9 Tip untuk Menyajikan Hasil Tabel dan Menganalisis Data - dummies

Berikut adalah beberapa tip umum untuk menganalisis data dengan Excel. Sebagian besar, tip ini meringkas dan menggeneralisasi proses yang lebih terperinci untuk menganalisis data.

Bekerja keras untuk mengimpor data

Bekerja untuk mengimpor data yang bagus dan kaya ke dalam buku kerja Excel sangat bermanfaat. Terkadang mengimpor data bisa menjadi masalah. Sakit kepala dan patah hati bisa terjadi saat mencoba mengambil data dari sistem informasi manajemen lainnya dan saat mencoba bekerja dengan administrator database untuk mendapatkan data yang benar ke dalam format yang menyediakan analisis data berguna dengan Excel.

Lebih dari 20 tahun yang lalu, perancang berkonsentrasi pada pembuatan sistem yang menghasilkan laporan yang menurut para manajer dan pembuat keputusan dan yang menghasilkan formulir (seperti faktur dan perintah cek dan pembelian) yang dibutuhkan bisnis untuk beroperasi.

Memiliki catatan rinci tentang produk atau layanan yang dijual perusahaan memungkinkan perusahaan tersebut melihat tren penjualan berdasarkan produk atau layanan. Selain itu, memungkinkan perusahaan membuat tabulasi silang yang menunjukkan bagaimana pelanggan tertentu memilih dan menggunakan produk dan layanan tertentu.
Intinya adalah bahwa organisasi perlu merancang sistem informasi sehingga mereka mengumpulkan data mentah yang bagus dan kaya. Nantinya, data ini dapat dengan mudah diekspor ke Excel, dimana analisis data sederhana dapat menghasilkan wawasan yang kaya mengenai operasi perusahaan, peluangnya, dan kemungkinan ancamannya.

Jangan lupa tentang sumber pihak ketiga

Satu titik cepat: Kenali bahwa banyak sumber data pihak ketiga ada. Misalnya, vendor dan pelanggan mungkin memiliki data yang sangat menarik yang tersedia dalam format yang dapat diakses Excel yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis pasar atau industri Anda.
Komentar singkat singkat tentang sumber data pihak ketiga adalah: Alat Kueri Web yang tersedia di Excel membuat penggalian informasi dari tabel yang tersimpan di halaman web sangat mudah.

Cukup tambahkan

Anda mungkin berpikir bahwa analisis data yang kuat memerlukan teknik analisis data yang kuat. Chi-kuadrat Statistik inferensial Analisis regresi.

Beberapa analisis data paling kuat yang dapat Anda lakukan hanya dengan menambahkan angka. Jika Anda menambahkan angka dan mendapatkan jumlah yang tidak diketahui orang lain - dan jika jumlah tersebut penting atau menunjukkan tren - Anda dapat memperoleh wawasan penting dan mengumpulkan informasi berharga melalui teknik analisis data yang paling sederhana.

Sekali lagi, kuncinya mengumpulkan informasi yang sangat bagus sejak awal dan kemudian menyimpan informasi yang tersimpan dalam wadah, seperti buku kerja Excel, sehingga Anda bisa memanipulasi dan menganalisa data secara aritmatika.

Selalu jelajahi statistik deskriptif

Alat statistik deskriptif yang disediakan Excel - termasuk pengukuran seperti penjumlahan, rata-rata, median, standar deviasi, dan sebagainya - adalah alat yang sangat hebat. Jangan merasa seolah alat ini berada di luar kemampuan Anda.

Statistik deskriptif

cukup deskripsikan data yang Anda miliki di beberapa lembar kerja Excel. Mereka tidak ajaib, dan Anda tidak memerlukan pelatihan statistik khusus untuk menggunakannya atau membagikannya kepada orang-orang yang Anda presentasikan hasil analisis data Anda.

Perhatikan juga bahwa beberapa ukuran statistik deskriptif yang paling sederhana seringkali paling berguna. Misalnya, mengetahui nilai terkecil dalam kumpulan data atau nilai terbesar bisa sangat bermanfaat. Mengetahui mean, median, atau mode dalam kumpulan data juga sangat menarik dan berguna. Dan bahkan langkah-langkah rumit yang rumit seperti standar deviasi (yang hanya mengukur dispersi tentang mean) adalah alat yang sangat berguna.

Menonton perubahan statistik deskriptif (atau tidak berubah) dari waktu ke waktu seperti dari tahun ke tahun sering memberi Anda wawasan yang sangat berharga. Peter Drucker, mungkin pengamat praktik manajemen modern yang paling terkenal dan paling dikenal, mencatat di beberapa buku terakhirnya bahwa salah satu hal terpenting yang dapat dilakukan analisis data adalah melihat perubahan dalam tren.. Tren adalah hal yang paling penting yang dapat Anda lihat. Jika pendapatan gabungan industri Anda tumbuh, itu penting. Jika mereka belum berkembang atau jika mereka mulai menyusut, itu mungkin lebih penting lagi. Dalam analisis data Anda sendiri, pastikan untuk membuat lembar kerja dan mengumpulkan data Anda dengan cara yang membantu Anda mengidentifikasi tren dan, idealnya, mengidentifikasi perubahan dalam tren.

Slicing and dicing: cross-tabulation

Perintah PivotTable adalah alat yang bagus.Cross-tabulasi adalah cara yang sangat berguna untuk mengiris dan dadu data. Dan, hal yang rapi tentang alat PivotTable adalah Anda dapat dengan mudah menyilangkan silang dan kemudian kembali menyilangkan silang.

Jika Anda memiliki sumber data yang kaya dan Anda tidak secara teratur melakukan cross-tabulasi data Anda, mungkin Anda kehilangan informasi rahasia yang absolut. Ada emas di dalamnya di bukit-bukit.

Bagilah, sayang

Komponen penting analisis data yang bagus adalah menyajikan dan memeriksa data Anda secara visual.

Dengan melihat diagram garis dari beberapa statistik penting atau dengan membuat bagan kolom dari sejumlah data, Anda sering melihat hal-hal yang tidak tampak dalam presentasi tabel dari informasi yang sama. Pada dasarnya, memetakan seringkali merupakan cara yang bagus untuk menemukan hal-hal yang tidak akan Anda lihat.

Sadar akan statistik inferensial

Statistik inferensial memungkinkan Anda untuk mengumpulkan sampel dan kemudian membuat kesimpulan tentang populasi dari mana sampel diambil berdasarkan karakteristik sampel.