Диаграмма Парето

Диаграмма Парето названа в честь итальянского экономиста и философа Фильфреда Парето. Он впервые опубликовал свой принцип 1896 году. Парето выявил, что в года его жизни 80% земли в Италии принадлежали 20% населения. Позднее, данный принцип стал популярнее и получил широкую огласку благодаря американскому консультанту в области управления качеством Йозефу Мозесу Юрану. Принцип стал интерпретироваться, как правило “80–20”, что подразумевало под собой – 80% последствий формируются 20% причинами.

Принцип Парето позволял компаниям концентрироваться и определять наиболее значимые причины образования несоответствующей продукции. Следовательно тем самым повышать качество выпускаемой продукции. Стоит отметить, что принцип Парето получил широкое применение не только в области улучшения качества. Он также стал применяться в других областях деятельности человека. Например, ABC анализ основан именно на правиле Парето. В свою очередь, АВС анализ позволяет управлять компаниям не только своими ресурсами, но и делать заключения по маркетинговой деятельности.

Диаграмма Парето: применение

Диаграмма Парето применяется для расслоения данных из больших групп в малые. Представляя специальную форму гистограммы, она поможет вам обнаружить наиболее распространенные проблемы и их причины, та также частоту этих проблем. Однако, данная диаграмма будет работать только для дискретных данных, то есть для постоянно меняющихся данных (таких, как температура) — инструмент работать не будет. Диаграмму Парето применяют в следующих случаях:

  1. Для сортировки проблем по местам их возникновения, а также для анализа в каких местах сосредоточено наибольшее количество проблем (или дефектов);
  2. Для сравнения дефектов по типу и частоте возникновения;
  3. Для сравнения частоты возникновения проблем по дням, неделям или другим периодам (для анализа в какой период времени проблемы возникают наиболее часто);
  4. Для сравнения и анализа жалоб клиентов (какие жалобы возникают наиболее чаще).

Карта в Power View

В прошлом материале мы работали с данными о целевой аудитории. Предположим, мы хотим понять, в каких регионах люди готовы платить за наши продукты больше, а в каких — меньше. Кроме того, мы хотим привязать эти результаты к опыту работы нашей ЦА. Как сделать подходящую карту в Power View?

Для начала создадим новый лист Power View, как мы делали это в первой задаче (смотреть >>). После этого перетащим в раздел «Поля» столбец, который отвечает за географическое положение участников. В нашем случае — город проживания. Наконец, в панели инструментов выберем Map (Карта).

Теперь будем работать с разделом «Поля». В поле Location (Локация) необходимо переместить столбец с городами. В поле Size (Размер) — информацию о цене, которую готовы заплатить покупатели, изменив суммирование столбца на среднее. Для получения данных в разрезе различного опыта работы, перетащим соответствующий столбец в поле Vertical Multiples (Вертикальные Множества).

В итоге получаем интерактивные карты с данными, каждая из которых показывает по городам, как опыт работы соотносится с желанием нашей ЦА платить за продукт. Размер пузыря отвечает средней цене, которую готовы заплатить покупатели. Этот отчет также интерактивный и его можно комбинировать с другими.

FFF618C5-9641-486D-B794-D9038117D6A3.jpeg

5 способов расчета значений линейного тренда в MS Excel

Это первая статья из серии «Как самостоятельно рассчитать прогноз продаж с учетом роста и сезонности», из которой вы узнаете о 5 способах расчета значений линейного тренда в Excel.

Для того, чтобы легче было научиться прогнозировать продажи с учетом роста и сезонности, я разбил 1 большую статью о расчете прогноза на 3 части:

    1. Расчет значений тренда (рассмотрим на примере Линейного тренда в этой статье);
    2. Расчет сезонности;
    3. Расчет прогноза;

    После изучения данного материала вы сможете выбрать оптимальный способ расчета значений линейного тренда, который будет удобен для решения вашей задачи, а в последствии, и для расчета прогноза наиболее удобным для вас способом.

    Линейный тренд хорошо применять для временного ряда, данные которого увеличиваются или убывают с постоянной скоростью.

    Рассмотрим линейный тренд на примере расчета прогноза продаж в Excel по месяцам.

    Временной ряд продажи по месяцам (см. вложенный файл).

    В этом временном ряду у нас есть 2 переменных:

    1. Время — месяцы;
    2. Объём продаж;

    Уравнение линейного тренда y(x)=a+bx, где

    y — это объёмы продаж

    x — номер периода (порядковый номер месяца)

    a – точка пересечения с осью y на графике (минимальный уровень);

    b – это значение, на которое увеличивается следующее значение временного ряда;

    1-й способ расчета значений линейного тренда в Excel с помощью графика

    Расчет прогноза - линейный тренд

    Выделяем анализируемый объём продаж и строим график, где по оси Х — наш временной ряд (1, 2, 3… — январь, февраль, март …), по оси У — объёмы продаж. Добавляем линию тренда и уравнение тренда на график. Получаем уравнение тренда y=135134x+4594044

    Для прогнозирования нам необходимо рассчитать значения линейного тренда, как для анализируемых значений, так и для будущих периодов.

    При расчете значений линейного тренде нам будут известны:

    1. Время — значение по оси Х;
    2. Значение «a» и «b» уравнения линейного тренда y(x)=a+bx;

    Рассчитываем значения тренда для каждого периода времени от 1 до 25, а также для будущих периодов с 26 месяца до 36.

    Например, для 26 месяца значение тренда рассчитывается по следующей схеме: в уравнение подставляем x=26 и получаем y=135134*26+4594044=8107551

    27-го y=135134*27+4594044=8242686

    2-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ЛИНЕЙН

    1. Рассчитаем коэффициенты линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

    =ЛИНЕЙН(известные значения y, известные значения x, константа, статистика)

    Для расчета коэффициентов в формулу вводим

    известные значения y (объёмы продаж за периоды),

    известные значения x (номера периодов),

    вместо константы ставим 1,

    вместо статистики 0,

    Получаем 135135 — значение (b) линейного тренда y=a+bx;

    Для того чтобы Excel рассчитал сразу 2 коэффициента (a) и (b) линейного тренда y=a+bx, необходимо

      1. установить курсор в ячейку с формулой и выделить соседнюю справа, как на рисунке;линейный тренд
      2. нажимаем клавишу F2, а затем одновременно — клавиши CTRL + SHIFT + ВВОД.

      Получаем 135135, 4594044 — значение (b) и (a) линейного тренда y=a+bx;

      2. Рассчитаем значения линейного тренда с помощью полученных коэффициентов . Подставляем в уравнение y=135134*x+4594044 номера периодов — x, для которых хотим рассчитать значения линейного тренда.

      2-й способ точнее, чем первый, т.к. коэффициенты тренда мы получаем без округления, а также быстрее.

      3-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ТЕНДЕНЦИЯ

      Рассчитаем значения линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

      =ТЕНДЕНЦИЯ(известные значения y; известные значения x; новые значения x; конста)

      Подставляем в формулу

      1. известные значения y — это объёмы продаж за анализируемый период (фиксируем диапазон в формуле, выделяем ссылку и нажимаем F4);
      2. известные значения x — это номера периодов x для известных значений объёмов продаж y;
      3. новые значения x — это номера периодов, для которых мы хотим рассчитать значения линейного тренда;
      4. константа — ставим 1, необходимо для того, чтобы значения тренда рассчитывались с учетом коэффицента (a) для линейного тренда y=a+bx;

      Для того чтобы рассчитать значения тренда для всего временного диапазона, в «новые значения x» вводим диапазон значений X, выделяем диапазон ячеек равный диапазону со значениями X с формулой в первой ячейке и нажимаем клавишу F2, а затем — клавиши CTRL + SHIFT + ВВОД.

      4-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ПРЕДСКАЗ

      Рассчитаем значения линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

      =ПРЕДСКАЗ(x; известные значения y; известные значения x)

      Вместо X поставляем номер периода, для которого рассчитываем значение тренда.

      Вместо «известные значения y» — объёмы продаж за анализируемый период (фиксируем диапазон в формуле, выделяем ссылку и нажимаем F4);

      «известные значения x» — это номера периодов для каждого выделенного объёма продаж.

      3-й и 4-й способ расчета значений линейного тренда быстрее, чем 1 и 2-й, однако с его помощью невозможно управлять коэффициентами тренда, как описано в статье «О линейном тренде».

      5-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — Forecast4AC PRO

      2. Заходим в меню программы и нажимаем «Start_Forecast». Значения линейного тренда рассчитаны.

      Для расчета прогноза осталось применить к значениям трендов будущих периодов коэффициенты сезонности, и прогноз продаж с учетом роста и сезонности готов.

      В следующих статье «Как самостоятельно сделать прогноз продаж с учетом роста и сезонности» мы:

      1. рассчитаем коэффициенты сезонности,очищенные от роста и выровненные;
      2. сделаем прогноз;

      О том, что еще важно знать о линейном тренде, вы можете узнать в статье «Что важно знать о линейном тренде».

      Точных вам прогнозов!

      Присоединяйтесь к нам!

      Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа:

      Novo Forecast - прогноз в Excel - точно, легко и быстро!

      • Novo Forecast Lite — автоматический расчет прогноза в Excel .
      • 4analytics — ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
      • Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition — BI-системы для анализа и визуализации данных.

      Тестируйте возможности платных решений:

      • Novo Forecast PRO — прогнозирование в Excel для больших массивов данных.

      Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.

      Подробное описание четырех квадрантов матрицы

      В результате построения матрицы БКГ все товарные группы или отдельные продукты компании разбиваются на 4 квадранта. Стратегия развития товарной группы зависит от того, в каком квадранте находится товар. Каждый квадрант имеет отдельные рекомендации.

      bcg-matrix2

      Рис.3 Описание четырех квадрантов матрицы БКГ

      Первый квадрант: «вопросительные знаки» или «трудные дети»

      В первом квадранте матрицы БКГ находятся такие направления бизнеса компании, которые представлены в быстрорастущих отраслях или сегментах, но имеют низкую долю рынка или, другими словами, занимают слабое положение на рынке. Такие виды деятельности требуют высокого уровня инвестиций для того, чтобы расти в соответствии с рынком и укреплять положение товара на рынке.

      При попадании направления бизнеса в данный квадрант матрицы БКГ предприятие должно решить, есть ли сейчас достаточные ресурсы для развития товара на данном рынке (в таком случае: инвестиции направляются в развитие знания и ключевых преимуществ товара, в интенсивный прирост доли рынка). Если компания не обладает достаточными ресурсами для развития товара в данных рынках — товары не развиваются.

      Второй квадрант: «звезды»

      Во втором квадранте матрицы БКГ находятся направления бизнеса компании, которые являются лидерами в своей быстро растущей отрасли. Компания должна поддерживать и укреплять данный вид бизнеса, а значит не снижать, а, возможно, и увеличивать инвестиции.

      На данные направления бизнеса должны быть выделены одни из лучших ресурсов компании( персонал, научные разработки, денежные средства) Данный вид бизнеса является будущим стабильным поставщиком денежных средств для компании.

      Третий квадрант: «дойные коровы»

      Представляет собой направления бизнеса с высокой относительной долей рынка на медленно растущих или даже стагнирующих рынках. Товары и услуги компании, представленные в данном квадранте матрицы БКГ являются основными генераторами прибылей и денежных средств.

      Данные товары не требуют высоких инвестиций, только на поддержание текущего уровня продаж. Компания может использовать денежный поток от реализации таких товаров и услуг для развития своих более перспективных направлений бизнеса — «звезд» или » вопросительных знаков».

      Четвертый квадрант: «собаки»

      В данном квадранте матрицы БКГ сосредоточены направления бизнеса с низкой относительной долей рынка в медленно растущих или стагнирующих рынках. Данные направления бизнеса обычно приносят мало прибыли и являются неперспективными для компании. Стратегия работы с данными товарами: сокращение всех инвестиций, возможное закрытие бизнеса или его продажа.

      Равновесие в классической модели Бертрана [ | ]

      • MC = предельные издержки
      • p1 = цена фирмы 1
      • p2 = цена фирмы 2
      • p M = монопольная цена

      Оптимальная цена фирмы 1 зависит от её ожиданий относительно цены, назначаемой фирмой 2. Назначение своей цены немного ниже цены конкурента позволяет получить весь спрос потребителей D и максимизирует прибыль. Если фирма 1 ожидает, что фирма 2 будет устанавливать цену, не превышающую предельных издержек MC, то её наилучшим ответом является установление цены, равной предельным издержкам.

      На диаграмме 1 показана функция наилучших ответов фирмы 1 p1’’(p2). Она показывает, что при p2 < MC фирма 1 устанавливает p1=MC. При p2 в интервале между MC и монопольной ценой p M фирма 1 назначает цену немного меньше p2. Наконец, если p2 выше p M , фирма 1 назначает монопольную цену p1=p M .

      Economics bertrand diag1.png

      Так как функции издержек обеих фирм одинаковы, наилучший ответ фирмы 2 p2’’(p1) будет симметричным относительно диагонали I координатного угла. Функции наилучших ответов обеих фирм приведены на диаграмме 2.

      Economics bertrand diag2.png

      Результатом выбора стратегий фирмами является равновесие Нэша, представляющее собой пару цен (p1, p2) от которых невыгодно отклоняться ни одной фирме. Оно может быть найдено как точка пересечения кривых наилучших ответов (точка N на диаграмме). Видно, что в этой точке p1 = p2 = MC, т.е. обе фирмы устанавливают свои цены равными предельным издержкам.

      7.6 Диаграмма с областями 100%-диаграмма с областями

      7.6.1 Диаграмма с областями

      image

      Диаграмма с областями в think-cell

      Диаграмма с областями можно представить графиком с накоплением, в котором точки данных представляют сумму значений категорий, а не отдельные значения. Внешний вид диаграмм с областями настраивается с помощью элемента управления цветовой схемой. Метки для точек данных по умолчанию не отображаются, но их можно включить с помощью кнопки

      Добавить метку точки в контекстном меню диаграммы с областями. Кнопку

      Добавить итоги в контекстном меню диаграммы с областями можно использовать для отображения меток с итоговыми значениями. Вы можете включить линейную интерполяцию, нажав кнопку

      Интерполировать (см. раздел Интерполяция).

      Если выбран параметр Использовать функцию «Заполнять сверху» Excel (см. раздел Цветовая схема), цвет заливки Excel для ячейки метки ряда определяет цвет заливки области этого ряда.

      7.6.2 100%-диаграмма с областями

      image

      100%-диаграмма с областями в think-cell

      100%-диаграмма с областями — это вариант диаграммы с областями, в которой сумма всех значений в категории обычно представляет 100 %. Если сумма значений в категории отличается от 100 %, то диаграмма будет отображаться соответствующим образом. Дополнительные сведения об указании значении данных см. в разделе Абсолютные и относительные значения. В метках 100%-диаграммы с областями могут отображаться абсолютные значения, проценты или и то, и другое (Содержимое меток). Вы можете включить линейную интерполяцию, нажав кнопку

      Интерполировать (см. раздел Интерполяция).

      Скриншоты

      скачать график проекта ганта в excel

      диаграмма ганта пример

      как построить график ганта в excel

      пример диаграммы ганта в excel скачать

      диаграмма ганта в excel шаблон скачать

      диаграмма ганта шаблон скачать

      диаграмма ганта шаблон

      как построить диаграмму ганта в экселе

      диаграмма ганта скачать

      как построить диаграмму ганта в экселе

      Диаграмма ганта в excel - Скачать бесплатно шаблон пример эксель

      Базовые понятия

      Думаю, еще со школы все знакомы с линейной функцией, она как раз и лежит в основе тренда:

      Y — это объем продаж, та переменная, которую мы будем объяснять временем и от которого она зависит, то есть Y(t);

      t — номер периода (порядковый номер месяца), который объясняет план продаж Y;

      a0 — это нулевой коэффициент регрессии, который показывает значение Y(t), при отсутствии влияния объясняющего фактора (t=0);

      a1 — коэффициент регрессии, который показывает, на сколько исследуемый показатель продаж Y зависит от влияющего фактора t;

      E — случайные возмущения, которые отражают влияния других неучтенных в модели факторов, кроме времени t.

      Условное форматирование в диаграммах Excel

      Изучая статистику по коронавирусу (актуальному на момент написания статьи), я зашел на информационную страницу Яндекса с данными по заболеваниям и выздоровлениям и обнаружил там довольно интересную диаграмму:

      Условное форматирование: диаграмма Yandex

      Заинтересовало меня то, что цвет столбца изменяется в зависимости от соответствующего значения. И чем больше это значение, тем сильнее «краснеет» цвет столбца диаграммы. То есть, грубо говоря, это — условное форматирование столбцов диаграммы, где условие — принадлежность числового значения самого столбца к некоторому диапазону.

      Мне захотелось реализовать что-то подобное в Excel, но я с удивлением обнаружил, что стандартные инструменты для реализации условного форматирования диаграммы в нем отсутствуют. Да, можно вручную закрасить нужный нам столбец в определенный цвет, но если у нас много условий закрашивания или много столбцов в диаграмме — это будет довольно проблематично. Именно поэтому, я решил немного углубиться в эту тему и найти возможные способы, с помощью которых можно реализовать хоть какое-то «Условное форматирование» в диаграммах Excel.

      Условное форматирование с помощью дополнительных столбцов.

      Один из вариантов создания такого условного форматирования — расширение основной таблицы. Мы добавляем несколько новых столбцов, в каждый из которых будут отбираться наши основные значения, в зависимости от выполнения того или иного условия. Далее, строим новую диаграмму, где источником данных будут являться все наши второстепенные столбцы. В настройках таблицы включаем стопроцентное перекрытие рядов и для каждого из ряда выбираем свой цвет.

      На словах, возможно, звучит немного запутанно, но сейчас все покажу на примере.

      Условное форматирование: расширение источника данных

      Зеленым выделена наша основная таблица с данными. Справа от нее — 4 столбца, по которым распределяются исходные значения, в зависимости от попадания в определенный диапазон:

      • Значения менее 3000. Формула в ячейке C2: =ЕСЛИ( B2 <3000; B2 ;НД () )
      • Значения более 3000, но менее 5000. Формула в ячейке D2: =ЕСЛИ(И( B2 >=3000; B2 <5000);B2;НД () )
      • Значения более 5000, но менее 7000. Формула в ячейке E2: =ЕСЛИ(И( B2 >=5000; B2 <7000);B2;НД())
      • Значения более 7000. Формула в ячейке F2: =ЕСЛИ( B2 >=7000; B2 ;НД () )

      Если значение не попадает в какой-либо диапазон, то в соответствующем столбце выводится ошибка #Н/Д. Это нужно для того, чтобы «неправильные» значения не отображались на диаграмме. Если вам мешаются ячейки с #Н/Д, то могу предложить несколько вариантов:

      1. Включить классическое условное форматирование для ячеек, которое будет изменять цвет шрифта ячеек с ошибками на белый. Таблица будет выглядеть опрятнее.
      2. После построения диаграммы, скрыть столбцы с дополнительной частью таблицы. Изначально, диаграмма не будет отображать скрытые данные, но это решается установкой галочки «Показывать данные в скрытых строках и столбцах» в настройках (при выборе источника данных для диаграммы).

      После этого, вставляем новую диаграмму и источником выбираем всю нашу большую таблицу, исключая начальный столбец со значениями (чтобы не было задвоения данных на диаграмме). После этого, как я уже говорил, устанавливаем «Перекрытие столбцов» на 100% и получаем уже готовую таблицу, в которой уже реализовано условное форматирование.

      Условное форматирование диаграммы с помощью дополнительной таблицы

      Далее, если Вам необходимо, изменяете ширину столбцов и цвет каждой группы данных (цвет каждого столбца изменять не нужно). Такое условное форматирование динамично: не нужно каждый раз перестраивать дополнительную таблицу, достаточно просто заменить значения в исходной и столбцы все перестроятся и перекрасятся.

      Условное форматирование диаграммы с помощью VBA.

      Второй вариант — использование макросов VBA. Нравится этот способ мне гораздо больше: не нужно строить лишние таблицы, выбирать новые источники данных в настройках и настраивать «корректный» вывод ошибок с «#Н/Д». Достаточно один раз подготовить код и использовать его по необходимости.

      Есть несколько алгоритмов для закрашивания столбцов диаграммы с помощью макросов на VBA , но ниже я приведу пример того, который я считаю наиболее оптимальным и удобным. В нем мы напрямую обращаемся к столбцам диаграммы и соответствующим значениям, не затрагивая сам источник данных (то есть нам не важно, где расположена сама таблица со значениями):

      Все просто. Данный макрос подсвечивает диаграмму тремя цветами (по типу «Светофор»: красный, желтый и зеленый), в зависимости от принадлежности значения столбца диаграммы к определенному диапазону. Диапазонов, соответственно, тоже три и задаются они с помощью двух переменных: FirstValue и SecondValue (все значения меньше FirstValue, между FirstValue и SecondValue и больше SecondValue). Значения этих переменных задаются в макросе, точно так же, как и цвета.

      При запуске данного макроса мы получим следующий результат:

      Условное форматирование: результат выполнения макроса VBA

      Все столбцы со значением менее 700000 были залиты красным цветом, со значением более 900000 — зеленым, а в диапазоне от 700000 до 900000 — желтым.

      Если очень хочется, условное форматирование диаграммы через макрос можно усовершенствовать:

      • Добавить еще несколько условий
      • Добавить под новые условия новые цвета
      • Создать форму VBA, на которой можно будет самостоятельно выбирать цвета через палитру и задавать диапазоны условий, не изменяя код

      Также, на лист с диаграммой можно добавить обработку события (автоматическое выполнение кода при определенном действии пользователя), которое будет автоматически запускать закрашивание диаграммы, при изменений значений в источнике данных. В таком случае, условное форматирование становится динамичным и отпадает необходимость каждый раз запускать макрос, достаточно просто изменить значение в исходной таблице. В примере, который можно скачать в конце статьи, оно реализовано следующим образом:

      Сначала идет проверка на принадлежность изменяемой ячейки к нужному нам диапазону, затем выделяется диаграмма, а после — диаграмма закрашивается заново. В данном коде выделяется именно первая диаграмма листа, поэтому если диаграмм на листе несколько — в код нужно подставить порядковый номер искомой диаграммы.

      Надстройка SHTEM для Excel.

      Условное форматирование для диаграммы реализовано пока что только в тестовой версии надстройки SHTEM для Excel: с формой для ввода ограничений и несколькими заданными наборами цветов (в том числе и с градиентом). Сейчас функция тестируется на работоспособность в различных условиях и спустя некоторое время будет добавлена в основную версию надстройки.

      Предварительный вариант инструмента условного форматирования диаграмм в тестовой версии надстройки выглядит следующим образом:

      Условное форматирование в надстройке для Excel

      Диапазоны для градиента могут заполняться автоматически (числовой ряд будет делиться на 5 равных отрезков). Возможно, чуть изменю цвета и добавлю еще несколько вариантов градиента, а также добавлю возможность выбирать пользовательские цвета из палитры.

      Напомню, что скачать надстройку может абсолютно любой желающий: изначально дается тестовый период на 30 дней, а затем, если необходимо, я могу выдать вам код для активации неограниченного доступа.

      Условное форматирование: заключение.

      Если Вы часто формируете диаграммы, где столбцы должны быть залиты разными цветами, в зависимости от их значения — перечисленные способы безусловно вам подойдут. «Гибкими» их, конечно, не назовешь, но в любом случае, это лучше, чем ручная заливка каждого из столбцов. Если Вам известны какие-нибудь другие способы условного форматирования диаграммы или просто хотите дополнить мою статью — пишите об этом в комментариях, обязательно все прочитаю. А скачать файл с реализацией перечисленных здесь способов заливки диаграммы, можно нажав на кнопочку ниже:

      Что такое диаграмма Ганта

      Диаграмма Ганта — это инструмент для визуализации рабочего процесса. Он помогает планировать проекты, управлять ими, а также структурирует рабочие процессы.

      График назван в честь Генри Ганта — американского инженера, благодаря которому этот метод планирования стал известен на весь мир.

      Перед вами классический пример диаграммы Ганта , которая представлена в виде столбчатого графика и выглядит так:

      Пример диаграммы Ганта

      По вертикали вы можете увидеть задачи в хронологической последовательности. Все они должны быть выполнены для успешного завершения проекта.

      По горизонтали расположена временная шкала или таймлайн. Он помогает понять, сколько времени запланировано на каждую из задач, а также на весь проект в целом.

      Между осями диаграммы находятся горизонтальные полосы, которые изображают задачи. Длина полос зависит от времени, необходимого на выполнение каждой из задач.

      Рассмотрим на примере таблицы:

      Город Страна Артикул Товар Категория Наличие на складе
      Самара Россия 2333 Икра лососевая Пища Есть
      Харьков Украина 443 Мышь оптоволоконная Комплектующие Нет
      Ереван Армения 255 Кран вентильный Комплектующие В пути
      Ижевск Россия 455 Ведро эмалерованное Тара Есть
      Кострома Россия 23345 Сливки (флакон) Пища Нет
      Коломна Россия 444 ПО Free Excel (1 шт) Комплектующие В пути
      Алма -Аты Казахстан 3345 Коробка картонная Тара Есть
      Таганрог Россия 556 Пакет 3*4 (100шт.) Тара Нет
      Самара Россия 235456 Мышь оптоволоконная Комплектующие В пути
      Харьков Украина 3455 Кран вентильный Комплектующие Есть
      Ереван Армения 344 Сетка 20 метров Комплектующие Нет
      Ижевск Россия 3444 Сливки (флакон) Пища В пути
      Кострома Россия 789 ПО Free Excel (1 шт) Комплектующие Есть
      Коломна Россия 456 Яблоки, кг. Пища Нет
      Алма -Аты Казахстан 56456 Яблоки красные (1 ящик) Пища В пути
      Таганрог Россия 678 Сельдь Пища Есть
      Самара Россия 3456 Слива (1 уп.) Пища Нет
      Харьков Украина 36 Алыча(1 шт.) Пища В пути
      Ереван Армения 345 Кран вентильный Комплектующие Есть
      Ижевск Россия 568 Таз Тара Нет
      Кострома Россия 788 Батончик шоколад Пища В пути
      Коломна Россия 345 ПО Free Excel (1 шт) Комплектующие Есть
      Алма -Аты Казахстан 345 Диван раскладной Мебель Нет
      Таганрог Россия 777 Кресло Мебель В пути

      Как построить спарклайны в Excel

      Спарклайны появились в Excel 2010, поэтому в более старой версии этого редактора электронных таблиц не удастся построить мини-диаграммы. Excel поддерживает три типа спарклайнов:

      Excel и таблицы Google поддерживают три типа спарклайнов

      Создавать спарклайны в Excel легко. 1. Для начала необходимо вставить таблицу данных. Если у вас еще нет набора данных для визуализации, можете скачать этот csv файл и строить спарклайны на его основе. 2. Далее перейдем на вкладку «Вставка», где находится группа «Спарклайны».

      Перейдем на вкладку «Вставка», где находится группа «Спарклайны»

      Построим, для примера, спарклайн-гистограмму, которая будет отображать динамику изменения количества сеансов по различным группам каналов трафика. Для этого жмем кнопку «Гистрограмма», которая находится в группе «Спарклайны». 3. В открывшемся диалоговом окне «Создание спарклайнов» указываем диапазон данных (в нашем случае выбираем ячейки B2:M10, именно в них содержится информация об объеме трафика). В поле «Диапазон расположения» прописываем, куда поместить спарклайны. Для отображения мини-графиков наиболее удачно подходит диапазон N2:N10.

      4. После нажатия «OK» в диапазон N2:N10 будут встроены спарклайны, отражающие данные в ячейках B2:M10. Также в ленте активируется новая вкладка «Работа со спарклайнами» — «Конструктор», с ее помощью можно изменить параметры диаграмм.

      В ленте активируется новая вкладка «Работа со спарклайнами» — «Конструктор», с ее помощью можно изменить параметры диаграмм

      4.1. С помощью команд в группе «Спарклайны» можно изменить диапазон данных, на основе которых построены мини-графики, и место расположения визуализаций. 4.2. Группа команд «Тип» используется, когда необходимо изменить тип спарклайна. Например, мы построили гистограмму, а хотим поменять на график. 4.3. Группа «Показать» дает возможность отметить на спарклайне максимальную и минимальную точку, выделить первое и последнее значение, показать другим цветом отрицательные значения, а также проставить маркеры, если вы используете спарклайн с типом «Линия». 4.4. Группа «Стиль» содержит набор из 36 готовых стилей спарклайнов, при этом любой из них можно изменять на свое усмотрение, используя команды «Цвет спарклайна» и «Цвет маркера». Группа «Стиль» содержит набор из 36 готовых стилей спарклайнов4.5. Группа команд «Группировать» позволяет изменять масштаб и видимость оси для каждого спарклайна, а также группировать и разгруппировывать мини-графики.

      Допущения

      Модель Бертрана описывает ситуации олигополии. На рынке существует минимум две фирмы, которые производят гомогенную продукцию. Они не могут скооперироваться. Фирмы конкурируют между собой, устанавливая цены на свою продукцию. Поскольку продукты являются гомогенными, то спрос на более дешевый товар сразу взлетает. Если обе фирмы устанавливают одинаковую цену, то он разделяется на две равные части. Модель Бертрана подходит не только для ситуации дуополии, но и тогда, когда производителей на рынке много. Однако ключевым допущением является гомогенность выпускаемой ими продукции. Важно также то, что технологии фирм не отличаются. Это означает, что их маржинальные и средние издержки одинаковы и равны конкурентной цене. Наращивать производство фирмы могут бесконечно. Очевидно, что они будут это делать до тех пор, пока цена на рынке покрывает их издержки. Если она меньше, то производство не имеет смысла. Никто не будет работать себе в убыток.

      модель курно

      Создание обзора

      В 3D-карте можно создать обзор нескольких карт. Получится что-то похожее на Power Point, где с помощью слайдов (сцен) создается презентация (обзор).

      Даже на нашей небольшой карте информации довольно много и без комментариев она не воспринимается. Хорошо бы по очереди показать отдельные показатели по странам. Можно конечно, построить много карт и просто менять картинки в презентации, рассказывая о том, на что обратить внимание, а можно сделать слайдшоу с эффектом полета над картой.

      Итак, стоит задача отобразить данные по продажам и рекламе. Сделаем слайд-шоу. Вначале покажем продажи, затем добавим расходы на рекламу. Далее акцентируем внимание на отдельные страны. И в конце снова покажем весь рынок сбыта, но уже под прямым углом, заменив столбики рекламы на пузырьки. Таков полет нашей режиссерской мысли.

      Вначале создадим те карты (сцены), которые, собственно, нужны. Первая карта – только продажи. Вторая – добавляем столбики рекламы (с измененным углом обзора карты). Далее перемещение по странам. Последняя – общий обзор, прямой угол обзора, замена столбиков пузырьками.

      Чтобы переходы были плавными, сцены следует рисовать не с нуля, а копировать предыдущие (или следующие) и вносить в них изменения. Сразу настроим параметры сцены, чтобы и они также копировались.

      Настройки перехода сцен

      Уменьшим длительность одной сцены до 3 секунд, длительность перехода – 2 секунды, и эффект перехода – Перелет. Вам же я рекомендую самостоятельно поэкспериментировать, чтобы добиться требуемого результата.

      Теперь создадим новые сцены с помощью копирования.

      Копирование сцены

      Внесем изменения, расположив их в нужной последовательности на панели обзора. Кстати, сам обзор и сцены можно также переименовать, ну да ладно. У меня получилось примерно так.

      Сцены в панели обзора

      Для того, чтобы посмотреть обзор, как презентацию, нажимаем на кнопку Воспроизвести обзор.

      Кнопка Воспроизвести обзор на ленте

      Воспроизведение обзора может несколько подтормаживать. Этот инструмент отнимает много ресурсов. Да и показать можно не на каждом компьютере (не у всех же стоит Excel последней версии). Поэтому данную презентацию можно записать в формате mp4.

      Кнопка создания видео из обзора

      В следующем окне выбираем разрешение (берите максимум) и, если надо, накладываем музыку из заранее заготовленного файла.

      Настройки видео

      После обработки получим файл mp4. Теперь этот видеофайл можно залить на Youtube, Яндекс.диск или вставить в презентацию (что получилось, смотрите в видеуроке ниже).

      Конечно, чтобы сделать красивую карту и обзор, придется немного постараться. Я лишь показал, как работать с 3D-картами в Excel. Так что дальше дело за вашим пониманием данных, идеей, как их отразить на карте и творческой мыслью при создании обзора.

      Чтобы узнать о других возможностях 3D-карты (изображение адресов, динамика показателей и др.), а также изучить множество других инструментов Excel, приглашаю на мой онлайн курс «Продвинутый уровень Excel».

Ссылка на основную публикацию