Donc, vous avez des données et vous avez besoin d’un moyen rapide de les comprendre. Un tableau croisé dynamique est une excellente option et c’est l’un des outils les plus puissants d’Excel. Nous vous expliquerons ce qu’est un tableau croisé dynamique, préparerons vos données pour un tableau croisé dynamique, effectuerons rapidement des analyses à l’aide d’un tableau croisé dynamique pour Compter et additionner vos données, et enfin, superposerons vos données de tableau croisé dynamique sur une carte à l’aide du clustering de somme.

Qu’est-ce qu’un tableau croisé dynamique ?

Tout d’abord, établissons ce qu’est un tableau croisé dynamique et ce qu’il peut faire. Un tableau croisé dynamique est un outil rapide et facile dans Excel qui permet aux utilisateurs de résumer facilement des données. Maintenant, la plupart des tableaux réguliers ont des lignes récapitulatives en bas, telles qu’une somme pour afficher les ventes totales de tous les produits dans tous les états ou un décompte de toutes les entrées incluses dans le tableau.

Cependant, un tableau croisé dynamique va plus loin en permettant aux utilisateurs de répondre rapidement à des questions plus spécifiques telles que les ventes totales ventilées par produit, état ou même ville en quelques clics de souris.

Préparation de vos données

Maintenant que nous savons ce qu’est un tableau croisé dynamique et ce qu’il peut faire, la première étape pour en créer un consiste à préparer vos données en les organisant en une seule feuille de calcul, de préférence dans un Tableau défini.

Organisation des données en une seule feuille de calcul

Il est courant d’avoir des données stockées à plusieurs endroits, comme des onglets séparés pour différentes périodes ou produits. Pour afficher toutes ces données dans votre tableau croisé dynamique, vous devrez les combiner en une seule feuille de calcul. Le moyen le plus simple de le faire est d’identifier la différence entre chaque source de données et de créer une nouvelle colonne correspondante dans votre feuille de calcul combinée pour stocker ce différenciateur. Par exemple, un vendeur différent gère peut-être chaque segment d’activité, ce qui donne lieu à un classeur distinct pour chaque segment, comme illustré ci-dessous.

Pour combiner ces données, nous pouvons créer une nouvelle colonne appelée « Segment” n’importe où dans l’ensemble de données et remplir les lignes avec le nom de segment correspondant comme suit : nous copions et collons toutes les données dans une seule table.

Astuce de pro! – Si vos données incluent déjà un champ de date, il n’est pas nécessaire d’ajouter une colonne supplémentaire pour l’identifiant de période. Le champ date peut être utilisé pour décomposer les données dans les périodes de temps applicables une fois que nous avons créé notre tableau croisé dynamique.

Création d’une table définie

Maintenant que vous avez organisé vos données en une seule feuille de calcul, vous pouvez gagner du temps en identifiant les données comme une table définie. Pour ce faire, cliquez n’importe où dans vos données et choisissez l’option « Format sous forme de tableau” sur le ruban « Accueil”. Un avantage majeur de la création d’une table définie à l’avance est que votre tableau croisé dynamique peut être maintenu à jour au fil du temps même lorsque les données sous-jacentes sont mises à jour. Tout ce que vous avez à faire est de basculer l’option « Actualiser les données” dans votre tableau croisé dynamique pour extraire toutes les données nouvelles ou modifiées.

Créez un tableau croisé dynamique pour compter

Si votre objectif est de déterminer combien de fois un événement spécifique s’est produit, par exemple combien de clients distincts ont effectué un achat ou combien de ventes ont été générées dans chaque ville, un tableau croisé dynamique configuré pour compter les enregistrements est exactement ce dont vous avez besoin. Pour commencer, si vous avez déjà vos données dans une table définie, cliquez simplement n’importe où sur votre table et choisissez « Résumer avec tableau croisé dynamique” dans le ruban « Tableau”.

Sinon, si vos données n’ont pas déjà été organisées dans un tableau défini, vous pouvez sélectionner manuellement vos données en cliquant sur la cellule la plus à gauche en haut de votre jeu de données, puis en faisant glisser vers la cellule la plus à droite en bas. À ce stade, vous pouvez cliquer sur « Tableau croisé dynamique » dans le ruban ”Insérer ».

À partir de là, vous pourrez choisir le point de données que vous souhaitez compter en cochant la case à côté des données dans les paramètres des champs de tableau croisé dynamique de droite qui s’ouvrent automatiquement lors de la création d’un nouveau tableau croisé dynamique.

Par défaut, Excel additionne les données car il voit que nous avons choisi un champ numérique. Nous pouvons changer cela en cliquant avec le bouton gauche sur le bouton « i” situé à l’extrême droite de la valeur « Somme des ventes”. Cela vous donnera plusieurs options de formule parmi lesquelles choisir. Nous choisirons « Compter », ce qui donne un nombre de toutes les instances d’enregistrement des ventes.

Astuce de pro! – Gagnez du temps en formatant vos colonnes de données avec le type de champ correct dès le début, comme la Date, le Nombre ou le texte. Excel triera automatiquement les données par date, additionnera les données numériques et comptera le texte ou les données mixtes.

Maintenant, laissons Excel faire le levage lourd! Faites simplement glisser la colonne « Ville » de la liste des champs vers la boîte ”Lignes » dans les paramètres du tableau croisé dynamique pour décomposer le nombre de ventes par ville. Vous pouvez également augmenter la profondeur du tableau croisé dynamique en faisant glisser un champ supplémentaire, tel que le champ « État”, vers le sélecteur de filtre afin d’explorer les données qui vous intéressent le plus.

Créer un tableau croisé dynamique pour Additionner des valeurs

Il existe d’autres instances dans lesquelles l’utilisation de la Somme des données plutôt que le compte est plus utile. Pour additionner les données, revenez au « i » à droite du champ ”Nombre de ventes » et choisissez ”Somme ». Maintenant, nous pouvons voir le chiffre d’affaires total ventilé par chaque ville.

Selon votre objectif, il est souvent utile d’empiler différents champs dans les sélecteurs de lignes ou de colonnes. Par exemple, placer le champ « État” au-dessus de « Ville” dans l’exemple ci-dessous nous permet de voir rapidement non seulement les États les plus rentables, mais également les contributions individuelles des villes dans chaque État.

L’un des aspects les plus bénéfiques d’un tableau croisé dynamique est qu’ils sont dynamiques. Vous pouvez déplacer les champs entre les lignes, les colonnes, les filtres et les zones de valeurs à la volée pour gagner en perspective et jouer avec différentes analyses. Passez un moment à déplacer les champs qui vous intéressent entre les cases pour avoir une meilleure idée du fonctionnement du tableau croisé dynamique. Vous serez peut-être surpris de la rapidité avec laquelle vous pourrez découvrir de nouvelles idées!

Créez une carte des données de vente

Maintenant, si vous avez des données géographiques telles que des adresses, des villes ou des états comme dans les exemples de vente ci-dessus, vous pouvez faire passer votre analyse de données au niveau supérieur en visualisant les données sur une carte avec un clustering de somme. Tout comme lorsque nous résumons nos données dans un tableau croisé dynamique, le service de cartographie de BatchGeo dispose d’une fonction de clustering avancée. Lorsqu’elle est activée, cette fonctionnalité vous permet de résumer les valeurs d’un champ spécifique sous forme d’étiquette pour chaque cluster.

Astuce de pro! – Pour activer le clustering de somme :

Afficher des exemples de données de vente dans une carte en plein écran

Ici, vous pouvez voir l’analyse des données de clustering de somme sur les données de vente ventilées par ville ou état. Les régions sont regroupées et les villes et les États sont moyennés. Lorsque vous zoomez ou même cliquez sur un cluster, vous verrez des clusters plus petits qui démontrent comment les zones plus petites contribuent à la somme globale.