عِظَم الإكسل في تحليل البيانات

من الأمور المبهرة في الإكسل، عندما تضع كمية من البيانات الخاصة بك.. وتستخرج منها معلومات مثيرة للإهتمام لم تكن ظاهرة في البيانات بشكلها الأولي. فبنشرح تحليل البينات عن طريق مثال والتعرف على كيفية مواجهته.

الهدف: نُعرّفك على تحليل البيانات؛ لنجعلك تنبهر!

ماهو تَحليل البيانات؟

كلمةٌ عامة تحمِل الكثير مِن المعاني حَسب تصور المُتحدث، ولكن بشكل عام: استخلاص معلومات من مجموعة بيانات خام* عن طريق:

• الحسابات: جمع وطرح الأرقام ذات العلاقة والخروج بمجموع كلّي يدل على معلومة معينة.
• التعداد: عدّ القيم المتشابهة أو التي تحتوي على علاقة للخروج برقم ذو قيمة.
• رسم البيانات: رسم بياني يوضّح حجم البيانات أو تصرّف معيّن تتبعه (مثل: المبيعات لهذا المنتج مستمرة بالهبوط تدريجيًا!)
• ملاحظة تصرفات معينة للبيانات تحدث كل فترة أو تدريجيًا عن طريق الرسم البياني أو التحليلات الإحصائية.

البيانات الخام (Raw Data): هي البيانات الأوليّة التفصيلية لموضوع معين، ليست: ملّخصة، محذوف منها أي شيء أو معدل عليها بعمليات حسابية.

فلنبدأ:

نظرة على البيانات الخاصة بنا

أهم خطوة في تحليل البيانات، طبعًا، هي معرفتها. ولكن ليس مجرد معرفة نوعها، بل معرفة ماهو هدف كل نوع من المعلومات لديك بالإضافة لفهم تأثيره على العمل، أهميته وكل مايتعلق به. وبمعنى آخر: تخيل أنك صاحب القرار والمسؤول الأول عنها وكيف تأثر عليك هذه البيانات.

لتحميل الملف: ملف الإكسل الخاص بشركتنا المرموقة

إذًا،
أنا وأنت -عزيزي القارئ- انشأنا شركتنا الخيالية، نبيع منتجات في السوق عن طريق عدة بائعين منتشرين في عدة مناطق.. وهذه بيانات آخر المبيعات:

خطة سير التفكير

أول الخطوات هي النظر للبيانات والتأكد أنها تعني شيء بالنسبة لك، وواضح، ومن ثم التفكير في مايهمك (أو مديرك) أن يتم استخلاصه منها. فعلى سبيل المثال، عندنا بيانات كل طلب ومنها:

1. تاريخ الطلب
2. في أي المنطقة
3. مسؤول المبيعات
4. المنتج المطلوب
5. عدد القطع المطلوبة
6. سعر المنتج
7. إجمالي المبلغ

الآن، من أنواع المعلومات هذه، وش تتوقع يهمّك؟ أو بتطلع بمعلومات مفيدة منها؟ فكر فيها وحدة وحدة، فعلى سبيل المثال:

• تاريخ الطلب: عندنا ٤٣ طلب بالتاريخ الخاص به، ممكن نستغله في عرضها برسم بياني يوضّح في صورة صغيرة متى كل طلب وصل.. ممكن هذه المعلومة تدل على نمط معيّن في الطلبات.
• المنطقة: أيضًا المنطقة بيكون مفيد معرفة عدد الطلبات بكل منطقة، ممكن يوضّح لنا أي منطقة أكثر أهمية؟!

والبقية بنفس النطاق، في التحليل البسيط الأولي، بعد ماتفهم البيانات وموقعها في العمل المسؤول عنه؛ لكل نوع من أنواع البيانات بيكون لديك أفكار في ملخصات هامة ومفيدة حسب نطاق العمل.

ترتيب البيانات وتحويلها (تعريفها) لجدول في الإكسل

أهم نقطة الآن -والتي سوف يكون لها موضوع مستقل مستقبلًا- هي تحويل البيانات لجدول. طبعًا هي مرتبة وتبدو كجدول، لكن المقصد هنا تعريفها كجدول بالنسبة للإكسل كي يعرف أن مجموعة البيانات هذِه هي عبارة عن جدول؛ وليس مجرد بيانات عشوائية قد لايكون لها علاقة ببعض. وذلك عن طريق:

• تحديد جدول البيانات كاملًا > CTRL + T

استخدام الـPivot Tables للتحليل

أحد خصائص الإكسل المُصاحبة للجداول، هي (Pivot Tables) أو (الجداول المحوريّة)؛ وهي بإختصار:

• أداة تفعلها على الجدول الخاص بك لتقوم بعمل ملخص معين للجدول بالطريقة والتشكيل الذي تحب، والملّخص عادة يكون على هيئة جدول آخر أو رسم بياني.

ولإضافة (Pivot Table)، يوجد عدة طرق منها:

• اضغط على أي خلية في الجدول (لتفعيل خيارات الجدول الإضافية بالأعلى)، ومن خيارات الجدول (Design)> تلخيص بالجداول المحوريّة (Summarize with Pivot table)

تخصيص الجدول المحوري (Pivot Table)

بعد ماتنشىء جدولك المحوري (Pivot Table)، بيكون في صفحة جديدة مستقلة عن صفحة البيانات، وبتواجهك قائمة مثل ماهو موضح بالأسفل. وبإختصار، هذه القائمة تطلب منك الآتي فقط:

• تحديد نوع البيانات الرئيسية في الملخص؟ (مثلاً: ملخص حسب المنطقة؟ حسب نوع المنتج؟ أو مثلا المنطقة ثم نوع المنتج في كل منطقة؟)
• تحديد البيانات التي ترغب بمعرفة نتائجها وقيمها.
• تحديد كيف تريد تصفية وفلترة بياناتك؟

وكل ذلك عن طريق “سحب” أنواع المعلومات في جدولك الموجودة بالقائمة اليمنى للفراغات المخصصة لها أسفلها.

لنطحن الأرقام!

فلنفترض أننا الآن، وبعد ماتكوّن لدينا قاعدة بيانات بمبيعاتنا في المناطق المذكورة، نريد معرفة، على سبيل المثال، أكثر المنتجات بيع لكل منطقة.

فلنتخيل الجدول كيف ممكن يكون؟ أكثر المنتجات بيعًا، لكل منطقة على حده.. هممم.. لدينا اسماء المنتجات والمناطق بالإضافة لعدد المنتجات؛ ممّا يعني أن أحد الأسماء سوف يكون في الصفوف والآخر في الأعمدة والقيم، بالطبع، هي عدد المنتجات.

صورة متحركة تشرح كيف عكس هذا التخطيط الذهني (أو الورقي) بإستخدام الجدول المحوري:

وهذا الجدول المستخلص:

رائع! الآن لدينا جدول جديد، به ملخص مفيد ورائع مستخلص من جدول البيانات الأصلي. (بإمكانك تحميل الملف في بداية الموضوع لمتابعة التعديلات وتجربة اللعب بها) ومنه نقدر نلاحظ مجموع مبيعات كل منطقة ومجموع كل نوع من المنتجات بالإضافة لعدد المبيعات لكل نوع في كل منطقة (قلم الرصاص -Pencil- مكسّر السوق بالوسطى!).

رسم بياني فوق البيعة

الجدول واضح كفاية، لكن ممكن الرسم البياني يعطي تصوّر أسرع، فلنجرب!

لماذا “ممكن” وليس أكيد؟ فالرسومات البيانية أوضح دائمًا!
أحد أخطر الأدوات هي الرسوم البيانية، بسبب تصوّر أنها دائم مفيدة، يوقع مستخدمها في خطر عرض البيانات بشكل خادع أو غير منطقي لأنها، وبكل بساطة، ليس جميع البيانات تكون منطقية عند تحويلها لرسوم بيانية وقد تحتاج لتعديل طويل.

الرسم البياني الذي سوف نستخدمه هنا هو الرسم البياني التابع للجداول المحوريّة ويسمّى (Pivot Chart)، ولإدراج رسم بياني من الجدول المحوري الذي أنشأناه:

• اضغط على اي مكان في جدولك المحوري > من قائمة التحليل (Analyze) اضغط Pivot Chart> من خيارات الرسومات البيانية اختر المناسب لك منها.

الآن لدينا رسم بياني يوضح المبيعات لكل المنتجات حسب المنطقة، ومن الممكن معرفة الأكثر مبيعًا بنظرة سريعة (قلم الرصاص -Pencil- والأغلفة -Binder-). ولكن في حال لدينا الكثير من المنتجات، ونريد فلترة أو تصفية البينات لتعرض لنا فقط أعلى ٣ منتجات مبيعًا حسب اجمالي المبيعات لكل منتج.. كيف؟

بكل سهولة من خلال الرسم البياني، تلاحظون بالأسفل مستطيل (المنطقة) وعلى اليمين (المنتج)؛ مستطيلان دائمًا متواجدين كل واحد منهم يعبر عن احد انواع البيانات الموجودة بالرسم البياني، وبما أننا نريد فلترة (المنتجات) حسب أعلى ٣ منتجات مبيعًا، فنقوم ب:

• الضغط على مستطيل (المنتج)>اختيار (Value Filter) -الفلترة حسب قيمة-> اختيار (Top 10)> تعديل خياراتك حسب الحاجة.

وهذا مثال تطبيقي:

وهذه النتيجة! رسم بياني لأهم ٣ منتجات من ناحية “عدد” المبيعات وأداءها في كل منطقة.

الآن عرفنا أكثر ثلاث منتجات مبيعًا، بالإضافة لعدد مبيعاتهم في المناطق الثلاث. واضح جدًا الـ(Pen Set) لم يبيع أي قطع في المنطقة الغربية وأقلام الرصاص هي الأكثر مبيعًا في الوسطى ولكن الأقل مبيعًا في المنطقة الشرقية (لماذا؟).

الخاتمة

الـ(Pivot Data) أو الجداول المحوريّة، هي أحد أهم خصائص الإكسل ومرونتها بالإضافة لمرونة التحكم بها وخياراتها المتعددة تجعلها أداة قوية في تحليل البيانات المبسّط والذي بدوره أن يوضّح لك معلومات مخفيّة في قاعدة البيانات التي لديك. وماطبقناه اليوم ليس مجرد الا شيء بسيط من قدرتها في التحكم وتلخيص البيانات.

اتمنى انكم استفدتم شيء يُذكر.