Giả sử bạn có một trang tính đầy dữ liệu, điều bạn cần làm đó là phân tích và đưa ra được những đánh giá chính xác về tệp dữ liệu đó. Tuy nhiên bạn lại có rất ít thời gian và không biết bắt đầu từ đâu. Hãy để chúng tôi chia sẻ 15 cách nhanh chóng, đơn giản và hiệu quả để phân tích dữ liệu kinh doanh từ việc khám phá các chức năng Pivot table trong Excel.
1. Mô tả dữ liệu với số liệu thống kê nhanh
Chắc hẳn bạn biết về các hàm mô tả số liệu thống kê khá cũ kĩ như sau
AVERAGE, COUNT, SUM, MIN, MAX, MEDIAN và Phạm vi dữ liệu.
Bạn có thể tính toán tất cả những điều này với các công thức Excel đơn giản.
Nếu bạn đang vội và muốn tiết kiệm thời gian, bạn có thể sử dụng tính năng Descriptive statistics của Data Analysis Tools add-in (mặc định này có sẵn trong Excel. Bạn chỉ cần bật nó bằng cách đi tới File > Options> Add-ins> Manage Add-ins> Go.
2. Sử dụng thang màu
Khi bạn có một loạt các số, bạn có thể sử dụng các bản đồ nhiệt/thang màu để tìm ra điều gì đang diễn ra một cách nhanh nhất và thú vị nhất.
Chỉ cần chọn các số và đi đến Home > Conditional Formatting > Color-scales và chọn thang màu bạn thích.
Sau đó bạn có thể thấy các con số có màu đậm/nhạt lên dựa trên mức độ cao/thấp của chúng.
3. Tìm ra xu hướng
Dữ liệu của bạn có thể có một số xu hướng bị chôn vùi trong đó. Khám phá những xu hướng này có thể khó khăn nếu bạn chỉ nhìn vào những con số. Nhưng với một biểu đồ đường đơn giản, bạn có thể nhanh chóng thấy mọi thứ đang diễn ra như thế nào, đâu là hướng chung của các con số của bạn và thậm chí có thể dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Để phát hiện xu hướng, chỉ cần chọn dữ liệu và tạo biểu đồ đường (hoặc thậm chí là biểu đồ thu nhỏ).
4. Nguyên tắc 80/20 – Phân tích Pareto
Phân tích Pareto (còn được gọi là phân tích 80/20) đề cập đến ý tưởng rằng 80% kết quả trong nhiều tình huống bị chi phối bởi 20% yếu tố.
Ví dụ, trong một công ty sản xuất, 80% lỗi có thể được báo cáo chỉ bằng 20% các bước của quy trình. Hoặc trong một trang web, 80% khách truy cập có thể sẽ truy cập 20% số trang.
5. Lập chỉ mục cho dữ liệu
Hãy nói rằng bạn đang xem xét doanh số bán hàng của các sản phẩm khác nhau. Sản phẩm A bán từ 4000 đến 5000 đơn vị mỗi tháng. Sản phẩm B bán từ 1000 đến 1500 mỗi tháng. Làm thế nào để bạn so sánh tình hình hai sản phẩm này?
Bạn có thể lập chỉ mục doanh số của chúng với điểm bắt đầu chung, chẳng hạn là 100 và sau đó phân tích hiệu suất tương đối với sự trợ giúp của các biểu đồ được lập chỉ mục.
Kết quả thu được như sau:
6. Tính trung bình bao gồm tỉ trọng
Câu đố: Nếu một tách cà phê tại Joe Hay Brew có giá $4 vào các ngày trong tuần và $3 vào cuối tuần, thì chi phí trung bình của cà phê trong một tuần là bao nhiêu?
Lưu ý – câu trả lời không phải là $3,5
Khi phân tích dữ liệu thực tế, bạn có thể phải tính trung bình có tỉ trọng để có được bức tranh chân thực về những con số của mình.
7. Tìm các dữ liệu ngoại vi
Câu chuyện nhanh: Một giáo sư bước vào lớp sinh viên năm nhất của một chương trình MBA. Cô lấy ra một tờ giấy trắng, đặt một dấu chấm có dấu đỏ ở đâu đó. Sau đó, cô đưa tờ giấy cho học sinh và hỏi họ xem bạn thấy gì? Mọi người đều nói rằng một chấm đỏ. Không một người nào nói ra một tờ giấy trắng.
Điều đó được giải thích bởi, trọng tâm của chúng ta luôn luôn là ngoại lệ (những điều không bình thường).
Vì vậy, lần tới khi bạn đang xem dữ liệu kinh doanh, hãy tìm ra những chấm đỏ đó.
8. Phân chia dữ liệu và vẽ biểu đồ
Nếu bạn tạo một biểu đồ từ nhiều dữ liệu, thì nó sẽ trông khá lộn xộn.
Nhưng khi bạn áp dụng Filters (bộ lọc) hoặc slicers cho dữ liệu gốc, biểu đồ sẽ chỉ hiển thị dữ liệu được lọc.
Đây là một cách nhanh chóng và hiệu quả để cắt dữ liệu của bạn và trực quan hóa các phần dữ liệu, phát hiện xu hướng và tìm ra điều gì đang bị ẩn bên trong chúng.
9. Kiểm tra phân bổ
Khi bạn hiểu hình dạng của dữ liệu của mình, bạn có thể kể những câu chuyện hay hơn về nó.
Để nhanh chóng kiểm tra hình dạng dữ liệu của bạn, thực hiện như sau:
- Tìm phạm vi dữ liệu của bạn (giá trị tối thiểu & tối đa)
- Chia phạm vi này thành n phạm vi bằng nhau (bắt đầu với n = 10 và tinh chỉnh cho đến khi bạn hài lòng)
- Tìm hiểu có bao nhiêu giá trị rơi vào mỗi n phạm vi đó (tính tần số bằng cách sử dụng các công thức như COUNTIFS)
- Tạo biểu đồ cột với dữ liệu tần số này (được gọi là biểu đồ)
- Phát hiện hình dạng từ biểu đồ này.
10. Xếp hạng và sắp xếp dữ liệu
Sắp xếp dữ liệu của bạn bằng các tùy chọn Excel như Sort hoặc xếp hạng các điểm dữ liệu theo tất cả các giá trị bằng công thức RANK (). Điều này sẽ cho bạn biết nơi mỗi giá trị phù hợp.
11. Lọc ra Top 5
Đôi khi, khi bạn có quá nhiều mục, bạn nên tập trung vào 10 giá trị cao nhất hoặc 5 giá trị thấp nhất. Ví dụ: nếu bạn đang phân tích doanh số của 745 sản phẩm, nhìn vào tất cả 745 mặt hàng sẽ rất mệt mỏi. Thay vào đó, bạn có thể lọc danh sách xuống trên hoặc dưới vài giá trị và sau đó tập trung vào các giá trị tiêu biểu như ví dụ sau.
Để làm điều này, bạn có thể sử dụng
- Đối với dữ liệu thông thường: Auto filter > Number filters > Top 10 option
- Bảng Pivot: Filter > Value filters > Top 10
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng định dạng có điều kiện để làm nổi bật số n mục trên hoặc dưới. Bạn cũng có thể đánh dấu các giá trị x% trên cùng hoặc dưới cùng.
12. Khi giá trị thay đổi theo thời gian
Khi bạn có dữ liệu trong hơn 1 năm (hoặc tháng), bạn có thể phân tích % thay đổi theo năm để phát hiện thông tin có giá trị.
Những loại % thay đổi này (YoY, MoM, v.v.) rất hữu ích trong cho các công ty trải qua chu kỳ kinh doanh. Ví dụ, nếu bạn bán khăn quàng cổ, bạn có thể mong đợi doanh số cao hơn trong những tháng mùa đông. Vì vậy, khi so sánh % thay đổi, bạn nên so sánh với các giá trị cùng kì năm ngoái thay vì tháng trước để hiểu hiệu suất đã tốt như thế nào.
Để hiển thị những thay đổi như vậy, bạn có thể sử dụng Conditional formatting > icons > arrows.
13. Tìm các bản sao
Khi so sánh hai hoặc nhiều bộ dữ liệu, việc hiểu có bao nhiêu giá trị bị lặp (hoặc không) trong danh sách dữ liệu của bạn sẽ rất có ích.
Ví dụ: nếu bạn đang phân tích danh sách khách hàng ghé thăm cửa hàng của bạn trong tháng này và tháng trước, bạn có thể muốn biết có bao nhiêu người đã ghé thăm cửa hàng của bạn trong cả hai tháng (tức là có bao nhiêu khách hàng trung thành?)
Để nhanh chóng phát hiện các dữ liệu lặp, bạn có thể sử dụng
Conditional Formatting > Duplicates.
Để đếm có bao nhiêu giá trị lặp lại trong 2 bộ dữ liệu, bạn có thể sử dụng các công thức.
14. Tính tỉ suất lợi nhuận
Bài toán: Đó là năm 2015, Johnny mới tham gia thị trường chứng khoán. Anh ấy đã mua cổ phiếu của công ty K, với giá $500 vào ngày 1 tháng 1 năm 2015. Chuyển nhanh đến tháng 7 năm 2015. Anh ấy muốn tìm hiểu xem khoản đầu tư $500 của anh ấy đáng giá bao nhiêu bây giờ. Vì vậy, anh đã xem xét dữ liệu giá cổ phiếu của công ty. Đây là những gì anh tìm thấy.
Các cổ phiếu đã tăng (hoặc giảm) lần lượt là -10%, 10%, -15%, 15%, -10%, 10% trong 6 tháng đầu năm.
Vậy khoản đầu tư của anh ấy hiện tại có giá trị là bao nhiêu?
Đây là nơi mà những ý tưởng như FV (giá trị trong tương lai) xuất hiện.
Bạn có thể sử dụng một công thức như FVSCHEDULE () để nhanh chóng tính toán khoản đầu tư đáng giá bao nhiêu sau một loạt các thay đổi của cổ phiếu tính theo tỉ lệ %.
15. Đếm sự có mặt
Khi phân tích dữ liệu văn bản (như tên khách hàng, ID nhà cung cấp, số bộ phận, v.v.) bạn có thể muốn biết số lần mỗi mục này đã xảy ra trong danh sách, mục nào là thường xuyên nhất, v.v. Để nhanh chóng biết được, hãy thiết lập một bảng Pivot. Thêm cột tên khách hàng vào cả khu vực Rows & khu vực Field của bảng pivot. Sắp xếp bảng Pivot theo trường Values, lớn nhất đến nhỏ nhất. Khi đó, báo cáo của bạn đã sẵn sàng.
Theo Chandoo
