Excel для аналитика. 4 техники анализа данных в Excel

Существует множество способов автоматизации анализа данных в Excel. Это как встроенные инструменты, так и дополнения, которые можно скачать на просторах интернета. Также есть дополнение «Пакет анализа», которое было разработано компанией Майкрософт. Она имеет все необходимые возможности, чтобы вы могли получать все необходимые результаты в одном файле Excel.

1. Дисперсионный анализ.
2. Корреляционный анализ.
3. Ковариация.
4. Вычисление скользящего среднего. Очень популярный метод в статистике и в трейдинге.
5. Получать случайные числа.
6. Выполнять операции с выборкой.

Эта надстройка не активирована по умолчанию, но входит в стандартный пакет. Чтобы ею воспользоваться, необходимо ее включить. Для этого сделайте следующие шаги:

1. Перейдите в меню «Файл», и там найдите кнопку «Параметры». После этого перейдите в «Надстройки». Если же вы установили 2007 версию Эксель, то нужно нажать на кнопку «Параметры Excel», которая находится в меню Office.
2. Далее появляется всплывающее меню, озаглавленное словом «Управление». Там находим пункт «Надстройки Excel», нажимаем на него, а потом – на кнопку «Перейти». Если же вы используете компьютер Apple, то достаточно открыть вкладку «Средства» в меню, а потом в раскрывающемся перечне найти пункт «Надстройки для Excel».
3. В том диалоге, который появился после этого, нужно поставить галочку возле пункта «Пакет анализа», после чего подтвердить свои действия, нажав кнопку «ОК».

В некоторых ситуациях может оказаться так, что этого дополнения найти не удалось. В этом случае его не будет в перечне аддонов. Для этого надо нажать на кнопку «Обзор». Может также появиться информация о том, что пакет полностью отсутствует на этом компьютере. В этом случае необходимо его установить. Для этого нужно нажать на кнопку «Да».

Перед тем, как включить пакет анализа, необходимо сначала активировать VBA. Для этого его нужно загрузить таким же способом, как и саму надстройку.

Как работать со сводными таблицами

Первоначальная информация может быть какой-угодно. Это могут быть сведения о продажах, доставке, отгрузках продукции и так далее. Независимо от этого, последовательность шагов будет всегда одинаковой:

1. Откройте файл, в котором содержится таблица.
2. Выделите диапазон ячеек, которые мы будем анализировать с помощью сводной таблицы.
3. Откройте вкладку «Вставка, и там надо найти группу «Таблицы», где есть кнопка «Сводная таблица». Если же используется компьютер под операционной системой Mac OS, то нужно открыть вкладку «Данные», и эта кнопка будет находиться во вкладке «Анализ».
4. После этого откроется диалог с заголовком «Создание сводной таблицы».
5. Затем выставите такое отображение данных, которое соответствует выделенному диапазону.

От того, сколько колонок есть, будет отличаться и набор имеющихся параметров. Например, общее число столбцов – 5. И нам надо просто разместить и выбрать их верным образом, а показать сумму. В таком случае выполняем действия, показанные на этой анимации.

Можно сводную таблицу конкретизировать, указав, например, страну. Для этого мы включаем пункт «Страна».

Можно также посмотреть информацию про продавцов. Для этого мы заменяем колонку «Страна» на «Продавец». Результат получится следующий.

Допустим, в сентябре мобильное приложение привлекло 500 тыс. пользователей, а в октябре — всего 200 тыс. Но общий результат по итогам второго месяца оказался вовсе на 700 тыс. пользователей, а всего 550. Получается, что, пока компания занималась привлечением новых клиентов, 150 тыс. пользователей стали неактивными.

Что такое когортный анализ и как он применяется в маркетинге

1. Откройте файл, в котором есть интересующий диапазон данных. Например, таблица, где есть колонка «Страна» или «Город».
2. Информацию, которая будет показываться на карте, нужно сначала отформатировать, как таблицу. Для этого надо найти соответствующий пункт на вкладке «Главная».
3. Выделите те ячейки, которые будут анализироваться.
4. После этого переходим на вкладку «Вставка», и там находим кнопку «3Д-карта».

Чтобы дать ответ на этот вопрос, необходимо точно определить цели бизнеса. Наиболее распространённым классификатором выступает дата, когда пользователь совершает регистрацию на сайте компании. Также признаком классификации может быть и интервал времени, когда юзеры регистрируются на веб-ресурсе.

Для чего нужен когортный анализ

С помощью когортного анализа определяют, как разные маркетинговые инструменты влияют на показатели бизнеса. Он помогает:

Оценить эффективность рекламных кампаний и распределить маркетинговый бюджет

Такой подход позволяет на раннем этапе оценивать результаты рекламных кампаний, даже с длинным циклом продаж. Например, у онлайн-магазина, который продает товары повседневного спроса, цикл продаж короткий, а у дилера автомобилей он будет гораздо длиннее, так как покупателю порой требуется не один месяц, чтобы принять решение.

Допустим, дилер автомобилей запустил рекламу, а спустя месяц компания решила оценить первые результаты. Может оказаться, что затраты на рекламу превысили доходы от нее. Но вместо того чтобы сразу свернуть рекламную кампанию, можно объединить потенциальных клиентов в когорту и спустя несколько месяцев увидеть, что те, кто увидел рекламу, решились на покупку только через три месяца.

Когортный анализ исследует изменения в поведении групп пользователей и выявляет закономерности. Эти данные потом помогают усовершенствовать маркетинговую стратегию, доработать путь, который проходит клиент, от появления потребности до покупки.

Проанализировать эффективность мобильного приложения

В аналитике мобильных приложений когортный анализ помогает оценить Retention Rate — коэффициент удержания клиентов.

Допустим, в сентябре мобильное приложение привлекло 500 тыс. пользователей, а в октябре — всего 200 тыс. Но общий результат по итогам второго месяца оказался вовсе на 700 тыс. пользователей, а всего 550. Получается, что, пока компания занималась привлечением новых клиентов, 150 тыс. пользователей стали неактивными.

Чтобы минимизировать последствия, можно проанализировать Retention Rate для когорт. Для этого используется формула:

где
R — общее число пользователей в конце текущего периода;
A — число пользователей, привлеченных за текущий период (когорта октября);
E — число активных пользователей в конце предыдущего периода (когорта сентября).

Когортный анализ показывает, что компания может удержать 70% пользователей. Полученные данные можно использовать для того, чтобы исправить ситуацию. Например, изменить маркетинговую стратегию, пересмотреть стоимость подписки или запустить новую рекламную кампанию.

Пользователей объединяют в одну группу по общим характеристикам, опыту и временному признаку. Но надо понимать, что со временем общие атрибуты людей могут сильно меняться. Например, сегодня клиент купил пряники, через неделю заказал автомобильные диски, а через месяц приобрел лодку.

Когортный анализ в маркетинге.

• пользователи, которые установили приложение;
• пользователи, которые подписались на рассылку со специальными предложениями;
• пользователи, которые перешли на сайт со статьи в блоге;
• первое посещение сайта пользователем.

Анализ, статистика, постоянный мониторинг – 3 основополагающих фактора бизнеса. От них зависит эффективность онлайн-магазина, его доход, размер базы клиентов. Хорошим способом отслеживания разных покупательских групп является когортный анализ, о котором мы сегодня поговорим.