Estratégias de normalização de dados para painéis do Excel

Introdução

A normalização dos dados é uma parte essencial da criação de painéis precisos e abrangentes do Excel. A normalização dos dados envolve a reescrita de valores de dados para que eles se enquadram em um intervalo especificado e/ou no uso de dados categóricos e transformando -os em dados numéricos. Isso permite que as organizações comparem e analisem adequadamente dados sobre diferentes prazos e fluxos. Quando feito corretamente, a normalização dos dados pode tornar a análise e os relatórios sobre dados muito mais eficientes.

Existem dois tipos principais de normalização de dados: normalização numérica e normalização categórica. Nesta postagem do blog, discutiremos como as organizações podem melhor Aproveite as funcionalidades do Excel para implementar essas duas estratégias para seus painéis.

Consultas de banco de dados em cache

O cache de consulta de banco de dados é uma ótima maneira de otimizar estratégias de normalização de dados para os painéis do Excel. O armazenamento em cache reduz a quantidade de dados que precisam ser processados, melhorando assim o desempenho dos painéis acionados por análises.

Por que consultas de cache?

O cache de consultas é uma ótima maneira de listar e armazenar consultas usadas com frequência. Ele pode melhorar o desempenho do painel, pois as consultas armazenadas são acessadas rapidamente e não precisam mais passar pela sobrecarga de um processo completo de geração de consultas. Isso pode ser especialmente útil ao lidar com consultas complexas e conjuntos de dados grandes.

Quando usar o cache

O cache pode ser útil para projetos onde os dados são frequentemente acessados. Se uma consulta for usada repetidamente, ela deve ser armazenada para acesso posterior. Isso pode ajudar a melhorar o desempenho e a precisão dos resultados, pois a consulta não será gerada incorretamente.

Desempenho de armazenamento em cache

O cache pode ser especialmente benéfico ao lidar com grandes conjuntos de dados. A sobrecarga da geração de consultas complexas pode ser eliminada, o que pode reduzir significativamente o tempo de processamento de dados. O cache de consultas pode ajudar a melhorar o desempenho de painéis do Excel e outros painéis orientados por análises.

3. Otimizando o tamanho do conjunto de dados

A. Conjuntos de conjuntos de dados de encolhimento

Os conjuntos de dados de encolhimento são uma das estratégias de normalização de dados mais comuns ao lidar com os painéis do Excel. Isso envolve identificar e remover colunas desnecessárias, linhas e outros elementos de dados que não são necessários para o painel. Para fazer isso, comece revisando os dados armazenados no conjunto de dados. Remova quaisquer colunas ou linhas que não sejam essenciais para as análises e painéis criados a partir do conjunto de dados. Também é importante verificar duplicatas, pois ter dados redundantes pode expandir desnecessariamente o tamanho do conjunto de dados. Ao remover dados desnecessários, você poderá reduzir significativamente o tamanho do conjunto de dados.

Depois de identificar os dados desnecessários, tome medidas extras para limpar o conjunto de dados, classificando e reformatando os dados. Isso inclui digitar os dados em tipos de dados específicos, como texto, números e datas, a fim de garantir a precisão e a consistência dos dados. Além disso, o processo de classificação envolve a aplicação de filtros aos dados, substituindo erros e alinhando adequadamente os dados.

B. reduzindo o brilho e o contraste

A normalização dos dados também envolve reduzir o brilho e o contraste dos gráficos em um painel do Excel. Isso é importante para visuais mais simples, bem como para painéis de gráficos pesados. Ao reduzir o brilho e o contraste desses visuais, você pode minimizar a quantidade de dados no conjunto de dados. Isso ajudará a minimizar o tamanho do arquivo e melhorar o desempenho do painel.

Para reduzir o brilho e o contraste dos gráficos em um painel do Excel, primeiro selecione a imagem que você deseja ajustar os níveis de brilho e contraste. Em seguida, abra a janela de brilho e contraste e ajuste os níveis de ambos os parâmetros de acordo com o que é necessário. Esse processo pode ser repetido para todas as imagens dentro do painel, resultando em um tamanho de conjunto de dados simplificado e otimizado.

Lidar com dados corrompidos

A normalização dos dados pode ser complicada ao lidar com dados corrompidos. Isso é especialmente verdadeiro nos painéis do Excel, onde o feedback é esperado com rapidez e precisão. O seguinte se concentra em duas estratégias importantes que podem ser empregadas ao normalizar dados com painéis do Excel - identificando dados corrompidos e isolando/removendo dados corrompidos.

Identificando dados corrompidos

Uma das primeiras etapas a serem executadas no manuseio de dados corrompidos é identificá -los. É essencial identificar esses dados o mais rápido possível, ou os resultados do seu painel podem não refletir com precisão o conjunto de dados. Algumas maneiras de reconhecer dados corrompidos são:

• Dados que não se encaixam em uma distribuição normal
• Dados que ficam fora dos intervalos esperados
• Dados que estão presentes em uma única coluna, mas não espalhados por vários
• Dados que não correspondem ao formato do restante do conjunto de dados

Estes são apenas alguns exemplos de como são os dados corrompidos e caberão ao usuário determinar como identificá -los no conjunto de dados com os quais eles estão trabalhando.

Isolando e removendo dados corrompidos

Depois que os dados corrompidos forem identificados, eles devem ser isolados e removidos para impedir que ele afete a precisão do painel. Isso pode ser feito utilizando Ferramentas de filtragem, como a função do Autofilter ou Avançado Função de filtro. Ao usar essas funções, o usuário pode filtrar os dados corrompidos e exibir apenas os dados válidos. Uma vez feito isso, o painel pode ser finalizado e o usuário pode confiar que seus resultados são precisos.

A normalização dos dados é uma parte importante de Criando painéis eficazes do Excel. O manuseio de dados corrompidos exige que o usuário seja cuidadoso e diligente na identificá -los e depois isolá -los e removê -los. Se isso for feito corretamente, os resultados do painel poderão refletir com precisão o conjunto de dados.

Extraindo dados de imagens

A extração de dados das imagens está se tornando cada vez mais popular para uma variedade de casos de uso, desde a recuperação de dados de recebimentos e faturas até a localização e coleta de texto de capturas de tela e documentos digitalizados. Como a extração de dados das imagens requer interpretação e extração manual, ela deve ser combinada com estratégias de normalização de dados para uma utilidade ideal.

Aplicações comuns da extração de imagem

A extração de imagens é capaz de ajudar com uma variedade de tarefas, como:

• Recuperar valores de texto de documentos e recibos digitalizados e fotografados
• Analisar imagens para detectar objetos e áreas de interesse
• Extraindo texto de imagens e capturas de tela
• Localizar, rastrear e extrair tabelas de imagens

Técnicas usadas na extração de imagem

A extração de imagem envolve várias técnicas e tecnologias sofisticadas, dependendo dos requisitos. Alguns deles incluem:

• Reconhecimento óptico de caracteres (OCR), que é usado para identificar e extrair texto das imagens
• Matindo correspondência, que é usada para detectar objetos de interesse em imagens
• Reconhecimento de objetos, que é usado para reconhecer áreas e objetos dentro da imagem
• Rastreamento de objetos, que é usado para analisar o movimento dentro da imagem e identificar objetos de interesse
• Detecção de recursos, que é usada para localizar e extrair tabelas de imagens

A extração de imagens pode ser demorada e desafiadora, mas com as técnicas e tecnologias corretas, pode ser uma ferramenta poderosa para gerar novas idéias e desbloquear dados a partir de imagens.

Benefícios da normalização dos dados

Garantir que seus dados sejam simplificados e organizados é essencial para qualquer tipo de projeto de análise. A normalização dos dados é uma técnica que permite que sua empresa se beneficie do acesso a dados precisos e de alta qualidade. Ele garante a consistência dos dados, eliminando a necessidade de trabalho manual de dados e economiza recursos a longo prazo. Neste artigo, discutiremos o Benefícios da normalização dos dados no que se refere aos painéis do Excel especificamente.

Análise simplificada

A normalização dos dados garante que os dados vitais sejam armazenados em mais de um lugar. Isso facilita a identificação e execução de consultas nos dados. Ajuda a otimizar os dados em várias tabelas e garantir que todas as partes dos dados estejam ativamente e com precisão vinculadas para análise. Com a normalização dos dados, fica mais fácil para os usuários gerenciar e acessá -los. Isso não apenas reduz o tempo de processamento, mas também facilita a busca de dados. Também elimina complexidades desnecessárias relacionadas à modificação de dados.

Qualidade de dados aprimorada

As técnicas de normalização de dados podem ajudá -lo a melhorar a qualidade dos dados inseridos em planilhas. Isso ocorre porque os padrões de normalização dos dados definem certas restrições para a entrada de dados, garantindo que todos os dados sejam inseridos no mesmo formato. Isso ajuda a identificar e eliminar qualquer informação incorreta, garantindo assim que apenas dados válidos e precisos sejam acessados. Além disso, a normalização dos dados reduz bastante o risco de introduzir erros no sistema, pois garante que todos os dados sejam armazenados consistentemente no lugar certo, com os valores certos.

Tempo de processamento reduzido

Ao normalizar os dados, você pode eliminar a necessidade de entrada de dados redundantes, pois pode criar atalhos com os dados normalizados. Isso significa que os mesmos dados não precisam ser inseridos várias vezes. Isso não apenas diminui o tempo necessário para inserir os dados, mas também reduz a quantidade de dados armazenados na planilha. Além disso, a normalização dos dados ajuda a facilitar o reconhecimento dos dados, pois todos os registros serão consistentes e não conterão informações desnecessárias.

No geral, a normalização dos dados ajuda a otimizar a entrada de dados e a recuperação nos painéis do Excel e garante a precisão dos dados. É uma ferramenta eficiente para eliminar a entrada redundante de dados e melhorar a qualidade dos dados. A normalização dos dados é uma estratégia essencial para o sucesso ao lidar com as planilhas, e seus benefícios podem ser aprimorados ainda mais quando combinados com outras técnicas de análise de dados.

Conclusão

A normalização dos dados é um componente importante de Criando painéis eficazes do Excel. Ao reconhecer áreas de possíveis inconsistências ou redundâncias, a normalização dos dados permite que o painel se torne funcional e acionável, fornecendo ao usuário insights mais profundos sobre seus dados comerciais. Este artigo explorou algumas das estratégias de normalização de dados mais comuns, bem como os principais benefícios que eles fornecem quando incorporados em um painel do Excel.

Resumo das estratégias de normalização de dados

Em resumo, a normalização dos dados pode ser alcançada reestruturando o layout dos dados, criando tabelas separadas para pontos de dados relacionados, usando uma única fonte de verdade para valores de dados, estabelecendo uma convenção de nomeação consistente para campos dentro do conjunto de dados e auditoria para precisão . Ao implementar essas estratégias principais, a natureza dos dados pode ser realmente entendida pelo usuário, proporcionando a capacidade de tomar decisões rapidamente.

Benefícios da normalização de dados para painéis do Excel

Incorporando a normalização dos dados em um Excel Painel Construção Confie nos dados e promove uma tomada de decisão mais eficaz. Aumenta a precisão e a confiabilidade do painel, permitindo que os usuários confiem com confiança nas idéias que estão explorando. Além disso, a normalização dos dados reduz a complexidade no painel, eliminando a necessidade de cálculos manuais ou alterações na formatação, liberando um tempo valioso.

Em conclusão, a normalização dos dados é um componente essencial de qualquer Painel do Excel bem -sucedido. Ao reestruturar os dados, normalizar os valores e criar uma fonte singular de verdade, o usuário pode obter uma visão maior sobre seus dados. Isso torna a normalização dos dados uma ferramenta essencial para as empresas que desejam aproveitar ao máximo seus painéis do Excel.