આ મફત અભ્યાસક્રમમાં, તમે શીખી શકશો:
- ડેટાબેઝમાંથી પિવટ કોષ્ટકો કેવી રીતે બનાવવી.
- ડેટાબેસેસનું મૂલ્યાંકન અને વિશ્લેષણ કેવી રીતે કરવું.
- કુલ, સરેરાશ અને સરવાળો સહિત ડેટા કેવી રીતે પ્રદર્શિત કરવો.
- ટકાવારી તરીકે ડેટા કેવી રીતે રજૂ કરવો.
- ડેટા કેવી રીતે અપડેટ કરવો.
- આ વિડિયો સરળ, સ્પષ્ટ ભાષાનો ઉપયોગ કરે છે જે કોઈપણ સમજી શકે છે.
Excel માં પીવટ ટેબલ શું છે?
પીવટ ટેબલ એ એક્સેલ (અથવા અન્ય સ્પ્રેડશીટ) ટૂલ છે જેનો ઉપયોગ ડેટાના સમૂહ (સ્રોત ડેટા)નું વિશ્લેષણ કરવા માટે થાય છે.
આ કોષ્ટકોમાં ડેટા છે જે ઝડપથી અને સરળતાથી જૂથબદ્ધ, સરખામણી અને સંયુક્ત કરી શકાય છે.
"ડાયનેમિક" ઉપસર્ગનો અર્થ એ છે કે જ્યારે ડેટાબેઝ બદલાય છે ત્યારે આખું કોષ્ટક આપમેળે અપડેટ થાય છે, તેથી તે હંમેશા અદ્યતન રહે છે.
દરેક ડેટાબેઝ કૉલમ પીવટ ટેબલનો ભાગ છે અને પિવટ કોષ્ટકમાં સૂત્ર (ગાણિતિક ગણતરી) સંયુક્ત કૉલમ પર લાગુ કરી શકાય છે.
બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, પીવટ ટેબલ એ ડેટાબેઝમાં એક સારાંશ કોષ્ટક છે જે ફોર્મ્યુલાને આભારી વાંચવા અને અર્થઘટન કરવામાં સરળ અને ઝડપી છે.
પીવટ કોષ્ટકોનો ઉપયોગ શેના માટે થાય છે?
પીવટ કોષ્ટકોનો ઉપયોગ વારંવાર અહેવાલો બનાવવા માટે થાય છે. પીવટ કોષ્ટકોનો મુખ્ય ફાયદો એ છે કે તેઓ ઘણો સમય બચાવે છે. આનો અર્થ એ છે કે તમારે ડેટાબેઝમાં જટિલ ફોર્મ્યુલા બનાવવાની અથવા પંક્તિઓ અને કૉલમ્સને છુપાવવાની જરૂર નથી. આ ટૂલ વડે, તમે માત્ર થોડા ક્લિક્સ સાથે ટેબલ બનાવી શકો છો.
મોટા ડેટાબેસેસ આમ સમજવા અને ઉપયોગમાં સરળ છે.
પિવટ કોષ્ટકો વડે, તમે સરળતાથી કોષ્ટકો બનાવી શકો છો અને તેનું વિશ્લેષણ કરી શકો છો અને ડેટાબેઝમાં સમયગાળો બદલીને વલણોને અનુસરી શકો છો (ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે સ્ટોરમાં કપડાંના વેચાણનું વિશ્લેષણ કરી રહ્યાં હોવ, તો તમે એક ક્લિકમાં જોઈ શકો છો કે કયો સમયગાળો શ્રેષ્ઠ છે).
પીવટ કોષ્ટકોનો ઉપયોગ કરવાનો વાસ્તવિક હેતુ શક્ય તેટલી ઝડપથી નિર્ણયો લેવાનો છે. તમારું કાર્ય એ છે કે તમારી જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરતા સારી રીતે ડિઝાઇન કરેલ ટેબલ અને સૂત્રો બનાવવાનું.
નાના અને મધ્યમ કદના વ્યવસાયો માટે પીવટ કોષ્ટકો: તેઓ કયા માટે સારા છે?
નીચેના હેતુઓ માટે આ પ્રકારની નાની રચનાઓમાં ટીસીડીનો વારંવાર ઉપયોગ થાય છે:
- ચાર્ટ અને આગાહી ડેશબોર્ડ બનાવો.
- વ્યવસાય અથવા વેચાણ સંબંધિત ડેટાને ટ્રૅક કરો અને તેનું વિશ્લેષણ કરો.
- કર્મચારીના સમય અને કામને ટ્રૅક કરો.
- રોકડ પ્રવાહને ટ્રૅક કરો અને તેનું વિશ્લેષણ કરો.
- ઈન્વેન્ટરી સ્તરો મેનેજ કરો.
- સમજવામાં અઘરી મોટી માત્રામાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કરો.
