I denne vejledning vil jeg vise dig, hvordan du kan udføre komplekse dataanalyser med Power Pivot i Excel. Ved hjælp af et eksempel med en industriel leverandør til bil-, fly- og togtransportbranchen vil du lære, hvordan du kan forberede, importere og analysere data. Vi vil undersøge forskellige dimensioner og visualisere dem i pivot-tabeller. Målet er at give dig en omfattende forståelse af Power Pivot og udvikle dine færdigheder inden for dataanalyse.
Vigtigste konklusioner
Du vil lære, hvordan man forbereder data i Excel, importerer dem i Power Pivot, opretter relationer mellem forskellige dimensioner og til sidst opretter en pivot-tabel til dataanalysen. Derudover vil du forstå, hvordan man visualiserer data i diagrammer og arbejder med datasætningsfiltre for at forfine analyserne.
Trin-for-trin vejledning
Først skal du bruge en Excel-fil, der indeholder de nødvendige salgsdata for vores industrielle leverandør. I denne fil bør der være adskillige tabeller, herunder oplysninger om salgsdata, kundeoplysninger og tidsoplysninger.
Trin 1: Forbered data
Før vi starter analysen, skal vi sikre os, at dataene er formateret som tabeller. Marker alle datarækker i din salgsdata-tabel og tryk på tasterne "Ctrl" + "A", efterfulgt af "Ctrl" + "T". Excel vil automatisk formatere dataene som en tabel og genkende hovedlinjen for de enkelte kolonner.
Gentag denne proces for alle andre ark, du ønsker at bruge, især for afdelingstabellerne og tidsdimensionen.
Trin 2: Importer data i Power Pivot
Når dataene er korrekt formateret, gå tilbage til hovedvinduet i Excel. Gå til båndet "Power Pivot" og klik på knappen for at tilføje datamodellen. Du kan importere tabellen med divisioner og give den et sigende navn. Dette gør det lettere at håndtere senere.
Gentag denne importproces for de andre to faner: kunder og tidsdimension. På denne måde sikrer du, at du har alle relevante oplysninger tilgængelige i din Power Pivot-model.
Trin 3: Modellér relationer
For at forbinde de forskellige datasæt skal du gå til diagramvisningen af Power Pivot. Her kan du forbinde dimensionerne. Start med at forbinde divisionerne med kundedataene. Du vil opdage, at modellen i starten ikke er korrekt, fordi tidsdimensionen også skal forbindes med datoen.
Når du har oprettet disse forbindelser, kan du kontrollere, om der er andre forhold, du gerne vil modellere. Klik på knappen for relationer og opret forbindelserne derefter.
Trin 4: Opret pivot-tabel
Når du har modelleret relationerne, er det tid til at oprette en pivot-tabel. Gå til hovedmenuen i Excel og klik på "PivotTable". Vælg muligheden for at oprette et nyt regneark og bekræft.
Nu kan du begynde at oprette en multidimensional dataanalyse. Tilføj først omsætningen som værdi til tabellen. Sorter dataene efter måneder, så du kan analysere oplysningerne klart og struktureret.
Trin 5: Visualisering af data
Når dataene er organiseret i pivot-tabellen, kan du analysere og visualisere dem yderligere. Du kan oprette et stabelt søjlediagram for tydeligt at fremstille omsætningen og også tilpasse visningen efter lande og kunder.
Du kan duplikere pivot-tabellen for at kontrollere kvartalsvisningen. Fjern månedsvisningen og placér kvartalsdataene i rækkerne.
Nu bør du også kunne tage højde for salgstallene for komponenterne. Vær opmærksom på, at der kan opstå forbindelsesproblemer, som også skal løses.
Trin 6: Brug af dataskæringer
Et meget nyttigt værktøj inden for dataanalyse er dataskæringer. Disse giver dig mulighed for at vælge data efter bestemte kriterier, f.eks. efter kvartaler. Tilføj en dataskæring for at forfine analysen og vælg måneder direkte fra dataskæringen.
Hvis du anvender dataskæringen på et specifikt kvartal som Q1, reducerer du de viste data til månederne januar, februar og marts. Også den anden regnearksdataskæring tilpasses automatisk de foretagne ændringer, så du også her får en dynamisk dataanalyse.
Trin 7: Diagrammer og instrumentpaneler
Til sidst kan du visuelt præsentere resultaterne af din dataanalyse ved at oprette diagrammer. Til dette kan du bruge forskellige diagramtyper, såsom cirkeldiagrammer eller andre visuelle repræsentationer.
Med disse teknikker og metoder kan du udføre omfattende dataanalyser og oprette instrumentpaneler, der hjælper dig og andre brugere med at få indsigt i dataene.
Opsummering
I denne vejledning har du lært, hvordan du effektivt kan bruge Power Pivot til dataanalyse i Excel. Fra dataforberedelse og import til modellering og oprettelse af pivot-tabeller og dataskæringer har du gennemgået alle trin til at udføre dine egne dataanalyser. Brug disse metoder til at forbedre dine færdigheder i Excel.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad er Power Pivot?Power Pivot er et Excel-tilføjelsesprogram, der gør det muligt at analysere store datamængder og oprette komplekse rapporter.
Hvordan importerer jeg data til Power Pivot?Data kan importeres til Power Pivot ved at formatere dem som en tabel i Excel og derefter tilføje dem til datamodellen via båndmenuen.
Hvad er dataskæringer?Dataskæringer er filtre, der bruges i pivot-tabeller til at begrænse de viste data efter bestemte kriterier.
Hvordan opretter jeg pivot-diagrammer?Pivot-diagrammer oprettes ved at vælge en pivot-tabel og derefter vælge indstillingen "Pivot-diagram" på båndmenuen for at generere forskellige grafiske repræsentationer af dataene.
Hvad kan jeg gøre med de indsamlede data?Med de indsamlede data kan du udføre omfattende analyser, opdage trends og oprette visuelle instrumentpaneler til præsentation af resultaterne.
