लेख आपको दिखाएगा कि बड़े डेटा सेट . का विश्लेषण कैसे करें एक्सेल में। आपकी व्यावसायिक गतिविधियों के पेशेवरों और विपक्षों को जानना बहुत महत्वपूर्ण है। खातों और बिक्री रिकॉर्ड . को बनाए रखने के लिए यह एक गतिशील प्रक्रिया है एक संगठन का। क्योंकि समय की अवधि में बिक्री, खरीद या विनिमय अक्सर होता है। इसलिए यदि आप आज से पिछले 3 या 4 महीनों के बिक्री या लाभ के रिकॉर्ड को जानना चाहते हैं, तो आपको उनके बारे में बड़ी मात्रा में डेटा मिल सकता है। सौभाग्य से, इस मामले में आपकी मदद करने के लिए एक्सेल में कुछ बहुत अच्छी विशेषताएं हैं। आप विश्लेषण कर सकते हैं वे बड़े डेटा सेट एक्सेल में भागों द्वारा और इसलिए अपनी गणना को आसान बनाएं।
Excel में बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने के 6 तरीके
इस लेख में, मैं निम्नलिखित डेटासेट का उपयोग करने जा रहा हूँ। हालांकि इस डेटा सेट में बड़ी मात्रा में डेटा नहीं है, हम उदाहरण दिखा सकते हैं कि बड़े डेटा सेट का विश्लेषण कैसे किया जाए। इसका उपयोग करना।
हमारे पास बिक्री . है इस डेटासेट में कुछ इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के बारे में जानकारी।
इस डेटासेट को तालिका . के रूप में उपयोग करना सुविधाजनक है उनका विश्लेषण करते समय। इस डेटा को टेबल . में बदलने के लिए
- सबसे पहले, डेटा सेट का चयन करें और फिर सम्मिलित करें . पर जाएं>> तालिका ।
- उसके बाद, एक संवाद बॉक्स दिखाई देगा। सुनिश्चित करें कि आपने मेरी तालिका में शीर्षलेख हैं . का चयन किया है ।
- अगला, ठीक क्लिक करें ।
इस ऑपरेशन को निष्पादित करने से, आपका डेटासेट एक एक्सेल टेबल में बदल जाएगा ।
1. विश्लेषण करें आईएनजी बड़े डेटा सेट . के साथ पिवट टेबल
बड़े डेटा सेट . का विश्लेषण करने के कुछ अलग तरीके हैं एक्सेल में। उनमें से एक है पिवट टेबल . का उपयोग करना सम्मिलित करें टैब . से . एक पिवट टेबल हमें आवश्यक कॉलम और पंक्तियों द्वारा उत्पादों की बिक्री के बारे में जानकारी देखने में मदद करता है। साथ ही, हम उन्हें महीनों या वर्षों में देख सकते हैं। आइए नीचे दी गई प्रक्रिया से गुजरते हैं।
चरण:
- सबसे पहले, डेटा तालिका का चयन करें और फिर सम्मिलित करें . पर जाएं>> पिवट टेबल ।
- बाद में, एक संवाद बॉक्स दिखाई देगा। आप या तो नई वर्कशीट . चुन सकते हैं या मौजूदा वर्कशीट . अपनी सुविधा के अनुसार चुनें।
- उसके बाद, जैसा कि हमने नई वर्कशीट का चयन किया था , हम अपनी पिवट टेबल . पाएंगे एक नई कार्यपत्रक में सुविधाएँ। आवश्यक श्रेणियां खींचें (दिनांक , कीमत , विक्रेता का नाम आदि) से पिवट टेबल फील्ड्स . यह आपको पिवट टेबल . में बिक्री जानकारी का सारांश दिखाएगा ।
- यहां, मैंने तारीख को खींचा है पंक्तियों फ़ील्ड . तक की सीमा . इसने मुझे एक और श्रेणी दी जो माह . है रेंज अपने आप हो जाती है ताकि मैं महीनों में बिक्री की जानकारी देख सकूं।
- उसके बाद, मैंने विक्रेता का नाम . भी जोड़ा कॉलम फ़ील्ड . में , क्योंकि आप जानना चाहते हैं कि किस कर्मचारी ने सबसे अधिक आइटम बेचे और उसे एक बोनस दिया।
- और मान फ़ील्ड . में , मैंने कीमत . को खींच लिया यह देखने के लिए कि उस अवधि में कितनी बिक्री हुई।
अगर आप अपनी पिवट टेबल . को देखते हैं उसके बाद, आपको निम्न जानकारी इस तरह दिखाई देगी। फ़ील्ड . के अनुसार जिसे हमने चुना है, हम देखेंगे कुल बिक्री माह . तक , कितनी बिक्री प्रत्येक विक्रेता . द्वारा किया गया है , और कुल योग बिक्री . के अवधि के अंत तक।
- आप इस जानकारी को तारीखों तक भी देख सकते हैं . बस प्लस आइकन . पर क्लिक करें (+ ) माह के नाम . के पास ।
इस प्रकार, आप बड़े डेटा सेट . का विश्लेषण कर सकते हैं पिवट टेबल . का उपयोग करके . जब आप लगभग रोज़मर्रा की बिक्री की जानकारी के साथ काम करते हैं तो यह वास्तव में मददगार होता है।
और पढ़ें:पिवट टेबल (9 उपयुक्त उदाहरण) का उपयोग करके एक्सेल में डेटा का विश्लेषण कैसे करें
2. बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने के लिए फ़िल्टर कमांड
बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने का दूसरा तरीका एक्सेल में फ़िल्टर कमांड का उपयोग करना है . यह आपको फ़िल्टर . में मदद कर सकता है आपके द्वारा निर्धारित मापदंड के आधार पर जानकारी।
चरण:
- सबसे पहले, डेटासेट की अपनी श्रेणी चुनें और फिर होम . पर जाएं>> क्रमबद्ध और फ़िल्टर करें>> फ़िल्टर करें
- उसके बाद, आप फ़िल्टर आइकन . देखेंगे हेडर में दिखाई देते हैं।
- हालांकि, यदि आप कुल बिक्री देखना चाहते हैं वैट . के साथ फ़िल्टर कमांड . का उपयोग करते समय , आपको निम्न सूत्र का उपयोग करने की आवश्यकता है।
=SUBTOTAL(9,Table13[Net Price])
यहां फ़ॉर्मूला सबटोटल फ़ंक्शन . का उपयोग करता है फ़िल्टर किए गए डेटा की कुल शुद्ध बिक्री वापस करने के लिए।
- अब अपनी इच्छानुसार छान लें। सबसे पहले, मैं आपको दिखा रहा हूं कि फ़िल्टर . कैसे करें महीने से। बस ड्रॉप-डाउन आइकन . पर क्लिक करें तारीख . के पास शीर्षलेख और एक या एक से अधिक महीने की जांच करें ।
- चेक करने के बाद मई और ठीक . क्लिक करके , आप बिक्री . देखेंगे उस महीने की जानकारी। आपको कुल बिक्री . भी दिखाई देगी वैट . के साथ उस महीने में।
- इसी प्रकार, यदि आप जानना चाहते हैं कि किसी एक विक्रेता ने कितनी बिक्री की है, तो बस उसका नाम जांचें और ठीक पर क्लिक करें ।
- उसके बाद, आप संबंधित बिक्री . देखेंगे एक्सेल शीट में जानकारी।
इस प्रकार, आप बड़े डेटा सेट . का विश्लेषण कर सकते हैं फ़िल्टर कमांड . का उपयोग करके ।
3. विश्लेषण करने के लिए एक्सेल पावर क्वेरी एडिटर लागू करना
पावर क्वेरी संपादक बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने के लिए बहुत उपयोगी हो सकता है एक्सेल में। आइए नीचे दी गई प्रक्रिया से गुजरते हैं।
चरण:
- सबसे पहले, अपनी डेटा तालिका चुनें और फिर डेटा . पर जाएं>> टेबल/रेंज से ।
- उसके बाद, आप अपने डेटासेट को पावर क्वेरी संपादक . में देखेंगे . इस सुविधा में फ़िल्टर भी है . हम बिक्री या कर्मचारियों के बारे में कुछ विशेष रिकॉर्ड को सारांशित करने या देखने के लिए उन्हें लागू कर सकते हैं।
- हालांकि यह आवश्यक नहीं है, तारीखों में समय भाग को छोड़ना सुविधाजनक है तारीख . के यह एक आसान प्रक्रिया है, इसलिए मैं आपको स्क्रीनशॉट नहीं दिखाने जा रहा हूं। बस ट्रांसफ़ॉर्म टैब . पर जाएं पावर क्वेरी संपादक . का और फिर तारीख . चुनें>> केवल तिथि ।
- बाद में, ड्रॉप-डाउन आइकन . का उपयोग करें अपनी तिथि फ़िल्टर करने के लिए। आप अलग-अलग तिथियों या महीनों के अनुसार फ़िल्टर कर सकते हैं।
- मैंने महीनों के आधार पर फ़िल्टर करना पसंद किया इसलिए मैंने मई . को चुना . कस्टम फ़िल्टर . का उपयोग करके कुछ समय के लिए फ़िल्टर करने के विकल्प हैं . यदि आप कई महीनों या अवधियों के बिक्री रिकॉर्ड देखना चाहते हैं तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं।
- इसके बाद, आप बिक्री . देखेंगे मई . के महीने के लिए ।
- यदि आप इस डेटा को किसी एक्सेल शीट में लोड करना चाहते हैं, तो बस बंद करें और लोड करें पर क्लिक करें ।
उसके बाद, आपको मई . के महीने के बिक्री रिकॉर्ड दिखाई देंगे तालिका . के रूप में एक नई शीट में।
आप विक्रेता के नाम . द्वारा भी फ़िल्टर कर सकते हैं या मूल्य सीमा पावर क्वेरी संपादक . में और उन्हें उसी प्रक्रिया का पालन करते हुए एक नई शीट में लोड करें। इस प्रकार आप बड़े डेटा सेट . का विश्लेषण कर सकते हैं पावर क्वेरी संपादक . का उपयोग करके ।
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4. पिवट चार्ट के साथ बड़े डेटा का विश्लेषण करना
यदि आप चार्ट द्वारा अपने डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं, तो आप प्रभावी ढंग से पिवट चार्ट . का उपयोग कर सकते हैं . आइए नीचे दिए गए विवरण को देखें।
चरण:
- सबसे पहले, अनुभाग 1 . की प्रक्रिया का पालन करें एक पिवट टेबल बनाने के लिए ।
- बाद में, पिवट टेबल की शीट में , पिवोटटेबल विश्लेषण . पर जाएं>> पिवट चार्ट ।
- सुनिश्चित करें कि आपने पिवट टेबल . के किसी भी सेल का चयन किया है ।
- After that, you will see a variety of options for the Pivot Chart . Select any of them and click OK . I chose a simple bar chart
- Thereafter, you will see monthly total sales in the Pivot Chart ।
- In addition, if you want to see the sales by dates , just drag the Date range above the Month range in the Pivot Table Fields ।
- Later, you will see the sales by dates in the chart ।
Thus you can analyze large data sets by using the Pivot Chart . If your data contains yearly sales or transactions in a huge amount, you can use the Pivot Chart effectively for a better visualization.
5. Using Power Pivot to Analyze Large Data Sets
You can also do the Pivot Table analysis of large data sets by using the Power Pivot विशेषता। Please follow the instructions below.
चरण:
- First, close the current workbook and open a new Workbook and go to Power Pivot >> Manage ।
- Next, in the Power Pivot window, select Home >> From Other Sources ।
- After that, the Table Import Wizard दिखाई देगा। In that wizard, select Excel File >> Next ।
- Thereafter, browse your Excel Workbook where the data set is stored.
- Later, click Next ।
- We will be working on the power pivot sheet of that workbook. So we checked it and clicked Finish ।
- A confirmation message will show up, just click on Close ।
- After that, this operation will upload the dataset of the selected sheet as a table in the Power Pivot
- The data you see does not have a proper header name. Rename the column headers by right-clicking and selecting Rename Column from the Context Menu ।
- To do the Pivot Table analysis, we select the Pivot Table ।
- At this time, a dialog box दिखाई देगा। If you want your Pivot Table in the Existing Worksheet , select it and click OK . In my case, I chose the Pivot Table to appear in a New Worksheet ।
- Next, you will see the Pivot Table Fields in a new sheet. Select Power Pivot and it will show you all the ranges it contains like Date , Price , VAT , etc.
- After that, follow this link of Section 1 to see how to analyze the data using a Pivot Table ।
- You may use a chart to visualize monthly sales information. To see how analyze data with a Pivot Chart , kindly follow this link of Section 4 ।
6. Applying Analyze Data Feature
Last but not least, if you want all the data analysis in one sheet, you must use the Analyze Data Feature डेटा टैब . से . This will save you a huge amount of time. आइए नीचे दी गई प्रक्रिया से गुजरते हैं।
चरण:
- First, select your table and select Analyze Data ।
- Just after that, you will see the Analyze Data window at the right side of your Excel sheet.
Scroll down and you will get the options to analyze your data. Below here, you will see option for the Pivot Table analysis.
The following image shows the Bar Chart analysis option to compare the Price and Net Price of the product.
- Let’s just select the Net Price by Product chart to show you the analysis.
This operation will show you a bar chart analysis of the variation of Net Price by the Products ।
You will find more other options if you scroll down. Select any of your choosing and proceed to analyze.
Thus you can analyze large data sets by using Analyze Data Feature ।
और पढ़ें:[फिक्स्ड:] डेटा विश्लेषण एक्सेल में नहीं दिख रहा है (2 प्रभावी समाधान)
अभ्यास अनुभाग
Here, I’m giving you the dataset of this article so that you can practice these methods on your own.
निष्कर्ष
In the end, we can surmise the fact that you will learn very productive methods on how to analyze large data sets एक्सेल में। If you don’t know how to analyze your large data sets , you will have to use manual processes which will cost you a lot of time. If you have any better methods or questions or feedback regarding this article, please share them in the comment box. This will help me enrich my upcoming articles. For more queries, kindly visit our website ExcelDemy ।
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