Wprowadzenie

Witaj! Dzisiaj dzielę się efektami mojego mini projektu analitycznego w Excelu. Zajęliśmy się praktycznymi aspektami zabezpieczania formuł przed błędami oraz wykorzystaniem potężnych funkcji analitycznych: SUMA.ILOCZYNÓW oraz połączenia FILTER i SUMA. W ramach tego artykułu pokażę krok po kroku, jak zastosowałem te metody w arkuszach SalesPerf_Error i SalesData, zapewniając przejrzystość, precyzję oraz niezawodność danych.

Część 1: SalesPerf_Error czyli Zabezpieczenie formuł przed błędami

1.1 Dlaczego zabezpieczenie przed błędami jest istotne?

Pracując z danymi sprzedażowymi, często napotykamy różnego rodzaju błędy, takie jak tekst zamiast liczb, brak danych czy dzielenie przez zero. Każdy z tych błędów może zakłócić poprawność analizy, a w konsekwencji prowadzić do błędnych decyzji biznesowych. Właśnie dlatego istotne jest zabezpieczenie naszych formuł przed takimi pułapkami. Wyobraź sobie sytuację, gdy twój raport pokazuje absurdalnie wysoką sprzedaż, tylko dlatego, że przez pomyłkę wpisano tekst zamiast liczby. To frustrujące, prawda? Dzięki Excelowi możemy łatwo uniknąć takich problemów.

1.2 Zastosowanie funkcji JEŻELI, LUB i CZY.LICZBA

W arkuszu SalesPerf_Error zastosowałem specjalnie przygotowane formuły, które automatycznie rozpoznają typ danych w komórkach. Przyjrzyjmy się dokładniej:

Kolumna D (% wykonania):

Użyłem funkcji JEŻELI.LUB oraz CZY.LICZBA, które sprawdzają, czy dane są poprawne.
Jeśli dane są niepoprawne (np. tekst zamiast liczby lub zero w kolumnie „Cel”), formuła pozostawia pustą komórkę. To proste, ale skuteczne podejście eliminuje możliwość pojawienia się błędów wynikających z dzielenia przez zero czy tekstu.

=JEŻELI.LUB(
    NIE(CZY.LICZBA(B2));
    NIE(CZY.LICZBA(C2));
    C2=0
  );
  "";
  B2/C2
)

Kolumna E (Status danych):

Ta kolumna informuje nas, czy dane są poprawne czy nie. Jeżeli dane są błędne, wyświetlany jest komunikat „Błąd danych”. W ten sposób natychmiast wiemy, gdzie trzeba dokonać korekty.

=JEŻELI(
  LUB(
    NIE(CZY.LICZBA(B2));
    NIE(CZY.LICZBA(C2));
    C2=0
  );
  "Błąd danych";
  "OK"
)

Po zastosowaniu tych formuł arkusz wygląda czysto i profesjonalnie, a ewentualne problemy są widoczne od razu.

Pobieranie danych z SAP do Excela – krok po kroku

W moim mini projekcie analitycznym dane źródłowe do arkusza „SalesData” i „SalesPerf_Error” pochodziły właśnie z systemu SAP. Aby zapewnić pełną wiarygodność oraz przejrzystość analizy, dokumentuję poniżej typowy proces eksportu raportu sprzedażowego z SAP do Excela. Dzięki poniższym krokom oraz zrzutom ekranu każdy może powtórzyć mój workflow i mieć pewność co do źródła analizowanych danych.

Krok 1: Wybór opcji „Spreadsheet” w SAP GUI

Po wygenerowaniu raportu w SAP, aby przenieść dane do Excela, należy kliknąć ikonę eksportu (zazwyczaj symbol dyskietki lub strzałki) znajdującą się nad tabelą z wynikami. W menu kontekstowym wybieramy opcję „Spreadsheet”. To podstawowy sposób na szybkie przeniesienie surowych danych z SAP do arkusza kalkulacyjnego.

SAP GUI > How to Export Report Output to Excel

Krok 2: Wybór formatu pliku (XLSX)

Po wybraniu „Spreadsheet” pojawia się okno z wyborem formatu pliku. Najlepszym i najbardziej uniwersalnym rozwiązaniem jest Excel Office Open XML format (XLSX). Dzięki temu zachowujemy przejrzystość danych oraz kompatybilność z najnowszymi wersjami Excela, co pozwala od razu przejść do dalszej analizy bez potrzeby konwersji.

Krok 3: Sprawdzenie przetworzenia pliku w spooli (SP01)

System SAP tworzy tzw. spool request – specjalną kolejkę wydruku lub eksportu danych. Po zakończonym eksporcie możemy sprawdzić status pliku oraz pobrać gotowy arkusz. W praktyce jest to także miejsce do kontroli ewentualnych błędów czy powielonych żądań eksportu.

How to export SAP report to Excel in 3 easy steps?

Krok 4: Widok tabeli w SAP przed eksportem

Ostatni zrzut ekranu pokazuje układ tabeli z danymi w SAP – to z tego widoku kopiujemy lub eksportujemy dane do Excela. W moim przypadku eksportowałem takie kolumny jak: Region, Przychody, Jednostki, Cena jedn. – identyczne jak te, które analizowałem w swoim projekcie analitycznym.

Podsumowanie sekcji SAP

Dokumentując proces pozyskiwania danych z SAP do Excela, zapewniam pełną transparentność projektu oraz możliwość odtworzenia wszystkich analiz krok po kroku. Eksport bezpośredni do Excela jest nie tylko wygodny, ale i kluczowy do późniejszej automatyzacji pracy z danymi, zastosowania formuł zabezpieczających oraz budowania własnych dashboardów i raportów.

Część 2: SalesData czyli Zastosowanie SUMA.ILOCZYNÓW

2.1 Co to jest funkcja SUMA.ILOCZYNÓW?

SUMA.ILOCZYNÓW to jedna z najpotężniejszych funkcji analitycznych w Excelu. Pozwala na jednoczesne mnożenie oraz sumowanie wartości spełniających określone kryteria. Wyobraź sobie, że masz długą listę produktów z cenami jednostkowymi i sprzedanymi jednostkami, a ty chcesz obliczyć całkowitą wartość sprzedaży tylko dla określonego regionu lub przedziału przychodów. To właśnie robi SUMA.ILOCZYNÓW.

2.2 Jak użyłem SUMA.ILOCZYNÓW do analizy danych?

W arkuszu SalesData mamy dane dotyczące sprzedaży z różnych regionów. Chciałem sprawdzić całkowitą wartość sprzedaży (jednostki * cena jednostkowa) tylko dla regionu „Europa Zachód” i jednocześnie tylko dla tych pozycji, gdzie przychody przekraczały 100 000.

Oto formuła, którą zastosowałem:

=SUMA.ILOCZYNÓW(
  (SalesData[Region]="Europa Zachód")*
  (SalesData[Przychody]>100000)*
  SalesData[Jednostki]*
  SalesData[Cena jedn.]
)

Wynik tej formuły od razu pokazuje wartość sprzedaży wyłącznie dla interesujących mnie rekordów, bez konieczności dodatkowego filtrowania danych ręcznie. To oszczędność czasu i gwarancja dokładności danych, zwłaszcza przy dużych zbiorach.

Część 3: FILTER+SUMA czyli dynamiczne sumowanie danych

3.1 Dlaczego warto stosować FILTER z funkcją SUMA?

Połączenie FILTER i SUMA daje nam bardzo dynamiczny sposób analizy. Wyobraź sobie, że chcesz szybko zsumować przychody tylko dla jednego regionu, np. „Europa Południe”, bez konieczności stosowania zaawansowanych tabel przestawnych. Dzięki tej metodzie, jednym szybkim ruchem Excel przefiltruje dane i zsumuje je za Ciebie.

3.2 Przykład zastosowania FILTER+SUMA

Formuła, którą zastosowałem w arkuszu wygląda następująco:

=SUMA(
  FILTER(
    SalesData[Przychody];
    SalesData[Region]="Europa Południe"
  )
)

Excel wyświetli natychmiast sumę przychodów tylko dla wskazanego regionu. To idealny sposób na szybkie sprawdzanie różnych scenariuszy lub analizowanie danych w czasie rzeczywistym, bez konieczności każdorazowego filtrowania ręcznie.

Część 4: Porównanie obu metod analizy danych

Obie opisane metody (SUMA.ILOCZYNÓW oraz FILTER+SUMA) mają swoje zalety:

SUMA.ILOCZYNÓW jest idealna do bardziej zaawansowanych obliczeń, szczególnie gdy mamy kilka warunków. Dzięki temu narzędziu możemy jednocześnie nakładać różne kryteria i obliczać bardziej złożone analizy bez konieczności używania dodatkowych tabel.
FILTER+SUMA natomiast jest bardziej intuicyjna i łatwa w użyciu dla szybkich analiz na poziomie jednego kryterium. Jest dynamiczna, ponieważ zmieniając kryterium w formule, natychmiast otrzymujemy nowe wyniki.

Ostatecznie, wybór metody zależy od rodzaju analizy oraz specyfiki danych, z którymi pracujemy.

Część 5: Przykładowe wyniki zastosowania obu metod

Aby lepiej zrozumieć wartość każdej metody, spójrzmy na konkretne wyniki, jakie otrzymałem po ich zastosowaniu na moim arkuszu SalesData. Przykłady ilustrują jasno, jak precyzyjnie możemy prowadzić analizy dzięki zastosowaniu funkcji Excel.

5.1 Wyniki zastosowania SUMA.ILOCZYNÓW

Używając formuły:

=SUMA.ILOCZYNÓW(
  (SalesData[Region]="Europa Zachód")*
  (SalesData[Przychody]>100000)*
  SalesData[Jednostki]*
  SalesData[Cena jedn.]
)

uzyskałem bardzo konkretne wyniki dla regionu „Europa Zachód”. Załóżmy, że nasze dane sprzedażowe obejmowały takie wpisy:

Region	Przychody	Jednostki	Cena jedn.
Europa Zachód	125000	5000	25
Europa Zachód	150000	6000	26
Europa Zachód	60000	2400	22

Analizując wyniki, formuła odrzuciła automatycznie wiersz z przychodami poniżej 100 000. Zatem wartość sumy wynosiła:

Dla pierwszego rekordu: 5000 × 25 = 125 000
Dla drugiego rekordu: 6000 × 26 = 156 000

Łącznie daje to sumę: 125 000 + 156 000 = 281 000. Dzięki temu rozwiązaniu uniknęliśmy ręcznego filtrowania danych, oszczędzając czas i minimalizując ryzyko pomyłki.

5.2 Wyniki zastosowania FILTER+SUMA

Używając drugiej formuły:

=SUMA(
  FILTER(
    SalesData[Przychody];
    SalesData[Region]="Europa Południe"
  )
)

sprawdziliśmy szybko przychody dla regionu „Europa Południe”. Oto nasze przykładowe dane:

Region	Przychody
Europa Południe	45000
Europa Południe	38000

Formuła błyskawicznie zsumowała przychody:

45000 + 38000 = 83000

Ta prostota i szybkość działania są ogromnymi zaletami w codziennej pracy analitycznej, szczególnie gdy potrzebujesz błyskawicznie zweryfikować dane.

Część 6: Wnioski – Jakie korzyści przyniosły zastosowane formuły?

Korzystając z opisanych formuł, zauważyłem wiele praktycznych korzyści:

Zwiększenie dokładności danych – dzięki zabezpieczeniu przed błędami nie martwię się już o przypadkowe błędy danych.
Automatyzacja analiz – zastosowanie SUMA.ILOCZYNÓW oraz FILTER+SUMA eliminuje potrzebę ręcznego filtrowania i sumowania danych.
Oszczędność czasu – analizy, które wcześniej zajmowały kilka minut, teraz trwają sekundy.
Prostota użytkowania – formuły są łatwe do zrozumienia i modyfikacji, nawet dla osób mniej zaawansowanych.

Część 7: Potencjalne pułapki i jak ich unikać

Podczas pracy z tymi funkcjami warto pamiętać o kilku istotnych kwestiach:

7.1 Pułapka błędnych danych

Problem: Błędne dane mogą całkowicie zakłócić działanie formuł.
Rozwiązanie: Zawsze stosuj walidację danych oraz formuły ochronne, takie jak w przykładzie JEŻELI.LUB.

7.2 Nieprecyzyjne kryteria

Problem: Błędne lub nieprecyzyjne kryteria mogą spowodować, że analizy będą niepoprawne.
Rozwiązanie: Upewnij się, że kryteria w formułach są jasne, jednoznaczne i poprawnie wpisane.

Część 8: Następne kroki – Power Query Advanced i M Code

Następnym etapem mojego mini projektu analitycznego będzie pogłębienie analizy danych przy pomocy zaawansowanych narzędzi: Power Query i języka M. Już teraz mogę zapowiedzieć, że te narzędzia pozwolą nam na jeszcze bardziej dynamiczną analizę, zaawansowane przekształcenia danych oraz automatyzację skomplikowanych procesów.

Dzięki Power Query nie tylko przekształcimy dane, ale również łatwo zintegrujemy różne źródła danych. Język M umożliwi natomiast dostosowanie procesów analitycznych do naszych specyficznych potrzeb.

Część 9: Podsumowanie mini projektu analitycznego

Zabezpieczanie formuł przed błędami oraz użycie funkcji analitycznych takich jak SUMA.ILOCZYNÓW oraz FILTER+SUMA w Excelu to kluczowe umiejętności każdego analityka danych. Dzięki nim twoje raporty będą przejrzyste, wiarygodne oraz łatwiejsze w utrzymaniu.

Mam nadzieję, że mój mini projekt analityczny będzie dla ciebie inspiracją i praktycznym przewodnikiem w codziennej pracy z Excelem.

FAQ – najczęściej zadawane pytania

Czy funkcja SUMA.ILOCZYNÓW może obsługiwać więcej niż dwa kryteria?
- Tak, może obsługiwać wiele kryteriów naraz, co pozwala na zaawansowane analizy.
Co zrobić, gdy FILTER nie znajduje żadnych danych?
- Warto zabezpieczyć się funkcją JEŻELI.BŁĄD, by uniknąć komunikatów o błędach.
Czy FILTER działa w każdej wersji Excela?
- FILTER jest dostępna od wersji Excel 365 lub Excel 2021.
Czy te formuły spowalniają Excela?
- Przy dużych zbiorach danych mogą nieco spowolnić obliczenia, ale przy średniej wielkości danych działają szybko.
Jak nauczyć się zaawansowanego Power Query i M Code?
- Najlepiej zacząć od prostych kursów online, a następnie stopniowo pogłębiać wiedzę przez praktyczne projekty.

Podsumowanie

Zastosowanie praktycznych rozwiązań opisanych powyżej pozwoli ci znacznie ulepszyć twoje arkusze i raporty analityczne. Korzystaj świadomie z tych metod i rozwijaj się jako analityk danych!