Galite greitai ir prasmingai įvertinti savo duomenis, įvertindami duomenis pagal klasių dažnumą. Jūs nustatote viršutines ir apatines duomenų sričių ribas ir skaičiuojate, kiek reikšmių yra atitinkamose klasėse.
Šį metodą galite naudoti, pavyzdžiui, norėdami įvertinti klientų pardavimo duomenis pagal pardavimo klases. Tačiau skirtingų skyrių atmetimų skaičiaus įvertinimas pagal klases taip pat gali būti svarbi kontrolės priemonė.
Iliustruotoje darbaknygėje [1] pamatyti nedidelio klientų sąrašo viršūnę su metiniais pardavimais.
Kaip sudaryti klasės stalą
Pirmasis žingsnis vertinant klasių dažnius yra sukurti mažą lentelę su klasės ribomis. Kiekvienu atveju įvedate viršutinę klasės ribą. Jums nereikės įvesti daugiau turinio žemiau paskutinės klasės ribos. Kad viskas būtų aiškiau, turėtumėte įvesti, pavyzdžiui, tekstą „didesnis“, po kurio eina paskutinė klasės riba.
Paveiksle [2] galite pamatyti klasifikaciją, pagal kurią norite įvertinti klientų sąrašo pardavimus.
Dabar galite atlikti vertinimą pagal įvestas klases:
Šalia įvestų klasių ribų pažymėkite sritį, kuri tęsiasi iki vienos eilutės žemiau paskutinės klasės, kurią galima gauti kaip skaičių, t. Y. Sritį E4: E8.
Įveskite šią formulę:
= DAŽNUMAS (B4: B34; D4: D7)
Patvirtinkite formulę naudodami klavišų kombinaciją CTRL + SHIFT + ENTER kaip diapazono matricos formulę. Tai įves formulę į kiekvieną anksčiau pažymėtos srities langelį. Atitinkami dažniai rodomi iškart prie kiekvienos klasės. [3]
„Excel“ sukuria įvertinimą pagal klases pagal šį principą:
- Funkcijai FREQUENCY perduodate du argumentus: vieną kartą sritį su vertinamais duomenimis ir vieną kartą sritį su klasės ribomis.
- Be pirmosios ribos, FREQUENCY įveda mažesnių verčių skaičių.
- Šalia kiekvienos ribos rodomas reikšmių skaičius, kuris yra mažesnis arba lygus atitinkamai ribai, bet didesnis už ankstesnę ribą.
- Funkcija įveda reikšmių, kurios yra didesnės už paskutinę ribą, skaičių langelyje žemiau paskutinės ribos.
Diapazono matricos formulė, žinoma, yra dinamiška, o pateiktos vertės ar dažniai automatiškai prisitaiko prie pasikeitusių klasių ribų ar šaltinio duomenų.
