Staňte se analytikem analytiků dat přes noc pomocí nástrojů pro tvorbu tabulek Google

reklama

Někteří lidé mají rádi golf. Někteří lidé si užívají surfování. Ještě další lidé běží nadšenci. A pak… jsou tu psi. To jsou lidé, kteří vidí příležitost k objevování v každé tabulce a tabulce plné zdánlivě nesmyslných a nesouvisejících informací. Jakmile si budete hrát s daty - reorganizovat, přebalit a uchýlit se - můžete začít spojovat tečky a extrahovat stopy, které vás vedou k důležitým a užitečným odpovědím.

To je krása dat - něco, na co se většina lidí dívá a je nudné nebo příliš složité, analytici údajů shledávají krásnými a odhalujícími. Pokryli jsme zde řadu užitečných nástrojů pro analýzu dat zde na MUO, jako je Bandalizer pro datové soubory CSV, které samozřejmě Excel to zvládne Jak převést textové soubory s oddělovači do tabulek ExceluJe snadné převést oddělený textový soubor do tabulky aplikace Excel. Zde je návod, jak to provést pomocí tří různých metod. Přečtěte si více také. Analýza dat vám umožní dělat věci jako nika analýza 4 webové stránky k provedení analýzy mezeru v průmyslu Přečtěte si více

výzkum, a samozřejmě vytvořit cool vizualizace dat 5 nejlepších míst k vyhledání vizualizací na webuAsi před měsícem mě někdo kontaktoval, zda chci na svém webu zveřejnit jednu ze svých infografik. Předtím jsem nikdy neměl takový zájem o takové vizualizace ... Přečtěte si více .

Věděli jste však, že jedním z největších nástrojů pro analýzu dat je ve skutečnosti tabulka Google? Důvodem není jen to, že přehled Tabulky Google dokáže udělat téměř vše, co byste s Microsoftem mohli dělat Excel (i když můžete), ale je to vlastně kvůli několika velmi skvělým nástrojům pro vytváření přehledů, které jsou v Googlu standardem Tabulka.

V tomto článku vám ukážu, jak používat kontingenční přehled, grafy a grafy v tabulce Google, několik příkladů toho, jak můžete je použít k analýze zdánlivě složitých dat a jak můžete skončit s některými opravdu úžasnými grafy a grafy v konec.

Použití kontingenčních zpráv k provedení zázraků

Pokud jste nikdy nepoužívali kontingenční zprávy, jste na opravdové léčbě. V tomto příkladu budu používat data AdSense, která zahrnují tři pole, která chci analyzovat - počet kliknutí na reklamy, počet zobrazených reklam a délka názvů článků.

Zajímavé je, že najdu korelaci, zda délka názvu článku ovlivňuje počet reklam AdSense, které jsou zobrazeny nebo na které bylo kliknuto. Je to takový druh zdánlivě nesouvisejících dat, který může kontingenční zpráva vypočítat a odhalit.

V tabulce s těmito údaji stačí kliknout na „Data“ v nabídce Tabulka Google a v rozbalovací nabídce vyberte „Zpráva kontingenční tabulky…“.

Otevře se nový list, kde můžete začít vytvářet novou sestavu pivotů. Na pravé straně listu se otevře „Editor sestav“, který se chová jako průvodce, který vás provede vytvořením nové zprávy. Budete chtít začít přidáním řádků - hlavních dat, která chcete začít. V tomto případě chci vědět, zda délka názvu ovlivňuje výkon reklamy, takže v tomto případě by řádky byly názvy.

Dále chcete do přehledu přidat hodnoty. Když přidáváte nové hodnoty, vyplní sestavu hodnotami z původní tabulky, s výjimkou dat, která se počítají způsobem, který jste definovali v editoru přehledů. V tomto případě používám „SUM“, protože každý nadpis má stejně jen jednu hodnotu. Nyní však mohu seřadit podle délky názvu pod nastavením Řádek nadpisu nahoře.

V listu si můžete všimnout nějakých „nevyžádaných“ dat - například nul nebo polí, kde neexistují žádná platná data. Ve skutečnosti můžete kontingenční zprávě říct, aby tyto špatné hodnoty ignorovala kliknutím na „Přidat pole“ v sekci Filtr v Editoru sestav. Poté můžete zrušit výběr všech položek, které má přehled ignorovat.

Nyní, když jste shrnuli a roztřídili všechna data, může být situace mnohem jasnější. Najednou můžete vidět vzory, například skutečnost, že tituly mezi 60 až 80 znaky mají z nějakého důvodu (například) tendenci mnohem lépe.

To jsou věci, které ve světě chaotického chaotického tabulky, kde jsou data netříděna a nefiltrována, nejsou tak jasná. Pivotní sestavy jsou extrémně flexibilní a umožní vám dělat s každým sloupcem dat další věci, jako je sumarizace podle počtu, průměr, maximální nebo min, standardní odchylka a mnohem více. Síla kontingenčních zpráv skutečně vyjde, když začnete s daty házet a sledovat, jaké úžasné věci z toho nakonec vycházejí.

Používání grafů a grafů v tabulce Google

Dalším dobrým způsobem analýzy dat je grafičtější forma. Až údaje roztriedíte tak, jak chcete, pomocí kontingenčního přehledu, je na čase začít s mapováním těchto údajů. Spreadsheet Google přichází s dobrou řadou nástrojů pro tvorbu grafů, které vám pomohou. Chcete-li se k nim dostat, stačí zvýraznit data, která chcete mapovat, klikněte na položku nabídky „Vložit“ a ze seznamu vyberte „Graf“. Otevře se editor grafů a v pravém podokně se zobrazí náhled vašich dat.

Můžete procházet všemi dostupnými typy grafů a zjistit, co nabízí nejlepší reprezentaci hledaných dat. Existují čárové grafy, sloupcové grafy, výsečové grafy a dokonce i několik opravdu skvělých měřidel a také mapové mapy, na které se těším na hraní. Pro můj účel zde však srovnání liniových grafů skutečně ukázalo, co jsem chtěl - dvě oblasti hot spotů, které zřejmě naznačují lepší výkon reklam ve dvou konkrétních délkách nadpisů článků.

To jsou docela zajímavé věci a ne něco, co by bylo tak snadno odhalitelné v tabulce plné prvotních dat. Dalším skvělým nástrojem, který je k dispozici v tabulce Google pro grafické zobrazení dat, je funkce nazývaná „Sparkline“. Tato funkce ve skutečnosti umožňuje transformovat buňku v tabulce do sloupcového grafu. Jediné, co musíte udělat, je napsat do buňky něco jako následující:

"= Jiskra (E8: F8, {" charttype "," bar "}))"

Co to dělá? V zásadě to umožňuje grafovat data přímo v buňce. V tomto případě porovnávám čísla ve sloupcích E a F a pomocí sloupcového grafu zobrazuji procenta. Sloupec F je znázorněn modrou barvou a E oranžovou barvou, takže jediným pohledem na tabulku můžete rychle zjistit, kam se stupnice při porovnání dat nebo identifikaci „alarmových“ stavů naklonilo.

Toto je jen několik nápadů, jak využít tabulku Google k analýze dat pomocí výkonných nástrojů, jako jsou kontingenční zprávy a nástroje pro tvorbu grafů. Tabulka Google se rychle stává (nebo možná již existuje) hlavním uchazečem v analýze dat podnikání a dostupnost online znamená, že je také pohodlné a snadno použitelné bez ohledu na to, kde ty jsi.

Když spěcháte a potřebujete rychle zpracovat spoustu informací na cestách, je to obrovská věc. A skutečnost, že můžete jednoduše importovat data nebo soubor CSV do prvního listu a všechny kontingenční zprávy a grafy se pro vás vytvoří automaticky - to je jen čistý zlatý prach.

Takže pokud jste to ještě nepoužili - vřele doporučuji dát přehledům Google Spreadsheet pokus o automatizaci vašich prací pro analýzu dat. A pokud jste ji už nějakou dobu používali, ale nevěděli jste o těchto nástrojích - vyzkoušejte je všemi prostředky. Budete rádi, že jste to udělali.

Jak využíváte tabulku Google? Jaké jsou vaše oblíbené nástroje, bez kterých byste nemohli žít? Podělte se o své myšlenky a nápady v sekci komentářů níže!

Obrázek Kredit: Podnikatel ruku přes Shutterstock