Advertentie
Sommige mensen houden van golfen. Sommige mensen genieten van surfen. Weer andere mensen zijn enthousiastelingen. En dan... zijn er de datahonden. Dat zijn de mensen die kansen zien om ontdekt te worden in elke tabel en spreadsheet gevuld met schijnbaar betekenisloze en niet-gerelateerde informatie. Zodra u met gegevens speelt - reorganiseren, herverpakken en toevlucht nemen - kunt u beginnen met het verbinden van de stippen en het extraheren van aanwijzingen die u naar belangrijke en nuttige antwoorden leiden.
Dat is het mooie van data - iets waar de meeste mensen naar kijken en saaie of te complexe data-analisten vinden die mooi en onthullend zijn. We hebben een aantal handige tools besproken voor het analyseren van gegevens hier bij MUO, zoals Bandalizer voor CSV-gegevensbestanden, die natuurlijk Excel kan het aan Hoe gescheiden tekstbestanden converteren naar Excel-spreadsheetsHet is gemakkelijk om een afgebakend tekstbestand te converteren naar een Excel-spreadsheet. Hier leest u hoe u dit op drie verschillende manieren kunt doen. Lees verder
ook. Met gegevensanalyse kunt u dingen doen zoals niche-analyse 4 websites om een niche-industrieanalyse uit te voeren Lees verder onderzoek, en natuurlijk cool creëren data visualisaties 5 coolste plaatsen om visualisaties op internet te vindenOngeveer een maand geleden nam iemand contact met me op over de vraag of ik een van hun infographics op mijn site wilde publiceren. Voordien had ik nooit echt veel interesse gehad in dergelijke visualisaties van ... Lees verder .Wist u echter dat Google Spreadsheet een van de beste tools is om gegevensanalyses uit te voeren? De reden hiervoor is niet alleen omdat een Google-spreadsheetrapport bijna alles kan doen wat u met Microsoft zou willen doen Excel (hoewel dat kan), maar het komt eigenlijk door een paar zeer coole rapportagetools die standaard in Google worden geleverd Spreadsheet.
In dit artikel laat ik u zien hoe u het draairapport, grafieken en diagrammen in Google Spreadsheet gebruikt, een paar voorbeelden van hoe je kunt ze gebruiken om ogenschijnlijk complexe gegevens te analyseren, en hoe je geweldige grafieken en diagrammen kunt krijgen in de einde.
Pivot-rapporten gebruiken om wonderen uit te voeren
Als u nooit draaiperslagen hebt gebruikt, wacht u een echte traktatie. In dit voorbeeld ga ik Adsense-gegevens gebruiken die drie velden bevatten die ik wil analyseren: het aantal aangeklikte advertenties, het aantal bekeken advertenties en de lengte van de titels van mijn artikelen.
Waar ik nieuwsgierig naar ben, is of de titellengte van het artikel van invloed is op het aantal Adsense-advertenties dat wordt bekeken of waarop wordt geklikt. Het zijn dit soort schijnbaar niet-verbonden gegevens die een pivotrapport kan berekenen en onthullen.
Als u op de tafel met die gegevens zit, klikt u gewoon op 'Gegevens' in het Google Spreadsheet-menu en selecteert u 'Draaitabelrapport ...' in het vervolgkeuzemenu.
Dit opent een nieuw blad waar u kunt beginnen met het bouwen van uw nieuwe spilrapport. Aan de rechterkant van het blad wordt een "Rapporteditor" geopend, die fungeert als een wizard die u helpt bij het maken van uw nieuwe rapport. U wilt beginnen door de rijen toe te voegen: de belangrijkste gegevens waarmee u wilt beginnen. In dit geval wil ik weten of de titellengte van invloed is op de advertentieprestaties, dus de rijen in dit geval zijn titels.
Vervolgens wilt u waarden aan het rapport toevoegen. Als u nieuwe waarden toevoegt, vult deze het rapport met die waarden uit de oorspronkelijke spreadsheet, behalve dat de gegevens worden berekend zoals u deze definieert in de rapporteditor. In dit geval gebruik ik "SUM" omdat elke titel sowieso maar één waarde heeft. Nu kan ik echter sorteren op titellengte onder de instelling Titelrij bovenaan.
Mogelijk ziet u wat 'ongewenste' gegevens in uw blad, zoals nullen of velden waar er gewoon geen geldige gegevens zijn. U kunt het pivotrapport vertellen dat deze slechte waarden moeten worden genegeerd door op het veld "Toevoegen" te klikken in het gedeelte Filter van de Report Editor. Vervolgens kunt u alle items deselecteren waarvan u het rapport wilt negeren.
Nu u alle gegevens hebt samengevat en gesorteerd, wordt het misschien veel duidelijker. Ineens zie je mogelijk patronen, zoals het feit dat titels tussen de 60 en 80 tekens om de een of andere reden (bijvoorbeeld) veel beter presteren.
Dit zijn dingen die gewoon niet zo duidelijk zijn in de rommelige, chaotische spreadsheetwereld waar de gegevens ongesorteerd en ongefilterd zijn. Pivotrapporten zijn uiterst flexibel en laten u andere dingen doen met elke kolom met gegevens, zoals samenvatten op telling, gemiddelde, max of min, standaarddeviatie en nog veel meer. De kracht van pivotrapporten komt pas echt naar voren als je begint te rommelen met de gegevens en aan het eind kijkt naar de geweldige dingen die eruit komen.
Grafieken en grafieken gebruiken in Google Spreadsheet
Een andere goede manier om gegevens te analyseren, is in een meer grafische vorm. Wanneer u de gegevens naar wens heeft gesorteerd met behulp van een draaipunt, is het tijd om die dingen in kaart te brengen. Google Spreadsheet wordt geleverd met een goede reeks kaarttools om u te helpen. Om die te bereiken, markeert u gewoon de gegevens die u in kaart wilt brengen, klikt u op het menu-item "Invoegen" en kiest u "Grafiek" in de lijst. Er verschijnt een diagrameditor met een voorbeeld van uw gegevens in het rechterdeelvenster.
U kunt alle beschikbare diagramtypen doornemen om te zien wat de beste weergave van gegevens biedt waarnaar u op zoek bent. Er zijn lijndiagrammen, staafdiagrammen, cirkeldiagrammen en zelfs enkele echt coole meters en ook kaartdiagrammen waar ik naar uitkijk om op een gegeven moment mee te spelen. Maar voor mijn doel hier onthulde de vergelijking van het gebiedslijndiagram echt wat ik wilde: twee hotspotgebieden die betere advertentieprestaties lijken te impliceren bij twee specifieke titellengtes van artikelen.
Dit zijn behoorlijk interessante dingen, en niet iets dat zo gemakkelijk zou worden onthuld in een tabel vol onbewerkte gegevens. Een andere coole tool die beschikbaar is in Google Spreadsheet om gegevens grafisch weer te geven, is een functie genaamd 'Sparkline'. Met deze functie kunt u een cel in de spreadsheet eigenlijk omzetten in een staafdiagram. Het enige dat u hoeft te doen, is iets als het volgende in een cel typen:
"= Sparkline (E8: F8, {" charttype "," bar "})"
Wat doet dit? Nou, in feite kun je gegevens rechtstreeks in de cel in kaart brengen. In dit geval vergelijk ik de cijfers in kolom E en F en gebruik ik een staafdiagram om de percentages weer te geven. Kolom F wordt weergegeven in blauw en E in oranje, dus met slechts een blik op uw spreadsheet kunt u snel identificeren waar de schalen zijn omgeslagen bij het vergelijken van gegevens of het identificeren van "alarm" -omstandigheden.
Dit zijn slechts een paar ideeën om Google Spreadsheet te gebruiken om gegevens te analyseren met behulp van krachtige tools zoals pivotrapporten en de kaarttools. Google Spreadsheet is hard op weg (of misschien is het al) een grote kanshebber in de data-analyse en dankzij de online toegankelijkheid is het ook handig en gemakkelijk te gebruiken, waar u ook bent je bent.
Als u haast heeft en onderweg veel informatie snel moet verwerken, is dat een groot probleem. En het feit dat u eenvoudig gegevens of een CSV-bestand in het eerste blad kunt importeren, en alle spilrapporten en grafieken worden automatisch voor u gemaakt - dat is gewoon puur goudstof.
Dus als je het nog niet hebt gebruikt, raad ik je ten zeerste aan Google Spreadsheet-rapporten te proberen om je taken voor gegevensanalyse te automatiseren. En als je het al een tijdje gebruikt, maar niet van deze tools op de hoogte was, probeer ze dan zeker eens. Je zult blij zijn dat je het gedaan hebt.
Hoe maak je gebruik van Google Spreadsheet? Wat zijn je favoriete tools waar je niet zonder zou kunnen leven? Deel uw mening en ideeën in de opmerkingen hieronder!
Afbeelding tegoed: Zakenman Hand via Shutterstock
Ryan heeft een BSc-graad in elektrotechniek. Hij heeft 13 jaar in automatiseringstechniek gewerkt, 5 jaar in IT en is nu een Apps Engineer. Hij was een voormalig hoofdredacteur van MakeUseOf, hij sprak op nationale conferenties over datavisualisatie en was te zien op nationale tv en radio.
