анализа

Но, для того, чтобы использовать функцию, позволяющую провести регрессионный анализ, прежде всего, нужно активировать Пакет анализа. Только тогда необходимые для этой процедуры инструменты появятся на ленте Эксель.

  1. Перемещаемся во вкладку «Файл».

Переход во вкладку Файл в Microsoft Excel

Переходим в раздел «Параметры».

Переход в параметры в программе Microsoft Excel

Открывается окно параметров Excel. Переходим в подраздел «Надстройки».

Переход в надстройки в программе Microsoft Excel

В самой нижней части открывшегося окна переставляем переключатель в блоке «Управление» в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «Перейти».

Перемещение в надстройки в программе Microsoft Excel

Открывается окно доступных надстроек Эксель. Ставим галочку около пункта «Пакет анализа». Жмем на кнопку «OK».

Активация пакета анализа в программе Microsoft Excel

Теперь, когда мы перейдем во вкладку «Данные», на ленте в блоке инструментов «Анализ» мы увидим новую кнопку – «Анализ данных».

Блок настроек Анализ в программе Microsoft Excel

Регрессионный анализ в Excel

Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.

Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.

  • линейной (у = а + bx);
  • параболической (y = a + bx + cx2);
  • экспоненциальной (y = a * exp(bx));
  • степенной (y = a*x^b);
  • гиперболической (y = b/x + a);
  • логарифмической (y = b * 1n(x) + a);
  • показательной (y = a * b^x).
Читайте так же:
Как в microsoft word сделать альбомный лист

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.

Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.

Зарплата сотрудников.

Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

У = а0 + а1х1 +…+акхк.

Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.

В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).

В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».

Активируем мощный аналитический инструмент:

  1. Нажимаем кнопку «Офис» и переходим на вкладку «Параметры Excel». «Надстройки».Надстройки.
  2. Внизу, под выпадающим списком, в поле «Управление» будет надпись «Надстройки Excel» (если ее нет, нажмите на флажок справа и выберите). И кнопка «Перейти». Жмем.Управление.
  3. Открывается список доступных надстроек. Выбираем «Пакет анализа» и нажимаем ОК.

Пакет анализа.

После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».

Анализ данных.

Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.

  1. Открываем меню инструмента «Анализ данных». Выбираем «Регрессия».Регрессия.
  2. Откроется меню для выбора входных значений и параметров вывода (где отобразить результат). В полях для исходных данных указываем диапазон описываемого параметра (У) и влияющего на него фактора (Х). Остальное можно и не заполнять.Параметры регрессии.
  3. После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе (можно выбрать интервал для отображения на текущем листе или назначить вывод в новую книгу).

Результат анализа регрессии.

В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.

R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».

Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.

Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.

Регрессионный анализ в Microsoft Excel

Regressivnyiy-analiz-v-Microsoft-Excel.png

Регрессионный анализ является одним из самых востребованных методов статистического исследования. С его помощью можно установить степень влияния независимых величин на зависимую переменную. В функционале Microsoft Excel имеются инструменты, предназначенные для проведения подобного вида анализа. Давайте разберем, что они собой представляют и как ими пользоваться.

Использование возможностей табличного процессора «Эксель»

Анализу регрессии в Excel должно предшествовать применение к имеющимся табличным данным встроенных функций. Однако для этих целей лучше воспользоваться очень полезной надстройкой «Пакет анализа». Для его активации нужно:

  • с вкладки «Файл» перейти в раздел «Параметры»;
  • в открывшемся окне выбрать строку «Надстройки»;
  • щелкнуть по кнопке «Перейти», расположенной внизу, справа от строки «Управление»;
  • поставить галочку рядом с названием «Пакет анализа» и подтвердить свои действия, нажав «Ок».

Если все сделано правильно, в правой части вкладки «Данные», расположенном над рабочим листом «Эксель», появится нужная кнопка.

Виды регрессионного анализа

Существует несколько видов регрессий:

  • параболическая;
  • степенная;
  • логарифмическая;
  • экспоненциальная;
  • показательная;
  • гиперболическая;
  • линейная регрессия.

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее.

Корреляционный анализ в Excel

Корреляционный анализ помогает установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь. Например, между временем работы станка и стоимостью ремонта, ценой техники и продолжительностью эксплуатации, ростом и весом детей и т.д.

Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает аналитику определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого.

Коэффициент корреляции обозначается r. Варьируется в пределах от +1 до -1. Классификация корреляционных связей для разных сфер будет отличаться. При значении коэффициента 0 линейной зависимости между выборками не существует.

Рассмотрим, как с помощью средств Excel найти коэффициент корреляции.

Для нахождения парных коэффициентов применяется функция КОРРЕЛ.

Задача: Определить, есть ли взаимосвязь между временем работы токарного станка и стоимостью его обслуживания.

Время и стоимость.

Ставим курсор в любую ячейку и нажимаем кнопку fx.

  1. В категории «Статистические» выбираем функцию КОРРЕЛ.
  2. Аргумент «Массив 1» – первый диапазон значений – время работы станка: А2:А14.
  3. Аргумент «Массив 2» – второй диапазон значений – стоимость ремонта: В2:В14. Жмем ОК.

Функция КОРРЕЛ.

Чтобы определить тип связи, нужно посмотреть абсолютное число коэффициента (для каждой сферы деятельности есть своя шкала).

Для корреляционного анализа нескольких параметров (более 2) удобнее применять «Анализ данных» (надстройка «Пакет анализа»). В списке нужно выбрать корреляцию и обозначить массив. Все.

Читайте так же:
Знак модуля в excel

Полученные коэффициенты отобразятся в корреляционной матрице. Наподобие такой:

Корреляционная матрица.

Анализ результатов регрессии для R-квадрата

В Excel данные полученные в ходе обработки данных рассматриваемого примера имеют вид:

регрессия в Excel

Прежде всего, следует обратить внимание на значение R-квадрата. Он представляет собой коэффициент детерминации. В данном примере R-квадрат = 0,755 (75,5%), т. е. расчетные параметры модели объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами на 75,5 %. Чем выше значение коэффициента детерминации, тем выбранная модель считается более применимой для конкретной задачи. Считается, что она корректно описывает реальную ситуацию при значении R-квадрата выше 0,8. Если R-квадрата<0,5, то такой анализа регрессии в Excel нельзя считать резонным.

Линейная регрессия в программе Excel

Внизу, в качестве примера, представлена таблица, в которой указана среднесуточная температура воздуха на улице, и количество покупателей магазина за соответствующий рабочий день. Давайте выясним при помощи регрессионного анализа, как именно погодные условия в виде температуры воздуха могут повлиять на посещаемость торгового заведения.

Общее уравнение регрессии линейного вида выглядит следующим образом: У = а0 + а1х1 +…+акхк. В этой формуле Y означает переменную, влияние факторов на которую мы пытаемся изучить. В нашем случае, это количество покупателей. Значение x – это различные факторы, влияющие на переменную. Параметры a являются коэффициентами регрессии. То есть, именно они определяют значимость того или иного фактора. Индекс k обозначает общее количество этих самых факторов.

  1. Кликаем по кнопке «Анализ данных». Она размещена во вкладке «Главная» в блоке инструментов «Анализ».

Переход в анализ данных в программе Microsoft Excel

Открывается небольшое окошко. В нём выбираем пункт «Регрессия». Жмем на кнопку «OK».

Запуск регрессии в программе Microsoft Excel

Открывается окно настроек регрессии. В нём обязательными для заполнения полями являются «Входной интервал Y» и «Входной интервал X». Все остальные настройки можно оставить по умолчанию.

В поле «Входной интервал Y» указываем адрес диапазона ячеек, где расположены переменные данные, влияние факторов на которые мы пытаемся установить. В нашем случае это будут ячейки столбца «Количество покупателей». Адрес можно вписать вручную с клавиатуры, а можно, просто выделить требуемый столбец. Последний вариант намного проще и удобнее.

В поле «Входной интервал X» вводим адрес диапазона ячеек, где находятся данные того фактора, влияние которого на переменную мы хотим установить. Как говорилось выше, нам нужно установить влияние температуры на количество покупателей магазина, а поэтому вводим адрес ячеек в столбце «Температура». Это можно сделать теми же способами, что и в поле «Количество покупателей».

Ввод интервала в настройках регрессии в программе Microsoft Excel

С помощью других настроек можно установить метки, уровень надёжности, константу-ноль, отобразить график нормальной вероятности, и выполнить другие действия. Но, в большинстве случаев, эти настройки изменять не нужно. Единственное на что следует обратить внимание, так это на параметры вывода. По умолчанию вывод результатов анализа осуществляется на другом листе, но переставив переключатель, вы можете установить вывод в указанном диапазоне на том же листе, где расположена таблица с исходными данными, или в отдельной книге, то есть в новом файле.

Распределение частот в Excel

Как создать частотное распределение в Excel?

Распределение частот в Excel — это расчет скорости изменения данных за определенный период времени; есть два метода найти частотное распределение; Сначала нам нужно классифицировать наши данные в наборах данных, а затем мы можем использовать частотную функцию формулы массива или на вкладке анализа данных мы можем использовать инструмент гистограммы для расчета частотного распределения. Есть два способа сделать то же самое —

  1. Распределение частот в Excel с помощью формул
  2. Распределение частот в Excel с использованием сводной таблицы

# 1 Создание распределения частот с помощью формулы Excel СЧЁТЕСЛИ

Давайте изучим эту концепцию на примере. В корпоративной компании проводился ежегодный обзор, и каждый получил оценку из 10 возможных. Всего было проведено 50 сотрудников.

Ниже представлены рейтинговые данные для 50 сотрудников.

Пример распределения частот 2

  • Шаг 1: Теперь мне нужно проверить, сколько людей получили рейтинг от 4 до 6, от 6 до 8 и от 8 до 10. На этот раз я не применяю сводную таблицу; скорее, я буду использовать функцию СЧЁТЕСЛИ, чтобы получить сумму. Перед этим я создал такие частотные уровни.

Пример распределения частот 2-1

  • Шаг 2: Я продолжаю и применяю функцию СЧЁТЕСЛИ, чтобы получить общее количество. В ячейке E2 я упоминаю функцию СЧЁТЕСЛИ, которая считает все числа в диапазоне от A2 до A52, которые меньше или равны 6.

Пример распределения частот 2-2

  • Шаг 3: В ячейке E3 я использовал функцию СЧЁТЕСЛИМН, которая считает числа, если число больше 6, но меньше 8.

Пример распределения частот 2-3

  • Шаг 4: В ячейке E4 используйте функцию СЧЁТЕСЛИМН, которая считает числа, если число больше 8, но меньше 10.

Пример распределения частот 2-4

Заключение: Теперь у нас есть результаты. Рейтинг 19 сотрудников составляет от 4 до 6, рейтинг 14 сотрудников — от 6 до 8, а рейтинг 18 сотрудников — от 8 до 10.

# 2 Распределение частот в Excel с использованием сводной таблицы

Давайте изучим это понятие на примерах.

Пример # 1

Позвольте мне объяснить вам на примере частотного распределения в Excel. У меня есть данные о проданных единицах с указанием цены продукта.

Пример распределения частот 1

Здесь мне нужно знать, сколько единиц продано в ценовом диапазоне от 15 до 30, от 31 до 45 — сколько единиц и так далее.

  • Шаг 1: Выберите данные и примените сводную таблицу.
Читайте так же:
Как в excel сделать модуль числа

Пример распределения частот 1

Пример распределения частот 1-1

  • Шаг 2: Перетащите заголовок «Цена продукта» в «Строки и единицы, проданные до значений».
  • Шаг 3: Теперь сводный сводный отчет должен выглядеть так.

Пример распределения частот 1-3

  • Шаг 4: Теперь щелкните правой кнопкой мыши столбец «Цена продукта» и выберите «Группа».
  • Шаг 5: После того, как вы нажмете «Группа», откроется диалоговое окно, показанное ниже.

Пример распределения частот 1-5

  • Шаг 6: В поле «Начало в поле» укажите 15 и в конце укажите значение 147, а в поле «По упоминанию 15», потому что мы создаем частоту для каждых 15 th значение. Это наш первый частотный диапазон.

Пример распределения частот 1-6

  • Шаг 7: Щелкните ОК. Значения сгруппированы в сводной таблице, такие как 15–30, 31–45, 46–60 и т.

Пример 1-7

Заключение: Теперь мы можем проанализировать это наибольшее количество проданных единиц при цене от 15 до 29, т. Е. 54819 единиц.

Когда цена продукта составляет от 30 до 44 единиц, количество проданных единиц составляет 53794 и аналогично, наименьшее количество проданных продуктов при цене от 45 до 59, т. Е. 10982.

Пример # 2

Было проведено исследование денег, потраченных на алкоголь, по возрастным группам. В разных возрастных группах деньги тратятся ежемесячно, у меня есть данные. Из этих данных мне нужно выяснить, какая возрастная группа тратит больше.

В этих данных самый маленький возраст — 15 лет, а самый высокий — 72 года. Мне нужно выяснить между 15 и 30, 30 — 45, 45 — 60 и так далее.

Ниже приведены данные.

Пример 2

  • Шаг 1: Примените сводную таблицу к этим данным. В ROWS укажите Age, а для значений укажите Amt Spent.
  • Шаг 2: Теперь сводный сводный отчет должен выглядеть так.

Пример 2-2

  • Шаг 3: Теперь щелкните правой кнопкой мыши возраст в сводной таблице и выберите «Группировать». Начиная с упоминания 15 и заканчивая 72 и По упоминания 15.

Пример 2-3

  • Шаг 4: Щелкните по ОК. Он сгруппирует возраст, вернет сумму для возрастной группы.

Пример 2-4

Заключение: Понятно, что возрастная группа от 15 до 29 тратит больше денег на потребление алкоголя, что не является хорошим признаком.

Но возрастная группа от 30 до 44 лет тратит на алкоголь меньше; возможно, они осознали ошибку, которую совершили в молодом возрасте.

График корреляции в excel как построить

С помощью корреляционного анализа данных в Excel можно быстро выявить зависимость одного показателя от другого. Для упрощения реализации анализа в программу внесен специальный инструмент, который настраивается отдельно и интегрируется в документ.

  1. Как проводится корреляционный анализ в Excel
  2. Вариант 1: Вызов через Мастер функций
  3. Вариант 2: Применение пакета анализа

Как проводится корреляционный анализ в Excel

Суть данного анализа сводится к выявлению зависимостей между различными факторами, представленными в таблицах. Таким образом можно определить как повлияет уменьшение или увеличение определенных показателей на исследуемые данные.

Если была выявлена зависимость, то определяется уже коэффициент корреляции. Коэффициент будет варьироваться в значениях от -1 до +1. При положительной корреляции, увеличение одного показателя повлечет за собой увеличение другого. Соответственно при отрицательной будет уменьшение. Чем больше значение корреляции, тем сильнее оказываемое влияние.

Для примера возьмем таблицу, где представлена прямая зависимость одних показателей от других. Например, зарплата сотрудников и величина прибыли компании. Далее рассмотрим два способа реализации корреляционного анализа на примере этой таблицы.

Вариант 1: Вызов через Мастер функций

В отличии от некоторых других типов анализов, корреляционный анализ можно вызвать с помощью функций. За него отвечает функция КОРРЕЛ вида: КОРРЕЛ(массив1;массив2):

    Выделите ячейку в таблицу, куда хотите вставить полученный результат. В строке ввода формул воспользуйтесь значком функции.

Откроется окно мастера функций. В поле “Категория” нужно поставить значение “Полный алфавитный перечень”, чтобы отобразились все доступные для применения функции. Там отыщите пункт “КОРРЕЛ” нажмите по нему и затем на кнопку “Ок”.

Вариант 2: Применение пакета анализа

Вы можете использовать уже заданный шаблон корреляционного анализа, используя один из представленных пакетов анализа. По умолчанию пакеты анализа в Excel отключены, поэтому вам потребуется их включать отдельно.

    Перейдите во вкладку “Файл”, что расположена в верхней части окна.

Первый рассмотренный нами способ подойдет для большинства таблиц, в то время как второй больше подходит для таблиц с большим перечнем данных, где еще желательно отследить логику проводимого анализа.

Как в Excel построить поле корреляции

Корреляцию в Excel можно найти по формуле:

Результат показан ниже

таблица находим корреляцию

Также можно построить график поля корреляции
Для этого, переходим на вкладку Вставка в области диаграммы выбираем точечный график

график

затем переходим на область графика

выбрать данные

и выбираем данные из диапазона B3:C11, затем Ок. В итоги получаем график поля корреляции по точкам

график поля корреляции

Также быстро корреляцию можно найти через анализ данных
Вкладка Данные, затем Анализ данных. Если у вас эта вкладка не отображается в Excel, то см. здесь как сделать надстройку.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector