ဆောင်းပါးတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ Excel တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို ဆောင်းပါးတွင် ဖော်ပြပါမည်။ သင့်လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများ၏ ကောင်းကျိုးဆိုးကျိုးများကို သိရှိရန် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ အကောင့်များနှင့် အရောင်းမှတ်တမ်းများ ကို ထိန်းသိမ်းရန် တက်ကြွသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အရောင်း၊ အဝယ် သို့မဟုတ် လဲလှယ်မှုသည် အချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်း မကြာခဏ ဖြစ်ပွားသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်ယနေ့မှစ၍ လွန်ခဲ့သော 3 လ သို့မဟုတ် 4 လ၏ ရောင်းအား သို့မဟုတ် အမြတ်မှတ်တမ်းများကို သိလိုပါက ၎င်းတို့နှင့်ပတ်သက်သည့် ဒေတာပမာဏများစွာကို သင်ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ Excel တွင်သင့်အားဤကိစ္စအတွက်ကူညီရန်အတော်လေးမိုက်သောအင်္ဂါရပ်များရှိသည်။ သင်သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း အဆိုပါ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ Excel တွင် အစိတ်အပိုင်းများအလိုက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ထို့ကြောင့် သင်၏တွက်ချက်မှုကို ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။

လက်တွေ့အလုပ်စာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ

ကြီးမားသော Data Sets.xlsx ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ

Excel တွင် ကြီးမားသော Data Sets များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် နည်းလမ်း 6 ခု

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်သည် အောက်ပါဒေတာအတွဲကို အသုံးပြုပါမည်။ ဤဒေတာအတွဲတွင် ဒေတာပမာဏများစွာမပါဝင်သော်လည်း ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ ကိုအသုံးပြု၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို ကျွန်ုပ်တို့ပြသနိုင်ပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အရောင်း အကြောင်း အချက်အလက် ဤဒေတာအတွဲရှိ အချို့သော အီလက်ထရွန်နစ်စက်ပစ္စည်းများ။

၎င်းတို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနေစဉ်တွင် ဤဒေတာအတွဲကို ဇယား အဖြစ် အသုံးပြုရန် အဆင်ပြေပါသည်။ ဤဒေတာကို ဇယား

• သို့ ပြောင်းရန် ပထမဦးစွာ၊ ဒေတာအစုံကို ရွေးချယ်ပြီး Insert >> Table သို့သွားပါ။ .
• ထို့နောက်၊ dialog box ပေါ်လာပါမည်။ ကျွန်ုပ်၏ ဇယားတွင် ပါရှိသည်ကို သင်ရွေးချယ်ကြောင်း သေချာပါစေ။ဤဆောင်းပါးနှင့်ပတ်သက်၍ နည်းလမ်းများ သို့မဟုတ် မေးခွန်းများ သို့မဟုတ် အကြံပြုချက်များအား ကျေးဇူးပြု၍ comment box တွင် မျှဝေပါ။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်၏နောက်လာမည့်ဆောင်းပါးများကို ကြွယ်ဝစေရန် ကူညီပေးပါမည်။ နောက်ထပ်မေးခွန်းများအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဝဘ်ဆိုဒ် ExcelWIKI သို့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ သင်၏ဒေတာအတွဲသို့ ပြောင်းလဲသွားပါမည်။ Excel ဇယား ။

၁။ Analyz ing ကြီးမားသော Data Sets များကို Pivot Table

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် နည်းလမ်းအချို့ရှိပါသည် ကြီးမားသောဒေတာအစုံ Excel တွင်။ ၎င်းတို့ထဲမှတစ်ခုမှာ Pivot Table ကို Insert Tab မှ အသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်။ Pivot Table တစ်ခုသည် လိုအပ်သော ကော်လံများနှင့် အတန်းများအလိုက် ကုန်ပစ္စည်းများ ရောင်းချခြင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ကြည့်ရှုရန် ကူညီပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ လများ သို့မဟုတ် နှစ်များအတွင်း ၎င်းတို့ကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့နိုင်သည်။ အောက်ပါလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖြတ်သန်းကြပါစို့။

အဆင့်များ-

• ပထမဦးစွာ ဒေတာဇယားကို ရွေးချယ်ပြီး Insert >> သို့သွားပါ။ ; Pivot Table ။
• နောက်ပိုင်းတွင်၊ dialog box ပေါ်လာပါမည်။ အလုပ်စာရွက်အသစ် သို့မဟုတ် လက်ရှိအလုပ်စာရွက် ကို ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။ သင့်အဆင်ပြေမှုအရ ရွေးချယ်ပါ။

• ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့ အလုပ်စာရွက်သစ် ကိုရွေးချယ်လိုက်သည်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ Pivot ကို တွေ့ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဇယား အလုပ်စာရွက်အသစ်တွင် အင်္ဂါရပ်များ။ လိုအပ်သောအပိုင်းအခြားများ ( ရက်စွဲ ၊ စျေးနှုန်း ၊ ရောင်းသူအမည် စသည်ဖြင့်) ကို Pivot Table Fields သို့ ဆွဲယူပါ။ ၎င်းသည် Pivot Table တွင် အရောင်းအချက်အလက်များ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို သင့်အား ပြသပါမည်။
• ဤနေရာတွင်၊ ကျွန်ုပ်သည် ရက်စွဲ အပိုင်းအခြားကို အတန်းအကွက် သို့ ဆွဲယူလိုက်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်အား လ အကွာအဝေးဖြစ်သည့် အခြားအကွာအဝေးကို လပိုင်းအတွင်း အရောင်းအချက်အလက်များကို စောင့်ကြည့်နိုင်စေရန်အတွက် အလိုအလျောက်ပေးပါသည်။
• ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်သည် ရောင်းချသူကိုလည်း ထည့်သွင်းခဲ့သည်။မည်သည့်ဝန်ထမ်းမှ ပစ္စည်းအများဆုံးရောင်းချပြီး ဘောနပ်စ်ပေးမည်ကို သိလိုသောကြောင့် ကော်လံအကွက် တွင် အမည်ပေးပါ။
• ထို့ပြင် တန်ဖိုးများနယ်ပယ် ၊ ကျွန်ုပ်သည် စျေးနှုန်း အကွာအဝေးကို ဆွဲယူလိုက်ပါသည်။

သင်၏ Pivot Table ကိုကြည့်လျှင် ထို့နောက်၊ အောက်ပါအချက်အလက်များကို ဤကဲ့သို့မြင်ရပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်ထားသော အကွက်များ အရ၊ စုစုပေါင်းရောင်းအား လ ၊ ရောင်းအား တစ်ခုစီမှ မည်မျှလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရပါမည်။ ရောင်းချသူ ၊ နှင့် ရောင်းချသူ ၏ Grand Total ကာလကုန်ဆုံးသည်။

• ဤအချက်အလက်ကို ရက်စွဲများ ဖြင့်လည်း ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ လအမည် ဘေးရှိ အပေါင်းသင်္ကေတ ( + ) ကို နှိပ်ပါ။

ထို့ကြောင့် သင်သည် Pivot Table ကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။ သင်နေ့စဥ်နီးပါးရောင်းအားအချက်အလက်တွေနဲ့အလုပ်လုပ်တဲ့အခါ တကယ်ကိုအသုံးဝင်ပါတယ်။

Read More- Pivot Tables ကိုအသုံးပြုပြီး Excel မှာဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်း (သင့်လျော်သောဥပမာ 9 ခု)

၂။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စစ်ထုတ်ခြင်း

ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ ကို Excel တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အခြားနည်းလမ်းမှာ Filter Command ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သင့်အား သင်သတ်မှတ်ထားသော စံနှုန်းများအပေါ်အခြေခံ၍ အချက်အလက်များကို စစ်ထုတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

အဆင့်များ-

• ပထမဦးစွာ သင့်အကွာအဝေးကို ရွေးချယ်ပါ dataset ပြီးရင် Home >> Sort & စစ်ထုတ်ခြင်း >> Filter

• ထို့နောက်၊ သင်သည် Filter Icon ပေါ်လာသည်ကို တွေ့ရလိမ့်မည်။ ခေါင်းစီးများ။
• သို့သော်၊ သင်သည် စုစုပေါင်းရောင်းအား နှင့်အတူ VAT Filter Command ကိုအသုံးပြုနေစဉ်တွင် သင်သည် အောက်ပါတို့ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဖော်မြူလာ။

=SUBTOTAL(9,Table13[Net Price])

ဤဖော်မြူလာသည် SUBTOTAL Function ကိုအသုံးပြုသည် 2>စစ်ထုတ်ထားသောဒေတာ၏ စုစုပေါင်းအသားတင်ရောင်းချမှုကို ပြန်ပေးရန်။

• ယခု သင့်ဆန္ဒအတိုင်း စစ်ထုတ်ပါ။ ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်သည် သင့်အား စစ်ထုတ်နည်း ကိုလအလိုက် ပြပေးပါသည်။ Drop-down icon ကို ရက်စွဲ ခေါင်းစီးဘေးရှိ Drop-down icon ပေါ်တွင် နှိပ်ပြီး တစ်ခု သို့မဟုတ် အများအပြား လ ကို စစ်ဆေးပါ။

• မေလ ကိုစစ်ဆေးပြီး OK ကိုနှိပ်ပြီးနောက်၊ သင်သည် အရောင်း အချက်အလက်ကို ထိုလအတွက် တွေ့ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ထိုလတွင် စုစုပေါင်းရောင်းအား နှင့်အတူ VAT ကိုလည်း တွေ့မြင်ရပါမည်။

• ထို့အတူ သင်ဆိုလျှင်၊ ရောင်းသူ တစ်ဦးချင်းစီက ရောင်းအား ဘယ်လောက်ရသွားလဲ သိချင်ရင် သူ့နာမည်ကို စစ်ကြည့်ပြီး OK ကို နှိပ်လိုက်ပါ။

• ပြီးရင်တော့ Excel စာရွက်ရှိ သက်ဆိုင်ရာ အရောင်း အချက်အလက်များကို သင်တွေ့ရပါမည်။

သို့ဖြစ်၍ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ Filter Command ကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်။

၃။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် Excel Power Query Editor ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း

Power Query Editor သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲ Excel တွင် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်ကိုဖြတ်သန်းကြပါစို့အောက်တွင်။

အဆင့်များ-

• ပထမဦးစွာ သင့်ဒေတာဇယားကို ရွေးချယ်ပြီးနောက် ဒေတာ >> မှ ဇယား/အပိုင်းအခြား ။

• ထို့နောက်၊ Power Query Editor တွင် သင့်ဒေတာအတွဲကို သင်တွေ့ရပါမည်။ ဤအင်္ဂါရပ်တွင် filter လည်းရှိသည်။ အရောင်း သို့မဟုတ် ဝန်ထမ်းများနှင့် ပတ်သက်သော မှတ်တမ်းအချို့ကို အကျဉ်းချုပ် သို့မဟုတ် ကြည့်ရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးချနိုင်သည်။

• မလိုအပ်သော်လည်း အချိန်ပိုင်းကို ချန်လှပ်ထားရန် အဆင်ပြေပါသည်။ ရက်စွဲများ ၏ ရက်စွဲများ တွင် ၎င်းသည် လွယ်ကူသော လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သောကြောင့် ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံကို သင့်အား ပြသမည်မဟုတ်ပါ။ Power Query Editor ၏ Transform Tab သို့သွားကာ ရက်စွဲ >> ရက်စွဲသာ ကိုရွေးပါ။
• နောက်ပိုင်းတွင်၊ သင်၏ရက်စွဲကို စစ်ထုတ်ရန် ဒရိုအောက်ဆင်းအိုင်ကွန် ကို အသုံးပြုပါ။ ရက်စွဲများ သို့မဟုတ် လများအလိုက် စစ်ထုတ်နိုင်ပါသည်။

• ကျွန်ုပ်သည် လအလိုက် စစ်ထုတ်ရန် နှစ်သက်သောကြောင့် မေလ ကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ Custom Filter ကို အသုံးပြု၍ အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ စစ်ထုတ်ရန် ရွေးချယ်စရာများ ရှိပါသည်။ လပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် ကာလများစွာအတွက် အရောင်းမှတ်တမ်းများကို ကြည့်လိုပါက ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

• ထို့နောက်၊ အရောင်း မေလ လအတွက်။

• ဤဒေတာကို Excel စာရွက်တွင် တင်လိုပါက၊ ပေါ်တွင် ကလစ်နှိပ်ပါ။ ပိတ် & Load ။

ထို့နောက်၊ မေလ ဇယား အဖြစ် စာရွက်အသစ်တွင်။

ရောင်းချသူအမည်များဖြင့်လည်း စစ်ထုတ်နိုင်ပါသည်။ သို့မဟုတ် စျေးနှုန်းအကွာအဝေး Power Query Editor တွင် ၎င်းတို့ကို တူညီသည့်လုပ်ငန်းစဉ်အတိုင်း စာရွက်အသစ်တွင် တင်ပါ။ ထို့ကြောင့် သင်သည် Power Query Editor ကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။

အလားတူ ဖတ်ရှုမှုများ

• Excel တွင် Likert Scale Data ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်း (အမြန်အဆင့်များဖြင့်)
• Excel ရှိ မေးခွန်းပုံစံတစ်ခုမှ အရည်အသွေးပိုင်းဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း
• ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်း Excel ရှိ အချိန်အတိုင်းအတာ ဒေတာ (လွယ်ကူသော အဆင့်များဖြင့်)

၄။ Pivot Chart ဖြင့် ကြီးမားသောဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း

သင့်ဒေတာများကို ဇယားတစ်ခုဖြင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာလိုပါက Pivot Chart ကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အောက်ပါဖော်ပြချက်ကို ဖြတ်သန်းကြပါစို့။

အဆင့်များ-

• ပထမဦးစွာ အပိုင်း 1 တစ်ခုဖန်တီးရန် လုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာပါ။ Pivot Table ။
• နောက်ပိုင်းတွင်၊ Pivot Table ၏စာရွက်တွင်၊ PivotTable Analyze >> PivotChart သို့သွားပါ။
• Pivot Table ၏ ဆဲလ်များထဲမှ တစ်ခုခုကို သင်ရွေးချယ်ကြောင်း သေချာပါစေ။

• ထို့နောက် သင်၊ Pivot Chart အတွက် ရွေးချယ်စရာ အမျိုးမျိုးကို တွေ့ရပါမည်။ ၎င်းတို့ထဲမှ တစ်ခုခုကို ရွေးပြီး OK ကိုနှိပ်ပါ။ ရိုးရှင်းသော ဘားဇယား

• ထို့နောက်၊ Pivot Chart<2 တွင် လစဉ်စုစုပေါင်းရောင်းအားကို သင်တွေ့ရပါမည်။>.

• ထို့ပြင်၊ သင်သည် ရောင်းအား ကို ရက်စွဲများ ဖြင့် ကြည့်လိုပါက ဆွဲယူရုံသာ။ ရက်စွဲ အပိုင်းအခြား လ အပိုင်းအခြား ဇယားကွက်များ ရှိ အပိုင်းအခြား

• နောက်ပိုင်း၊ ရက်စွဲများ တွင် ဇယား တွင် အရောင်းကို သင်မြင်ရပါမည်။

သို့ ဖြင့် ဒေတာကြီးများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည် Pivot Chart ကို အသုံးပြု၍ သတ်မှတ်သည်။ သင့်ဒေတာတွင် နှစ်စဉ်ရောင်းချမှု သို့မဟုတ် ငွေပေးငွေယူပမာဏများစွာပါဝင်နေပါက၊ သင်သည် Pivot Chart ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာမြင်ယောင်နိုင်စေရန် ထိထိရောက်ရောက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

၅။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် Power Pivot ကိုအသုံးပြုခြင်း

သင်သည် Pivot Table Analysis of Power Pivot ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် Power Pivot ကို အသုံးပြု၍လည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ 2>အင်္ဂါရပ်။ ကျေးဇူးပြု၍ အောက်ဖော်ပြပါ ညွှန်ကြားချက်များကို လိုက်နာပါ။

အဆင့်များ-

• ပထမ၊ လက်ရှိ အလုပ်စာအုပ် ကိုပိတ်ပြီး အလုပ်စာအုပ်<အသစ်ကို ဖွင့်ပါ။ 2> ပြီးလျှင် Power Pivot >> Manage သို့သွားပါ။

• နောက်တစ်ခု၊ Power Pivot window၊ Home >> အခြားရင်းမြစ်များမှ ကိုရွေးပါ။
• ထို့နောက် Table Import Wizard ပေါ်လာလိမ့်မယ်။ ထို wizard တွင်၊ Excel ဖိုင် >> Next ကိုရွေးပါ။

• ထို့နောက် သင်၏ရှာဖွေကြည့်ရှုပါ ဒေတာအစုံကို သိမ်းဆည်းထားသည့် Excel Workbook။
• နောက်ပိုင်းတွင်၊ Next ကိုနှိပ်ပါ။

• ကျွန်ုပ်တို့ဖြစ်ပါမည်။ ထိုအလုပ်စာအုပ်၏ ပါဝါ pivot စာရွက်ပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သည်။ အဲဒါကို စစ်ဆေးပြီး Finish ကို နှိပ်လိုက်ပါ။

• အတည်ပြုချက် မက်ဆေ့ချ်တစ်ခု ပေါ်လာပါလိမ့်မယ်၊ ပိတ်ပါ<ကိုနှိပ်လိုက်ရုံပါပဲ။ 2>.

• ထို့နောက်၊ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ရွေးချယ်ထားသောစာရွက်၏ဒေတာအတွဲကို ပါဝါ Pivot တွင် ဇယားတစ်ခုအဖြစ် အပ်လုဒ်လုပ်ပါမည်။

• သင်တွေ့မြင်ရသောဒေတာတွင် မှန်ကန်သော ခေါင်းစီးအမည်မရှိပါ။ ကော်လံခေါင်းစီးများကို အမည်ပြောင်း ညာဖက်ကလစ်နှိပ် နှင့် ဆက်စပ်မီနူး မှ ကော်လံကို အမည်ပြောင်း ကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့်

။

• Pivot Table ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Pivot Table ကို ရွေးပါသည်။

• ဤအချိန်တွင်၊ dialog box ပေါ်လာပါမည်။ သင်၏ Pivot Table Existing Worksheet ရှိလိုပါက ၎င်းကိုရွေးချယ်ပြီး OK ကိုနှိပ်ပါ။ ငါ့ကိစ္စတွင်၊ Pivot Table ကို အလုပ်စာရွက်အသစ် တွင်ပေါ်လာရန်

• နောက်တစ်ခု စာရွက်အသစ်တွင် Pivot Table Fields ကို သင်တွေ့ရပါမည်။ Power Pivot ကို ရွေးပြီး အပိုင်းအခြားများ ရက်စွဲ ၊ စျေးနှုန်း ၊ VAT ကဲ့သို့ ပါ၀င်သည် ကိုပြသပါမည်။ စသည်တို့။

• ထို့နောက်၊ အပိုင်း 1 ၏ ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို ကြည့်ရန် ဤလင့်ခ်ကို လိုက်နာပါ Pivot Table ။
• လစဉ် အရောင်းအချက်အလက်ကို မြင်သာစေရန် ဇယားကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Pivot Chart ဖြင့် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပုံကို ကြည့်ရန်၊ အပိုင်း 4 ၏ ဤလင့်ခ်ကို ကျေးဇူးပြု၍ လိုက်နာပါ။

၆။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း အင်္ဂါရပ်ကို အသုံးပြုခြင်း

နောက်ဆုံးအနေနှင့် အနည်းဆုံးတော့၊ သင်သည် စာရွက်တစ်ရွက်တွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအားလုံးကို လိုချင်ပါက၊ ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း အင်္ဂါရပ် ဒေတာတက်ဘ်<မှ အသုံးပြုရပါမည်။ ၂>။ ၎င်းသည် သင့်အား အချိန်များစွာ သက်သာစေမည်ဖြစ်သည်။ အောက်ပါလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖြတ်သန်းကြပါစို့။

အဆင့်များ-

• ပထမဦးစွာ သင့်ဇယားကို ရွေးချယ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါဒေတာ ။

• ထို့နောက်တွင်၊ သင်၏ Excel ၏ညာဘက်ခြမ်းတွင် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဝင်းဒိုးကို တွေ့ရလိမ့်မည်။ စာရွက်။

အောက်ကို ဆင်းပြီး သင့်ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ရွေးချယ်စရာများကို သင်ရလိမ့်မည်။ ဤနေရာတွင် Pivot Table ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ရွေးချယ်စရာကို သင်တွေ့ရပါမည်။

အောက်ပါပုံသည် Bar Chart ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းရွေးချယ်မှုကို ပြသသည် ထုတ်ကုန်၏ စျေးနှုန်း နှင့် အသားတင်စျေးနှုန်း ကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။

• အသားတင်စျေးနှုန်း <ကိုရွေးချယ်ကြပါစို့။ 2>အားဖြင့် ထုတ်ကုန် ဇယားသည် သင့်အား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြသရန်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် သင့်အား ဘားဇယား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်ကို ပြသပါမည် ထုတ်ကုန်များ ဖြင့် အသားတင်စျေးနှုန်း ၏ ကွဲလွဲချက်။

အောက်ကိုဆင်းသွားပါက အခြားရွေးချယ်စရာများကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။ သင်ရွေးချယ်ထားသော တစ်ခုခုကို ရွေးချယ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပါ။

ထို့ကြောင့် သင်သည် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။

နောက်ထပ်ဖတ်ရန်- [Fixed:] Excel တွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း မပြခြင်း (ထိရောက်သောဖြေရှင်းချက် 2 ခု)

အလေ့အကျင့်အပိုင်း

ဤနေရာတွင်၊ သင့်အား ဤဆောင်းပါး၏ဒေတာအတွဲလိုက်ပေးထားပါသည်။ ဤနည်းလမ်းများကို သင်ကိုယ်တိုင် လေ့ကျင့်နိုင်ပါသည်။

နိဂုံးချုပ်

နောက်ဆုံးတွင်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းအတွက် အလွန်အကျိုးဖြစ်ထွန်းသော နည်းလမ်းများကို သင်လေ့လာနိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ကောက်ချက်ချနိုင်ပါသည်။ Excel တွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ ။ သင်၏ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်း မသိပါက၊ သင်သည် အချိန်များစွာ ကုန်ကျမည့် manual processes ကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ရှိရင် ပိုကောင်းပါတယ်။