Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Луцький національний технічний університет

Використання статистичних функцій Excel в аналітичних дослідженнях великих даних

Талах Валентин Іванович,

Талах Тетяна Анатоліївна,

Анотація

У статті розглянуто специфіку використання статистичних функцій Excel у проведенні аналітичних дослі-дженьвеликихданих.РозглядаютьсяосновністатистичніфункціїExcel,такіяксереднєарифметичне,медіа-на,дисперсія,стандартневідхиленнятаінші.Дослідженоособливостівикористанняцихфункційдляаналізувеликих даних у різних сферах та бізнес-процесах, включаючи фінанси, економіку, маркетингові дослідженнятощо.Розглянутометодизведенняданих,фільтрації,сортуваннятавикористаннятаблицьзмістудляшвид-коготаефективногоаналізувеликихнаборівданих.ДослідженоперевагитаобмеженнявикористанняExcelдля аналітичних досліджень великих даних. Розглянуто альтернативні інструменти та програми для аналізувеликихданих.Наосновіпроведенихдослідженьвизначено,щоExcelєпотужнимінструментомдляаналізуданих у різних галузях економічної аналітики, в тому числі - для роботи з Великими даними. Визначено об-меження програми, які можуть вплинути на точність та швидкість обробки великих обсягів даних. Рекомен-довановраховуватитакіобмеженнявпроцесіаналізутарозглядатиальтернативнізасобиобробкивеликихданихзалежновідконкретнихпотребдослідження.

Ключовіслова:економічнийаналіз,функціїExcel,Великідані,статистика,аналітичнідослідження.

Abstract

статистичний excel відхилення

Useofexcelstatisticalfunctionsinanalyticalresearchofbigdata

Talakh Valentyn, Talakh Tetiana

LutskNationalTechnicalUniversity

The article examines the specifics of using Excel's statistical functions in conducting analytical studies of bigdata. Basic Excel statistical functions such as arithmetic mean, median, variance, standard deviation, and othersare covered. The specifics of using these functions for analyzing big data in various fields and business processes,includingfinance,economics,marketingresearch,etc.,havebeenstudied.Methodsofdatasummarization,filtering,sortinganduseoftablesofcontentsforfastandefficientanalysisoflargedatasetsareconsidered.TheadvantagesandlimitationsofusingExcelforbigdataanalyticsareexplored.Alternativetoolsandprogramsforbigdataanalysisare considered. Based on the conducted research, it was determined that Excel is a powerful tool for data analysisinvariousareasofeconomicanalytics,includingforworkingwithBigData.Limitationsoftheprogramthatcanaffectthe accuracy and speed of processing large volumes of data have been identified. It is recommended to considersuch limitations in the analysis process and consider alternative means of processing big data depending on thespecificneedsofthestudy.TheuseofExcelstatisticalfunctionsinanalyticalstudiesofbigdatabecomesespeciallyrelevant in modern economic analysis, where data volumes are constantly and dynamically growing and becomingextremely large in volume. At the same time, Big Data plays a key role in various fields, including scientific research,technology, business processes, medicine, and others. At the same time, in recent years, the pace of data growthhas become a significant challenge for analysts and researchers in all fields. Processing and analysis of large vol-umesofdatarequirepowerfultoolsandspecificanalysismethodsthatwouldensureaccuracy,speedandefficiencyof analytical processes. In this aspect, Excel, as one of the most common software products for data analysis, haspowerful statistical functions that can be used for Big Data analytical research. However, it is known that Excel hascertain limitations regarding the amount of data that can be processed, and there may also be a problem with theperformanceofthesoftwareapplicationitselfwhenworkingwithlargedatasets.

Keywords:economicanalysis,Excelfunctions,BigData,statistics,analyticalresearch.

Основна частина

Постановкапроблеми.Використанняста-тистичних функцій Excel в аналітичних дослі-дженняхвеликихданихнабуваєособливоїактуальності в сучасному економічному ана-лізі, де обсяги даних постійно та динамічнозростаютьйстаютьнадзвичайновеликимизаобсягом. При цьому Великі дані (Big Data) віді-грають ключову роль у різних галузях, вклю-чаючинауковідослідження,технології,біз-нес-процеси, медицину та інші. Водночас, заостанні роки, темпи зростання обсягу данихстали суттєвим викликом для аналітиків тадослідників в усіх сферах. Обробка та аналізвеликих обсягів даних вимагають потужнихінструментів та специфічних методів аналізу,які б забезпечували точність, швидкість таефективністьаналітичнихпроцесів.ВданомуаспектіExcel,якодинзнайпоширенішихпро-грамнихпродуктівдляаналізуданих,володієпотужними статистичними функціями, котріможуть використовуватися для аналітичнихдослідженьBigData.Разомзтим,відомо,що Excel має певні обмеження щодо обсягуданих, які можуть бути оброблені, а такожможуть виникати проблема з продуктивністюсамогопрограмногододаткуприроботізвеликими наборами даних.

Відповідно, дослідження можливостейстатистичнихфункційExcelможезабезпе-читипідвищенняефективностівикористанняданоїпрограмидляаналізувеликихданих.ПрицьомурозумінняпринципіввикористаннястатистичнихфункційExcelдляаналізувели-кихобсягівданихмаютьвеликезначеннядляфахівців,якізаймаютьсяекономічноюаналі-тикоютастатистичнимидослідженнями.При-чиноюцьогоєте,щотакіпринципидозволя-ютьекономитичаснапроведенняаналізу,атакожзначноспрощуютьсаманалітичнийпроцестапідвищуютьдостовірністьрезульта-тів.Отже,наосновізазначенихвищеаспек-тівможнастверджуватипроактуальністьтаважливістьпрактичнихдослідженьспособіввикористанняExcelвсучасномуаналітич-номусередовищізвеликимиобсягамиданих.Аналізостанніхдослідженьіпублікацій.

Як свідчить практика, дослідження та аналізвеликих даних набувають все більшої актуальності в останні роки. При цьому їх обробка,зокрема,задопомогоювикористанняста-тистичногоінструментаріюExcelвиступаєуякостіпотужногозасобудляпідвищенняефективностіаналізувеликихданих.

ВажливийвнесокувивченняспецифікивикористанняExcelваналітичнихдосліджен-няхвеликихданихздійсненоупраціС.Бега, вякійрозглянутоособливостівикористаннярізнихстатистичнихфункціїExcel,такихяксереднєзначення,медіана,стандартневідхи-лення,кореляціятарегресія,атакожпроде-монстрованоїхпрактичнезастосуваннядляаналізувеликихданих.Крімтого,авторроз-глянувприкладиформуваннякодуівизначивпорадищодовикористанняданихфункцій[8].Крімтого,використанняExcelдляаналізувеликихданихрозглянутоуроботіТ.О.Шміт-ковської,вякійдетальноописаноспецифікустатистичнихфункційExcelівизначеноїхзастосуванняусферібізнес-моделювання.Також автором розглянуто практичні аспектироботизвеликимиданими,котріпередбача-ютьефективневикористанняформул,опти-мізаціюобчисленьтавізуалізаціюодержаних результатів[7].

Додатковоювартозвернутиувагунадослі-дженняМ.Х.Гардінга,якийвизначивособли-вості статистичних функцій Excel та їх засто-суваннядляаналізуданих.Вдослідженнівизначено специфіку та роль великих данихвпроцесіформуванняцифровоїекономіки,а також розглянуто специфічні підходи до їханалізу та обробки за допомогою різноманіт-ногоаналітичногоінструментарію[10].

Також вагомий внесок в дослідження спе-цифікивикористаннястатистичнихфункційExcelуконтекстіаналітичнихдослідженьвеликих даних здійснено в роботі Ю. Чалюк,якавизначиласучасніспецифічніаспективикористання статистичних функцій для ана-лізувеликихданихнаприкладіаналітикияпонськоїфедераціїбізнесуКейданрен[4].

Загаломвартовідзначититакождослі-дження,присвяченідослідженнюособли-востейвикористаннястатистичнихфункційExcel,якпотужногоінструментуаналізувели-ких даних, викладені в роботах таких дослід-ників,якЛ.В.Вербівська[1],І.О.Дейнега[9],М.І.Дзямулич[2],В.А.Никифорак[3],Н. М. Чиж [6] та багатьох інших. Втім, зрос-таючапотребазабезпеченняефективногоаналізувеликихобсягівданихвимагаєпогли-бленнядослідженьусферівикористанняста-тистичних функцій Excel для практичної реа-лізаціїпоставлениханалітикамизавдань.

Постановка завдання. Метою статтієдослідженнятааналізспецифікизасто-суваннястатистичнихфункційпрограм-ного додатку Excel для реалізації аналітич-них завдань по обробці великих даних длязабезпеченняефективностіекономічнихдосліджень в умовах формування цифровоїекономіки.

Специфікасучасногоетапурозвиткуінформаційних систем полягає у постійномузростанні обсягів даних, які надходять в ана-літичнідата-центриіпотребуютьобробки.При цьому потік даних триває цілодобово врежиміонлайніохоплюєглобальніданізусіхринків. Особливістю такого аналізу є те, щовплив на діяльність окремих локальних під-приємств або на функціонування регіональ-них ринків в даний час мають не лише міс-цеві,алейглобальніекономічнітенденції,щопотребуєврахуваннявсебільшогообсягуріз-номанітних факторів впливу. Таке зростанняобсягівданихпотребуєвдосконаленняаналі-тичного інструментарію їх обробки. Зокрема,впровадженняцифровихтаінформаційнихтехнологій в систему економічної аналітикидозволяєсуттєвозбільшитипродуктивністьтарезультативністьопрацюваннявеликихданих, що підвищує достовірність та точністьпрогнозів,щорозробляютьсянаосновітакогоаналізу. При цьому різниця в продуктивностіобробки даних за допомогою автоматизова-них систем є досить відчутною у порівнянні зтрадиційними підходами(рис. 1).

Одним з засобів автоматизованої обробкивеликих даних наразі виступає спеціалізова-ний програний додаток Excel, котрий міститьв собі певний набір спеціалізованого інстру-ментарію,котрийможезастосовуватисявекономічній аналітиці. Зокрема, статистичніфункціїExcelвиступаютьпотужнимзасобом для аналітичної обробки великих даних.Дочисланайбільшзастосовуванихзнихвартовіднестинаступні:

1. Сумуванняданих- такістатистичніфункції,якSUM,AVERAGE,MIN,MAXтаCOUNT можуть бути використані для швид-кого підрахунку загальної суми, середньогозначення,мінімальноготамаксимальногозначення,атакожкількостіелементівувели-кихнаборахданих,щовиступаєбазовоюосновою їх опрацювання. При цьому, як свід-читьпрактика,незважаючинасвоюпростоту,дані функції найбільш часто застосовуютьсявпроцесіекономічноїаналітикистосовнообробки вхідних даних про різноманітні біз-нес-процеси.

2. Фільтраціяданих- комплексвбудо-ваних функцій Excel, таких як AVERAGE.IF,SUM.IF,COUNT.IFтощоцілкомможебутивикористаний в процесі фільтрації визначе-них даних на основі певних умов аналітич-них досліджень. Це дозволяє швидко виді-лити визначені частини великих даних для їхподальшогоаналізутадеталізованоїобробкивідповідно допоставленоїмети.

Розрахунок статистичних показників -Excel надає аналітикам достатньо широкийвибір спеціалізованих статистичних функцій,таких як STDEV, VARIANCE, CORRELATION,REGRESSIONтаінші.Даніфункціїдозво-ляютьобчислюватистандартнівідхилення,коваріацію,коефіцієнткореляції,атакождаютьзмогупроводитирегресійнийаналізта інші спеціалізовані статистичні розрахунки звеликими обсягами даних.

3. Візуалізація даних - як відомо, Excelмає ряд вбудованого функціоналу, необхід-ного для створення графіків та діаграм, котрівикористовуються для візуалізації результа-тів аналізу великих даних. При цьому певніспеціалізовані графіки, діаграми розсіювання,гістограмитощодопомагаютьвідображатиособливості розподілу великих даних та нао-чно демонструють залежності між певнимизмінними.

4. Інтерактивні таблиці та звіти - Excelтакожмаєособливівбудованіфункції,якідозволяють створювати інтерактивні таблиціта спеціалізовані звіти для аналізу великихданих. Зокрема використання таких таблич-нихфункцій,якСортування,Фільтрація,ГрупуваннятаСумаданих,можнашвидкоформувати стислі аналітичні звіти за резуль-татами обрахунків та здійснювати їх динаміч-нийаналіз.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Різницяобсягівобробкиданих задопомогоютрадиційнихтаавтоматизованихметодів

В даному аспекті варто особливо відзна-чити можливості, які надає для статистичноїобробки великих даних функція STDEV (абоSTDEV.P,якщоданіпредставленівповнійвибірці). Зокрема, дана функція в Excel опти-мізованадляшвидкогообчисленнястан-дартноговідхиленняівикористовуєефек-тивніалгоритмитаоптимізованийкод,щодозволяє обробляти великі обсяги даних беззначногозбільшеннячасунаобчислення.ФункціяSTDEVмаєдвіваріантизастосу-вання-STDEV.S(абоSTDEV,STDEV.A) для розрахунку стандартного відхилення наоснові вибірки та STDEV.P для розрахункустандартноговідхиленнянаосновіповноїгрупиданих.Прицьомувибірковестандартневідхиленнявикористовується,колиданіпред-ставлені як вибірка з загального обсягу, тодіякповнестандартневідхиленнявикористову-ється, коли дані представлені повною групоюбез вибірки. Усе це дає змогу використовуватиSTDEV в Excel для обчислення стандартноговідхилення навіть для великих обсягів даних.При цьому існує також можливість викорис-таннядіапазонівданих,колипіслявизна-чення широкого діапазону функція автома-тично обчислює стандартне відхилення длянього.Такимчином,застосуванняфункціїSTDEV дозволяє здійснювати статистичнийаналіз та порівняння даних, незалежно від їхобсягу.

Загаломважливовідзначити,щодляобробки великих обсягів даних у програмномудодаткуExcelможезнадобитисяйогоспеціалізований додатковий функціонал, такий яквикористаннятаблицьзв'язківтафільтра-ція даних за допомогою Power Query, вико-ристання макросів тощо. Однак, як свідчитьпрактика,вбудованістатистичніфункціїExcelнаразі є відмінним початковим інструментомдля обробки та аналізу великих даних, щодозволяє здійснювати широкий спектр статис-тичних обчислень та отримувати достовірнірезультати.

На даний час варто особливо відзначитиперевагитакогододаткуExcel,якPowerQuery,якийформуєдодатковіможливостідлястатистичногоаналізувеликихданих.Зокрема, до його специфічних особливостейобробкиданихможнавіднестинаступні:

– PowerQueryдозволяєоб'єднуватиданіз різних джерел даних, таких як бази даних,CSV-файли, веб-сервіси тощо, що дозволяєзбиративеликіобсягиданихтаоброблятиїхякєдинийнабірданихдляподальшогоаналізу;

– PowerQueryнадаєрізноманітнийпрактичнийінструментарійдляочищенняданихшляхомвидаленнядублікатів,фільтра-ціїданізапевнимиумовами,перейменуваннятаперетвореннястовпців,видаленняано-мальних значень та виконання інших опера-цій, призначених для забезпечення підготовкивибранихданихдостатистичногоаналізу;

– Power Query дозволяє застосовуватирізноманітніперетвореннятаобчисленнядо даних шляхом додавання нових стовпцівнаосновііснуючих,обчисленнястатистич-них показників, проведення агрегації даних,застосування функцій до стовпців та рядківдля отримання потрібної інформації для ста-тистичногоаналізу;

– Power Query може використовуватисядляінтеграціїзіншимиспеціалізованимиінструментамидлястатистичногоаналізу,такими як Power Pivot або Power BI, що даєзмогу створювати складні моделі даних дляаналітичних обрахунків.

Загалом, можна стверджувати, що вико-ристання Excel у аналітичних дослідженняхвеликихданихдозволяєшвидкотаефек-тивно виконувати спеціалізовані розрахунки,фільтрацію, візуалізацію та аналіз даних наосновізручногоінструментаріюїхобробки.Прицьомупрактичназручністьтазрозу-мілість:Excelєйогосуттєвоюперевагою,оскільки багато людей мають базові навичкироботи з даною програмою, що полегшує їївикористання у дослідженнях великих даних[5].Зокрема,доключовоїперевагиExcelв процесі статистичного аналізу великих данихвартовіднестивбудованіможливостіфільтра-ції та сортування даних, за допомогою якиханалітики мають можливості по виявленнюрелевантних частин великого даних, що сут-тєвоспрощуєїханаліз.Крімтого,можли-вості інтеграції Excel з іншими інструментамиекономічної аналітики, такими як SQL-базиданих,Python,Rтощодозволяєшироковико-ристовувати їх для обробки та аналізу вели-кихданих,навітьякщовонивиходятьзамежіможливостей самогоExcel.

Висновки.Такимчином,приходимодовисновку,щовикористаннястатистичнихфункційExcelваналітичнихдослідженняхвеликихданихмаєрядпереваг,яківартовраховувати при використанні даного інстру-ментарію. Зокрема, Excel дає змогу викорис-товувати його для аналізу великих даних безпотреби в додатковому навчанні персоналуабо використанні складних спеціалізованихплатнихпрограм.ТакожExcelнадаєдляана-літиків широкий набір спеціалізованих функ-ційтаформул,якіможнавикористовувати для виконання статистичного аналізу вхіднихданихшляхомвикористанняфункційматема-тичногомоделювання,фінансовихфункційтощо. Усе це дозволяє здійснювати різнома-нітні спеціалізовані аналітичні розрахунки усферіобробкивеликихданихвмежаходногопрограмного інструменту.

Разом з тим, варто зазначити, що Excelмає свої функціональні обмеження у роботісаме з великими обсягами даних. Зокрема,програмаможестикатисязобмеженнямипродуктивності та масштабованості обробки,особливо при роботі з даними надзвичайновеликих розмірів. Також, враховуючи постійнезростання складності та обсягів даних, дляефективного застосування Excel можуть зна-добитися спеціалізовані інструменти та під-ходи, які виходять за межі його можливос-тей. Проте загалом можна стверджувати, щозастосування статистичних функцій Excel уаналітичних дослідженнях великих даних наданийчасвиступаєнайбільшефективнимінструментом,якийможеспростититаполег-шитипроцесобробкитааналізуданих.

Список використаних джерел

1. ВербівськаЛ.В.Концептуальніпідходищодоудосконаленнядіагностикимікросередовищаврозробцістратегії підприємств. Особливості управління підприємствами в умовах глобальних викликів: монографія /заред.О.В.Зибаревої.Чернівці:Технодрук,2016.С.98-113.

2. Дзямулич М. І., Шматковська Т. О., Борисюк О. В. Великі дані та їх роль у формуванні цифрової еконо-міки.Галицькийекономічнийвісник.2021.Том70.№3.С.16-21.

3. НикифоракВ.А.,КобеляЗ.І.,ВербівськаЛ.В.Організаціявиробництва:навч.посіб.Чернівці:Чернів.нац.ун-т,2010.407с.

4. ЧалюкЮ.О.Суспільство5.0уяпонськійконцепціїкейданрен.MechanismofanEconomicRegulation. 2023.Вип.1(99).С.65-74.

5. ЧалюкЮ.О.Цифроваконкурентоспроможністькраїн.Інфраструктураринку.2020.Вип.50.С.23-30.

6. ЧижН.М.,ДзямуличМ.І.,УрбанО.А.Управлінняінноваційноюдіяльністюбанківськихустанов.Еконо-мічнийфорум.2018.№1.С.284-289.

7. ШматковськаТ.О.,СтащукО.В.,ДзямуличМ.І.Великіданітабізнес-моделюванняекономічнихсистем.Ефективнаекономіка.2021.№5.

8. BagS.,WoodL.C.,XuL.,DhamijaP.,KayikciY.Bigdataanalyticsasanoperationalexcellenceapproachtoenhancesustainablesupplychainperformance.Resources,ConservationandRecycling.2020.Vol.153.104559.

9. Deineha,I.,Maslov,A.,Potryvaieva,N.,Verbivska,L.,Koliadych,O.InstitutionalEnvironmentToolsforSmalland Medium-SizedEnterprisesDevelopment. EstudiosdeEconomiaAplicada, 2021,39(3),4798.

10. HardingM.H.,HershJ.BigDataineconomics.IZAWorldofLabor,2018.Vol.451.

References

1. Verbivska,L.V.(2016)Kontseptualnipidkhodyshchodoudoskonalenniadiahnostykymikroseredovyshchav rozrobtsi stratehii pidpryiemstv. Osoblyvosti upravlinnia pidpryiemstvamy v umovakh hlobalnykh vyklykiv [Con-ceptual approaches to improving diagnostics of the microenvironment in the development of enterprise strategy.Peculiarities of enterprise management in conditions of global challenges]. In O. V. Zybareva (Eds.). Chernivtsi:Technoprint.(inUkrainian)

2. Dziamulych, M. I., Shmatkovska, T. O., & Borysiuk, O. V. (2021). Velyki dani ta yikh rol u formuvanni tsy-frovoi ekonomiky [Big data and its role in shaping the digital economy]. Galytskyi ekonomichnyi visnyk, vol. 70(3),pp.16-21.(inUkrainian)

3. Nykyforak,V.A.,Kobelia,Z.I.,&Verbivska,L.V.(2010).Organizatsiavyrobnytstva[Organizationofproduc-tion].Chernivtsi:ChernivtsinationalUniversity.(inUkrainian)

4. Chaliuk,Yu.O.(2023).Suspilstvo5.0uyaponskiikontseptsiikeidanren[Society5.0intheJapaneseconceptofkeidanren].MechanismofanEconomicRegulation,vol.1(99),pp.65-74.(inUkrainian)

5. Chaliuk,Yu.O.(2020).Tsyfrovakonkurentospromozhnistkraiin[Digitalcompetitivenessofcountries].Infras-trukturarynku,vol.50,pp.23-30.(inUkrainian)

6. Chyzh, N. M., Dziamulych, M. I., & Urban, O. A. (2018). Upravlinnia innovatsiinoiu diialnistiu bankivskykhustanov[Managementofinnovativeactivitiesofbankinginstitutions].Ekonomichnyiforum,vol.1,pp.284-289.(inUkrainian)

7. Shmatkovska, T. O., Stashchuk, O. V., & Dziamulych, M. I. (2021). Velyki dani ta bisnes-modeliuvannia eko-nomichnykhsystem[Bigdataandbusinessmodelingofeconomicsystems].Efektyvnaekonomka,vol.5.(inUkrain-ian).

8. Bag,S.,Wood,L.C.,Xu,L.,Dhamija,P.,&Kayikci,Y.(2020).Bigdataanalyticsasanoperationalexcellenceapproach to enhance sustainable supply chain performance. Resources, Conservation and Recycling, vol. 153,104559.

9. Deineha, I., Maslov, A., Potryvaieva, N., Verbivska, L., & Koliadych, O. (2021). Institutional Environment Toolsfor Smalland Medium-SizedEnterprises Development. EstudiosdeEconomiaAplicada,vol. 39(3),4798.

10. Harding,M. H., &Hersh,J.(2018).BigDataineconomics.IZAWorldofLabor,vol.451.

Размещено на Allbest.ru