Memahami format bersyarat dalam tabel pivot

Dalam panduan ini, kita akan membahas format kondisional dalam tabel Pivot di Excel. Format kondisional adalah fungsi yang kuat untuk menampilkan data secara visual dan dengan cepat mengidentifikasi tren serta pencilan. Dalam tutorial ini, saya akan menunjukkan bagaimana Anda dapat membuat dua format kondisional berbeda untuk tabel Pivot Anda. Kami akan menata data penjualan berdasarkan wilayah dan Unit Bisnis serta berdasarkan grup-logistik individu dan menyoroti metrik-metrik kunci secara sesuai.

Temuan Utama

• Format kondisional memungkinkan analisis visual data Pivot.
• Skala warna Hijau-Kuning untuk menampilkan nilai penjualan.
• Implementasi format kondisional pada titik data spesifik.

Panduan Langkah-demi-Langkah

Mari kita mulai dengan tugas pertama, yang berfokus pada pembuatan tabel Pivot yang mengurai penjualan.

Pertama-tama, Anda harus memiliki data Anda di Excel yang telah diurutkan dan siap digunakan. Anda dapat membuat tabel Pivot baru atau menyalin yang sudah ada, yang sudah memiliki metrik-metrik yang diperlukan. Di sini kita akan bekerja dengan tabel Pivot yang sudah ada. Buka folder "Format Kondisional" dan salin tabel Pivot yang sudah ada yang menampilkan gambaran wilayah dan Unit Bisnis.

Sekarang, setelah kita memiliki tabel Pivot, mari fokus pada format kondisional. Perspektif ini penting karena kita ingin menyoroti nilai-nilai untuk Unit Bisnis dan Negara secara berwarna. Kami akan menggunakan perspektif penjualan, di mana penjualan yang lebih tinggi secara positif untuk perusahaan. Ini memberikan kesempatan untuk menggunakan skala warna Hijau-Kuning sederhana untuk menangkap nilai-nilai secara visual.

Ide nya adalah semakin tinggi nilai penjualan, semakin baik. Jadi, kita akan menampilkan nilai penjualan yang lebih tinggi dalam nada hijau, sementara penjualan yang lebih rendah akan muncul dalam warna kuning. Ini memungkinkan interpretasi visual cepat dari nilai-nilai penting.

Mari kita lihat hasilnya sekarang. Sebagai contoh, Korea dalam Unit Bisnis 5 dengan penjualan sebesar 603.000 Euro, yang merupakan nilai tertinggi. Selain itu, ada penjualan dari Meksiko dan Inggris, yang relatif lebih rendah, sehingga Anda dapat dengan cepat melihat kinerja wilayah individu.

Sekarang, kita akan melanjutkan ke gambaran kedua, yang mengurai penjualan menurut kelompok logistik. Di sini juga kita akan membuat tabel Pivot baru. Buka Perangkat Tabel Pivot dan pilih "Ringkas Tabel Pivot". Impor tabel Pivot ke lembar kerja yang sudah ada "02 format kondisional".

Tujuannya adalah menampilkan data penjualan yang terstruktur menurut kelompok logistik. Setelah Anda tarik kelompok logistik ke baris, sebuah gambaran yang komprehensif akan tersedia. Ini menunjukkan semua data dengan jelas dan mudah dimengerti.

Setelah Anda membuat gambaran tersebut, penting untuk memformat data dengan baik. Format angka agar menampilkan simbol Euro dan menggunakan pemisah ribuan. Namun, jangan lupa untuk menghilangkan desimal untuk memastikan keterbacaan yang jelas.

Setelah selesai, sekarang kita fokus pada format kondisional untuk 25 nilai penjualan teratas. Buka format kondisional dan pilih aturan untuk 25 elemen teratas.

Tandai 25 nilai ini dengan latar hijau. Ketika Anda mengklik simbol untuk opsi format, Anda dapat menambahkan aturan "Semua Sel dengan Total Penjualan untuk Kelompok Logistik" sehingga kelompok logistik akan difilter berdasarkan nilai penjualan tertinggi dan diwarnai hijau sesuai.

Saat semuanya disiapkan dengan benar dan diformat, Anda akan dapat dengan visual melihat 25 nilai penjualan teratas dalam tabel Pivot Anda, membantu Anda memperoleh wawasan penting tentang kinerja penjualan kelompok logistik Anda dengan cepat.

Ringkasan

Dalam panduan ini, Anda telah mendapatkan gambaran komprehensif tentang format kondisional dalam PivotTable. Anda telah belajar cara menyajikan data penjualan secara visual dan cara menerapkan skala warna sederhana untuk menyorotkan angka-angka kunci. Dengan bantuan teknik ini, Anda sekarang dapat menganalisis data Anda secara lebih efektif dan dengan cepat mengidentifikasi tren dalam PivotTable Anda.