នៅក្នុងវគ្គសិក្សាឥតគិតថ្លៃនេះ អ្នកនឹងរៀន៖
- របៀបបង្កើតតារាង pivot ពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។
- របៀបវាយតម្លៃ និងវិភាគមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។
- របៀបបង្ហាញទិន្នន័យ រួមទាំងចំនួនសរុប មធ្យមភាគ និងផលបូក។
- របៀបបង្ហាញទិន្នន័យជាភាគរយ។
- របៀបធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទិន្នន័យ។
- វីដេអូនេះប្រើភាសាសាមញ្ញ ច្បាស់លាស់ ដែលអ្នកណាក៏យល់។
តើតារាង Pivot នៅក្នុង Excel គឺជាអ្វី?
តារាងជំនួយទិន្នន័យគឺជាឧបករណ៍ Excel (ឬសៀវភៅបញ្ជីផ្សេងទៀត) ដែលប្រើដើម្បីវិភាគសំណុំទិន្នន័យ (ទិន្នន័យប្រភព)។
តារាងទាំងនេះមានទិន្នន័យដែលអាចត្រូវបានដាក់ជាក្រុម ប្រៀបធៀប និងរួមបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងងាយស្រួល។
បុព្វបទ "ថាមវន្ត" មានន័យថាតារាងទាំងមូលត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅពេលដែលមូលដ្ឋានទិន្នន័យផ្លាស់ប្តូរ ដូច្នេះវាតែងតែទាន់សម័យ។
ជួរឈរមូលដ្ឋានទិន្នន័យនីមួយៗគឺជាផ្នែកនៃតារាងជំនួយទិន្នន័យ ហើយរូបមន្ត (ការគណនាគណិតវិទ្យា) ក្នុងតារាងជំនួយទិន្នន័យអាចត្រូវបានអនុវត្តចំពោះជួរឈររួមគ្នា។
ម្យ៉ាងវិញទៀត តារាងជំនួយទិន្នន័យគឺជាតារាងសង្ខេបនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យដែលងាយស្រួល និងលឿនជាងមុនក្នុងការអាន និងបកស្រាយដោយអរគុណចំពោះរូបមន្ត។
តើតារាង pivot ប្រើសម្រាប់អ្វី?
តារាង Pivot ត្រូវបានប្រើជាញឹកញាប់ដើម្បីបង្កើតរបាយការណ៍។ អត្ថប្រយោជន៍ចម្បងនៃតារាង pivot គឺថាពួកគេសន្សំពេលវេលាច្រើន។ នេះមានន័យថា អ្នកមិនចាំបាច់បង្កើតរូបមន្តស្មុគ្រស្មាញ ឬលាក់ជួរ និងជួរឈរក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យទេ។ ជាមួយនឹងឧបករណ៍នេះ អ្នកអាចបង្កើតតារាងមួយដោយគ្រាន់តែចុចពីរបីដងប៉ុណ្ណោះ។
ដូច្នេះ មូលដ្ឋានទិន្នន័យធំគឺងាយស្រួលយល់ និងប្រើប្រាស់។
ជាមួយនឹងតារាង pivot អ្នកអាចបង្កើត និងវិភាគតារាងបានយ៉ាងងាយស្រួល ហើយធ្វើតាមនិន្នាការដោយការផ្លាស់ប្តូររយៈពេលនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ (ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងវិភាគការលក់សម្លៀកបំពាក់នៅក្នុងហាង អ្នកអាចឃើញដោយចុចតែម្តងថាតើរយៈពេលណាល្អបំផុត)។
គោលបំណងពិតប្រាកដនៃការប្រើប្រាស់តារាងជំនួយគឺដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តឱ្យបានលឿនតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន។ ភារកិច្ចរបស់អ្នកគឺបង្កើតតារាងដែលបានរចនាយ៉ាងល្អ និងរូបមន្តដែលបំពេញតម្រូវការរបស់អ្នក។
តារាងជំនួយសម្រាប់អាជីវកម្មខ្នាតតូច និងមធ្យម៖ តើពួកវាល្អសម្រាប់អ្វី?
TCDs ត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់នៅក្នុងប្រភេទនៃរចនាសម្ព័ន្ធតូចនេះសម្រាប់គោលបំណងដូចខាងក្រោម:
- បង្កើតគំនូសតាង និងការព្យាករណ៍ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង។
- តាមដាន និងវិភាគទិន្នន័យទាក់ទងនឹងអាជីវកម្ម ឬការលក់។
- តាមដានពេលវេលា និងការងាររបស់បុគ្គលិក។
- តាមដាន និងវិភាគលំហូរសាច់ប្រាក់។
- គ្រប់គ្រងកម្រិតសារពើភ័ណ្ឌ។
- វិភាគចំនួនធំនៃទិន្នន័យពិបាកយល់។