Ang pagkakaiba-iba ay isang sukatan ng pagpapakalat na naglalarawan ng paghahambing na paglihis sa pagitan ng mga halaga ng data at ang ibig sabihin. Ito ang pinaka ginagamit na sukatan ng dispersion sa mga istatistika, na kinakalkula sa pamamagitan ng pagsusuma at pag-square ng paglihis ng bawat halaga ng data mula sa mean. Ang formula para sa pagkalkula ng pagkakaiba ay ibinigay sa ibaba:
s 2 - sample na pagkakaiba-iba;
x av—mean ng sample;
n — laki ng sample (bilang ng mga halaga ng data),
(x i – x avg) ay ang paglihis mula sa average na halaga para sa bawat halaga ng set ng data.
Upang mas maunawaan ang formula, tingnan natin ang isang halimbawa. Hindi talaga ako mahilig magluto, kaya bihira kong gawin ito. Gayunpaman, upang hindi magutom, paminsan-minsan ay kailangan kong pumunta sa kalan upang ipatupad ang plano ng pagbabad sa aking katawan ng mga protina, taba at carbohydrates. Ipinapakita ng set ng data sa ibaba kung gaano karaming beses nagluluto si Renat bawat buwan:
Ang unang hakbang sa pagkalkula ng pagkakaiba ay upang matukoy ang sample mean, na sa aming halimbawa ay 7.8 beses bawat buwan. Ang natitirang mga kalkulasyon ay maaaring gawing mas madali gamit ang sumusunod na talahanayan.
Ang huling yugto ng pagkalkula ng pagkakaiba ay ganito ang hitsura:
Para sa mga gustong gawin ang lahat ng mga kalkulasyon nang sabay-sabay, ang equation ay magiging ganito:
Gamit ang paraan ng raw count (halimbawa sa pagluluto)
Marami pa mabisang paraan pagkalkula ng pagkakaiba, na kilala bilang "raw counting" na paraan. Kahit na ang equation ay maaaring mukhang medyo mahirap sa unang tingin, ito ay talagang hindi na nakakatakot. Maaari mong tiyakin ito, at pagkatapos ay magpasya kung aling paraan ang pinakagusto mo.
ay ang kabuuan ng bawat halaga ng data pagkatapos i-squaring,
ay ang parisukat ng kabuuan ng lahat ng mga halaga ng data.
Huwag masiraan ng isip ngayon. Ilagay natin ang lahat ng ito sa isang talahanayan at makikita mo na mayroong mas kaunting mga kalkulasyon dito kaysa sa nakaraang halimbawa.
Tulad ng nakikita mo, ang resulta ay pareho sa paggamit ng nakaraang pamamaraan. Mga kalamangan ang pamamaraang ito nagiging maliwanag habang lumalaki ang laki ng sample (n).
Pagkalkula ng pagkakaiba-iba sa Excel
Tulad ng malamang na nahulaan mo na, ang Excel ay may formula na nagbibigay-daan sa iyong kalkulahin ang pagkakaiba-iba. Bukod dito, simula sa Excel 2010, makakahanap ka ng 4 na uri ng variance formula:
1) VARIANCE.V – Ibinabalik ang variance ng sample. Binabalewala ang mga halaga at teksto ng Boolean.
2) DISP.G - Ibinabalik ang pagkakaiba ng populasyon. Binabalewala ang mga halaga at teksto ng Boolean.
3) VARIANCE - Ibinabalik ang pagkakaiba ng sample, na isinasaalang-alang ang mga halaga ng Boolean at text.
4) VARIANCE - Ibinabalik ang pagkakaiba ng populasyon, na isinasaalang-alang ang lohikal at mga halaga ng teksto.
Una, unawain natin ang pagkakaiba ng sample at populasyon. Ang layunin ng mga mapaglarawang istatistika ay upang buod o magpakita ng data upang mabilis mong makuha ang malaking larawan, isang pangkalahatang-ideya kung gayon. Nagbibigay-daan sa iyo ang statistic inference na gumawa ng mga inferences tungkol sa isang populasyon batay sa isang sample ng data mula sa populasyon na iyon. Ang kabuuan ay kumakatawan sa lahat posibleng resulta o mga sukat na interesado sa amin. Ang sample ay isang subset ng isang populasyon.
Halimbawa, interesado kami sa kabuuan ng isang grupo ng mga mag-aaral mula sa isa sa mga unibersidad sa Russia at kailangan nating matukoy ang average na marka ng pangkat. Maaari naming kalkulahin ang average na pagganap ng mga mag-aaral, at pagkatapos ay ang resultang figure ay magiging isang parameter, dahil ang buong populasyon ay kasangkot sa aming mga kalkulasyon. Gayunpaman, kung gusto nating kalkulahin ang GPA ng lahat ng mga mag-aaral sa ating bansa, ang grupong ito ang magiging sample natin.
Ang pagkakaiba sa formula para sa pagkalkula ng pagkakaiba sa pagitan ng isang sample at isang populasyon ay ang denominator. Kung saan para sa sample ito ay magiging katumbas ng (n-1), at para sa pangkalahatang populasyon lamang n.
Ngayon tingnan natin ang mga function para sa pagkalkula ng pagkakaiba-iba sa mga pagtatapos A, sa paglalarawan kung saan sinasabi na ang pagkalkula ay isinasaalang-alang ang teksto at mga halaga ng boolean. SA sa kasong ito kapag kinakalkula ang pagkakaiba ng isang tiyak na hanay ng data, kung saan wala mga numerong halaga Bibigyang-kahulugan ng Excel ang teksto at maling mga halaga ng Boolean bilang katumbas ng 0, at ang mga tunay na halaga ng Boolean ay katumbas ng 1.
Kaya, kung mayroon kang array ng data, hindi magiging mahirap ang pagkalkula ng pagkakaiba nito gamit ang isa sa mga function ng Excel na nakalista sa itaas.
Magandang hapon
Sa artikulong ito, nagpasya akong tingnan kung paano gumagana ang standard deviation sa Excel gamit ang STANDARDEVAL function. Hindi ko lang ito inilarawan o nagkomento sa napakatagal na panahon, at dahil lamang ito ay isang napaka-kapaki-pakinabang na function para sa mga nag-aaral ng mas mataas na matematika. At ang pagtulong sa mga mag-aaral ay sagrado; alam ko mula sa karanasan kung gaano kahirap ang makabisado. Sa katotohanan, maaaring gamitin ang mga standard deviation function upang matukoy ang katatagan ng mga produktong ibinebenta, lumikha ng mga presyo, ayusin o bumuo ng isang assortment, at iba pa, hindi kukulangin. kapaki-pakinabang na pagsusuri iyong mga benta.
Gumagamit ang Excel ng ilang variation ng variance function na ito:
Teorya ng matematika
Una, kaunti tungkol sa teorya kung paano wikang matematikal maaari mong ilarawan ang function karaniwang lihis para sa paggamit nito sa Excel, para sa pagsusuri, halimbawa, data ng mga istatistika ng mga benta, ngunit higit pa tungkol doon sa ibang pagkakataon. Binabalaan kita kaagad, magsusulat ako ng maraming hindi maintindihan na mga salita...)))), kung mayroon man sa ibaba sa teksto, maghanap kaagad ng praktikal na aplikasyon sa programa.
Ano nga ba ang ginagawa ng standard deviation? Gumagawa ito ng isang pagtatantya ng karaniwang paglihis random variable X relative sa kanya inaasahan sa matematika batay sa walang pinapanigan na pagtatantya ng pagkakaiba nito. Sumang-ayon, mukhang nakakalito, ngunit sa palagay ko ay mauunawaan ng mga estudyante kung ano talaga ang pinag-uusapan natin!
Una, kailangan nating matukoy ang "standard deviation", upang kasunod na kalkulahin ang "standard deviation", ang formula ay makakatulong sa atin dito: 
Ang formula ay maaaring ilarawan bilang mga sumusunod: ito ay susukatin sa parehong mga yunit bilang ang mga sukat ng isang random na variable at ginagamit kapag kinakalkula ang karaniwang arithmetic mean error kapag ang mga construction ay ginawa. mga pagitan ng kumpiyansa, kapag sumusubok ng mga hypotheses para sa mga istatistika o kapag nagsusuri ng linear na relasyon sa pagitan ng mga independiyenteng dami. Ang function ay tinukoy bilang Kuwadrado na ugat mula sa pagkakaiba-iba ng mga independiyenteng baryabol.
Ngayon ay maaari nating tukuyin at karaniwang lihis ay isang pagsusuri ng karaniwang paglihis ng isang random na variable X na may kaugnayan sa kanyang matematikal na pananaw batay sa isang walang pinapanigan na pagtatantya ng pagkakaiba nito. Ang formula ay nakasulat tulad nito: 
Pansinin ko na lahat ng dalawang pagtatantya ay may kinikilingan. Sa pangkalahatang kaso Hindi posible na bumuo ng walang pinapanigan na pagtatantya. Ngunit ang isang pagtatantya batay sa isang pagtatantya ng walang pinapanigan na pagkakaiba ay magiging pare-pareho.
Praktikal na pagpapatupad sa Excel
Kaya, ngayon lumayo tayo sa nakakainip na teorya at tingnan sa pagsasanay kung paano gumagana ang STANDARDEVAL function. Hindi ko isasaalang-alang ang lahat ng mga pagkakaiba-iba ng standard deviation function sa Excel; sapat na ang isa, ngunit sa mga halimbawa. Bilang halimbawa, tingnan natin kung paano tinutukoy ang mga istatistika ng katatagan ng mga benta.
Una, tingnan ang spelling ng function, at tulad ng nakikita mo, ito ay napaka-simple:
STANDARD DEVIATION.Г(_number1_;_number2_; ….), kung saan:
Ngayon gumawa tayo ng isang halimbawang file at, batay dito, isaalang-alang kung paano gumagana ang function na ito. 
Dahil upang magsagawa ng mga analytical na kalkulasyon, kinakailangan na gumamit ng hindi bababa sa tatlong mga halaga, tulad ng sa prinsipyo sa anumang pagsusuri sa istatistika, kumuha ako ng kondisyon na 3 mga panahon, maaaring ito ay isang taon, isang quarter, isang buwan o isang linggo. Sa aking kaso - isang buwan. Para sa maximum na pagiging maaasahan, inirerekumenda ko ang pagkuha ng maraming mga panahon hangga't maaari, ngunit hindi bababa sa tatlo. Ang lahat ng data sa talahanayan ay napaka-simple para sa kalinawan ng operasyon at pag-andar ng formula.
Una, kailangan nating kalkulahin ang average na halaga ayon sa buwan. Gagamitin namin ang AVERAGE function para dito at makuha ang formula: = AVERAGE(C4:E4). 
Ngayon, sa katunayan, mahahanap natin ang standard deviation gamit ang STANDARDEVAL.G function, sa halaga kung saan kailangan nating ipasok ang mga benta ng produkto para sa bawat panahon. Ang resulta ay isang formula ng sumusunod na anyo: =STANDARD DEVIATION.Г(C4;D4;E4). 
Well, kalahati ng trabaho ay tapos na. Susunod na hakbang bumubuo kami ng "Variation", ito ay nakuha sa pamamagitan ng paghahati sa average na halaga, standard deviation at pag-convert ng resulta sa mga porsyento. Nakukuha namin ang sumusunod na talahanayan: 
Buweno, ang mga pangunahing kalkulasyon ay nakumpleto, ang natitira lamang ay upang malaman kung ang mga benta ay matatag o hindi. Isaalang-alang natin bilang isang kundisyon na ang mga deviation na 10% ay itinuturing na stable, mula 10 hanggang 25% ang mga ito ay maliit na deviations, ngunit anumang bagay na higit sa 25% ay hindi na stable. Upang makuha ang resulta ayon sa mga kondisyon, gagamit kami ng isang lohikal at upang makuha ang resulta ay isusulat namin ang formula:
KUNG(H4<0,1;"стабильно";ЕСЛИ(H4<0,25;"нормально";"не стабильно"))
Ang lahat ng mga saklaw ay kinuha para sa kalinawan; ang iyong mga gawain ay maaaring may ganap na magkakaibang mga kundisyon. 
Upang mapabuti ang visualization ng data, kapag ang iyong talahanayan ay may libu-libong mga posisyon, dapat mong kunin ang pagkakataong maglapat ng ilang mga kundisyon na kailangan mo o gamitin upang i-highlight ang ilang mga opsyon na may scheme ng kulay, ito ay magiging napakalinaw.
Una, piliin ang mga kung saan mo ilalapat ang conditional formatting. Sa control panel ng "Home", piliin ang "Conditional Formatting" at sa drop-down na menu, piliin ang "Mga Panuntunan para sa pag-highlight ng mga cell" at pagkatapos ay i-click ang item sa menu na "Naglalaman ang text...". Lilitaw ang isang dialog box kung saan mo ilalagay ang iyong mga kundisyon.
Matapos mong isulat ang mga kundisyon, halimbawa, "matatag" - berde, "normal" - dilaw at "hindi matatag" - pula, nakakakuha kami ng isang maganda at naiintindihan na talahanayan kung saan makikita mo kung ano ang unang dapat bigyang pansin.
Paggamit ng VBA para sa STDEV.Y function
Maaaring i-automate ng sinumang interesado ang kanilang mga kalkulasyon gamit ang mga macro at gamitin ang sumusunod na function:
Function MyStDevP(Arr) Dim x, aCnt&, aSum#, aAver#, tmp# Para sa Bawat x Sa Arr aSum = aSum + x "kalkulahin ang kabuuan ng mga elemento ng array aCnt = aCnt + 1 "kalkulahin ang bilang ng mga elemento Susunod x aAver = aSum / aCnt "average na halaga Para sa Bawat x Sa Arr tmp = tmp + (x - aAver) ^ 2 "kalkulahin ang kabuuan ng mga parisukat ng pagkakaiba sa pagitan ng mga elemento ng array at ang average na halaga Susunod x MyStDevP = Sqr(tmp / aCnt ) "kalkulahin ang STANDARDEV.G() End Function
Function MyStDevP(Arr) Dim x , aCnt & , aSum #, aAver#, tmp# Para sa Bawat x Sa Arr aSum = aSum + x "kalkulahin ang kabuuan ng mga elemento ng array |
Ang mga istatistika ay gumagamit ng isang malaking bilang ng mga tagapagpahiwatig, at isa sa mga ito ay ang pagkalkula ng pagkakaiba-iba sa Excel. Kung gagawin mo ito nang manu-mano, aabutin ito ng maraming oras at maaari kang gumawa ng maraming pagkakamali. Ngayon ay titingnan natin kung paano hatiin ang mga mathematical formula sa mga simpleng function. Tingnan natin ang ilan sa pinakasimple, pinakamabilis at pinaka-maginhawang paraan ng pagkalkula na magbibigay-daan sa iyong gawin ang lahat sa loob ng ilang minuto.
Kalkulahin ang pagkakaiba-iba
Ang pagkakaiba-iba ng isang random na variable ay ang matematikal na inaasahan ng squared deviation ng isang random na variable mula sa kanyang mathematical na inaasahan.
Kinakalkula namin batay sa pangkalahatang populasyon
Upang makalkula ang banig. Hinihintay na gamitin ng program ang DISP.G function, at ganito ang hitsura ng syntax nito: “=DISP.G(Number1;Number2;…)”.
Maaaring gumamit ng maximum na 255 argumento, hindi na. Ang mga argumento ay maaaring mga pangunahing numero o mga sanggunian sa mga cell kung saan tinukoy ang mga ito. Tingnan natin kung paano kalkulahin ang pagkakaiba-iba sa Microsoft Excel:
1. Ang unang hakbang ay piliin ang cell kung saan ipapakita ang resulta ng pagkalkula, at pagkatapos ay mag-click sa pindutang "Insert Function".
2. Magbubukas ang shell ng pamamahala ng function. Doon kailangan mong hanapin ang function na "DISP.G", na maaaring nasa kategoryang "Statistical" o "Buong alpabetikong listahan". Kapag ito ay natagpuan, piliin ito at i-click ang "OK".
3. Magbubukas ang isang window na may mga argumento ng function. Sa loob nito kailangan mong piliin ang linya na "Number 1" at sa sheet piliin ang hanay ng mga cell na may serye ng numero.
4. Pagkatapos nito, ang mga resulta ng pagkalkula ay ipapakita sa cell kung saan ipinasok ang function.
Ito ay kung paano mo madaling mahanap ang pagkakaiba-iba sa Excel.
Gumagawa kami ng mga kalkulasyon batay sa sample
Sa kasong ito, ang sample na pagkakaiba-iba sa Excel ay kinakalkula gamit ang denominator na hindi nagsasaad ng kabuuang bilang ng mga numero, ngunit mas mababa ng isa. Ginagawa ito para sa mas maliit na error gamit ang espesyal na function na DISP.V, ang syntax kung saan ay =DISP.V(Number1;Number2;...). Algorithm ng mga aksyon:
- Tulad ng sa nakaraang pamamaraan, kailangan mong piliin ang cell para sa resulta.
- Sa Function Wizard, dapat mong mahanap ang "DISP.B" sa ilalim ng kategoryang "Buong Alphabetical List" o "Statistical".
- Susunod, lilitaw ang isang window, at dapat kang magpatuloy sa parehong paraan tulad ng sa nakaraang pamamaraan.
Video: Kinakalkula ang pagkakaiba sa Excel
Konklusyon
Ang pagkakaiba-iba sa Excel ay kinakalkula nang napakasimple, mas mabilis at mas maginhawa kaysa sa paggawa nito nang manu-mano, dahil ang pag-andar ng inaasahan sa matematika ay medyo kumplikado at ang pagkalkula ay maaaring tumagal ng maraming oras at pagsisikap.
Kabilang sa maraming mga tagapagpahiwatig na ginagamit sa mga istatistika, kinakailangan upang i-highlight ang pagkalkula ng pagkakaiba-iba. Dapat tandaan na ang manu-manong pagsasagawa ng pagkalkula na ito ay isang medyo nakakapagod na gawain. Sa kabutihang palad, ang Excel ay may mga function na nagbibigay-daan sa iyo upang i-automate ang pamamaraan ng pagkalkula. Alamin natin ang algorithm para sa pagtatrabaho sa mga tool na ito.
Ang dispersion ay isang indicator ng variation, na siyang average na square ng deviations mula sa mathematical expectation. Kaya, ito ay nagpapahayag ng pagkalat ng mga numero sa paligid ng average na halaga. Ang pagkalkula ng pagkakaiba ay maaaring isagawa kapwa para sa pangkalahatang populasyon at para sa sample.
Paraan 1: pagkalkula batay sa populasyon
Upang kalkulahin ang indicator na ito sa Excel para sa pangkalahatang populasyon, gamitin ang function DISP.G. Ang syntax ng expression na ito ay ang mga sumusunod:
DISP.G(Number1;Number2;…)
Sa kabuuan, mula 1 hanggang 255 na argumento ang maaaring gamitin. Ang mga argumento ay maaaring alinman sa mga numerong halaga o mga sanggunian sa mga cell kung saan sila ay nakapaloob.
Tingnan natin kung paano kalkulahin ang halagang ito para sa isang hanay na may numeric data.
Paraan 2: pagkalkula sa pamamagitan ng sample
Hindi tulad ng pagkalkula ng isang halaga batay sa isang populasyon, sa pagkalkula ng isang sample, ang denominator ay hindi nagpapahiwatig ng kabuuang bilang ng mga numero, ngunit mas mababa ng isa. Ginagawa ito para sa layunin ng pagwawasto ng error. Isinasaalang-alang ng Excel ang nuance na ito sa isang espesyal na function na idinisenyo para sa ganitong uri ng pagkalkula - DISP.V. Ang syntax nito ay kinakatawan ng sumusunod na formula:
DISP.B(Number1;Number2;…)
Ang bilang ng mga argumento, tulad ng sa nakaraang function, ay maaari ding mula 1 hanggang 255.
Tulad ng nakikita mo, ang programa ng Excel ay maaaring lubos na mapadali ang pagkalkula ng pagkakaiba-iba. Ang istatistikang ito ay maaaring kalkulahin ng aplikasyon, mula sa populasyon o mula sa sample. Sa kasong ito, ang lahat ng mga aksyon ng user ay talagang bumababa sa pagtukoy sa hanay ng mga numerong ipoproseso, at ang Excel mismo ang gumagawa ng pangunahing gawain. Siyempre, makakatipid ito ng malaking halaga ng oras ng gumagamit.
Ang standard deviation function ay mula na sa kategorya ng mas mataas na matematika na nauugnay sa mga istatistika. Mayroong ilang mga opsyon para sa paggamit ng Standard Deviation function sa Excel:
- STANDARDEV function.
- STANDARD DEVIATION function.
- Pag-andar ng STDEV
Kakailanganin namin ang mga function na ito sa mga istatistika ng mga benta upang matukoy ang katatagan ng mga benta (XYZ analysis). Ang data na ito ay maaaring magamit kapwa para sa pagpepresyo at para sa paglikha (pag-aayos) ng assortment matrix at para sa iba pang mga kapaki-pakinabang na pagsusuri sa pagbebenta, na tiyak na tatalakayin ko sa mga artikulo sa hinaharap.
Paunang Salita
Tingnan muna natin ang mga formula sa wikang matematika, at pagkatapos (sa ibaba ng teksto) susuriin natin nang detalyado ang formula sa Excel at kung paano ginagamit ang resultang resulta sa pagsusuri ng mga istatistika ng mga benta.
Kaya, ang Standard Deviation ay isang pagtatantya ng standard deviation ng isang random variable x tungkol sa pag-asa sa matematika nito batay sa isang walang pinapanigan na pagtatantya ng pagkakaiba-iba nito)))) Huwag matakot sa mga salitang hindi maintindihan, maging mapagpasensya at mauunawaan mo ang lahat!
Paglalarawan ng formula: Ang standard deviation ay sinusukat sa mga yunit ng pagsukat ng random variable mismo at ginagamit kapag kinakalkula ang karaniwang error ng arithmetic mean, kapag bumubuo ng mga confidence interval, kapag sinusukat ng istatistika ang mga hypotheses, kapag sinusukat ang linear na relasyon sa pagitan ng mga random variable. . Tinukoy bilang square root ng variance ng random variable
Ngayon ang standard deviation ay isang pagtatantya ng standard deviation ng isang random variable x kaugnay sa inaasahan nitong matematika batay sa isang walang pinapanigan na pagtatantya ng pagkakaiba nito:
pagpapakalat;
- i ika elemento ng pagpili;
Laki ng sample;
Arithmetic mean ng sample:
Dapat tandaan na ang parehong mga pagtatantya ay may kinikilingan. Sa pangkalahatang kaso, imposibleng bumuo ng walang pinapanigan na pagtatantya. Gayunpaman, ang pagtatantya batay sa walang pinapanigan na pagtatantya ng pagkakaiba ay pare-pareho.
Tatlong sigma na panuntunan() - halos lahat ng mga halaga ng isang normal na ibinahagi na random na variable ay nasa pagitan. Higit na mahigpit, na may humigit-kumulang 0.9973 na posibilidad, ang halaga ng isang normal na ibinabahagi na random na variable ay nasa tinukoy na agwat (sa kondisyon na ang halaga ay totoo at hindi nakuha bilang resulta ng pagpoproseso ng sample). Gagamit kami ng isang rounded interval na 0.1
Kung hindi alam ang tunay na halaga, dapat mong gamitin ang hindi, ngunit s. Kaya, ang panuntunan ng tatlong sigma ay binago sa panuntunan ng tatlo s. Ang panuntunang ito ang tutulong sa amin na matukoy ang katatagan ng mga benta, ngunit higit pa tungkol doon sa ibang pagkakataon...
Ngayon Standard Deviation Function sa Excel
Sana hindi kita masyadong nainis sa math? Marahil ay kailangan ng isang tao ang impormasyong ito para sa isang sanaysay o iba pang layunin. Ngayon tingnan natin kung paano gumagana ang mga formula na ito sa Excel...
Upang matukoy ang katatagan ng mga benta, hindi namin kailangan na bungkalin ang lahat ng mga opsyon para sa mga standard deviation function. Gagamitin lang namin ang isa:
Pag-andar ng STDEV
STDEV(numero1;numero2;... )
Numero1, numero2,..- mula 1 hanggang 30 numeric na argumento na tumutugma sa pangkalahatang populasyon.
Ngayon tingnan natin ang isang halimbawa:
Gumawa tayo ng isang libro at isang makeshift table. Ida-download mo ang halimbawang ito sa Excel sa dulo ng artikulo.
Itutuloy!!!
Hello ulit. Aba!? May libreng minuto ako. Ituloy natin?
At kaya ang katatagan ng mga benta sa tulong Mga function ng STDEV
Para sa kalinawan, kumuha tayo ng ilang improvised na produkto:
Sa analytics, ito man ay isang hula, pananaliksik o anumang bagay na nauugnay sa mga istatistika, palaging kinakailangan na tumagal ng tatlong panahon. Ito ay maaaring isang linggo, isang buwan, isang quarter o isang taon. Posible at kahit na pinakamahusay na kumuha ng maraming mga panahon hangga't maaari, ngunit hindi bababa sa tatlo.
Partikular kong ipinakita ang labis na mga benta, kung saan makikita ng mata kung ano ang patuloy na nagbebenta at kung ano ang hindi. Gagawin nitong mas madaling maunawaan kung paano gumagana ang mga formula.
At kaya mayroon kaming mga benta, ngayon kailangan naming kalkulahin ang mga average na halaga ng mga benta ayon sa panahon.
Ang formula para sa average na halaga ay AVERAGE (data ng panahon), sa aking kaso ang formula ay ganito = AVERAGE (C6: E6)
Inilapat namin ang formula sa lahat ng mga produkto. Magagawa ito sa pamamagitan ng paghawak sa kanang sulok ng napiling cell at pag-drag ito sa dulo ng listahan. O ilagay ang cursor sa column na may produkto at pindutin ang mga sumusunod na kumbinasyon ng key:
Inilipat ng Ctrl + Down ang cursor sa tuktok ng listahan.
Ctrl + Right, gumagalaw ang cursor sa kanang bahagi ng talahanayan. Muli sa kanan at mapupunta tayo sa column na may formula.
Ngayon ay nag-clamp kami
Ctrl + Shift at pindutin ang pataas. Sa ganitong paraan pipiliin natin ang lugar kung saan iguguhit ang formula.
At ang key na kumbinasyon na Ctrl + D ay i-drag ang function kung saan kailangan natin ito.
Tandaan ang mga kumbinasyong ito, talagang pinapataas nila ang iyong bilis sa Excel, lalo na kapag nagtatrabaho ka sa malalaking array.
Ang susunod na yugto, ang standard na pag-alis ng pag-andar mismo, tulad ng nasabi ko na, isa lang ang gagamitin natin STDEV
Isinulat namin ang function at itinakda ang mga halaga ng benta ng bawat panahon sa mga halaga ng function. Kung mayroon kang mga benta sa talahanayan nang sunud-sunod, maaari kang gumamit ng isang saklaw, tulad ng sa aking formula =STDEV(C6:E6) o ilista ang mga kinakailangang cell na pinaghihiwalay ng semicolon =STDEV(C6;D6;E6)
Ngayon ang lahat ng mga kalkulasyon ay handa na. Ngunit paano mo malalaman kung ano ang patuloy na nagbebenta at kung ano ang hindi? Ilagay na lang natin ang convention XYZ kung saan,
Ang X ay matatag
Y - na may maliliit na paglihis
Z - hindi matatag
Upang gawin ito, gumagamit kami ng mga agwat ng error. kung may mga pagbabago sa loob ng 10%, ipagpalagay namin na ang mga benta ay stable.
Kung sa pagitan ng 10 at 25 porsiyento, ito ay magiging Y.
At kung ang halaga ng pagkakaiba-iba ay lumampas sa 25%, hindi ito katatagan.
Upang maitakda nang tama ang mga titik para sa bawat produkto, gagamitin namin ang formula ng IF. Matuto pa tungkol sa. Sa aking talahanayan ang function na ito ay magiging ganito:
KUNG(H6<0,1;"X";ЕСЛИ(H6<0,25;"Y";"Z"))
Alinsunod dito, pinalawak namin ang lahat ng mga formula para sa lahat ng mga pangalan.
Susubukan kong sagutin agad ang tanong, Bakit ang pagitan ng 10% at 25%?
Sa katunayan, ang mga agwat ay maaaring magkakaiba, ang lahat ay nakasalalay sa tiyak na gawain. Partikular kong ipinakita sa iyo ang labis na mga halaga ng benta, kung saan nakikita ng mata ang pagkakaiba. Malinaw, ang produkto 1 ay hindi ibinebenta nang pare-pareho, ngunit ang dynamics ay nagpapakita ng pagtaas sa mga benta. Iniwan namin ang produktong ito...
Pero eto ang product 2, may obvious na destabilization. At ang aming mga kalkulasyon ay nagpapakita ng Z, na nagsasabi sa amin na ang mga benta ay hindi matatag. Ang Produkto 3 at Produkto 5 ay nagpapakita ng matatag na pagganap, pakitandaan na ang pagkakaiba-iba ay nasa loob ng 10%.
Yung. Ang Produkto 5 na may mga marka na 45, 46 at 45 ay nagpapakita ng pagkakaiba-iba ng 1%, na isang matatag na serye ng numero.
Ngunit ang Produkto 2 na may mga indicator na 10, 50 at 5 ay nagpapakita ng pagkakaiba-iba ng 93%, na HINDI isang matatag na serye ng numero.
Matapos ang lahat ng mga kalkulasyon, maaari kang maglagay ng isang filter at i-filter ang katatagan, kaya kung ang iyong talahanayan ay binubuo ng ilang libong mga item, madali mong matukoy kung alin ang hindi matatag sa mga benta o, kabaligtaran, kung alin ang mga matatag.
Ang "Y" ay hindi gumana sa aking talahanayan, sa palagay ko para sa kalinawan ng serye ng numero, kailangan itong idagdag. Iguguhit ko ang Product 6...
Tingnan mo, ang serye ng numero 40, 50 at 30 ay nagpapakita ng 20% na pagkakaiba-iba. Mukhang walang malaking error, ngunit malaki pa rin ang pagkalat...
At kaya upang ibuod:
10.50.5 - Hindi stable ang Z. Variation na higit sa 25%
40,50,30 - Y maaari mong bigyang pansin ang produktong ito at pagbutihin ang mga benta nito. Ang pagkakaiba-iba ay mas mababa sa 25% ngunit higit sa 10%
45,46,45 - X ay katatagan, hindi mo na kailangang gumawa ng anuman sa produktong ito. Variation na mas mababa sa 10%
Iyon lang! Sana naipaliwanag ko lahat ng malinaw, kung hindi, itanong mo kung ano ang hindi malinaw. At ako ay magpapasalamat sa iyo para sa bawat komento, maging ito ay papuri o pagpuna. Sa ganitong paraan malalaman ko na binabasa mo ako at ikaw, na napaka-MAHALAGA, ay interesado. At ayon dito, lilitaw ang mga bagong aralin.
