Практическая работа 3. Обработка экономической информации на основе электронной таблицы Microsoft Excel.
Цель: овладеть навыками обработки информации, представленной в виде таблиц с помощью универсальной системы обработки данных Microsoft Excel. Организация рабочих страниц, формирование вычисляемых ячеек таблиц, построение диаграмм, ввод текстового сопровождения, применение метода автоформатирования, автоввода, автозаполнения, использование функций и др.
Краткие теоретические сведения.
Для подготовки и обработки аналитической информации чаще всего используют табличную форму представления данных. Это обусловлено тем, что результаты деятельности организации концентрируются в их числовом представлении, а упорядоченность представления этих данных в таблицах позволяет достаточно наглядно отразить тенденции в развитии самой организации, показать изменения на рынке и т.п.
Электронные таблицы (SuperCalc, Excel, Lotus, Quattro Pro, SDSS Spreadsheet, VistaCalc, GS-Calc и др.) - специализированные программы, с помощью которых можно проектировать различные формы таблиц и выполнять всевозможные операции с табличными данными.
Представление информации в виде таблиц существенно упрощает анализ информации, повышает точность, быстроту и эффективность расчетов.
Рис. 3.1. Преимущества использования электронных таблиц при решении задач
Рис. 3.2. Основные возможности табличных процессоров
Microsoft Excel
Программа MS Excel входит в пакет Microsoft Office и предназначена для проектирования и обработки электронных таблиц под управлением операционной системы Windows.
Microsoft Excel обеспечивает анализ данных и подготовку решений на основе экономико-математических моделей.
агрегирование
и своды исходных данных в виде списков
(базы данных) Microsoft Excel и др.
Рис. 3.3. Стандартные технологии анализа данных, реализуемые в Ms Excel
В среде Microsoft Excel можно создавать комплексные ИТ для поддержки и принятия решений, основанные на компонентной архитектуре (COM – Component Object Model). В отдельном приложении интегрируются функции обработки различных программ в виде дополнительных пользовательских команд или специальных настроек, между компонентами поддерживаются стандартные интерфейсы. Информационная технология OLE (Object Linking and Embedded) позволяет включать в приложение Microsoft Excel объекты других приложений Microsoft Office.
Анализ данных требует применения эффективных ИТ подготовки исходных данных. Для больших и регулярно формируемых исходных данных разрабатываются технологии автоматизированного ввода данных в приложения Microsoft Excel путем конвертирования данных, создания запросов к внешним данным на базе Microsoft Query.
Рассмотрим, как можно использовать электронные таблицы Microsoft Excel при проведении многомерного факторного анализа.
Одной из составляющих успеха фирмы является объем продаж. Он зависит от множества факторов. Одной из важнейших областей в концепции маркетинга является анализ факторов, влияющих на сбыт продукции. В основе лежат три группы факторов: сам товар, положение предприятия, рынок.
Факторы товара, влияющие на сбыт:
Отличие цены данного товара от цен конкурентных товаров;
Его взаимозаменяемость (уровень возможной замены) другими товарами;
Зависимость от необходимого для производства оборудования, возможность быстро переключаться на производство других товаров;
Косвенная польза товара для покупателя;
Зависимость эксплуатации изделия от правил пользования;
Уровень платежеспособного спроса на товар.
Факторы положения предприятия, влияющие на сбыт:
Общее положение предприятия на рынке;
Давление конкуренции;
Престиж предприятия;
Финансовые средства, которыми предприятие располагает для проведения сбытовых мероприятий;
Общая структура номенклатуры продукции;
Гибкость производственной и сбытовой программы (возможности по быстрому выпуску новой продукции).
Факторы рынка, влияющие на сбыт:
Общая емкость рынка;
Соотношение сил предприятия и его конкурентов;
Эластичность спроса;
Роль оптовой торговли;
Распределение рынка между конкурентами.
ИТ могут помочь менеджеру по маркетингу:
Определить влияющие факторы;
Определить степень влияния каждого фактора и ранжировать факторы по степени влияния;
Уменьшить число изучаемых факторов, отбросив малозначащие и обобщив некоторые из показателей в новую интегральную характеристику;
Используя методы имитационного моделирования, прогнозировать развитие ситуации при изменении значений каждого влияющего показателя.
Пример 1.
Предприятию необходимо спрогнозировать объем продаж по своему товару (услуге). При этом на рынке нет предприятий-монополистов, поведение которых диктовало бы рыночную ситуацию. На рынке присутствует много мелких и средних предприятий. Требуется спрогнозировать объем продаж фирмы для планирования объема производства и оценить риск принятия решения.
Методические указания.
1. Отбор факторов, вероятно определяющих количественное изменение объема продаж.
Прогнозирование начнем с подбора факторов, которые вероятно определяют количественное изменение объема продаж. То есть мы создаем гипотезу в отношении возможных факторов, влияющих на поведение кривой продаж. Подбор факторов производится экспертным путем: эксперт по соответствующему рынку предполагает возможные параметры, которые могут быть оценены численно.
Число выбираемых факторов не ограничено, чем больше их будет на первом этапе, тем лучше. Это позволит определить более точный результат в прогнозировании.
Выберем три фактора, которые обозначим F1, F2, F3 (см. табл. 3.1).
F1 - емкость потребительского сегмента;
F2 - курс валюты;
F3 - удовлетворенность сегмента товарами на рынке
В случае затруднения в выборе факторов рекомендуется выбрать «макро-факторы» внешней и внутренней среды для конкретного рынка и конкретной фирмы, например некоторые возможные из них.
Внешние факторы:
Курс валют;
Емкость потребительского сегмента;
Суммарные продажи на сегменте;
Динамика численности конкурентов;
Удовлетворенность сегмента товарами на рынке.
Внутренние факторы:
Наличие товарного запаса;
Эффективность работы штата менеджмента фирмы;
Затраты на рекламу или тип рекламного сообщения;
Изменение способа позиционирования товара;
Изменение количества дистрибьютеров.
Таблица 3.1
Объемы продаж и факторы, которые могут влиять на объем сбыта
Период, недели |
Объем продаж, тыс.руб |
F1 |
F2 |
F3 |
1 |
120 |
11 |
25,41 |
2223 |
2 |
133 |
25 |
25,41 |
2456 |
3 |
156 |
34 |
25,41 |
2556 |
4 |
134 |
48 |
25,38 |
2456 |
5 |
125 |
67 |
25,42 |
2567 |
6 |
136 |
87 |
25,33 |
2560 |
7 |
147 |
102 |
25,39 |
2334 |
8 |
148 |
111 |
25,42 |
2456 |
9 |
156 |
122 |
25,35 |
2678 |
2. Выделение влияющих факторов.
Теперь необходимо выяснить: какие из выбранных факторов действительно оказывают влияние на изменение объема продаж, а какие нужно исключить из рассмотрения. Критерием такого соответствия, безусловно, можно считать коэффициент корреляции, который показывает, насколько близки тенденции двух факторов (в данном случае – насколько связано распределение во времени факторов F1 - F3 с объемом продаж).
На рисунке (рис. 3.1), приведенном ниже, показан расчет коэффициента корреляции между объемом продаж и факторами F1, F2, F3.
Коэффициент корреляции рассчитан с помощью статистической функции КОРРЕЛ программного пакета MS Excel.
=КОРРЕЛ(B5:B13;C5:C13)
Рис. 3.4. Коэффициенты корреляции. Отбор существенных факторов
Из расчета видно, что по коэффициенту корреляции в данном примере «факторами влияния» будут F1 и F3, а фактор F2 можно отбросить из рассмотрения. Удалим столбец D (фактор F2).
3. Линейное прогнозирование «факторов влияния».
Теперь мы имеем динамику «факторов влияния» и объема сбыта на период с первой по девятую недели. Соответственно, мы прогнозируем по времени поведение каждого из «факторов влияния» (линейный тренд для факторов, рассматриваемых в примере, представлен в таблице).
Для предсказания фактора F1 в диапазон ячеек C14:C17 введем формулу массива (рис. 3.5):
{=ТЕНДЕНЦИЯ (C5:C13; A5:A13; A14:A17)}
=ТЕНДЕНЦИЯ
(C5:C13;A5:A13;A14:A17)
Рис. 3.5. Прогноз изменения факторов влияния
4. Построение прогноза функции продаж.
Аналогично можно построить тенденцию для самой функции продаж, но более точный результат обычно дает оценка прогнозируемой функции по аппроксимированным факторам. Соответствующий результат приведен на рис. 4.3.3.
Рис. 3.6. Прогноз объема продаж
В диапазон ячеек B14:B17 введена формула массива
{=ТЕНДЕНЦИЯ(B5:B13;C5:D13;C14:D17)}.
5. Построение диаграммы.
По данным таблицы, изображенной на рис. 3.6., построим диаграмму.
На рис. 3.7 показана итоговая диаграмма, отображающая исходные значения объема продаж по неделям и прогнозируемый объем продаж.
Рис. 3.7. Объем продаж и прогноз сбыта по неделям
6. Оценка риска прогнозирования.
При оценке полученных результатов необходимо учитывать, что прогнозирование ведется с целым рядом допущений, которые могут сильно повлиять на результат:
при выборе факторов мы могли не учесть фактор, оказывающий серьезное влияние на объем продаж;
используется линейное прогнозирование, а тенденция может оказаться значительно сложнее;
коэффициенты корреляции далеки от единицы, значит зависимость объема продаж от выбранных факторов F1 и F3 не очень сильная.
Также следует учитывать известное из математики свойство линейного тренда давать удовлетворительные результаты только на небольшом участке прогнозирования.
7. Сверьте результаты, полученные вами в процессе выполнения работы, с таблицами и диаграммой, изображенными на рисунках. Сохраните файл в вашей папке и представьте для отчета преподавателю.