Pivot Table Demo: Analyzing Stock Market Data

Bene, i nostri prossimi case study che utilizzano i dati del mercato azionario e abbiamo un set di dati piuttosto semplice con cui lavorare qui è un campione di tre mesi di dati del mercato azionario per circa 500 diverse società quotate e guardando la schermata qui a destra. Abbiamo ventinovemilaquattrocentoquaranta osservazioni con poche semplici misure e misure. Quindi le uniche dimensioni con cui lavoreremo qui sono date e simboli. E poi per misure piuttosto standard di borsa finanziaria. Abbiamo i prezzi alti e bassi del prezzo aperto per il giorno in cui il prezzo di chiusura e il volume degli scambi e i concetti che copriranno in questo calcio d'inizio includono alcuni ordinamenti di base che filtrano davvero l'attenzione sulla formattazione condizionale qui per usare davvero le visualizzazioni per raccontare storia. La nostra pratica mette in evidenza le regole della cella che faranno delle demo molto interessanti con le barre dei dati e poi concluderemo con alcune impostazioni di valore come la differenza percentuale da cui è un ottimo strumento per mostrare guadagni e perdite di giorno in giorno in modo molto chiaro. Quindi piuttosto semplice e abbastanza veloce si lascia andare e saltare dentro. Tutto ok. Quindi con la cartella di lavoro del case study della tabella pivot vai avanti e vai alla scheda dati del mercato azionario e prima di creare un pivot solo una nota a margine è che questo è un estratto di dati piuttosto standard ed è di giorno che significa che questo è un buon candidato per un'analisi che potrei rivedere di volta in volta e magari impilare più dati mentre raccolgo più dati in futuro. Quindi, poiché questo potrebbe non avere senso selezionare l'intero set di dati solo fino alla riga 29 441 perché ciò significa che se aggiungo o impilato nuovi dati al di sotto di questo devo entrare negli strumenti della tabella pivot cambiare l'origine dati estendere il riferimento di riga a qualsiasi riga in cui ho aggiunto dati. Quindi, come abbiamo parlato, ci sono due modi per gestire i dati che potenzialmente potrebbero crescere nel tempo. Uno dei quali è selezionare le intere intestazioni di colonna. Quindi ora questo riferimento alla tabella pivot non ha riferimenti di riga. Si estende verso il basso sotto l'ultima riga di dati. In questo modo, mentre aggiungiamo nuovi dati tutto quello che dobbiamo fare è semplicemente aggiornare il pivot e il secondo approccio è convertire questo intervallo in una tabella perché una delle funzionalità delle tabelle è che possono assorbire nuovi dati quando vengono aggiunti al di sotto dell'intervallo di dati esistente . Quindi in questo caso andiamo avanti e prendiamo l'ultimo approccio. Tutto quello che devo fare è selezionare qualsiasi campo o qualsiasi cella all'interno del mio intervallo andare nella tabella degli inserti. Puoi vedere che ha selezionato l'intero intervallo contiguo contenente i dati attraverso la riga 29 441. E sì, i miei dati hanno intestazioni in fila. Quella scatola dovrebbe essere controllata. Premere OK. E tu ci vai. Ora se vuoi formattare il tuo tavolo puoi farlo proprio qui e poi gli stili di tabella, ma questi sono i miei dati grezzi Non mi interessa molto di come appare. Ma ora se aggiungo più dati in seguito sarà molto più facile da sistemare. Quindi con questo torniamo indietro e la risposta scendiamo in una tabella pivot su un nuovo foglio di lavoro e possiamo dare un nome a questo pivot e andiamo a formattare quella scheda con la sfumatura verde chiaro e ora il mio obiettivo qui in generale è analizzare trend. Quindi la prima cosa che posso fare è andare avanti e prendere la data. Tiralo nelle mie etichette di fila è auto raggruppato. Quindi se il campo della data selezionato non vuole davvero un mese qui voglio solo mantenere quel trend di livello giornaliero in modo da poter entrare nei miei strumenti di analisi e semplicemente premere sul gruppo ora o tornare al formato originale di quel campo che in questo il caso è ciò che voglio. Andiamo avanti e trasciniamo il simbolo nella casella del nostro filtro poiché alla fine vorrai immergerti nelle prestazioni per le singole aziende e trascinerai quindi tutti i nostri campi nella nostra casella dei valori aperta chiusura e volume alto basso. Di solito, quando stai dando il via a un pivot nuovo di zecca, sai solo di passare un ciclo di formattazione. Quindi andrà a finire in questo formato in tutte le prime quattro o cinque colonne come valuta. Così prezzo aperto prezzo alto prezzo basso e vicino. Questi saranno tutti formattati come la valuta senza punti decimali. Quindi eccoci. E poi il volume non è il volume di valuta, ma solo la quantità di trading che si svolge nel formato. Questo è un numero con migliaia di separatori e senza decimali. OK. Quindi questo è un po 'più chiaro. Pratichiamo anche le intestazioni delle colonne personalizzate. Quindi se vuoi sbarazzarti di alcune delle etichette puoi cambiarlo proprio qui nella barra della formula. E invece di aprire solo quale è già il nome di un campo, devo usare il mio trucco dello spazio finale e formattarlo in quel modo. La stessa cosa con chiusura e volume bassi e rende il mio tavolo un po 'più leggibile. E anche l'aiuto che posso prendere tutte quelle colonne andare a casa e solo centrare l'allineamento lì. Quindi di nuovo solo un piccolo trucco di leggibilità qui. Ora tieni presente che stiamo ancora analizzando l'aggregazione o alcuni prezzi in volume su tutti i simboli del nostro set di dati che in questo caso non aiutano molto. Quindi, invece, perché non analizziamo specificamente un simbolo e puoi sceglierne uno, ma inizierò con AAPL o Apple. E ora questo tipo di cose ha un po 'più senso, stiamo guardando il giorno del prezzo delle azioni di Apple nel corso della giornata e il volume degli scambi. Così ora ho tutte le informazioni non elaborate di cui ho bisogno per capire le performance di Apple su questo tre o campione. Ma c'è sicuramente del lavoro che possiamo fare per aggiungere un po 'di visualizzazione e aiutare davvero a far emergere le intuizioni. Quindi, perché non iniziamo davvero sottolineando i guadagni o le perdite giornaliere durante il giorno e per farlo concentrerò veramente su questa chiamata ravvicinata e quello che voglio fare è tirare in una seconda istanza di chiusura. Ma per questo invece di mostrarli senza calcoli mi piacerebbe mostrare questa colonna come la differenza percentuale rispetto alla data precedente. Quindi il mio articolo di base sullo stato del campo di base è precedente e premere OK, così questo mi dice come quel prezzo di chiusura è passato giorno o giorno. In questo caso, il 24 agosto, era sotto il 100% di punti percentuali rispetto al 21 °. E il motivo per cui mancano le date è perché il mercato è chiuso durante i fine settimana. Quindi il 21 era un venerdì 24 era un lunedì quando il mercato ha aperto il backup. Quindi questo campo è decisamente utile. Ma il problema è che sono ancora solo un sacco di numeri ed è difficile stabilire quali sono le tendenze o cosa sta realmente accadendo e dove il mio occhio dovrebbe concentrarsi qui. Quindi, per aiutare con quella formattazione condizionale sarà un ottimo strumento da usare. Quindi, prima di iniziare, passiamo al design e ci liberiamo della nostra grande fila totale dal momento che non ne abbiamo bisogno. E noterai come ogni volta che apportiamo una modifica, entrambe le colonne sono automaticamente modificate in base ai dati. Non mi piace molto, quindi posso modificare l'opzione qui e ruotare le opzioni dello strumento tabella e deselezionare la colonna con l'opzione di adattamento automatico. Okay e ora posso semplicemente personalizzarlo con le mie colonne e queste non cambieranno più man mano che eseguo gli aggiornamenti al mio pivot. Chiamiamo quindi questo insieme di alcuni, chiamiamolo cambiamento quotidiano per renderlo un po 'più chiaro e centrale. E ora per applicare la formattazione condizionale per controllare lo spostamento verso il basso e trascinare l'intera colonna di dati nella formattazione condizionale domestica e ci sono alcune opzioni che potrei usare qui Potrei fare scale di colore come i menu di miscellanea da rosso a verde evidenziare le regole delle celle perché voglio solo queste celle per assumere due formati, rosso o verde, in base a un giorno di guadagno o perdita nel corso del giorno. Quindi, inizia con una regola di cella maggiore di evidenziare e pronuncia ogni volta che i valori della cella sono maggiori di zero. Voglio dire che è un aumento percentuale rispetto al giorno precedente. È una buona cosa. Pertanto, quando formattato con riempimento verde con testo verde scuro e premendo OK e senza modificare la selezione, eseguirò il drill-back nelle regole della cella di evidenziazione e aggiungerò una seconda regola a meno di zero. E questa è una brutta cosa, quindi un formato qualsiasi cella che sia inferiore a zero o negativo alla luce, si riempia di tecnologia rosso scuro e premi OK. Ora è molto chiaro quali giorni hanno mostrato un aumento per Apple in cui hanno mostrato un calo. Mi mostra che conosci periodi di tempo in cui ci sono guadagni consecutivi o perdite consecutive. Quindi quelle storie arrivano attraverso molto più chiaramente con qualcosa di semplice come una regola di cella di evidenziazione applicata nel mio perno. Quindi è stato sicuramente utile. Quindi attiriamo l'attenzione su questo campo del volume, poiché questo è un altro elemento molto importante dei dati con cui possiamo lavorare. Quindi per mostrare il trend del volume giorno dopo giorno sai ovviamente un sacco di modi diversi per farlo. Potrei usare un grafico pivot. Conoscete il grafico a linee o il grafico a colonne, ma in questo caso voglio aggiungere le mie immagini proprio qui nella tabella stessa. Quindi, per fare ciò, proprio come abbiamo fatto con i vestiti, ho intenzione di inserire una seconda istanza di volume e chiamare questa tendenza del volume per espandere un po 'la larghezza di questa colonna. E ora lo stesso affare qui e quando un controllo si sposta verso il basso per afferrare tutta la formattazione condizionale dei dati della colonna. Ora userò qualcosa chiamato Data Bar che essenzialmente inserisce un grafico a barre direttamente all'interno delle celle del pivot. Quindi è uno strumento davvero bello per aggiungere visualizzazioni senza creare grafici secondari. Quindi fai una barra dati blu qui e ora è molto chiaro dove si trovano questi picchi e valli in termini di volume degli scambi. Quindi in questo caso per Apple il giorno più alto del volume è stato il 21esimo seguito dal 20 °. C'è chiaramente un sacco di attività in quei giorni per qualsiasi motivo. E poi come un ultimo aggiustamento. Notate come i numeri sono ridondanti qui dato che abbiamo già il volume nella colonna G e si sovrappongono alle barre. Sembra solo brutto. Così piccolo formato di numero di protipizza personalizzato tre semi-colon consecutivi. Premi OK e voilà i tuoi numeri diventano invisibili. E ho questa bella colonna della barra dati pulita da sola. Quindi è fantastico sapere che ora so che ho investito alcuni minuti per costruire questo modello e applicare queste regole di formattazione condizionale. Non devo farlo più e più volte come filtro o ordinamento o taglia e incolla questo dati. Quindi, per esempio, invece di Apple, potresti voler guardare su Amazon. È possibile premere OK. Le nostre modifiche giornaliere che formattano le barre dei dati di tendenza del volume si aggiornano automaticamente. Molto, molto facile E ora qui vedo una tendenza molto chiara o qualcosa accaduto il 23 che ha causato il balzo del prezzo delle azioni di Amazon quasi del 27% e il volume degli scambi è praticamente esploso rispetto a qualsiasi altro giorno in un campione. Ora capisco di sapere che i guadagni sono stati rilasciati il 23 che sono stati davvero molto positivi per Amazon, che ha guidato questo guadagno che vediamo qui. Quindi, in generale, questo è stato un modo davvero semplice e veloce per integrare alcune visualizzazioni e alcuni strumenti di stile del dashboard direttamente all'interno del nostro pivot per aiutarci a raccontare queste storie e aiutarci a capire esattamente cosa sta succedendo con i dati grezzi stessi. Quindi nell'esercizi per i compiti a casa seguirai un processo simile ma invece di analizzare le differenze giorno per giorno approfondirai un po 'di più gli spread di prezzo al giorno. Ma si applicherà la stessa logica. E con quello è un veloce calcio d'inizio al case study sul mercato azionario.