Как сделать модель данных в excel

Обновлено: 06.07.2024

Excel – одна из лучших программ для аналитика данных. А почти каждому человеку на том или ином этапе жизни приходилось иметь дело с цифрами и текстовыми данными и обрабатывать их в условиях жестких дедлайнов. Если вам и сейчас нужно это делать, то мы опишем техники, которые помогут существенно улучшить вам жизнь. А чтобы было более наглядно, покажем, как их воплощать, с помощью анимаций.

Анализ данных через сводные таблицы Excel

Сводные таблицы – один из самых простых способов автоматизировать обработку информации. Он позволяет свести в кучу огромный массив данных, которые абсолютно не структурированы. Если его использовать, можно почти навсегда забыть о том, что такое фильтр и ручная сортировка. А чтобы их создать, достаточно нажать буквально пару кнопок и внести несколько несложных параметров в зависимости от того, какой способ представления результатов нужен конкретно вам в определенной ситуации.

Пакет анализа данных, разработанный Майкрософт, можно использовать исключительно на едином листе в одну единицу времени. Если он будет обрабатывать информацию, расположенную на нескольких, то итоговая информация будет отображаться исключительно на одном. В других же будут показываться диапазоны без какой-либо значений, в которых есть исключительно форматы. Чтобы осуществить проанализировать информацию на нескольких листах, нужно использовать этот инструмент по отдельности. Это очень большой модуль, который поддерживает огромное количество возможностей, в частности, позволяет выполнять следующие типы обработки:

Дисперсионный анализ.
Корреляционный анализ.
Ковариация.
Вычисление скользящего среднего. Очень популярный метод в статистике и в трейдинге.
Получать случайные числа.
Выполнять операции с выборкой.

Эта надстройка не активирована по умолчанию, но входит в стандартный пакет. Чтобы ею воспользоваться, необходимо ее включить. Для этого сделайте следующие шаги:

Перед тем, как включить пакет анализа, необходимо сначала активировать VBA. Для этого его нужно загрузить таким же способом, как и саму надстройку.

Как работать со сводными таблицами

Первоначальная информация может быть какой-угодно. Это могут быть сведения о продажах, доставке, отгрузках продукции и так далее. Независимо от этого, последовательность шагов будет всегда одинаковой:

От того, сколько колонок есть, будет отличаться и набор имеющихся параметров. Например, общее число столбцов – 5. И нам надо просто разместить и выбрать их верным образом, а показать сумму. В таком случае выполняем действия, показанные на этой анимации.

Анализ данных с помощью 3D-карт

Данный метод визуального представления с географической привязкой дает возможность искать закономерности, привязанные к регионам, а также анализировать информацию этого типа.

Преимущество этого способа в том, что нет необходимости отдельно прописывать координаты. Необходимо просто правильно написать географическое положение в таблице.

Как работать с 3D-картами в Excel

Последовательность действий, которую вам необходимо выполнить, чтобы работать с 3Д-картами, следующая:

Затем показывается наша карта, где города в таблице представлены в виде точек. Но нам не особо нужно просто наличие информации о населенных пунктах на карте. Нам гораздо важнее видеть ту информацию, которая привязана к ним. Например, те суммы, которые можно показать, как высоту столбика. После того, как мы выполним действия, указанные на этой анимации, при наведении курсора на соответствующий столбик будут отображаться привязанные к нему данные.

Также можно воспользоваться круговой диаграммой, которая является намного более информативной в некоторых случаях. От того, какая общая сумма по величине, зависит размер круга.

Лист прогноза в Excel

Нередко бизнес-процессы зависят от сезонных особенностей. И такие факторы надо обязательно принимать в учет на этапе планирования. Для этого существует специальный инструмент Excel, который понравится вам своей высокой точностью. Он значительно более функциональный, чем все описанные выше методы, какими бы отличными они ни были. Точно так же, очень широкой является сфера его использования – коммерческие, финансовые, маркетинговые и даже государственные структуры.

Важно: чтобы рассчитать прогноз, необходимо получить информацию за предыдущее время. От того, насколько долгосрочные данные, зависит качество прогнозирования. Рекомендуется иметь данные, которые разбиты по одинаковым интервалам (например, поквартально или помесячно).

Как работать с листом прогноза

Чтобы работать с листом прогноза, необходимо выполнять следующие действия:

В приводимом нами ниже примере даются сведения за три года – 2011-2013. При этом рекомендуется указывать временные промежутки, а не конкретные числа. То есть, лучше писать март 2013, а не конкретное число типа 7 марта 2013 года. Чтобы исходя из этих данных получить прогноз на 2014 год необходимо получить данных, расположенные в рядах с датой и показателями, которые были на этот момент. Выделяем эти строки.

Быстрый анализ в Excel

Предыдущий способ действительно хорош, потому что позволяет составлять реальные прогнозы, основываясь на статистических показателях. Но этот метод позволяет фактически проводить полноценную бизнес-аналитику. Очень классно, что эта возможность создана максимально эргономичной, поскольку для достижения желаемого результата необходимо совершить буквально несколько действий. Никаких ручных подсчетов, записи каких-либо формул. Достаточно просто выбрать диапазон, который будет анализироваться и задать конечную цель.

Есть возможность прямо в ячейке создавать самые разные диаграммы и микрографики.

Как работать

Итак, чтобы работать, нам надо надо открыть файл, в котором содержится тот набор данных, который надо анализировать и выделить соответствующий диапазон. После того, как мы его выделим, у нас автоматически появится кнопка, дающая возможность составить итоги или же выполнить набор других действий. Называется она быстрым анализом. Также мы можем определить суммы, которые автоматически будут проставлены внизу. Более наглядно посмотреть, как это работает, можете на этой анимации.

Функция быстрого анализа позволяет также по-разному форматировать получившиеся данные. А определить, какие значения больше или меньше, можно непосредственно в ячейках гистограммы, которая появляется после того, как мы настроим этот инструмент.

Также пользователь может поставить самые разные маркеры, которые обозначают большие и меньшие значения относительно тех, которые есть в выборке. Так, зеленым цветом будут показываться самые большие значения, а красным – наиболее маленькие.

Очень хочется верить, что эти приемы позволят вам значительно повысить эффективность вашей работы с электронными таблицами и максимально быстро добиться всего, что вы желаете. Как видим, эта программа для работы с электронными таблицами дает очень широкие возможности даже в стандартном функционале. А что уже говорить про дополнения, которых очень много на просторах интернета. Важно только обратить внимание, что все аддоны должны быть тщательно проверены на вирусы, потому что модули, написанные другими людьми, могут содержать вредоносный код. Если же надстройки разработаны компанией Майкрософт, то ее можно использовать смело.

Пакет анализа от Майкрософт – очень функциональная надстройка, которая делает пользователя настоящим профессионалом. Она позволяет выполнить почти любую обработку количественных данных, но она довольно сложная для начинающего пользователя. На официальном сайте справки Майкрософт есть детальная инструкция по тому, как использовать разные виды анализа с помощью этого пакета.

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Постановка задачи

Исходные данные

Для начала, давайте определимся, какие у нас есть исходные данные и что нам нужно получить на выходе. Фактически, все что у нас есть, это некоторые исторические данные. Если мы говорим о прогнозировании продаж, то историческими данными будут продажи за предыдущие периоды.

Примечание. Собранные в разные моменты времени значения одной и той же величины образуют временной ряд. Каждое значение такого временного ряда называется измерением. Например: данные о продажах за последние 5 лет по месяцам — временной ряд; продажи за январь прошлого года — измерение.

Составляющие прогноза

Следующий шаг: давайте определимся, что нам нужно учесть при построении прогноза. Когда мы исследуем наши данные, нам необходимо учесть следующие факторы:

Изменение нашей пронозируемой величины (например, продаж) подчиняется некоторому закону. Другими словами, в временном ряде можно проследить некую тенденцию. В математике такая тенденция называется трендом.
Изменение значений в временном ряде может зависить от промежутка времени. Другими словами, при построении модели необходимо будет учесть коэффициент сезонности. Например, продажи арбузов в январе и августе не могут быть одинаковыми, т.к. это сезонный продукт и летом продажи значительно выше.
Изменение значений в временном ряде периодически повторяется, т.е. наблюдается некоторая цикличность.

Эти три пункта в совокупность образуют регулярную составляющую временного ряда.

Примечание. Не обязательно все три элемента регулярной составляющей должны присутствовать в временном ряде.

Однако, помимо регулярной составляющей, в временном ряде присутствует еще некоторое случайное отклонение. Интуитивно это понятно — продажи могут зависеть от многих факторов, некоторые из которых могут быть случайными.

Вывод. Чтобы комплексно описать временной ряд, необходимо учесть 2 главных компонента: регулярную составляющую (тренд + сезонность + цикличность) и случайную составляющую.

Виды моделей

Следующий вопрос, на который нужно ответить при построении прогноза: “А какие модели временного ряда бывают?”

Обычно выделяют два основных вида:

Аддитивная модель: Уровень временного ряда = Тренд + Сезонность + Случайные отклонения
Мультипликативная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность X Случайные отклонения

Иногда также выделают смешанную модель в отдельную группу:

Смешанная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность + Случайные отклонения

Классический вариант такой:
— Аддитивная модель используется, если амплитуда колебаний более-менее постоянная;
— Мультипликативная – если амплитуда колебаний зависит от значения сезонной компоненты.

Решение задачи с помощью Excel

Итак, необходимые теоретические знания мы с вами получили, пришло время применить их на практике. Мы будем с вами использовать классическую аддитивную модель для построения прогноза. Однако, мы построим с вами два прогноза:

с использованием линейного тренда
с использованием полиномиального тренда

Во всех руководствах, как правило, разбирается только линейный тренд, поэтому полиномиальная модель будет крайне полезна для вас и вашей работы!

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Модель с линейным трендом

Пусть у нас есть исходная информация по продажам за 2 года:

Учитывая, что мы используем линейный тренд, то нам необходимо найти коэффициенты уравнения

y — значения продаж
x — номер периода
a — коэффициент наклона прямой тренда
b — свободный член тренда

Рассчитать коэффициенты данного уравнения можно с помощью формулы массива и функции ЛИНЕЙН. Нам необходимо будет сделать следующую последовательность действий:

Выделяем две ячейки рядом
Ставим курсор в поле формул и вводим формулу =ЛИНЕЙН(C4:C27;B4:B27)
Нажимаем Ctrl+Shift+Enter, чтобы активировать формулу массива

На выходе мы получили 2 числа: первое — коэффициент a, второе — свободный член b.

Теперь нам нужно рассчитать для каждого периода значение линейного тренда. Сделать это крайне просто — достаточно в полученное уравнение подставить известные номера периодов. Например, в нашем случае, мы прописываем формулу =B4*$F$4+$G$4 в ячейке I4 и протягиваем ее вниз по всем периодам.

Нам осталось рассчитать коэффициент сезонности для каждого периода. Учитывая, что у нас есть исторические данные за два года, разумно будет учесть это при расчете. Можем сделать следующим образом: в ячейке J4 прописываем формулу =(C4+C16)/СРЗНАЧ($C$4:$C$27)/2 и протягиваем вниз на 12 месяцев (т.е. до J15).

Что нам это дало? Мы посчитали, сколько суммарно продавалось каждый январь/каждый февраль и так далее, а потом разделили это на среднее значение продаж за все два периода.

То есть мы выяснили, как продажи двух январей отклонялись от средних продаж за два года, как продажи двух февралей отклонялись и так далее. Это и дает нам коэффициент сезонности. В конце формулы делим на 2, т.к. в расчете фигурировало 2 периода.

Примечание. Рассчитали только 12 коэффициентов, т.к. один коэффициент учитывает продажи сразу за 2 аналогичных периода.

Итак, теперь мы на финишной прямой. Нам осталось рассчитать тренд для будущих периодов и учесть коэффициент сезонности для них. Давайте амбициозно построим прогноз на год вперед.

Сначала создаем столбец, в котором прописываем номера будущих периодов. В нашем случае нумерация начинается с 25 периода.

Далее, для расчета значения тренда просто прописываем уже известную нам формулу =L4*$F$4+$G$4 и протягиваем вниз на все 12 прогнозируемых периодов.

И последний штрих — умножаем полученное значение на коэффициент сезонности. Вуаля, это и есть итоговый ответ в данной модели!

Модель с полиномиальным трендом

Конструкция, которую мы только что с вами построили, достаточно проста. Но у нее есть один большой минус — далеко не всегда она дает достоверные результаты.

Посмотрите сами, какая модель более точно аппроксимирует наши точки — линейный тренд (прямая зеленая линия) или полиномиальный тренд (красная кривая)? Ответ очевиден. Поэтому сейчас мы с вами и разберем, как построить полиномиальную модель в Excel.

Пусть все исходные данные у нас будут такими же. Для простоты модели будем учитывать только тренд, без сезонной составляющей.

Для начала давайте определимся, чем полиномиальный тренд отличается от обычного линейного. Правильно — формой уравнения. У линейного тренда мы разбирали обычный график прямой:

У полиномиального тренда же уравнение выглядит иначе:

где конечная степень определяется степенью полинома.

Т.е. для полинома 4 степени необходимо найти коэффициенты уравнения:

Согласитесь, выглядит немного страшно. Однако, ничего страшного нет, и мы с легкостью можем решить эту задачку с помощью уже известных нам методов.

Кстати говоря, мы можем легко сами себя проверить. Давайте построим график наших продаж и добавим к нему полиномиальный тренд.

Теперь вы наглядно можете видеть, как рассчитанный тренд аппроксимирует исходные данные и как выглядит само уравнение. Можно сравнить уравнение на графике с вашими коэффициентами. Сходится? Значит сделали все верно!

Помимо всего прочего, вы можете сразу оценить точность аппроксимации (не полностью, но хотя бы первично). Это делается с помощью коэффициента R^2. Тут у вас снова есть два пути:

Заключение

Мы с вами подробно разобрали вопрос прогнозирования — изучили необходимые термины и виды моделей, построили аддитивную модель в Excel с использованием линейного и полиномиального тренда, а также научились отображать результаты своих вычислений на графиках. Все это позволит вам эффективно внедрять полученные знания на работе, усложнять существующие модели и уточнять прогнозы. Чем большим количеством методов и инструментов вы будете владеть, тем выше будет ваш профессиональный уровень и статус на рынке труда.

Автор: Алексанян Андрон, эксперт SF Education

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Урок № 1. Задача о попадании точки в заданную фигуру. 2 часа.

Цель урока: построить в Excel компьютерную модель заданной на плоскости фигуры, исследовать ее, вводя координаты различных точек.

Учащиеся должны уметь: строить чертеж в Word, строить математическую модель фигуры, строить компьютерную модель в Excel.

Решение задачи о попадании точки в фигуру на примерах с использованием логических функций Excel. 40 мин.

Практическая работа: решить задачу для заданной фигуры в Excel, построить чертеж фигуры в Word, построить математическую модель, построить компьютерную модель, вставить решение из Excel в Word как объект с целью дальнейшего тестирования и проверки задачи. 40 мин.

Домашнее задание: построить математическую и компьютерную модель (программа на Паскале) для заданной фигуры.

Математическая модель: рис. 2

Компьютерная модель:

формула в Excel:

Рассмотрим еще один пример: рис 3. Разделим фигуру на две части.

Математическая модель: 1 часть: рис. 4 2 часть: рис. 5

формула в Excel:

=ЕСЛИ(ИЛИ(И(A2>=-2; А2 =0;B2 =0;B2>=0));"попадает";"не попадает«)

Значения координат точки можно задать случайными числами. Для этого использовать встроенную функцию СЛЧИС(), которая выдает случайное число на отрезке[0;1] .

Для вставки объекта Excel в документ Word необходимо:

сохранить решение задачи в Excel;

в документе Word установить курсор на место вставки;

Вставка — Объект — создать из файла — Обзор — Найти файл с решением задачи — Вставить.

Учащимся выдаются заранее подготовленные карточки с различными фигурами.

Цель урока: построить имитационную модель игры.

Учащиеся должны знать: понятие модели, случайного процесса, формализации, информационной модели, компьютерной модели, основные приемы работы в Excel, логические функции Excel, функцию случайных чисел.

Учащиеся должны уметь: работать с электронной таблицей, проводить формализацию задачи, строить информационную и компьютерную модель задачи.

Выходные параметры : результат — кто победил.

Связь: если х>у, то победил первый игрок, иначе если х=у, то — ничья, иначе — победил второй игрок. Можно связь представить в виде блок-схемы.

Очки, выпавшие у первого и второго игрока, выводятся только после введения имен игроков. Очистка таблицы производится клавишей F9.

В ячейке первого игрока формула:

В ячейке второго игрока формула:

В ячейке результата формула:

=ЕСЛИ(ИЛИ(ЕПУСТО(B2);ЕПУСТО(B4));"";ЕСЛИ(B3>B5;"выиграл первый";ЕСЛИ(B3 Постановка задачи.

Смоделируйте работу программы проверки знания таблицы умножения.

Для вычисления сомножителей применяются формулы:

Для проверки результата используется формула:

Смоделируйте выбор наугад двух костей домино из полного набора костей этой игры (0-0, 0-1, . 6-6). Определить, можно ли приставить эти кости одна к другой в соответствии с правилами домино.

Выходные параметры: ответ: можно приставить кости одну к другой или нет.

Связь: если х1=х2 или х1=у2 или у1=х2 или у1=у2, то ответ: можно, иначе — ответ: нельзя. Связь можно представить в виде блок-схемы.

Для определения результата используется формула:

Урок № 3. Моделирование биоритмов. 2 часа.

Цель урока: составить модель биоритмов для каждого учащегося от указанной текущей даты на месяц вперед для дальнейшего анализа модели, построить суммарные биоритмы для определения совместимости двух человек.

Учащиеся должны знать: понятие модели, биоритмов.

Постановка задачи. 5 мин.

Математическая модель. 5 мин.

Построение компьютерной модели в среде Excel. 20 мин.

Анализ результатов моделирования. 10 мин.

Построение суммарных биоритмов. 20 мин.

Оформление работы. 20 мин.

Домашнее задание: построить биоритмы на текущий месяц членам своей семьи.

Постановка задачи.

За точку отсчета всех биоритмов берется день рождения человека. В этот момент все три биоритма пересекают ось абсцисс, т.к. процесс появления на свет очень труден для человека, ведь происходит смена водной среды на воздушную. Происходит глобальная перестройка всего организма.

Физический биоритм характеризует жизненные силы человека. Периодичность ритма составляет 23 дня.

Эмоциональный биоритм характеризует внутренний настрой человека, его возбудимость, способность эмоционального восприятия окружающего. Продолжительность периода эмоционального цикла равна 28 дням.

Третий биоритм характеризует мыслительные способности, интеллектуальное состояние человека. Его цикличность — 33 дня.

Физический цикл F(x)=sin

Эмоциональный цикл F(x)=sin

Интеллектуальный цикл F(x)=sin, где х — возраст человека в днях.

Компьютерная модель.

Формулы для расчета кривых:

В ячейке А3 находится дата рождения, в ячейке В3 — первое число расчетного периода.

Физическое состояние Эмоциональное состояние Интеллект. состояние

Проанализировав диаграмму, выбрать неблагоприятные дни для сдачи зачета по физкультуре.

Выбрать день для похода в цирк.

Выбрать дни, когда ответы на уроках будут наиболее (наименее) удачными.

Как вы думаете, что будет показывать график, если сложить все три биоритма? Можно ли будет по нему что-либо определить?

Построить модель физической, эмоциональной и интеллектуальной совместимости двух друзей.

Выделить рассчитанные три столбца своих биоритмов, скопировать и вставить в другие столбцы только значения . Ввести дату рождения друга. Провести расчет суммарных биоритмов. По суммарным столбцам построить диаграмму совместимости. Максимальные значения по оси Y на диаграмме указывают на степень совместимости: если они превышают 1,5 , то вы с другом в хорошем контакте.

Что показывают суммарные графики одноименных биоритмов? Что можно по ним определить?

Какая из трех кривых показывает наилучшую (наихудшую) совместимость с другом?

Выбрать наиболее благоприятные дни для совместного участия с другом в командной игре, например в футбольном матче. Можно ли вообще вам с другом выступать в соревнованиях единой командой? Ответ обоснуйте.

Определите дни, когда вам не следует общаться. Что можно ожидать в эти дни?

Спрогнозировать результат совместного с другом разгадывания кроссворда в указанные дни месяца, например, 10-го, 15-го и 21-го.

В какой области совместной деятельности вы с другом могли бы преуспеть?

Excel может анализировать данные из многих источников. Но используете ли вы модель данных, чтобы облегчить себе жизнь? В этом посте вы узнаете, как создать сводную таблицу с использованием двух таблиц с помощью функции модели данных в Excel.

Оглавление

Что такое модель данных
Простая задача
Преимущества модели данных
Добавить данные в модель данных
Создание отношений между данными
Использование модели данных

Что такое модель данных

Старая школа Excel Pro, используйте формулы для создания огромной таблицы, содержащей все данные для анализа. Им нужна эта большая таблица, чтобы сводные таблицы могли служить источником единой таблицы. Тем не менее, создавая отношения, вы избавляетесь от необходимости использовать формулы ВПР, СУММЕСЛИ, ИНДЕКС-ПОИСКПОЗ. Другими словами, вам не нужно собирать все столбцы в одной таблице. Через отношения модель данных может получить доступ ко всей необходимой информации. Даже если он находится в нескольких местах или за таблицами. После создания модели данных Excel сохраняет данные в своей памяти. И, имея его в своей памяти, вы можете получить доступ к данным по-новому. Например, вы можете начать использовать несколько таблиц в одной сводной таблице.

Простая задача

Представьте, что ваш босс хочет иметь представление о продажах, но также хочет знать пол продавца. Ниже представлен набор данных, содержащий одну таблицу с продажами на человека и другую таблицу, содержащую продавцов и их пол. Чтобы проанализировать ваши данные, используйте формулу ПРОСМОТР и составьте большую таблицу, содержащую всю информацию. На следующем этапе вы можете использовать сводную таблицу для суммирования данных по полу.

Преимущества модели данных

Метод And before отлично подходит, когда вы работаете с очень небольшим количеством данных. Тем не менее, у использования функции модели данных в Excel есть преимущества. Вот некоторые преимущества:

Проверка и обновление формул может быть произвольной при работе с большим количеством таблиц. В конце концов, вам нужно убедиться, что все формулы заполнены до нужной ячейки. И после добавления новых столбцов формулы LOOKUP также необходимо расширить. Модель данных требует совсем немного времени при настройке , чтобы связать таблицу. При настройке используется общий столбец. Однако столбцы, которые вы добавляете позже, автоматически добавляются в модель данных.
Работа с большими объемами данных часто приводит к очень медленной работе листа из-за вычислений.. Однако модель данных корректно обрабатывает большие объемы данных , не замедляя работу вашей компьютерной системы.
Excel 2016 имеет ограничение в 1,048,576 строк. Однако количество строк, которые вы можете добавить в память модели данных, практически не ограничено . В 64-битной среде нет жестких ограничений на размер файла. Размер книги ограничен только доступной памятью и системными ресурсами.
Если ваши данные находятся только в вашей модели данных, вы значительно сэкономите на размере файла .

Добавить данные в модель данных

Теперь вы узнаете, как добавлять таблицы в модель данных. Для начала убедитесь, что ваши данные находятся в таблице. Используя Power Query, вы можете легко загружать таблицы в модель данных.

Щелкните вкладку Данные -> Щелкните ячейку в нужной таблице для импорта
Выберите Из таблицы/диапазона

На главной вкладке редактора Power Query

Выберите Close & Load -> затем Закрыть и загрузить в…

Выберите Только создать соединение .
Обязательно установите флажок Добавить эти данные в модель данных

Это добавляет данные в модель данных. Обязательно выполните эти действия для обеих таблиц .

Создание отношений между данными

После добавления данных в модель данных вы можете связать общие столбцы друг с другом. Чтобы создать связи между таблицами:

Перейдите на вкладку Данные -> выберите Управление моделью данных

Откроется экран Power Pivot.

Использование модели данных

Теперь мы подошли к самому интересному.. Чтобы использовать модель данных в сводной таблице, выполните следующие действия:

Перейдите на вкладку Вставить -> нажмите Pivot Таблица

Нажмите Использовать модель данных этой книги

Теперь в полях сводной таблицы вы увидите все возможные источники данных для вашей сводной таблицы. Желтый значок базы данных в правом нижнем углу отмеченных таблиц показывает, что она является частью модели данных Excel.

Используя модель данных, вы можете анализировать данные из нескольких таблиц одновременно . И все это без использования формул ПРОСМОТР, СУММЕСЛИ или ИНДЕКС ПОИСКПОЗ для выравнивания исходной таблицы. Тем не менее, анализируемые данные также могут поступать из базы данных, текстового файла или облачного хранилища. Возможности безграничны.

Чтобы еще больше свести к минимуму использование формул LOOKUP, обратите внимание на Power Query. На моем сайте есть несколько статей об этом. Например, вы можете прочитать, как использовать Power Query для создания уникальных комбинаций или для преобразования столбцов с накоплением .

Я произвел некоторые преобразования и добавил еще несколько столбцов в свою модель данных.
Теперь мне нужно экспортировать эти данные в файл CSV из модели данных, как мне сделать это, Рик? У меня 7,5 миллионов записей.

Привет, Рик! — Спасибо, что поделились!
У меня к вам вопрос, надеюсь, вы сможете ответить:
У меня есть файл CSV с 2 мил. строки (записи GL с транзакциями за каждый день). Я использую Power Query для подключения к файлу и добавления в Datamodel.
Если я ничего не сделаю, Datamodel должен обработать 2 миллиона. строк.
Если я сделаю группировку с агрегированием суммы в месяц в Power Query, тогда будет только 80 тысяч строк.
Будет ли это преимуществом, сделайте это быстрее в модели данных , чтобы использовать PowerQuery для такого агрегирования?

Привет, Рик, спасибо за ответ. На данный момент я только пытаюсь создать информационный список. Хотя я понял это; когда я объединяю их в Power Query, он определяет уникальный ключ цветового кода и дает мне то, что я ищу. Большое спасибо!

У меня есть 5 списков в Sharepoint на основе производственных частей, которые я хочу использовать в модели данных (сначала попробуйте это).

Привет, Рик,
Ваша статья ясна, проста и легка для понимания.
Я прочитал много статей о модели данных и Power Pivot, но ваша статья действительно проста.
У меня к вам вопрос.
Я создал панель мониторинга в формате xlsb и вставил множество срезов, сводных таблиц и графики.
Две таблицы, из которых берутся данные, состоят из 200 тыс. строк, но они всегда растут неделя за неделей.
Каждую неделю мне приходится преобразовывать данные в таблицы, потому что источники таких данные разные (SAP, Coupa), и, кроме того, я вношу в них некоторые дополнительные изменения.
Теперь я заметил, что время загрузки модели данных слишком сильно увеличивается, и я ищу способ сделать запросы быстрее.
Я сохранил файл как xlsb. Я также удалил исходные данные (изначально я помещал таблицы в тот же файл, что и панель мониторинга на разных листах): после обновления исходных данных и обновления панели мониторинга я использую для удаления листов, на которых были исходные данные, чтобы уменьшить размер файла. На данный момент размер файла составляет 20 МБ (xlsb).
Основная проблема — время для загрузки модели данных. Все еще слишком много.
Я еще не использовал power query/pivot, потому что эта панель инструментов используется многими пользователями, и, если я хорошо помню, всем им следует активировать эту функцию, чтобы панель работала нормально. Это может быть очень сложно управлять.
Я уже пытался не использовать функции.
Исходный источник данных с множеством столбцов и все функции в нем сохранены в другом файле. Затем я помещаю в тот же файл, где находится панель управления, но на другом листе, только те столбцы, которые мне действительно нужны для работы.
Как сказано выше, после обновления сводных таблиц и графиков я удаляю исходные данные (сохраненные в другом файле Excel).

Итак, есть ли у вас предложения, чтобы ускорить запросы?
Спасибо,
Майкл

Привет, Рик. Спасибо за то, что уделили время написанию этого.

Итак, я в основном застрял на том факте, что у меня есть рабочая книга, которая добавляет и вычисляет столбцы и меры.
Теперь … я хочу используйте эту модель данных в ДРУГОМ файле excel. Соединение должно обновляться автоматически, поскольку оба файла находятся на Sharepoint.

Сантьяго из Перу

Надеюсь, ты поможешь с моим вопросом. У меня есть данные, которые повторяются через годы. Я отметил это стрелкой на картинке. Вот ссылки на файл Excel.

Стоимость печати должна быть указана только за один год, а не за три года. Все остальные данные верны: гонорар тренера, гонорар эксперта, плата за номер и плата за питание и питание.

У меня есть информационная панель, заполненная сводными таблицами, которые заполняются моделью данных. Я хочу включить срезы для фильтрации данных. Если я затем отправлю файл кому-то, у кого нет доступа к исходному источнику данных, будут ли срезы работать для этого человека? Или они получат ошибку, потому что Excel и модель данных больше не могут найти источник данных? (Я знаю, что они не могут обновить модель данных, я просто беспокоюсь о просмотре того, что я уже заполнил, прежде чем отправлять им)

не работает для меня! В модели данных все дублируется между двумя таблицами! Итак, у меня есть 99 единичных строк в таблице 1 и 99 уникальных строк в таблице 2, так что есть отображение 1-1. Таблица первая. Я переместил один столбец из таблицы 1 в таблицу 2 и попытался объединить два, используя модель данных, и все, что он делает, повторяет 99 полей из таблицы 2 под ключом в таблице 1 — vlookups намного проще. Кроме того, у меня возникают всевозможные проблемы с памятью, поэтому он не так хорош, как vlookups для больших наборов данных.

Так что в основном Excel становится больше похожим на Access?

Это было моей мыслью, когда я узнал больше об этом инструменте, особенно после того, как увидел Отношения.

Спасибо, отличная информация

Анализировать в Excel — Модель данных отсутствует в Excel — Сообщество Microsoft Power BI

Кто-нибудь знает, почему это так? В случае, если он напрямую подключен к набору данных в службе Power BI, я предполагаю, что он сможет отображать и редактировать модель данных непосредственно в Excel..

Может ли кто-нибудь пролить свет на то, почему отображается пустой экран без модели данных?

Другими словами, сам набор данных был моделью, вы Вы можете управлять им на своем рабочем столе power bi, а не в Excel, чтобы воссоздать модель.

С уважением,
Инцзе Ли

Спасибо за пояснение, которое немного помогает понять. Поэтому, пожалуйста, поясните следующее:

1) Если модель данных не импортирована, будут ли работать все отношения между данными, которые я настроил в файле рабочего стола, когда я использую его как «Анализировать в Excel «?

2) Если я хочу добавить какую-либо связь или меру, я должен сначала сделать это на рабочем столе Power BI, опубликовать в службе, а затем он должен появиться в моем файле Excel?

С уважением,
Инцзе Ли

Если этот пост поможет, пожалуйста, примите его как решение чтобы помочь другим участникам найти его быстрее.

Привет @ sviswan2,
Анализировать в Excel позволяет взаимодействовать с набором данных из Power BI, но он имеет только соединение с набором данных, он не имеет данных из модели.

Читайте также: