Что такое плоская таблица
data_client
Как создать плоскую сводную таблицу
Добрый день. Сегодня я расскажу Вам, как создавать плоскую сводную таблицу в Excel. Пройдя этот урок, Вы научитесь создавать сводные таблицы, как на картинке ниже.
Известно, что при формировании сводной таблицы по умолчанию, Excel строит ее в древововидном виде. Это неплохо, когда нужно быстро получить обобщенные данные, но когда требуется в дальнейшем продолжить обработку таблицы, такой вид не годится. Нам на помощь придет плоская сводная таблица, которую можно сделать в несколько простых приемов.
Рассмотрим в качестве учебного примера ситуацию с простым отчетом по продажам. Есть несколько записей о выручке, которую получили наши агенты в разных городах в разное время. Нужно обобщить информацию по месяцам и фамилиям для последующего расчета премий.
1. Создаем сводную таблицу
Подробно останавливаться на этом пункте не буду, так как у нас на сайте есть отличная статья на эту тему: «Как создать сводную таблицу в Excel». Если Вы еще не знаете как это сделать, рекомендую прочитать, иначе двигаемся дальше.
2. Изменяем макет сводной таблицы на табличный
Для этого кликните на любую ячейку сводной таблицы, вверху справа должен появиться блок меню «Работа со сводными таблицами«. В нем выберите меню «Конструктор«, далее подменю «Макет отчета» и там «Показать в табличной форме«.
Выполнив эти действия, мы получаем сводную таблицу уже не в древовидном виде, а в форме таблицы. Однако для полноценной работы, нам мешают итоговые строки и отсутствие данных в части ячеек. Сейчас мы это исправим.
3. Удаляем итоговые строки
Для удаления итоговых строк кликните правой кнопкой мыши на любую итоговую ячейку, к примеру «Январь 2017 Итог». В появившемся контекстном меню выберите «Параметры поля» и там в блоке «Итоги» выберите «Нет«.
Итак, итоги удалены. Осталось добавить в пустые строки дублирующие данные и плоская сводная таблица будет готова!
4. Заполняем пропущенные данные
Если Вы обратите внимание на сводную таблицу в самом начале урока, то заметите что дата проставлена не во всех ячейках, сейчас мы это исправим. Для этого снова вызовите контекстное меню, нажав правой кнопкой мыши на любую из дат и снова выберите «Параметры поля. «, там перейдите в раздел «Разметка и печать» и установите галочку напротив пункта «Повторять подписи элементов«.
Аналитика данных: как построить дашборд в Excel
В бизнесе сложно добиться системного роста, если регулярно не отслеживать ключевые показатели, которые влияют на прибыльность компании. Для этого лучше всего подходят дашборды, в которых данные представлены в понятном виде, что существенно облегчает принятие решений.
Пошагово рассмотрим, как построить дашборд по продажам в Excel. Статья будет полезна всем, кто начинает знакомство с этим мощным инструментом аналитики данных.
ОНЛАЙН-ШКОЛА ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ EXCELLENT
Дашборд помогает решать задачи менеджерам по продажам, HR-специалистам, бухгалтерам, маркетологам, руководителям
Дашборд ― динамический отчёт, который состоит из структурированного набора данных и их визуализации на основе диаграмм, графиков и таблиц.
Основные задачи дашборда:
Построение дашбордов ― такой же hard skill, как владение формулами в Excel. По статистике, пользователь Excel среднего уровня может освоить этот навык за 20 часов обучения и практики.
Для специалистов, которые работают с отчётами, навык построения дашбордов стал необходимостью, а не дополнительным преимуществом.
Чаще всего созданием дашборда занимается аналитик — он обрабатывает огромные массивы данных, оформляет их в красивый и понятный дашборд и передаёт заказчику задачи. Это могут быть руководители, менеджеры по продажам, HR-специалисты, бухгалтеры, маркетологи.
Менеджерам по продажам дашборд помогает управлять продажами. HR-специалистам ― отслеживать основные метрики, связанные с трудовыми ресурсами. Для бухгалтера будет полезен дашборд о движении средств, который отражает финансовое состояние организации. Маркетологи анализируют рекламные кампании и оценивают их эффективность. Руководителю дашборд позволит быстро оценивать состояние ключевых показателей и принимать управленческие решения.
Существует большое количество сервисов для бизнес―аналитики, такие как Tableau, Power BI, Qlik, DataLens, Google Data Studio. Самым доступным можно назвать Excel.
Главное и самое интересное в дашборде ― интерактивность.
Настроить интерактивность можно с помощью следующих приёмов:
Создаём классический дашборд для руководителя отдела продаж
Для этого выбираем наиболее популярный способ с помощью сводных таблиц.
Советуем проделать все шаги вместе с нами. Как говорит гуру мотивации Наполеон Хилл, «мастерство приходит только с практикой и не может появиться лишь в ходе чтения инструкций». Файл с данными для тренировки можно скачать здесь.
Собираем данные
Построение любого дашборда начинается со сбора данных. На этом этапе важно привести таблицы в плоский вид, чтобы в дальнейшем на их основе создавать сводные таблицы для дашборда.
Плоская таблица (flat table) ― двумерный массив данных, состоящий из столбцов и строк. Столбцы ― это информационные атрибуты таблицы, строки ― отдельные записи, состоящие из множества атрибутов.
Пример плоской таблицы:
В примере выше атрибуты — это «Наименование», «День», «Год», «Склад», «Продажи (тыс. руб)», «Менеджер», «Заказчик». Они вынесены в заголовок таблицы.
Эта таблица послужит основой для построения нашего дашборда по продажам.
Выбираем макет дашборда и цели
Если известно, для чего и для кого предназначен дашборд, легче понять, какие показатели должны выводиться на экран. Это могут быть любые количественные показатели, важные для организации: прибыль, продажи, численность сотрудников, количество заявок, фонд оплаты труда.
Также необходимо определиться с макетом — структурой — дашборда. Для начала достаточно будет прикинуть её на листе формата А4.
Пример универсальной структуры, которая подойдёт под любые задачи:
Количество информационных блоков может быть разным: это зависит от того, сколько метрик надо отразить на дашборде. Главное — соблюдать выравнивание по сетке.
Порядок и симметрия в расположении информационных блоков помогают восприятию и внушают больше доверия.
Помимо симметрии важно учитывать и логику расположения информационных блоков. Это связано с нашим восприятием: мы привыкли читать слева направо, поэтому наиболее важные метрики необходимо располагать слева направо и сверху и вниз, менее важные ― справа внизу:
Построим несколько сводных таблиц по продажам
— на основе таблицы с данными, приведённой выше в качестве примера плоской таблицы.
Таблицы будут показывать продажи по месяцам, по товарам и по складу.
Что может сводная таблица (часть 1)
Сводная таблица – невероятно сильный инструмент анализа. Конечно, мы не спорим с дисперсионным анализом данных, с дескриптивной статистикой, с регрессивным анализом, с методами Machine Learning и BigData (графы, ближайший сосед и пр.), речь о том, что «сводная таблица» это самый простой и доступный прикладной инструмент, освоить который можно в течении 5-10 минут. При этом, по принципу Парето «80 на 20», знание такого простого инструмента поможет вам решить 80% всех задач, связанных с обработкой данных. Для освоения нам нужно немного совсем простой (специально упрощенной) теории. Дело в том, что Сводную таблицу можно построить только из таблицы определённого типа… (забегая вперед из «Плоской таблицы») Во-вторых, чтобы анализировать данные, нам нужно понимать, что такое данные (хоть вопрос и кажется тривиальным).
Итак мы имеем два основных вопроса.
1. НАШИ ВОПРОСЫ
Запоминаем. ВОПРОС 1: «Что такое «плоская таблица»? ВОПРОС 2: «Какие бывают данные»? ))
2. А теперь ПРИМЕР
Допустим вы производите и продаете какую-то продукцию. И хотите спланировать свою деятельность. Сколько вам произвести или закупить?
Вот ваша таблица со среднемесячными продажами. (Рисунок 1)
По этим данным вы легко можете спланировать свою деятельность. Сколько вам купить-произвести для продажи на следующий месяц. Но вот незадача, вы вспоминаете, что у вас не одна номенклатура товара, а семь. Семь разных видов товара. Соответственно, для планирования вам нужна более сложная таблица, в которой кроме «Клиентов» появляется еще и «Товар». НО вы легко решаете эту проблему, расположив по вертикали (как и было) Контрагентов и по горизонтали Товар. Теперь вы знаете, сколько товара вам нужно купить или произвести для какого клиента. Сумма ИТОГО, конечно совпадает. (Рисунок 2)
И только вы решили, приступить к производству или к закупке этого товара, как вспомнили, что это же среднемесячные продажи, но ваш товар сезонный, и вам нужна таблица продаж по месяцам.
И вот тут-то вы призадумались! Как вам расположить поля? Можно использовать разные листочки, для каждого месяца свой лист (Рисунок 3)
Можно попробовать добавить строк в таблицу (Рисунок 4).
А что если появится еще что-то … это может быть что угодно, давайте придумаем пример, хотя он не важен.
ПРИМЕР: часть ваших клиентов требует доставки, часть забирает товар самостоятельно, и это зависит от месяца к месяцу (кто-то не пользуется машиной зимой, кто-то отдает ее на лето детям) и ваш транспорт так же доступен только часть месяцев. Тогда планировать продажи вы можете только, имея еще и информацию, о том, есть ли у вас на следующий месяц машина, и у кто из клиентов требует доставки. Можем использовать цвет. (Рисунок 5)
Если появится еще что-то, как мы это разместим в таблице? Будем делать строчки под январем, февралем? Или разделим ячейку на несколько цветов? Почему вообще мы имеем ограничения, почему нам сложно, когда у нас появляется еще что-то? И как назвать это «еще что-то»?
Отметим, что у нас появились еще вопросы. Как назвать это «еще что-то», при появлении которого нам приходится перестраивать таблицу? Забегая вперед, это производная от ВОПРОСА 2 («Какие бывают данные»)?
И еще появился еще один вспомогательный ВОПРОС 3: «Почему сложно построить большие таблицы»? Пример не пока не помог нам ответить на ВОПРОС 1, ВОПРОС 2, а только добавил ВОПРОС 3.
3. ТОТ ЖЕ ПРИМЕР, ТОЛЬКО с другой стороны
Вторая таблица (там, где был Контрагент и Товар) будет выглядеть так (Рисунок 7). Теперь наши коробки лежат не на прямой, а на плоскости. По одной линии мы откладываем Контрагент 1, Контрагент 2, а по другой линии откладываем Товар 1, Товар 2…А на пересечении лежит наш коробок с цифрой, с ответом на вопрос, сколько Товара N покупает Контрагент N. Это двухмерный мир. Декартова система координат (кто помнит математику 6-го класса). Математики бы сказали: «Двухмерный массив данных».
Наша третья таблица выглядела бы так (нарисуем в ней циферки, чтобы легче было представлять). По одной прямой мы бы откладывали метки Контрагент 1, 2. по другой Товар 1,2. а по третьей Месяц 1,2…И на пересечении этих трех линий коробков был бы наш искомый коробок, с нужной нам цифрой. Это уже походе на трехмерный мир, и математики бы назвали бы это «трехмерный массив данных».
4. А ТЕПЕРЬ ОТВЕТЫ
Все что мы записывали на бумажки внутри коробков спичек, это были сами данные, то что мы измеряем. Это обычным языком могут называть следующими словами: «данные-сами данные-цифры-измеряемые величины-ресурсы-цифры-показатели».
А то, что мы откладывали как метки по прямым (Контрагент 1,2. Товар 1,2, Месяц 1,2..) — это были аналитические разрезы или характеристики данных, или еще говорят: «аналитики-разрезы-аналитические разрезы-характеристики данных- измерения»… (слово «измерение» скорее всего вам не знакомо, но программисты используют едва ли не чаще всего; почему, мы это узнаем чуть позже).
Кстати, в нашем примере была одна бумажка с в коробке, но это для простоты, на самом деле и данных может быть очень много, В нашем примере, например, % накапливаемой скидки за эту продажу, или за цена (если мы каждому клиенту продаем по своей цене, так называемая — ценовая дискриминация), себестоимость, но это легко представить, как просто 2,3… подписанные бумажки с цифрами в нашей коробочке.
«Почему сложно построить большие таблицы»? ОТВЕТ: потому что мы живем в трехмерном измерении, а аналитических разрезов бывает на-а-а-а-много больше, чем 3. Да даже когда их 3, мы уже вынуждены напрягаться, разные таблицы или расшифровка строк. А как же быть, если аналитик больше, чем три? (ЭТО ВОПРОС 4, но дадим на него ответ сразу.)
ВОПРОС: «А как же быть, если аналитик больше, чем три»? ОТВЕТ: использовать «плоскую таблицу». Плоская таблица дает возможность упорядоченно расположить таблицу с любым количеством Аналитических разрезов.
5. КАК СТРОЯТСЯ ПЛОСКИЕ ТАБЛИЦЫ
Посмотрим, как они строятся?
На том же примере: Сначала у нас была одна линия, по которой мы откладывали Контрагент 1,2.. Потом появилось «две пересекающиеся линии», на пересечении которых наши данные. Потом «три пересекающиеся линии». А что если эти линии не пресекать? Если они будут параллельными? А считать данные мы сможем прочтя строку (см. самую правую картинку на Рисунок 9). Контрагент 1, Товар 1, Март, можем добавить что-то еще, и в конце данные по продаже – 15. Кажется в такой таблице можно поместить бесконечное количество параллельных Аналитик и данных и бесконечное количество данных.
Забегая вперед, для каждого аналитического разреза и для каждого ресурса (для бумажки с цифрой) мы выделим один – «свой» столбец.
Кстати, таблицы, где есть пересекающиеся измерения – называются «кросc-таблицами», от английского cross – пересечение.
Кстати, почему программисты и математики часто используют слово «измерения», потому что это очень похоже на двух-мерный, трех-мерный, одно-мерный мир.
Для закрепления построим из нашей двухмерной кросс-таблицы — «плоскую таблицу». Вспомним ее (Рисунок 2)
Вырезаем «контрагентов» – они у нас в отдельной колонке (столбце ли – я до сих пор путаюсь, как правильно). Во вторую колонку (столбец ли) помещаем Товар, и заполняем Товаром 1. И потом на заполняем третью колонку (столбец) данными по продаже. (Рисунок 10) Возможно, это сложно давайте прямо по действиям…
Итак … По действиям …
Выделяем для Аналитики Товар 1-й столбец (колонку) И заполняем ее всеми нашими возможными контрагентами. (перебираем всех наших конрагентов) (Рисунок 11)
Теперь заполняем вторую колонку (столбец) Товаром, но так как товаров у нас много, то мы пока зафиксируем Товар 1. (Рисунок 12)
Теперь заполним (а можно просто вырезать из нашей двухмерной кросс-таблицы данные и подставить к нашим двум столбцам. (Рисунок 13)
И так и идем не переставая, пока не закончится товар. И вот что у нас получится (таблица сильно уйдет вниз, поэтому мы всю ее не будем представлять). ВОТ ОНА НАША «ПЛОСКАЯ ТАБЛИЦА» Пока двухмерная. (Рисунок 14).
Первое, компьютеру не нужно хранить нулевые записи. Мы отфильтруем нулевые записи, и таблица станет намного меньше… Вот так компьютер и будет хранить эти таблицу (Рисунок 15), вместо не поленитесь, поднимитесь к началу статьи и посмотрите сколько было зарезервировано пространства компьютером, (сколько было пустых коробков спичек, в которых не лежало ни одной бумажки с цифрами)?!
Осталось немного… посмотреть как будет выглядеть плоская трехмерная таблица из нашего примера (Рисунок 13), ну правда только для января, но восприятия это уже не испортит, потому что нам нужно всего лишь перебрать таким же способом Февраль, март и т.д.
Вот мы и поняли, что данные бывают сами данные (или «данные-сами данные-цифры-измеряемые величины-ресурсы-цифры-показатели»)
Бывают «аналитики-разрезы-аналитические разрезы-характеристики данных- измерения-характеристики».
И мы всегда теперь отличим плоскую таблицу от кросс-таблицы.
Кстати, а вы всегда отличите данные от аналитических разрезов? Не торопитесь, данные это не всегда цифры, а аналитические разрезы, это не всегда строки. В вопросе: Сколько в классе школьников, у которых средний бал 3, 4, 5? Здесь, 3,4,5 – это разве данные или скорее это аналитические разрезы? Это аналитический разрез, а не «сами данные», хотя они выражены цифровыми значениями. В другую сторону пример привести сложнее, потому что мы измеряем (сами данные) это чаще все-таки цифры. Но мы можем измерять и, например, «счастлив» «не счастлив», в зависимости от аналитических разрезов «пол», возраст (опять цифры в аналитических разрезах данных), национальности, образования…
Eще один интересный момент, а почему мы говорим о «аналитических разрезах». Об этом можете прочесть в ЧАСТИ 2.
Что может сводная таблица (часть 2)
1. Введение, что же такое «СВОДНАЯ ТАБЛИЦА».
В ЧАСТИ 1 мы познакомились с тем, что такое «Плоская таблица», или более точное определение «плоская многомерная таблица». Именно к «плоской многомерной таблице» мы можем применить инструмент «сводная таблица» в Excel.
Что же может «сводная таблица»? Это навык, где практика в 100 раз важнее теории, поэтому к статье приложен файл в Excel, в котором можно будет попробовать все, что здесь описано.
Для начала нам нужна «плоская таблица». (см. Рисунок 1)
Эта таблица продаж. Она показывает:
Количество товара, номенклатуру и производителя товара, который был продан конкретным клиентам, с учетом периода продаж, а также с информацией, от какого филиала была осуществлена продажа, каким менеджером, в каком регионе находился клиент и к какой сфере деятельности относился.
Посмотрите на таблицу… Представьте, что в ней 100 тысяч записей (строк). И вам нужно найти какие-то конкретные продажи. Если тратить на каждую строку в течении 5 секунд, то понадобится 17 рабочих дней, чтобы просмотреть все строки. Конечно, так никто не делает, и все пользуются… правильно, «фильтром» в Excel.
Выделяем область, начиная с названия колонок, нажимаем Данные/Фильтр. (Рисунок 2).
После этого сверху таблицы появляются значки «треугольник вниз». Если нажать на них, то система предложить отметить те значения, которые мы хотим отобрать в таблице. См. (Рисунок 3),
Допустим, нам нужно хочется увидеть продажи только Москвы. Нажимаем на «треугольник вниз» в колонке ФИЛИАЛ убираем все галочки (снимаем «галочку» «(Выделить все)») и ставим галочку только Москва. Нажимаем и смотрим, что получилось.
Смотрим и видим, что, Excel отобрал только те записи, где есть филиал Москва. (Рисунок 4). На эту таблицу мы можем продолжать накладывать фильтры еще и еще.
Например, отберем дополнительно Регион продаж: Москва, Якутия, Юг России, и Производителей, все, кроме Испании. Оба раза нажимаем OK. (см. Рисунок 5)
Смотрим, все что получилось (Рисунок 6). Произнесем словами: «мы выбрали (отобрали) только те записи (те продажи), которые произвел филиал Москва, при этом только продажи в регионах Москва, Якутия, Юг России и исключили производителя товара из Испании. Ну, или другими словами: «Мы отобрали продажи филиала Москва в регионы Москва, Якутия, Юг России, товара всех производителей коме кроме Испании». Теперь, можем посчитать, сумму этого товара (100+20+450=570). И мы впрямую подошли к тому, что делает сводная таблица.
2. Четыре вещи, которые делают СВОДНЫЕ ТАБЛИЦЫ
Первое и самое основное свойство, «сводная таблица» может отбирать и складывать однотипные записи (то, что мы сделали вручную) посчитав (100+20+450=570). (Рисунок 6).
Это можно представить себе в виде сужающейся трубы. Диаметр всей трубы – это вся таблица. С каждым следующим отбором мы уменьшаем ее диаметр: филиал только Москва, регионы только Дальний Восток, Москва, Якутия, производители – все, кроме Испании, и в конце мы считаем значения: сумму, произведение, среднее, максимум и минимум, и прочее. (см. Рисунок 7). Но сила «сводной таблицы» не в том, что она может сосчитать какие-то отдельные комбинации полей, а в том, что … она показывает всю картину в целом… Она считает много вариантов таких «труб-запросов» к данным.
Итак, смотрим картину в целом… (Рисунок 8). Посмотрите, насколько наглядной для восприятия получилась таблица! Кто, кому, сколько, в каком периоде отгрузил продукции. Поля, и их расположение вы выбираете сами, вы можете поиграться данными и получить наиболее информативный вид, и при этом перед вами (так бывает в большинстве случаев) вы увидите какую-то удивительную закономерность, либо какое-то несоответствие … Так бывает в 95% случаев (из моей практики).
Если прямо здесь вы начнете тренироваться, то 1. Выделяйте «Плоскую таблицу» 2. Нажимайте Вставка/Сводная таблица/ОК.
Тривиально, что разные задачи потребуют разных наборов и расположений полей. Давайте посмотрим некоторые варианты Сводных таблиц. (Рисунок 9). Посмотрите в каждую таблицу и попробуйте понять, что она говорит?
Как это настраивается? Давайте посмотрим, как это настраивается, а потом разберем еще «три вещи» которые может делать сводная таблица.
3. Как настроить «Сводную таблицу»?
Если прямо здесь вы начнете тренироваться, то 1. Выделяйте «Плоскую таблицу» 2. Нажимайте Вставка/Сводная таблица/ОК.
Что есть у таблицы? Правильно! У таблицы есть КОЛОНКИ (1), СТРОКИ (2) и ЗНАЧЕНИЯ (3. У нее есть только КОЛОНКИ(1), СТРОКИ(2) и ЗНАЧЕНИЯ (3). (Рисунок 10). Просто перетягиваем поля (все, что мы называем «аналитическими разрезами, аналитиками, характеристиками, измерениями») в СТРОКИ и КОЛОНКИ. И наши «данные» (все, что мы называем «данные-сами данные-цифры-измеряемые величины-ресурсы-цифры-показатели») в ЗНАЧЕНИЯ.
Еще раз: … Хватаем поля сверху …= > … и тянем в СТРОКИ, КОЛОНКИ, ЗНАЧЕНИЯ.
Кстати, можно отметить, что Сводная таблица относится к кросс-таблицам, так как мы пересекаем в строках и в колонках различные «аналитические разрезы» (cross –пересечение), а на пересечении выводим значения данных. Помните в ЧАСТИ 1 – мы говорили о том, что кросс-таблицы человек воспринимает очень хорошо.
Вы можете помещать в КОЛОНКИ и СТРОКИ любое количество аналитических разрезов. Посмотрите на самую первую «Сводную таблицу» (Рисунок 8) и настройку к ней (Рисунок 10). В ней в СТРОКИ мы поместили: ФИЛИАЛ(1), Контрагент(2), менеджер(3), Регион продаж(4), Сфера деятельности(5), Товар(6) – шесть аналитических разрезов. А в КОЛОНКИ мы поместили ПЕРИОД. И практически вся информация на ладони.
Как получить наиболее информативную таблицу? Здесь важна и последовательность полей, и их комбинация, и распределение между СТРОКАМИ и КОЛОНКАМИ. Какие-то таблицы получатся очень информативными, какие-то нет, и точной методики, как получить самую информативную для вашей задачи таблицу, мы не знаем, хотя и есть некоторые хитрости, которые мы сейчас опишем.
4. Хитрости при настройки сводной таблицы
Когда у вас есть какая-то задача, и вы ее можете произнести в слух, то вы услышите, как сами произнесете какие-то аналитические разрезы. Например, вы говорите: «В какие регионы страны продают наши филиалы? Нет ли ошибок, когда товар везется сначала из Моссквы на филиал в Ижевск, а потом из Ижевска клиенту обратно в Москву?». Произнесите еще раз: «В какие РЕГИОНЫ страны продают наши ФИЛИАЛЫ»? Какие аналитические разрезы участвуют в предложении? Регионы(1), ФИЛИАЛЫ(2). Поместите ФИЛИАЛЫ в СТРОКИ. Смотрим, что получилось (Рисунок 11).
В КОЛОНКИ мы поместили Регионы продаж, в СТРОКИ поместили Филиалы, а в ЗНАЧЕНИЯ – Кол-во. Все используемые поля, вы можете увидеть в верхней части, там, где написано «Выберете поля для добавления в отчет». Все поля, которые мы используем в таблице – всегда выделены «галочкой».
А дальше, если нужно, то начинаем усложнять эту таблицу. СОВЕТЫ:
Таблица после этого будет выглядеть так (Рисунок 15). Товар в 1-ой колонке, ФИЛИАЛ – во 2-ой.
СОВЕТ: ПРИМЕНЯЙТЕ «ПОКАЗАТЬ В ТАБЛИЧНОЙ ФОРМЕ».
Если у вас много «аналитик» в строках, то лучше убрать подсчет ИТОГОВ. Смотрите на (Рисунок 15). Товар 1 Итог, Товар 2 Итог.. Например, добавим еще аналитику Менеджер. (Рисунок 16)
Если убрать промежуточные итоги Товар Итог, Филиал Итог, то таблица будет выглядеть так (Рисунок 17).
Убрать промежуточные итоги можно, если нажать правой клавишей мыши на поле в СТРОКАХ.
А теперь вернемся к вопросу, что же умеет «сводная таблица».
5. Четыре вещи, которые делают СВОДНЫЕ ТАБЛИЦЫ
Вещь первая: считают все «трубы».
Вещь вторая: могут вывести уникальные поля, то есть ответить на вопрос: сколько и кто наши менеджеры, например. (Рисунок 19) Или, а какая вообще номенклатура Товара участвовала в продажах?
Вещь третья: cоотношения. Сводная таблица – не лучший для этого инструмент, но все-таки большой помощник… Например, как сочетается Филиал и Менеджер? (Рисунок 20) Менеджер работает в одном филиале, но в одном филиале может быть много менеджеров. Это легко можно увидеть из «сводной таблицы».
Настройка «Сначала менеджер – потом Филиал», говорит нам, в каком филиале работает менеджер.
А настройка «Сначала филиал – а потом менеджер», говорит нам, какие менеджеры работают в каком филиале.
Видите пустое пространство под «Москва»? Это Excel подсказывает, что Москве соответствуют несколько строк «менеджер», то есть в переводе на человеческий, в Москве работает несколько менеджеров. Это часто очень важно, понимать, тип связи: Их бывает 3. Один к одному (1:1), как муж-жена, у жены всегда один муж, у мужа одна жена. Один ко многим (1:N) у ребенка всегда один папа, а у папы может быть много детей., и многие к многим (N: N), это как друзья, я дружу с многими людьми, и каждый из них тоже не со мной одним. Запомните, вам когда-то это пригодится. А «сводная таблица» в Excel это показывает пропусками под строками в «сводной таблице». Один ко многим мы уже посмотрели. (Рисунок 20)
Многие ко многим (N: N), например, товар-производитель. (Рисунок 21). Каждая страна производит несколько видов Товара, и есть товары не производятся одной страной. (Хотя мы и видим, что товар 2,3,4,5 – производятся одной страной, но нам важен прецедент, чтобы сказать, что ТОВАР:ПРОИЗВОДИТЕЛЬ (N: N).
Связи один к одному (1:1) в нашей таблице нет. Но вы легко сможете представить, как будет выглядеть такая таблица. Если вы поменяли поля местами, пустых полей в ней не будет. То есть в «обе стороны» одному значению поля будет соответствовать только одно значение другого поля.
Вещь четвертая: Количество строк в таблице, сколько раз в таблице встретился Иванов И., например. Сколько раз встретился менеджер в каждой нашей таблице? (Рисунок 22). Иванов И. 3 раза, а Петров Н., Сидоров А. и Сидоров Е. по одному. В нашем примере это говорит, что Петров Н., Сидоров А. и Сидоров Е. осуществили всего одну продажу за этот период. Но кстати, не говорит, что Иванов И. сделал три продажи, так как он мог просто одному клиенту продать три вида Товара. (в нашей таблице – это было бы три записи). Кстати, можете проверить (кто хочет с линейкой и карандашом, кто хочет «Фильтром», в Excel, а кто хочет и с помощью «Сводной таблицы».