Delo z pivot tabele v Excelu ponuja številne možnosti za analizo in vizualizacijo podatkov. Ena od teh posebnih možnosti je uporaba časovne osi, ki vam omogoča filtriranje in analizo podatkov po časovnih dimenzijah, kot so meseci, četrtletja ali leta. V tem vodniku boste izvedeli, kako učinkovito vključiti časovno os v svoje pivot tabele, da boste lahko ustvarili dinamična in uporabnikom prijazna poročila.
Najpomembnejši uvidi
- Časovna os v pivot tabelah olajša filtriranje podatkov po različnih časovnih dimenzijah.
- Časovna os omogoča dinamično analizo časovnih obdobij, bodisi na dnevni, mesečni ali četrtletni ravni.
- Z uporabo časovne osi lahko dobite boljše vpoglede v prodajne številke in trende.
Korak-za-korakom vodnik
Ustvarjanje pivot tabele
Začnite z uporabo časovne osi tako, da najprej izberete svoje podatke. To lahko hitro storite tako, da pritisnete kombinacijo tipk Ctrl + A, da označite vse podatke. Nato oblikujte podatke kot tabelo s kombinacijo tipk Ctrl + T, da zagotovite, da jih Excel pravilno prepozna.
Zdaj se premaknite na delovni list, kjer želite ustvariti pivot tabelo. Odprite zavihek "Vstavljanje" in izberite "PivotTable". Tu lahko izberete možnost, da ustvarite pivot tabelo v obstoječem delovnem listu.
Povleci podatke v pivot tabelo
Ko enkrat ustvarite pivot tabelo, povlecite ustrezna polja v območje polj vrstic in vrednosti. Na primer, lahko dodate mesta kot vrstice in prihodek kot vrednost. Koristno je, da ustrezno oblikujete vrednosti, na primer kot evre brez decimalnih mest.
Za boljšo organizacijo podatkov lahko dodate tudi dodatne kategorije, na primer vrste trgov. Tako boste dobili jasen pregled nad prihodki v različnih mestih in oblikah trgov.
Dodajanje časovne osi
Zdaj postane zanimivo: Dodate lahko časovno os, ki omogoča časovno analizo vaših prihodkov. Kliknite na pivot tabelo in v menijski vrstici poiščite možnost "Časovna os". Nato lahko izberete polje datuma, na katerem naj temelji časovna os.
Ko je časovna os dodana, se prikaže nov nadzorni element, ki vam ponuja različne možnosti. Časovno os lahko prilagodite želenim časovnim dimenzijam - bodisi leto, četrtletje, mesec ali dan. Tako imate možnost izbrati obdobje, ki ga želite analizirati.
Dinamično filtriranje
Časovna os vam omogoča dinamično filtriranje podatkov. Na primer, lahko preklopite na mesečni pogled in si ogledate samo prihodke za mesec julij 2019. To vam omogoča, da izvajate ciljane analize in opazite spremembe v časovnem obdobju.
Druga kul funkcionalnost je "pomikanje". Na primer, lahko omejite pogled na določeno obdobje dni, recimo od 1. do 10. julija. Med različnimi časovnimi obdobji lahko enostavno preklapljate in pri tem pridobivate globlje vpoglede v svoje podatke.
Napredna analiza
Za bolj celovito analizo lahko k pivot tabeli dodate več časovnih osi ali prilagodite obstoječo časovno os, da zajema več dimenzij. Tako lahko hkrati pregledujete tako mesečne kot četrtletne prihodke.
Lahko tudi spremeniš prikaz v kumulativne podatke, da prikažeš pregled po letih, do izbranega meseca ali dne. To je še posebej koristno, če želiš analizirati razvoj v daljšem časovnem obdobju.
Povzetek
Uporaba časovne osi v pivotnih tabelah je močno orodje za analizo podatkov. Z nekaj preprostimi koraki lahko interaktivno filtrirate svoje podatke in dobite podrobnejše vpoglede v trende na podlagi časa.
Pogosto zastavljena vprašanja
Kaj je časovna os v pivotnih tabelah?Časovna os v pivotnih tabelah je vizualni nadzor, ki omogoča filtriranje podatkov glede na različne časovne dimenzije.
Kako vstavim časovno os v mojo pivotno tabelo?Kliknite na pivotno tabelo in izberite možnost "Časovna os" iz menija, da izberete polje z datumom, ki ga želite analizirati.
Ali je mogoče uporabiti več časovnih osi?Ja, lahko dodate več časovnih osi, da analizirate različne časovne perspektive v eni pivotni tabeli.
Kako preklopim med različnimi časovnimi dimenzijami?Uporabite kontrolnike časovne osi, da preklopite med dnevnimi, mesečnimi, četrtletnimi in letnimi pogledi.
Zakaj je časovna os koristna za analizo?Časovna os omogoča dinamično in ciljno analizo prometnih podatkov v različnih časovnih obdobjih ter pomaga pri identifikaciji trendov.
