
- •Самара 2017
- •Содержание
- •Цели лабораторных работ
- •Табличный процессорMsexcel Назначение табличного процессора
- •Загрузка табличного процессораMsExcel
- •Выход изMicrosoftExcel
- •ЭкранMicrosoftExcel
- •Требования к выполнению лабораторных работ
- •Раздел 1. Создание электронной таблицы лабораторная работа № 1 «Создание сложных текстовых документов» Ввод иредактирование данных в ячейках
- •Форматирование данных
- •Задание
- •Лабораторная работа № 2 «Форматы данных» Форматы числовых данных
- •Дополнительные возможности форматирования.
- •Изменение ширины и высоты ячейки
- •Отображение данных в ячейках таблицы
- •Задание
- •Раздел 2. Формулы и функции лабораторная работа № 3 «Использование формул и функций» Формулы
- •Правила работы с формулами и функциями
- •Адресация ячеек
- •Перемещение и копирование формул
- •Ошибки при обработке электронных таблиц
- •Автозаполнение
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Раздел 3. Диаграммы и графики лабораторная работа № 4 «Построение диаграмм и графиков»
- •Основные части диаграммы
- •Создание диаграмм с помощью Мастера диаграмм
- •Динамическая связь данных
- •Удаление диаграммы
- •Задание
- •Раздел 4. Стандартные функции
- •Мастер функций
- •Лабораторная работа № 5 «Математические и статистические функции»
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Лабораторная работа № 6 «Прогнозирование с использованием статистических функций»
- •Задание
- •Лабораторная работа № 7 «Статистическая обработка экспериментальных данных»
- •Задание
- •Лабораторная работа № 8 «Функции Даты и время» задание
- •Лабораторная работа № 9 «Логические функции
- •Задание
- •Раздел 5. Сервисные функции лабораторная работа № 10 «Подбор параметров. Создание сценариев»
- •Задание
- •Раздел 6. Работа с таблицей как с базой данных
- •Лабораторная работа № 11 «Сортировка и фильтрация данных» Сортировка данных
- •Фильтрация данных
- •Задание
- •Лабораторная работа № 12 «Итоговые расчёты» Ввод и просмотр данных
- •Поиск записей по критерию
- •Задание
- •Лабораторная работа № 13 «Функции баз данных»
- •Задание
- •Раздел 7. Экспорт и импорт данных лабораторная работа № 14 «Экспорт таблиц из Excel в Word»
- •Задание
- •Лабораторная работа № 15 «Экспорт таблиц из Excel в Access»
- •Налоги с фонда оплаты труда
- •Гл. Бухгалтер _____________________
- •Гл. Бухгалтер _____________________
- •Лабораторная работа № 18 «Решение задач средствами сводных таблиц»
- •Группировка данных в сводных таблицах
- •Обновление данных в сводных таблицах
- •Консолидация диапазонов исходных данных
- •Использование стандартных функций в сводных таблицах
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Раздел 10. Финансовые задачи лабораторная работа № 19 «Расчет денежных сумм» Расчёт суммы на депозите
- •Задание 1
- •Расчёт реальной суммы денег
- •Задание 2
- •Расчёт суммы на депозите с учётом инфляции
- •Задание 3
- •Лабораторная работа № 20 «Создание модуля для расчёта суммы на депозите с учётом инфляции на конкретную дату»
- •Задание
- •Лабораторная работа № 20 «Создание модуля для написания даты прописью»
- •Написание дня недели прописью
- •Задание 1
- •Написание даты прописью
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Лабораторная работа № 21 «Формирование даты в формате Excel из даты прописью»
- •Задание
- •Лабораторная работа № 22 «Создание модуля для написания числовых данных прописью»
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Лабораторная работа № 23 «Финансовые функции» Особенности работы с финансовыми функциями
- •Расчёт операций по вкладам, кредитам и займам
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Определение текущей стоимости
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Определение срока платежа
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Расчёт процентной ставки
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Постоянные периодические выплаты
- •Задание 1
Лабораторная работа № 6 «Прогнозирование с использованием статистических функций»
Стандартные статистические функции Excel позволяют выполнять прогнозирование. К числу таких функций относятся функции ЛИНЕЙН, ТЕНДЕНЦИЯ, ПРЕДСКАЗ, НАКЛОН, ОТРЕЗОК, ПИРСОН, КВПИРСОН, СТОШYX, РОСТ, ЛГРФПРИБЛ. Рассмотрим некоторые из этих функций.
Функция ТЕНДЕНЦИЯ возвращает значения в соответствии с линейным трендом для заданного массива новые_значения_х, аппроксимируя прямой линией y = mx + b (по методу наименьших квадратов) массивы известные_значения_y и известные_значения_x. Трендом называется последовательность величин, зависящих от времени.
Синтаксис функции:
ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;константа)
Константа - это логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа была равна 0. Если константа имеет значение ИСТИНА или опущена, то b вычисляется обычным образом.·Если константа имеет значение ЛОЖЬ, то b полагается равным 0, и значения m подбираются таким образом, чтобы выполнялось соотношение y = mx.
Пример. Предположим, что фирма желает приобрести земельный надел в июле, начале следующего финансового года. Фирма собирает информацию о ценах за последние 12 месяцев на типичный земельный надел. Известные_значения_y содержатся в ячейках B2:B13; эти значения равны соответственно 133 890 руб., 135 000 руб., 135 790 руб., 137 300 руб., 138 130 руб., 139 100 руб., 139 900 руб., 141 120 руб., 141890 руб., 143 230 руб., 144 000 руб., 145 290 руб.
Приведенная ниже формула, введенная как формула вертикального массива в интервал C2:C6, возвращает ожидаемые цены на март, апрель, май, июнь и июль: ТЕНДЕНЦИЯ(B2:B13;;{13:14:15:16:17}) равняется {146172:147190:148208:149226: 150244}
Фирма может ожидать цену около 150 244 руб., если она будет ждать до июля. В предшествующей формуле используется массив по умолчанию {1:2:3:4:5:6:7:8:9:10:11:12} для аргумента известные_значения_x, соответствующий 12 месяцам, для которых имеются данные по продажам. Массив {13:14:15:16:17} соответствует следующим пяти месяцам.
Функция РОСТ рассчитывает прогнозируемый экспоненциальный рост на основании имеющихся данных. Функция РОСТ возвращает значения y для последовательности новых значений x, задаваемых с помощью существующих x- и y-значений. Функция рабочего листа РОСТ может применяться также для аппроксимации существующих x- и y-значений экспоненциальной кривой.
Синтаксис:
РОСТ(известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;константа).
Известные_значения_y - это множество значений y, которые уже известны для соотношения y = b*mх.
Остальные параметры те же, что и у функции ТЕНДЕНЦИЯ.
Пример. Продажи фирмы от 11-ого до 16-ого месяца составляют 33 100, 47 300, 69 000, 102 000, 150 000 и 220 000 штук соответственно. Допустим, что эти значения введены в шесть ячеек B1:B6. Следующая формула, если ее ввести как формулу массива, предсказывает количество продаж для 17-ого и 18-ого месяцев на основе данных о продажах за предыдущие шесть месяцев:
РОСТ(B1:B6;{11:12:13:14:15:16};{17:18}) равняется {320 197:468 536}
Если экспоненциальная тенденция сохранится, то продажи для 17-ого и 18-ого месяцев составят 320 197 и 468 536 штук соответственно.