لطالما كانت الجداول المحورية (PivotTables) أداتي المفضلة لتحليل البيانات، ولكن غالبًا ما كنت أجد نفسي أحدق في صفوف الأرقام محاولًا اكتشاف أنماط معينة. الآن، أعتمد على المخططات المحورية (PivotCharts) بدلًا منها. فهي تحول نفس البيانات إلى صور مرئية واضحة تُظهر الاتجاهات والرؤى التي قد أغفل عنها.
روابط سريعة
تعرّف على المخططات المحورية في Excel
الجانب الأذكى من الجداول المحورية
المخططات المحورية هي تمثيلات مرئية مرتبطة بـ جدول محوري في Excel، والذي يلخص البيانات الأولية الأساسية. عندما تقوم بإنشاء مخطط محوري، يقوم Excel تلقائيًا بإنشاء جدول محوري مطابق، والاثنان مرتبطان بشكل ديناميكي. أي تغيير يتم إجراؤه على أحدهما – سواء كان تصفية البيانات أو إعادة ترتيب الحقول – ينعكس على الفور في الآخر.
ولكن، الفرق الرئيسي عن المخطط القياسي هو التفاعلية. بينما تعرض المخططات القياسية نطاقات بيانات ثابتة، تتضمن المخططات المحورية عوامل تصفية منسدلة وأزرار حقول مباشرة على التصور نفسه. يتيح لك هذا تقطيع بياناتك وتحليلها دون مغادرة عرض المخطط.
تتفوق المخططات المحورية في إظهار العلاقات والاتجاهات والمقارنات التي يمكن أن تظل مخفية في تنسيق الجدول. ففي حين أن الجدول المحوري قد يعرض أرقام المبيعات الفصلية كصفوف من الأرقام، فإن المخطط المحوري يحول نفس البيانات إلى خطوط اتجاه تكشف بوضوح أنماط النمو أو التقلبات الموسمية.
إنشاء أول مخطط محوري لك
لا توجد معادلات، فقط اسحب وأفلت
لا تتطلب المخططات المحورية أي معادلات؛ بدلًا من ذلك، أنت ببساطة تعيد ترتيب بياناتك بصريًا. يتبع إنشاء مخطط محوري نفس منطق إنشاء جدول محوري:
- حدد نطاق بياناتك، ثم انقر فوق إدراج.
- ثم حدد مخطط محوري من مجموعة المخططات.
- في مربع الحوار الذي يظهر، أكد نطاق بياناتك واختر ما إذا كنت تريد وضع المخطط المحوري في ورقة عمل جديدة أو موجودة.
- ستظهر لوحة حقول المخطط المحوري
ستظهر اللوحة على اليمين. اسحب الحقول التي تريد تحليلها إلى تلك المناطق.
ستجد مناطق الحقول التالية ضمن حقول PivotChart:
- عوامل التصفية: تتحكم في البيانات التي تظهر في الرسم البياني. أضف حقولًا هنا لإنشاء قوائم منسدلة تتيح لك إظهار أو إخفاء فئات معينة دون إعادة بناء الرسم البياني.
- القيم: البيانات الرقمية التي تقيسها، مثل مبالغ المبيعات أو الكميات. يطبق Excel تلقائيًا SUM، ولكن يمكنك تغيير ذلك إلى COUNT أو AVERAGE أو دوال Excel الأساسية الأخرى.
- الرموز التوضيحية: الفئات التي تنشئ سلسلة بيانات ملونة مختلفة في الرسم البياني. سيؤدي سحب مندوب المبيعات هنا إلى إظهار مبيعات كل شخص كخط أو شريط ملون مختلف.
- المحور: المرجع الأفقي الذي ينظم بياناتك. عادةً ما يحتوي على التواريخ أو أسماء المنتجات أو معلومات فئوية أخرى تشكل أساس الرسم البياني.
أثناء سحب هذه الحقول وإفلاتها، يتم إنشاء PivotChart وجدول PivotTable المرتبط به على الفور.
اجعل PivotCharts خاصًا بك
الألوان والأنماط وأنواع الرسوم البيانية
تتيح لك PivotCharts تعديل كل شيء بدءًا من الألوان وحتى أنواع الرسوم البيانية حتى تتطابق المرئيات تمامًا مع ما تحاول توصيله.
يظهر شريط أدوات الرسم البياني عند تحديد PivotChart. يمكنك التبديل بين الرسوم البيانية العمودية أو الخطية أو الدائرية أو المركبة اعتمادًا على ما تحتاج بياناتك إلى إظهاره. علاوة على ذلك، يمكنك:
- حدد تغيير نوع الرسم البياني لاستكشاف خيارات تصور مختلفة.
- استخدم تنسيق التحديد لتعديل الألوان والحدود وأنماط نقاط البيانات.
- أضف أو أزل عناصر الرسم البياني مثل الرموز التوضيحية وتسميات البيانات وخطوط الشبكة من قائمة عناصر الرسم البياني.
- اضبط مقاييس المحور والفواصل الزمنية للتأكيد على نطاقات بيانات محددة.
في حين أن المخططات المحورية (PivotCharts) تدعم معظم أنواع المخططات القياسية، إلا أنها لا تدعم أنواع المخططات المبعثرة (XY) أو مخططات الأسهم أو الفقاعات.
ترميز الألوان يحدث فرقًا كبيرًا في سهولة القراءة. بدلاً من لوحة الألوان الافتراضية في Excel، أختار ألوانًا تتوافق مع العلامة التجارية للشركة أو أستخدم ظلالًا متباينة تجعل المقارنات أسهل – على غرار الطريقة التي تضفي بها مظهرًا مرئيًا على جداول Excel الخاصة بك.
يمكنك أيضًا دمج أنواع المخططات. يمكن للمخطط المركب أن يعرض كلاً من حجم المبيعات كأعمدة وهوامش الربح كخط، مما يعرض علاقات مختلفة.
التصفية التفاعلية باستخدام المخططات المحورية (PivotCharts)
تجعل استكشاف البيانات أسهل بكثير
تعرض المخططات الثابتة كل شيء مرة واحدة، وهو ما قد يكون مربكًا عند محاولة التركيز على شرائح معينة. تتضمن المخططات المحورية (PivotCharts) فلاتر مدمجة تتيح لك التعمق في شريحة البيانات التي تحتاجها.
إذا أخذنا في الاعتبار مجموعة بيانات مبيعات كمثال بمزيجها من المناطق وفئات المنتجات ومندوبي المبيعات، فإن الفلتر حسب “Electronics” يوضح المناطق التي تدفع مبيعات التكنولوجيا. يمكنك بعد ذلك إجراء المزيد من التصفية حسب مندوب مبيعات معين لمعرفة أدائه الفردي داخل تلك المنطقة وفئة المنتج.
تظهر أزرار الفلتر مباشرة على المخطط، بدلاً من أن تكون مدفونة في القوائم. يمكن أن يساعد ذلك في اكتشاف الاتجاهات – مثل أداء مندوب مبيعات معين جيدًا مع خط إنتاج معين.
على عكس فلاتر الجداول المحورية (PivotTable) التي تؤثر على الورقة بأكملها، فإن فلاتر المخططات تؤثر فقط على التصور. بهذه الطريقة، يمكنك الحصول على مخططات متعددة تعرض طرق عرض مختلفة تمت تصفيتها لنفس مجموعة البيانات.
متى تتفوق المخططات المحورية (PivotCharts) على الجداول
رؤى أسرع بنقرات أقل
في سياق الأعمال، تهم سرعة الرؤية. إذا كنت مدير مبيعات تراجع الأداء الفصلي من مجموعة البيانات الخاصة بك، فإن الجدول المحوري (PivotTable) يعرض الأرقام، لكن المخطط المحوري (PivotChart) يتصورها على الفور. قد لا يكون الانخفاض المفاجئ في مبيعات فئة “Electronics” في منطقة “West” مجرد رقم، ولكنه قد يكون انخفاضًا حادًا في رسم بياني خطي يتطلب الاهتمام.
أثناء اجتماعات الفريق أو العروض التقديمية، يكون المخطط المحوري (PivotChart) أكثر قوة بكثير. بدلاً من الإشارة إلى الصفوف في جدول بيانات، يمكنك تقديم صورة مرئية واضحة توضح نمو الحصة السوقية أو فئات المنتجات التي تتفوق على غيرها.
لا تتخلَّ عن الجداول المحورية (PivotTables) تمامًا
تتطلب بعض المهام أرقامًا خامًا
على الرغم من تفضيلي للمخططات المحورية (PivotCharts)، إلا أن الجداول المحورية (PivotTables) تظل الأفضل لبعض المهام. عندما تحتاج إلى تحليل رقمي دقيق، كما هو الحال في العمليات الحسابية المالية أو تحليل التباين التفصيلي، فإن التفاصيل الدقيقة للجدول تكون ضرورية. وهنا، لا تستطيع المخططات عرض الدقة على مستوى الكسور العشرية التي تتطلبها بعض الأعمال.
كما أن مهام التحقق من صحة البيانات تفضل الجداول. عند تدقيق مجموعات بيانات كبيرة بحثًا عن تناقضات أو إدخالات مكررة أو قيم مفقودة، تحتاج إلى فحص نقاط البيانات الفعلية. هنا، تتيح لك الجداول فرز وتصفية وفحص السجلات الفردية بدقة لا تستطيع المخططات توفيرها.
يمكن أن تصبح المخططات مزدحمة عند التعامل مع عشرات الفئات. يظل الجدول المحوري الذي يعرض المبيعات الشهرية عبر 50 خط إنتاج قابلاً للقراءة، بينما يصبح المخطط المكافئ فوضى. في هذه الحالات، تحكي الأرقام الخام القصة بوضوح أكبر من أي تصور مرئي.
لم تحل المخططات المحورية محل الجداول المحورية بالكامل في سير عملي، لكنها أصبحت خياري الافتراضي لمعظم تحليلات البيانات. عندما تحكي الأرقام قصة بشكل مرئي أفضل من الناحية العددية، تفوز المخططات في كل مرة – وهذا يحدث في كثير من الأحيان أكثر مما تعتقد.
