Jokainen finanssianalyytikko on nero Excel . Kun tallennustila on kuitenkin halvempaa, organisaatiomme keräävät enemmän tietoja. Ja jos sinulla on enemmän näitä tietoja, Excelin kanssa työskenteleminen on vaikeampi - joko saavutamme 1 048 576 rivirajan tai asiakirja hidastuu yrittäen käsitellä kaikkea.

Päätös on usein huolellisesti järjestettyjen yksityiskohtien menettäminen tai tylsästi hidas työkirja. Joskus meidän on oltava luovia, jotta voimme yhdistää kaksi suurta tietojoukkoa. Turvauduimme käyttämään monimutkaisia ​​kaavoja ja odotimme ikuisesti laskelmien ratkaisemista.

Onneksi sinun ei enää tarvitse tehdä näitä päätöksiä. Ominaisuudet Power Pivot Excel tarjoaa tavan poimia, yhdistää ja analysoida suuria tietojoukkoja. Huolimatta siitä, että se käynnistettiin Excelin kanssa vuonna 2010, useimmat tuntemani talousanalyytikot eivät vieläkään osaa käyttää Power Pivotia, ja monet eivät edes tiedä, että se on olemassa.

Tässä artikkelissa aion opettaa sinulle, kuinka Power Pivot -ohjelmaa käytetään tavallisten Excel-ongelmien ratkaisemiseen ja tarkastellaan ohjelmiston tärkeimpiä lisäetuja esimerkkien avulla. Tämän Power Pivot for Excel -opetusohjelman on tarkoitus toimia oppana siitä, mitä voit saavuttaa tällä työkalulla, ja lopuksi aion tutkia joitain esimerkkejä käyttötapauksista, joissa Power Pivot voi olla korvaamaton.

Mikä on Power Pivot ja miksi siitä on hyötyä?

Power Pivot on Microsoft Excel -ominaisuus, joka otettiin käyttöön Excel 2010: n ja 2013: n lisäosana ja on nyt natiivi ominaisuus Excel 2016: lle. Selittää Microsoft, Power Pivot for Excel “antaa sinun tuoda miljoonia tietorivejä useista tietolähteistä yhteen Excel-työkirjaan, luoda suhteita heterogeenisten tietojen välille, luoda laskettuja sarakkeita ja mitata kaavojen avulla, luoda pivot-taulukoita ja pivot-kaavioita sekä analysoida tietoja perusteellisesti, jotta voit tehdä liiketoimintapäätökset ajoissa ilman IT-tiimin apua. '

Isännän lauseke, jota Microsoft käyttää Power Pivotissa, on DAX (Data Analysis Expressions), vaikka muita voidaan käyttää myös tietyissä tilanteissa. Jälleen, kuten Microsoft selittää, 'DAX on kokoelma toimintoja, operaattoreita ja vakioita, joita voidaan käyttää kaavassa tai lausekkeessa yhden tai useamman arvon laskemiseksi ja palauttamiseksi. Yksinkertaisesti sanottuna DAX auttaa sinua luomaan uutta tietoa mallissasi jo olevista tiedoista. ' Onneksi DAX-kaavat näyttävät tutuilta niille, jotka ovat jo perehtyneet Exceliin, koska monilla kaavoilla on samanlainen syntakse (esim. SUM, AVERAGE, TRUNC).

Selvennykseksi: Power Pivot vs. Basic Excel voidaan tiivistää seuraavasti:

• Sen avulla voit tuoda ja käsitellä satoja miljoonia tietorivejä, joissa Excelillä on voimakas rajoitus yli miljoonaan riviin.
• Sen avulla voit tuoda tietoja useista lähteistä yhteen lähdekirjaan ilman, että sinun tarvitsee luoda useita lähdesivuja, jotka kärsivät versionhallinnasta ja siirrettävyydestä.
• Sen avulla voit käsitellä tuotuja tietoja, analysoida niitä ja tehdä johtopäätöksiä hidastamatta tietokonettasi etanan nopeudelle.
• Sen avulla voit visualisoida tietoja PivotChartsin ja Power BI: n avulla.

Seuraavissa osissa käyn läpi kaikki nimetyt edut ja näytän, kuinka Power Pivot for Excel voi auttaa sinua.

1) Tuo suuria tietojoukkoja

Kuten olemme jo keskustelleet, yksi Excelin suurimmista rajoituksista liittyy työskentelyyn erittäin suurten tietojoukkojen kanssa. Onneksi meille Excel voi ylittää miljoonan rivin rajan suoraan Power Pivotiin.

Tämän osoittamiseksi loin otoksen kahden vuoden myyntiarvosta, joka on tarkoitettu urheilutuotteiden myyjälle, yhdeksällä eri tuoteluokalla ja neljällä alueella. Tuloksena on kaksi miljoonaa riviä.

Välilehden käyttäminen Tiedot luo bändissä a Uusi kysymys CSV-tiedostosta (näyte 1). Tätä aiemmin käytettyä toimintoa kutsuttiin PowerQuery Mutta Excel 2016: n jälkeen paljon enemmän on integroitu Excel Data -välilehteen.

Esimerkki 1: Uuden testin luominen

Siirtyminen tyhjästä Excel-työkirjasta kaikkien kahden miljoonan rivin lataamiseen Power Pivotiin kesti noin minuutin! Huomaa, että pystyin muotoilemaan hieman kevyitä tietoja nousemalla ensimmäiselle riville niin, että niistä tulee sarakkeiden nimiä. Viime vuosina Virtakysely on parantunut valtavasti, se siirtyi Excel-lisäosasta työkalurivin Data-välilehden sisäänrakennettuun osaan. Virtakysely Se voi kiertää, murskata, puhdistaa ja muotoilla tietojasi useilla vaihtoehdoilla ja omalla kielellään M.

2) Tuo tietoja useista lähteistä

Yksi Power Pivot for Excel -ohjelman tärkeimmistä eduista on mahdollisuus tuoda tietoja helposti useista lähteistä. Aikaisemmin monet meistä loivat useita laskentataulukoita eri tietolähteillemme. Usein tämä prosessi käsitti VBA-koodin kirjoittamisen ja kopioinnin ja liittämisen näistä erilaisista lähteistä. Onneksi Power Pívot antaa sinun tuoda tietoja eri tietolähteistä suoraan Exceliin ilman, että sinun on törmätä yllä mainittuihin ongelmiin.

Kun käytät toimintoa Kysely Näytteessä 1 voimme poimia mistä tahansa seuraavista lähteistä:

• Microsoft Azure
• SQL Server
• Teradata
• Facebook
• Myyntivoima
• JSON-tiedostot
• Excel-työkirjat
• …ja paljon muuta

Lisäksi toiminnossa voidaan yhdistää useita tietolähteitä Kysely tai Power Pivot -ikkunassa tietojen integroimiseksi. Voit esimerkiksi poimia tuotantokustannustiedot Excel-työkirjasta ja todelliset myyntitulokset SQL-palvelimelta Kysely kohti Power Pivotia. Sieltä voit yhdistää nämä kaksi tietojoukkoa yhdistämällä tuotantoerän numerot yksikön bruttomarginaaleihin.

3) Työskentele suurten tietojoukkojen kanssa

Toinen Power Pivot for Excel -ohjelman keskeinen etu on kyky manipuloida ja työskennellä suurten tietojoukkojen kanssa asiaankuuluvien johtopäätösten ja analyysien tekemiseksi. Käyn läpi joitain yleisiä esimerkkejä antaakseni sinulle arvostuksen työkalun voimasta.

Mitat

Excel-junkit ovat täysin samaa mieltä Pivot-taulukot ne ovat yksi hyödyllisimmistä tehtävistä, mutta samalla turhauttavia suorittaa. Erityisen turhauttavaa, kun on kyse suurten tietojoukkojen kanssa työskentelystä. Onneksi Power Pivot for Excel antaa meille mahdollisuuden luoda nopeasti ja helposti Pivot-taulukot kun työskentelet suurempien tietojoukkojen kanssa.

Huomaa alla olevassa kuvassa (näyte 2), kuinka Power Pivot -ikkuna on jaettu kahteen ruutuun. Yläosassa on tiedot ja pohjassa mitat. Mitta on laskenta, joka suoritetaan koko tietojoukolle. Olen syöttänyt arvon syöttämällä korostettuun soluun.

Total Sales:=SUM('Accounting Data'[Amount])

Tämä luo uuden mittayksikön, joka lisätään Määrä-sarakkeen kautta. Vastaavasti voin syöttää toisen mittauksen alla olevaan soluun.

Average Sales:=AVERAGE('Accounting Data'[Amount])

Näyte 2: Mittausten luominen

Sieltä näet, kuinka nopeasti a Pivot-taulukko perhe suuressa tietojoukossa.

Esimerkki 3: Pivot-taulukon luominen

Mittataulukot

Finanssianalyytikoina, jotka käyttävät Exceliä, meistä tulee taitavia käyttämään monimutkaisia ​​kaavoja teknologian taivuttamiseksi tahtomme mukaan. Hallitsemme VLOOKUP, SUMIF ja jopa pelätyt INDEX(MATCH()). Power Pivot -sovelluksen avulla voimme kuitenkin päästä eroon paljon tästä.

Esimerkki 4: Lisää käyttäjän luoma taulukko Power Pivot -malliin

Tämän toiminnon osoittamiseksi loin pienen viitataulukon, jossa määritin jokaisen luokan tyypille. Valitsemalla 'Lisää tietomalliin' tämä taulukko ladataan Power Pivotiin (näyte 4 yllä).

Loin myös päivämäärätaulukon käytettäväksi tietojoukkomme kanssa (näyte 5). Power Pivot for Excel -ohjelman avulla on helppo luoda nopeasti taulukon konsolidointia varten kuukausien, vuosineljännesten ja viikonpäivien mukaan. Käyttäjä voi myös luoda räätälöidyn päivämäärätaulukon analysoitavaksi viikkojen, tilikausien tai organisaation minkä tahansa tietyn ryhmän mukaan.

Esimerkki 5: Luo päivämäärätaulukko

Laskentapylväät

Mittausten lisäksi on olemassa toinen laskentatyyppi: laskentapylväät. Excel-käyttäjillä on mukava kirjoittaa nämä kaavat, koska ne ovat hyvin samankaltaisia ​​kuin kaavojen kirjoittaminen päivämäärätaulukoissa. Loin alla uuden laskentasarakkeen (näyte 6), joka järjestää kirjanpitotietotaulukon määrän mukaan. Alle 50 dollarin myynti on merkitty 'Pieni' ja loput 'Suuri'. Eikö kaava tunnu intuitiiviselta?

Näyte 6: Laskusarakkeen luominen

Suhteet

Sitten voimme luoda yhteyden Kirjanpitotiedot-taulukon Luokka-kentän ja Luokka-taulukon Luokka-kentän välille Kaavio-näkymän avulla. Lisäksi voimme määrittää suhteen kirjanpitotiedot-taulukon Myyntipäivä-kentän ja Kalenteri-taulukon Päivämäärä-kentän välillä.

Kuva 7: Suhteiden määrittely

Nyt ilman tarvetta SUMIF tai VLOOKUP, voimme luoda a Pivot-taulukko joka laski kokonaismyynnin vuoden ja tyypin mukaan leikkaimella tapahtuman kokoon.

Esimerkki 8: Pivot-taulukko suhteiden avulla

Tai voimme luoda säännöllisen myynnin kaavion jokaiselle viikonpäivälle käyttämällä uutta Kalenteri-taulukkoa.

Näyte 9: PivotChart suhteiden avulla

Vaikka tämä kaavio näyttää yksinkertaiselta, on vaikuttavaa, että yli kahden miljoonan tietorivin yhdistämisen luominen kesti alle 10 sekuntia lisäämättä uutta saraketta myyntitietoihin.

Vaikka voimme toteuttaa nämä konsolidoidut raportointiskenaariot, voimme myös syventää yksittäisiä rivikohtia. Säilytämme erittäin tarkat tiedot.

Lisäominaisuudet

Toistaiseksi suurin osa näytetyistä analyyseistä ovat suhteellisen suoraviivaisia ​​laskelmia. Haluan nyt esitellä joitain tämän alustan edistyneempiä ominaisuuksia.

Ajan älykkyys

Kun tarkastelemme taloudellisia tuloksia, haluamme usein verrata niitä vertailukelpoiseen ajanjaksoon edellisestä vuodesta. Power Pivotissa on sisäänrakennetut aikatiedontoiminnot.

Same Period Last Year Sales:=CALCULATE([Total Sales],SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date])) YOY Sales Growth:=if(not(ISBLANK([Same Period Last Year Sales])),([Total Sales]/[Same Period Last Year Sales])-1,BLANK())

Esimerkiksi lisäämällä vain kaksi mittaria Power Pivotin kirjanpitotietotaulukon yläpuolelle saan seuraavan tuottaa Pivot-taulukko vain muutamalla napsautuksella.

Näyttö 10: PivotTable-aikaäly

Epätasainen rakeisuus

Rahoitusanalyytikkona yksi ongelma, joka minun on usein ratkaistava, on epätasainen rakeisuus. Esimerkissämme tarkat myyntitiedot näytetään luokan tasolla, mutta laaditaan vain kausitasoinen budjetti. Tämän erotuksen lisäämiseksi laadimme neljännesvuosittaisen budjetin, vaikka myyntitiedot olisivat päivittäin.

Näyte 11: Yksityiskohdat - budjettitaulukko

Power Pivot for Excel -ohjelmalla tämä epäjohdonmukaisuus voidaan ratkaista helposti. Luomalla kaksi uutta viitetaulukkoa tai ulottuvuustaulukkoa tietokantojen nimeämisessä voimme luoda sopivat suhteet analysoida todellista myyntiämme budjetoitujen määrien kanssa.

Näyte 12: Yksityiskohdat - epätasainen suhde

Seuraava Excelissä Pivot-taulukko se on valmis nopeasti.

Näyte 13: Yksityiskohdat - epätasainen budjetti vs. Todelliset tulokset

Lisäksi voimme määritellä uusia mittareita, jotka laskevat todellisen myynnin ja budjetoidun myynnin välisen eron, kuten alla on esitetty:

Actual-to-Budget Variance:=if(ISBLANK([Total Budgeted Sales]),BLANK(),[Total Sales]/[Total Budgeted Sales]-1)

Tämän mittarin avulla voimme osoittaa a Pivot-taulukko .

Näyte 14: Rakeisuus on epätasaista - tulokset ovat erilaisia

Kokonaisprosentti

Lopuksi tarkastellaan tietyn luokan myyntiä prosentteina kaikesta myynnistä (esim. Luokan osuus kokonaismyynnistä) ja tietyn luokan myynti prosentteina kaikesta saman tyyppisestä myynnistä (esim. Osuus luokasta kausimyyntiin) ). Loin kaksi alla olevaa mittausta:

Total Sales as Percent of All Sales:=[Total Sales]/CALCULATE([Total Sales],ALL('Accounting Data')) Total Sales as Percent of Type:=[Total Sales]/CALCULATE([Total Sales],ALL('Accounting Data'[Category]))

Nämä toimenpiteet voidaan nyt toteuttaa uudessa Pivot-taulukko :

Näyte 15: Kokonaisprosentti

Huomaa kuinka laskelmat suoritetaan molemmat heistä tasotyypit, luokka ja väliaikainen tyyppi. Rakastan kuinka nämä laskelmat suoritetaan niin nopeasti ja vaivattomasti, varsinkin niin suuressa tietojoukossa. Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä Power Pivotin eleganssista ja selkeästä laskentatehosta.

Puristus

Toinen etu on, että tiedostokoot minimoidaan. Alkuperäinen tiedostokoko oli 91 Mt ja on nyt alle 4 Mt. Se on 96%: n pakkaus alkuperäisestä tiedostosta.

Esimerkki 16: Tiedostokoot

Kuinka tämä tapahtuu? Power Pivot käyttää moottoria xVelocity pakata tiedot. Yksinkertaisesti sanottuna tiedot tallennetaan sarakkeisiin rivien sijaan. Tämän tallennusmenetelmän avulla tietokone voi pakata päällekkäisiä arvoja. Esimerkkitiedostossa on vain neljä aluetta, jotka toistuvat kahden miljoonan rivin yli. Power Pivot for Excel voi tallentaa nämä tiedot tehokkaasti. Tuloksena on, että datalle, jolla on paljon toistuvia arvoja, näiden tietojen tallentaminen maksaa paljon vähemmän.

Jotain tärkeää huomata on, että käytin tässä näytetietojoukossa kokonaisia ​​dollareita. Jos olisit sisällyttänyt kaksi desimaalipistettä senttien kuvastamiseen, pakkausvaikutus putoaisi vaikuttavaan 80 prosenttiin alkuperäisestä tiedostokoolta.

Taulukkoinen SSAS

Power Pivot -mallit voivat olla myös koko yrityksen laajennettavissa. Oletetaan, että rakennat Power Pivot -mallin, joka alkaa kerätä käyttäjiä koko organisaatiossa, tai tiedot kasvavat 10 miljoonaan riviin tai molempiin. Siinä vaiheessa et ehkä halua, että kolmekymmentä erilaista käyttäjää päivittää mallia tai tekee muutoksia. Malli voidaan muuntaa taulukkomuotoiseksi SSAS: ksi ilman suurempia haittoja. Kaikki taulukot ja suhteet säilytetään, mutta nyt voit hallita virkistystaajuutta, määrittää rooleja (esim. Vain luku, lukeminen ja käsittely) useille käyttäjille ja toteuttaa pienen Excel-käyttöliittymän, joka yhdistää malliin. . Tuloksena on, että käyttäjät voisivat käyttää toteutettua taulukkomallia pienellä työkirjalla, mutta he eivät pääsisi kaavoihin ja mittoihin.

4) Tietojen analysointi ja visualisointi

CUBE-kaavat

Yksi yleisimpiä pyyntöjä asiakkailtani on, että luot raportit, jotka ovat tiukasti määriteltyjen mallien mukaisia. Minulla on asiakkaita, jotka pyytävät tiettyjä sarakeleveyksiä, RGB-värikoodeja ja oletuskirjainten nimiä ja kokoja. Harkitse seuraavaa koontinäyttöä:

Kuva 17: Upotetut CUBE-kaavat

Kuinka täytämme myyntiluvut tuottamatta Pivot-taulukot Jos kaikki myyntimme tallennetaan Power Pivot for Excel -sovellukseen? Käyttämällä CUBE-kaavoja! Voimme kirjoittaa CUBE-kaavat mihin tahansa Excel-soluun ja se suorittaa laskutoimituksen jo rakentamallamme Power Pivot -mallilla.

Esimerkiksi seuraava kaava kirjoitetaan soluun nimellä 'Kokonaismyynti 2016':

SumExpPctTotal

Keltainen korostettu kaavan ensimmäinen osa viittaa Power Pivot -mallin nimeen. Yleensä ThisWorkbookDataModelia käytetään Power Pivot for Excelin uudempiin versioihin. Vihreällä oleva osa määrittää, että haluamme käyttää Kokonaismyynti-mittaria. Sininen osa kehottaa Exceliä suodattamaan vain rivit, joiden myyntipäivä on vuosi 2016.

Kulissien takana Power Pivot on rakentanut a kuutio Online-analyyttinen käsittely (OLAP) sekä tiedot, lasketut sarakkeet ja mittaukset. Tämän mallin avulla Excel-käyttäjä voi käyttää tietoja yksinkertaisesti tuomalla ne suoraan CUBE-toimintojen kanssa. Käyttämällä CUBE-kaavoja olen pystynyt rakentamaan tilinpäätöksen, joka noudattaa oletusasetteluja. Tämä taito on yksi Power Pivot for Excel -sovelluksen käytön eduista taloudelliseen analyysiin.

Power BI

Toinen Power Pivot for Excel -sovelluksen etu on, että voit ottaa minkä tahansa rakentamasi Power Pivot -työkirjan nopeasti ja muuttaa siitä Power BI -mallin. Tuo Excel-työkirja suoraan Power BI -työpöytäsovellukseen tai Power BI -verkkoon, voit analysoida, tarkastella ja jakaa tietojasi kenellekään organisaatiossasi. Pohjimmiltaan Power BI on Power Pivot, PowerQuery ja SharePoint, jotka kaikki on koottu yhteen. Alla olen luonut koontinäytön tuomalla Power Pivot for Excel -työkirjan Power BI -työpöytäsovellukseen. Huomaa kuinka interaktiivinen käyttöliittymä on:

Näyte 18: Power BI

Jotain hienoa Power BI: stä on luonnollisen kielen Q & A. Osoittaa, että lähetin Power BI -mallin Power BI -tililleni. Verkkosivulta voin kysyä kysymyksiä ja Power BI rakentaa sopivan analyysin kirjoittaessani:

Näyte 19: Kysymyksiä ja vastauksia luonnollisella kielellä

Tämän tyyppinen kysely antaa käyttäjälle mahdollisuuden esittää tietomallin kysymyksiä ja olla vuorovaikutuksessa datan kanssa yksinkertaisemmalla tavalla kuin Excelissä.

Toinen Power BI: n etu on, että Microsoft-kehittäjät julkaisevat jatkuvasti päivityksiä. Käyttäjien pyytämät uudet ominaisuudet julkaistaan ​​kuukausittain. Mikä parasta, se on saumaton siirtyminen Power Pivotista Exceliin. Joten DAX-kaavojen oppimiseen käytetty aika voidaan toteuttaa Power BI: ssä! Jos analyytikko tarvitsee jakaa analyysinsa useiden käyttäjien kanssa useilla laitteilla, Power BI olisi syytä tutkia.

Parhaat käytännöt

Kun olet aloittanut, sinun on noudatettava pari parasta käytäntöä.

Ensinnäkin on päätettävä tietoisesti ensinnäkin tärkeistä asioista. Käytätkö koskaan myyjän kotiosoitetta? Pitääkö minun tietää asiakkaani sähköpostiosoite tämän työkirjan yhteydessä? Jos tavoitteena on lisätä tietoja hallintapaneeliin, joitain käytettävissä olevista tiedoista ei tarvita näissä laskelmissa. Ajan viettäminen saapuvien tietojen puhdistamiseen keventää ongelmien ja muistin käytön taakkaa myöhemmin, kun tietojoukko laajenee.

Toinen paras käytäntö on muistaa, että Power Pivot ei ole Excel. Excelissä olemme tottuneet luomaan laskelmia laajentamalla laskentataulukoitamme jatkuvasti oikealle. Power Pivot for Excel käsittelee tiedot tehokkaasti, jos rajoitamme tämän haluttuun. Sen sijaan, että luodaan jatkuvasti laskentasarakkeita tietojen oikealle puolelle, opi kirjoittamaan mittauksia alempaan ruutuun. Tämä tapa varmistaa pienemmät tiedostot ja nopeammat laskelmat.

Lopuksi ehdotan, että mittauksissa käytetään yleisiä englanninkielisiä nimiä. Kesti jonkin aikaa sopeutua tähän. Vietin muutaman ensimmäisen vuoden tekemällä nimiä, kuten Ítem de Línea de Gastos como Porcentaje de Gastos Totales, mutta kun muut ihmiset alkoivat käyttää samoja työkirjoja, minulla oli paljon selitettävää. Nyt kun aloitan uuden työkirjan, käytän nimiä kuten

|_+_|

. Vaikka nimi on pidempi, jonkun muun on sitä paljon helpompi käyttää.

Käytä koteloita todellisessa maailmassa

Tässä artikkelissa esitin vain osan tavoista, joilla Power Pivot for Excel antaa sinun ottaa tärkeän askeleen, tavallisen Excelin lisäksi. Ajattelin, että olisi hyödyllistä tuoda esiin joitain tosielämän tapauksia, joissa Power Pivot for Excel on ollut minulle erittäin hyödyllinen.

Tässä on joitain:

• Analysoi suuren arvopaperisalkun kehitys eri aikaväleillä: Koska Power Pivot for Excel antaa meille mahdollisuuden määritellä mittoja, jotka vertaavat ajanjaksoa edelliseen, voimme saavuttaa suorituskyvyn nopeasti vuosineljänneksittäin, vuosi toisensa jälkeen ja kuukausi toisensa jälkeen, kirjoittamalla pari toimenpidettä.
• Korosta kirjanpitotiedot käyttämällä mukautettuja koontitasoja: Tunnistamalla pääkirjan kukin rivikohta nimen, luokan ja taloudellisen tilan perusteella voidaan nopeasti luoda raportteja, mukaan lukien asianmukaiset rivikohdat.
• Ketjut voivat tunnistaa myynnin samasta kaupasta: Käyttämällä taulukkoa, joka kartoittaa, kun kaupat ovat verkossa, taloudellisia tuloksia voidaan verrata samalla myymälällä.
• Merkitse ne, jotka ovat olleet myynnin ylä- ja alapuolella: Pivot-taulukot voidaan luoda korostamaan 5 parasta SKU sekä alin 5 myynnille, kokonaismarginaaleille, tuotantojaksolle jne.
• Jälleenmyyjät voivat määrittää kalenteritaulukot, joissa käytetään 4-4-5-kokoonpanoa: Mukautetun päivämäärätaulukon avulla jälleenmyyjä voi helposti määrittää jokaisen päivän tietylle 4-4-5 kuukaudelle, minkä jälkeen päivittäiset myyntitulokset voidaan siirtää vastaavaan kuukauteen.

Kömpelöistä laskentataulukoista moderneihin työkirjoihin

Rahoitusanalyytikkona meitä pyydetään suorittamaan monimutkaiset laskelmat edelleen kasvaville tietojoukoille. Koska Excel on oletusanalyysityökalu, Power Pivot -oppimiskäyrä on helppoa ja monet toiminnot jäljittelevät natiivia Excel-toimintoja.

CUBE-toimintojen avulla Power Pivot for Excel voidaan helposti integroida olemassa oleviin Excel-työkirjoihisi. Laskennallisen tehokkuuden kasvua ei voida kieltää. Jos oletetaan, että käsittelynopeus on 20% nopeampi, mikä on konservatiivista, kuusi tuntia päivässä Excelissä viettävä finanssianalyytikko voi säästää 300 tuntia vuodessa.

Lisäksi voimme nyt analysoida tietojoukkoja, jotka ovat pidempiä kuin aikaisemmin analysoidut perinteisen Excelin avulla. Tehokkaasti suunnitelluilla malleilla voimme saada yli 10-kertaiset tiedot, jotka saimme aiemmin perinteisen Excelin avulla, samalla kun säilytämme analyyttisen ketteryyden. Kun pystyt muuntamaan mallit Power Pivotista taulukkoon SSAS: ksi, käsiteltävän datan määrä on 100–1 000 kertaa suurempi kuin mitä voimme saavuttaa Excelissä.

Power Pivot for Excelin kyky suorittaa laskutoimituksia erittäin nopeasti, suurilla tietomäärillä ja silti säilyttää kyky sukeltaa yksityiskohtiin, voi muuttaa taloudellisen analyysin kömpelöistä laskentataulukoista nykyaikaisiin työkirjoihin.

Jos olet kiinnostunut kokeilemaan Power Pivot for Excel -sovellusta, alla on joitain materiaaleja, jotka voivat auttaa sinua pääsemään alkuun.

Viitteet ja hyödylliset oppaat

Collie, R., & Singh, A. (2016). Power Pivot ja Power BI: The Excel user's guide to DAX, Power Query, Power BI & Power Pivot in Excel 2010-2016. Yhdysvallat: Pyhä Makro! Kirjat.

Ferrari, A., & Russo, M. (2015). Lopullinen opas DAX: iin: Älykkyys Microsoft Excelin, SQL Server Analysis Servicesin ja Power BI: n kanssa. Yhdysvallat: Microsoft Press, USA.