Excel on võimas tööriist, mida kasutatakse paljudes ettevõtetes andmeanalüüsi ja otsuste tegemise jaoks. Selles kursuses õpid, kuidas efektiivselt kasutada Exceli oma finantstoodete meeskonna jaoks, et saada väärtuslikke teadmisi andmetest ja teha põhjendatud otsuseid. Juhtumianalüüs, mida vaatame, annab sulle võimaluse oma teadmisi praktiliselt rakendada ja tutvuda erinevate funktsioonidega.
Olulisemad järeldused
Allpool on kokku võetud juhtumianalüüsi peamised aspektid:
- 100 juhuvalimi andmete uurimine seitsme erineva tunnusega.
- Deskriptiivse ja induktiivse statistika teostamine.
- Klassifitseeritud sagedustabeli loomine.
- Seosmõõtmete ja regresioonianalüüside arvutamine.
- Aja jooksuliste andmete visualiseerimine ja trendi prognoosimine.
- Parametriliste testide teostamine, sealhulgas usaldusvahemike ja varieeruvusteste.
Samm-sammuline juhend
1. Andmete klassifitseerimine ja ülevaate loomine
Enne andmeanalüüsi alustamist peaksid sa arendama arusaama olemasolevatest andmetest. Selle hulka kuulub andmete klassifitseerimine ja klassifitseeritud sagedustabeli määramine. See pakub selget ülevaadet sinu andmete jaotusest. Mine Excelis vastavale tabelile ja hakka andmeid vaatama ning olulisi tunnuseid klassifitseerima.
2. Andmete graafiline esitamine
Pärast andmete klassifitseerimist on otstarbekas need graafiliselt esitada. Excel pakub erinevaid diagrammitüüpe, mis aitavad sul tuvastada mustrid ja suundumused andmetes. Vali sobiv diagramm ja kanna klassifitseeritud andmed üle, et kuvada sagedustabel selgelt.
3. Suhte mõõtmed arvutamine
Nominaalselt skaalal olevate tunnuste vahelise seose analüüsimiseks saad arvutada kontingentskoeffitsendi ja seosmõõdu G ruut. Selleks mine Excelisse vastavatesse funktsioonidesse ja tee vajalikud arvutused, et mõista statistilist seost oma tunnuste vahel.
4. Regressioonianalüüs
Andmeanalüüsi oluline osa on regressioonianalüüs. Siin kvantifitseerid lineaarse funktsionaalsuse seose sõltuvate ja sõltumatute muutujate vahel. Excelis saad seda teha spetsiaalsete funktsioonide abil. Tõlgenda tulemusi, et paremini mõista andmepunktide vahelist suhet.
5. Aja jooksuline analüüs ja trendi prognoos
On aeg teha aja jooksuline analüüs. Visualiseeri oma müüginumbreid graafiliselt, et näha, kuidas need aja jooksul muutunud on. Selle visualiseerimise alusel saad ka trendi prognoosida. Mõtle erinevatele meetoditele katsetamiseks ja vali oma andmetele sobivaim.
6. Induktiivne statistika ja hüpoteesitestid
Andmeanalüüsi viimases osas tegeled induktiivse statistikaga. Selle hulka kuulub ühe valimi testi läbiviimine ootusväärtuse jaoks. Tee kahepoolne konfidentsusvahemik Excelis, et arvutada vahemik, kus tõeline parameeter võiks olla.
7. Varianzitesti läbiviimine
Viimaks teed kahe valimi varianzitesti. See test kontrollib, kas kahe grupi varieeruvused erinevad oluliselt. Selleks kasuta vastavaid Exceli funktsioone ja dokumenteeri tulemused oma analüüsi jaoks.
Kokkuvõte
Eelnevalt kirjeldatud juhendi abil oled saanud põhjaliku ülevaate andmeanalüüsist Excelis. Oled õppinud, kuidas klassifitseerida andmeid, esitada neid graafiliselt ja teostada ulatuslikke analüüse. Need meetodid on olulised kõigile, kes tegelevad finantstoodete müügiga, et teha andmepõhiseid otsuseid ja suurendada ettevõtte tõhusust.
Korduma kippuvad küsimused
Millist tüüpi andmeid analüüsitakse juhtumianalüüsis?Analüüsitakse 100 juhuvalimi andmeid seitsme erineva tunnusega.
Mitu sammu hõlmab andmeanalüüs selles kursuses?Andmeanalüüs hõlmab kokku seitsme sammu, alates andmete klassifitseerimisest kuni varianzitestini.
Milliseid funktsioone kasutatakse Excelis?Kasutatakse funktsioone deskriptiivseks ja induktiivseks statistikaks, regressioonianalüüsiks ja aja jooksuliseks analüüsiks.
Mis on analüüsi eesmärk?Eesmärk on saada väärtuslikke teadmisi, et teha põhjendatud otsuseid finantstoodete müügis.
