Excelでのアドホックレポート–完全なガイド
Excelでのアドホックレポー 表計算ベースのソフトウェアアプリケーションを使用する利点の1つは、使用方法が比較的柔軟であることです。 Excelでデータを表示するには、単純なものから複雑なものまでさまざまな種類があり、その結果、多くの場合、さまざまな部門からのアドホックな要求を迅速にフィールド処理するのが最善の方法です。
金融の専門家は、それぞれのビジネス全体で複数の分野からのデータ要求の十字線に自分自身を見つけるために続けています。 さらに、データ要求は時々動的であり、一般的ではないか、またはこれまでに使用されたことがない報告方法を必要とする。
これは、Excelやそのようなスプレッドシートプログラムが良いことと悪いことの両方ができる場所です。 アドホックexcelレポートの作成の基本は次のとおりです。
生データから始める
任意の要求に応答するためには、まずデータが必要です。 ほぼすべてのシステムは、これらの日またはExcelにエクスポートします。csvファイル形式。 これらのスプレッドシートのエクスポートを使用すると、時間とエ
操作しない”生データ”というラベルの付いたタブを必ず作成してください。 これにより、後で品質チェックのために生データをリンクバックしたり、迅速に参照したりすることができます。
生データの整合性を維持することは、要求を守るときに重要であり、不要な変更を防ぐために生データタブをパスワードで保護することが賢明な場合があ 要求では、複数の異なるデータテーブルを使用する必要がある場合があります。 この場合、データテーブルの組み合わせは困難になる可能性があります。
可能であれば、データセットのように結合してください。 これはフィルターおよびピボットのような特徴を利用するとき最高の利点を作成する。
要求を理解する
要求があいまいすぎると、Excelを使用した応答が困難になる可能性があります。 これは、Excelが言われたことだけを行うためです。
Excelでの出力は、行われた要求に依存しています。 つまり、要求が不明確な場合、無関係なデータをブックに取り込む時間が無駄になり、エンドユーザーに必要なもの以上のものが殺到する可能性があります。
アドホックな要求に対する適切な応答に基づいて、明確な要求があります。 たとえば、販売人口統計、財務実績、およびピッキング時間は、すべてやや曖昧で一般的な要求です。
要求を明確にすると、より有用な応答が得られる可能性があります。 たとえば、特定の日付の買い物客の平均郵便番号、過去の月の総売上高、特定の製品を選択して出荷する時間などです。
要求が明確であればあるほど、より多くの答えが関連性があり簡潔になります。
データのフィルタリングとその制限
ほとんどの要求は、フィルタリングの使用を必要とするあるレベルの情報に対するものです。 フィルタリングはExcelの基本的な機能であり、簡単に行うことができます。 列をソートしてフィルタリングすることができ、さらに高度なフィルタリングが利用可能です。
フィルタリングは、アドホック要求が特定のものであり、処理がやや簡単な場合にデータセットを処理するための基本的なアプローチです。 たとえば、製品の価格を要求したり、すべての製品の価格を含むデータのテーブルが存在する場合があります。 単に製品の名前でフィルタリングするだけで、必要な応答が得られる場合があります。
より高度なフィルタリング技術は、ユーザーが条件の範囲とその条件を適用するデータの範囲を指定することを可能にするexcelに存在します。 これは、複数の情報を要求する可能性がある場合にデータセットを処理するためのより複雑なアプローチです。
データリンクとクエリ
あるレベルでは、すべての要求はデータ用です。 Excelでのアドホック要求に対する応答が容易になるかどうかは、使用可能なデータのレベルによって異なります。 Excelは、ユーザーがすぐにスプレッドシートにデータをプルするカスタムクエリを実行することができ、外部データベースにリンクする機能を持っています。
このデータへのアクセス方法は、通常、最も高速であり、作業する最も完全なデータセットを提供します。 Excelをデータベースにリンクする利点の1つは、データベースが更新されると情報が更新されることです。
これにより、正確でタイムリーなデータセットを参照することができます。 たとえば、市場データをExcelに直接リンクすることができ、オンデマンドで更新されます。
Excelでデータベースにアクセスする際の欠点の1つは、エンドユーザーが手動でデータを更新する必要があることが多く、不完全または古いデータセットにつ
Excelでのアドホックレポート—ピボットテーブルの使用
アドホックレポートに関しては、Excelにはピボットテーブルと呼ばれる機能があります。 それらはデータが要約された方法でろ過され、示されることを可能にする。
ピボットテーブルは、ユーザーが要求している内容に応じて入力を変更したり変更したりできるという点で動的です。 これは、特定のデータセット内のすべてのデータを要約し、ユーザーが一意の方法でデータの列と行をグループ化できるようになります。
データが要約されているため、分析目的でピボットテーブルを使用する方がはるかに簡単です。 実際のピボットテーブルでアドホック要求に応答できない場合でも、ピボットテーブルを作成すると、ユーザーが要求に対する答えをより簡単に識別できる
作成されると、ピボットテーブルは、ユーザーが何をしたいかに応じて、特定のデータに”ドリルダウン”することもできます。 これは、データをダブルクリックするだけで直感的に行われ、そのため、ピボットテーブルは、多くの場合、大量のデータをソートして要約するデフォルトの方法
一つの欠点は、ピボットテーブルを使用できるようにするために、データを列にグループ化する必要があるということです。 つまり、データが完全でない場合、ピボットテーブルの要約も完全ではありません。
もう一つの欠点は、ピボットテーブルが自動的に更新されないことです。 これは、データセットがリンクされている場合や自律的な場合に問題が発生することがあります。
データを表やグラフで表示する
特定のアドホックな要求では、表やグラフの使用が必要になる場合があります。 Excelには、さまざまなグラフの種類とグラフがあります。 グラフは、データを使用して傾向や方向の動きを示すのに適しています。 たとえば、時間の経過に伴う販売量、または時間の経過に伴う総収益などです。
グラフに対応する上での課題は、グラフにコンテキストを与え、適切なグラフを選択する必要があることです。 折れ線グラフと点グラフは傾向を示すのに適しており、円グラフは比例データを示すのに適しており、棒グラフはカテゴリデータを比較するのに適して
DataRailsを使用してアドホック要求に応答する
DataRailsは、動的な方法でアドホック要求に応答することを可能にするユニークなソフトウェアアプリケーションです。 DataRailsは、チームが財務レポートを作成し、予算、計画、およびその他のKpiをこれまで以上に迅速かつ正確に監視するのに役立つ強化されたデータ管理ツールです。
使いやすい環境でデータセットを管理することができ、アドホックな要求を処理するのに費やされる時間を削減することができます。
ビッグデータは有用でなければなりません。 DataRailsは、新しい独自のユーザーインターフェイスを学ぶことなく、最大限にそれを使用するのに役立ちます。 Excelを背景として使用すると、DataRailsの採用を金融専門家にとって容易にする使い慣れた動的フレームワークが提供されます。
スプレッドシートをリアルタイムのデータに置き換え、断片化されたワークブックとデータソースを一つの集中場所に統合することにより、はるかに洗練されたデータ管理システムをサポートしてExcelの快適さで作業することができます。
美しい予算を構築し、ビジネスパフォーマンスを追跡し、監視し、DataRailsでユーザーに魅力的で使いやすいダッシュボードを提供します。
DataRailsのソリューションの利点の詳細については、こちらをご覧ください。