[МУЗЫКА]

[МУЗЫКА] Сейчас

вернемся к обсуждению

практик работы со сводными таблицами и рассмотрим

еще один подход к работе со сводными отчетами,

который обычно не показывается для слушателей начального уровня,

он обычно показывается только опытным пользователям.

Позвольте проиллюстрировать это все на следующем примере.

Сейчас у меня на экране достаточно часто используемая в различных показах и

в разных курсах таблица с данными по работникам компании разного пола,

с разным образованием, занимающих разные должности,

с разной текущей зарплатой и с разной начальной зарплатой.

Вопрос, который может быть поставлен для аналитика,

достаточно неопределенно звучащий.

Надо выяснить,

справедливо или несправедливо оплачиваются женщины в компании.

Это пример задачи, в которой нет четкого задания,

какого вида отчет аналитик должен построить.

Классическими, сразу приходящими идеями являются построения следующих отчетов.

Давайте мы их сделаем: «ВСТАВКА», «Сводная таблица», «На новый лист».

Поместим, например, отчет «Средняя зарплата текущая»,

меняем сумму на «Среднее», для мужчин и женщин.

Давайте только не забывать настраивать внешний вид отчета.

Здесь, наверное, точность до копеек нам не нужна.

Видно, что средняя у мужчин зарплата и средняя у женщин сильно отличается.

Является это единственным доказательством того,

что женщины оплачиваются несправедливо?

Конечно, нет.

И тут и начинающие, и взрослые слушатели всегда сразу предлагают

сравнить зарплату для работников, которые занимают разную должность.

Совершенно понятно, что глубокий анализ требует сравнения и

образования у мужчин и женщин, занимающих разные должности.

Поэтому давайте добавим «Образование» и поставим его под поле «Пол».

Мы получили результат, который очень трудно анализировать.

Более того, совершенно понятно, я немножко укрупню результат,

совершенно понятно, что такая детализация по годам,

которые люди учились — 8, 12, 15 лет — она совершенно не нужна; наверное,

эти значения, характеризующие количество лет, которые человек учился,

нужно объединить в какие-то группы.

Давайте попробуем это сделать.

Правая кнопка мыши, «Группировать», и посмотрите,

какая еще есть возможность при построении сводных таблиц.

Мы можем сгруппировать, например, показатель «Количество лет»,

которые работник учился, в группы, например, по 5 лет.

Совершенно другого качества результат: мы видим группы работников,

которые учились, например, от 8 до 12 лет, это вот женщины,

от 8 до 12 лет мужчины учились, зарплаты у них сильно отличаются.

Мы не будем делать выводы, наша задача — подготовить набор аналитических отчетов.

Единственное в этой ситуации, может быть,

имеет смысл попробовать поменять дизайн таблицы, чтобы удобнее было анализировать,

и поставить сначала признак группировки «Образование», а потом «Пол».

Согласитесь, что так удобней анализировать полученные значения.

Итак, мы сейчас попробовали новый инструмент — группировка числовых

значений.

Соответственно, этот инструмент позволяет нам получить совершенно новый

сводный отчет.

Смотрите, как он делается.

Итак, возвращаемся на исходную таблицу и заказываем инструмент «Сводная таблица»,

результат попросим разместить, как всегда, на новом листе.

И сейчас сделаем такую, на первый взгляд странную вещь — мы «Зарплату» поставим

в поле «СТРОКИ» как группирующий признак,

и то же самое поле «Зарплата» поставим в поле

итоговые «ЗНАЧЕНИЯ», но только функцию агрегирующую поменяем

с «Суммы» на «Количество».

Обычно в аудитории задается вопрос: «Как можно проинтерпретировать

полученный результат?» Я сейчас сама проинтерпретирую полученный отчет.

Мы видим, сколько человек в компании получают ту или иную зарплату,

например, зарплату 16200 в компании получают 3 человека.

В таком виде отчет абсолютно бессмысленен,

но мы имеем возможность группировки числовых значений.

Правая кнопка мыши, команда «Группировать», предположим,

с шагом 10 — дает нам совершенно замечательный вид сводного отчета.

Мы видим количество людей,

получающих зарплату в определенных зарплатных диапазонах.

Но поскольку у нас стоит задача сравнить еще средние зарплаты мужчин и женщин,

посмотрите, что можно сделать.

Мы добавляем как признак группировки «пол» мужчин и женщин,

и мы получаем совершенно новый ракурс,

новый вид отчета по тем данным, которые нам нужно было проанализировать.

Мы видим, сколько мужчин и женщин находятся в каждом зарплатном диапазоне,

и очень наглядно будет визуализировать эти данные с помощью диаграммы.

Давайте попробуем: «Вставка»,

можно попробовать здесь сделать объемную гистограмму.

Посмотрите, на этой диаграмме видно, что женщины, — они,

правда, у нас сейчас синим цветом изображены, не будем тратить на это время,

цвет мы менять столбиков умеем, — в низкозарплатных диапазонах находятся

в основном женщины, а в высокозарплатных диапазонах женщин совсем нет.

Этот отчет в совокупности с набором других отчетов позволит сделать выводы,

объективно или необъективно оплачиваются женщины в этой компании,

и принять управленческие решения на основании этих данных.

Закономерен вопрос, является ли этот пример частным или этот инструмент

является часто используемым или удобным для большого количества задач?

Я приведу, например, еще одну задачу,

и о многих аналогичных меня спрашивали представители разных компаний.

Вот, например, у меня подготовлен такой файл.

Тут такие данные: в компании зафиксирована в информационной системе,

выгружена из информационной системы информация о номерах накладных и,

например, адресах, по которым был отправлен товар.

Часто один человек занимается тем, что ищет ошибки в номерах накладных.

Все номера накладных должны быть уникальны, и человек целый рабочий

день ищет, есть ли накладные с одинаковыми номерами.

Как можно решить эту задачу автоматически?

«ВСТАВКА», «Сводная таблица», «На новый лист» помещаем результат,

«Номер накладной» — как признак группировки,

«Номер накладной» — в итоговые «ЗНАЧЕНИЯ», «Сумму»,

как и в предыдущем случае, меняем на «Количество», и что у нас получается?

Мы видим, что накладная с номером 15900 была,

извините, накладная с номером 16200 была отправлена в три адреса.

Следующий вопрос: а как узнать по каким адресам пошли дублирующие накладные?

Двойной щелчок — напоминаю, совершенно замечательная возможность — двойным

щелчком мы на новом листе получаем детализацию этого итогового значения.

Конечно, во многих компаниях сейчас существуют информационные системы,

которые автоматически нумеруют новые накладные,

и эта задача может показаться кому-то неактуальной,

но мне ее задавали представители по крайней мере трех компаний масштабом

от маленьких до очень крупных, и в таком виде или в каком-то другом

аналогичном эта задача оказалась актуальной и неожиданно полезной.

И в заключение хочу обратить внимание еще на один момент.

Если вернуться к задаче про работников и построить сводную

таблицу уже без детализации по мужчинам и женщинам,

а именно — построить вот такой сводный отчет,

сколько человек получает зарплату в данном зарплатном диапазоне,

по существу, мы получили данные для такой статистической диаграммы,

которая называется гистограммой.

Вот сейчас гистограмма будет — название диаграммы, гистограмма,

— будет абсолютно соответствовать ее правильному названию.

Мы видим сейчас, что величина каждого столбика соответствует тому

количеству людей, которые получают зарплату в некотором зарплатном диапазоне.

Но это некоторая техническая деталь, а содержательно — обратите внимание на

возможность группировки числовых значений в сводных таблицах.

[БЕЗ_ЗВУКА]

Видео 2.4 "Практики работы с агрегированными отчетами. Группировка по числовым условиям"

Практики управленческой аналитики в MS Excel

Rencontrer les enseignants