Сводная таблица представляет собой эффективное инструментарий визуализации и анализа данных. Она представляет собой таблицу, в которой данные сгруппированы по выбранным категориям и показателям. Сводные таблицы дают возможность быстро получать информацию и вычислять различные статистические показатели. Они широко используются в бизнесе для анализа финансовых и производственных данных. С помощью сводных таблиц можно определить наилучшие стратегии продаж, оценить эффективность маркетинговых кампаний, принимать обоснованные решения в отношении критически важных данных на Вашем предприятии.

Сводные таблицы специально разрабатывают для:

• запроса и анализа больших объемов данных для представления удобными для пользователя способами;
• подведения итогов и агрегирование числовых данных, обобщения данных по категориям и подкатегориям, создания пользовательских расчетов и формул;
  
• расширения и свертывания уровней данных, для фокусировки результатов, детализации сводных данных по интересующим областям;
• представления кратких, привлекательных и аннотированных онлайн или печатных отчетов.

• виды или группы товаров;
• бренды или категории товаров;
• периоды (месяц, квартал, год);
• покупатели или группы покупателей;
• регионы продаж
• цвет, фасон, размеры, год выпуска;
• и т.п.

Сводные диаграммы обеспечивают графическое представление данных в связанных с ними сводных таблицах. Сводные диаграммы могут быть интерактивными. При создании сводной диаграммы появляется панель фильтров сводной диаграммы. Вы можете использовать панель фильтров для сортировки и фильтрации базовых данных сводной диаграммы. Изменения, которые вы вносите в макет и данные в связанной сводной таблице, немедленно отражаются в макете и данных в сводной диаграмме и наоборот.

Сводные диаграммы отображают ряды данных, категории, маркеры данных и оси так же, как и стандартные диаграммы. Вы также можете изменить тип диаграммы и другие параметры, такие как заголовки, размещение легенды, метки данных, расположение диаграммы и т. д.

Визуализация многомерных данных играет решающую роль в управлении, поскольку позволяет визуально оценивать последствия принимаемых решений, подчеркивая связи и взаимовлияние различных компонентов бизнес-процесса. Многомерный анализ позволяет наблюдать взаимосвязи между различными факторами и понимать, как они влияют на всю систему. Эти методы также полезны для выявления закономерностей и тенденций, оценки эффективности и сравнения результатов для различных подразделений. Понимание важности многомерного графического анализа может помочь организациям определить потенциальные области для улучшения и использовать возможности для принятия более обоснованных решений. В конечном счете, включение этих методов в процессы принятия решений может способствовать более эффективной практике управления.

Многомерный анализ продаж может быть основан на различных методах, таких как анализ данных, машинное обучение, статистический анализ и другие. Он может быть применен к различным отраслям бизнеса, включая розничную торговлю, фармацевтику, телекоммуникации, финансы и другие.

Пусть менеджер анализирует продажи 5 позиций в течении года (в относительных величинах). В таблицах это более тысячи значений. Графический анализ более информативен и удобен. Можно сразу оценить среднюю волатильность продаж, сезонные рост и спад, выделить более прибыльные позиции товаров.

Сводные таблицы и диаграммыпозволяют агрегировать данные по категориям и проводить различные операции с данными, такие как суммирование, усреднение. Более сложные вычисления можно производить с помощью формул.

На рисунке хорошо видны локальные максимумы и минимумы продаж, общий сезонный спад ( в середине графика), волатильность, годовой тренд по каждому цифровому ряду.