このチュートリアルでは、GoogleシートでTEILERGEBNIS関数を効果的に活用する方法を紹介します。この関数を使用すると、フィルタリングされたデータに基づいて結果を正確に計算することができます。平均値や合計値が必要かどうかに関係なく、TEILERGEBNIS関数を使用するとデータを動的に調整し、フィルタリングされたデータセットに直接適用する適切な計算が可能です。次の手順で、この関数の実装方法と使用方法を学んでいきます。

主な結論

  • TEILERGEBNIS関数は、フィルタリングされたデータに対する部分計算を可能にします。
  • 合計値や平均値など、さまざまな計算方法を選択できます。
  • データのフィルタリングは、計算結果に影響します。

ステップバイステップガイド

まず、Googleシートにデータを準備する必要があります。分析したいデータが含まれている概要があることを確認してください。

ステップ1: データのフィルタリング

ここで、データにフィルターを適用する方法を示します。Googleシートでフィルターアイコンをクリックすると、特定の基準に基づいてデータをフィルタリングできます。

Googleシート:部分合計機能を使用した効率的なデータ分析

例えば、中国のデータのみを表示したいとします。該当する国のチェックボックスを外して残りの国を単純に削除します。"OK"をクリックすると、中国のエントリのみが表示されます。

Google Sheets: データ分析の効率的な方法をティーラー結果関数を使用し?

問題は、合計などの既存の式がフィルターされたデータを考慮していないことです。

ステップ2: TEILERGEBNIS関数の挿入

TEILERGEBNIS関数の利点がここに現れます。この関数を使用するには、セルに単純に=TEILERGEBNISを入力します。この関数は、指定された計算方法に基づいて部分計算を返します。

Google Sheets: 分析機能を用いた効率的なデータ分析

選択した計算に対する使用可能な機能コードを確認するには、「詳細情報」をクリックします。この概要には、異なる機能コードが表示されます。たとえば、1は平均値を示し、9は合計を示します。

Googleシート:部分合計機能を使用した効率的なデータ分析

ステップ3: 計算の選択と範囲の定義

合計値の計算を選択するとします。9を入力し、その後にセル範囲を選択します。G7からG1000までの範囲を選択できます。将来的にデータを追加しても問題がないよう、実際のデータよりも大きな範囲を選択すると便利です。

Google Sheets: 分割データ関数を使用した効率的なデータ分析

これで、設定した条件に基づいてフィルタリングされたデータの合計が表示されます。

Google Sheets: 分析データの効率的な処理を行うためのSUBTOTAL関数

ステップ4: 結果の書式設定

合計が計算されたら、結果を数値で表示するなど、結果の書式を設定できます。

Google Sheets: 分割結果関数を使用した効率的なデータ分析

データをフィルタリングすると、結果が自動的に適応されることがわかります。英国だけを選択したい場合、その場所の合計が即座に更新されます。

Google Sheets: データ分析の効率化に役立つ SUBTOTAL 関数

ステップ5: 他の計算を実行する

TEILERGEBNIS関数は他の計算にも使用できます。たとえば、機能コード1を使用して平均値を計算し、同じセル範囲を選択できます。結果は必要な形式で表示できます。

Googleシート:部分合計機能を使用した効率的なデータ分析

適切なフィルターと部分集計を使用すると、データに関する迅速で正確な洞察を得ることができ、フィルター結果が変更されるとすぐに更新されます。

Google Sheets: ティーラーエルゴイス・ファンクションを使った効率的なデータ分析

要約

このチュートリアルでは、Google Sheetsで=TEILERGEBNIS関数を使用して、フィルターされたデータに対して正確な計算を行う方法を学びました。データを簡単にフィルターして、さまざまな指標のリアルタイム結果を表示できます。

よくある質問

どのように=TEILERGEBNIS関数が機能しますか?=TEILERGEBNIS関数は、選択した計算方法に応じて指定されたデータ範囲の部分計を提供します。

利用可能な機能コードは?機能コードは1(平均)から9(合計)までさまざまで、最大値や最小値などのオプションもあります。

結果をどのようにフォーマットできますか?セルを選択し、フォーマットオプションで、必要な表現(小数点なしの数値など)を選択して結果をフォーマットできます。