Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
1. čo-if analýza: Toto je základné zariadenie, ktoré umožňuje DSS preskúmať vplyv meniacich sa vstupných premenných na výsledok. Tabuľky umožňujú používateľom ľahko modifikovať údaje (napr. Predpovede predaja, výrobné náklady, úrokové sadzby) a okamžite zistiť, ako sa tieto zmeny zvlnia prostredníctvom vzorcov, a ovplyvňujú vypočítané výsledky (napr. Zisky, bodové body, ROI). Tento iteračný proces pomáha tvorcom rozhodnutí chápať citlivosť výsledkov na rôzne predpoklady a scenáre. Medzi konkrétne podporované analytické techniky, ktoré sa týkajú analýzy, zahŕňajú:
* Dátové tabuľky: Systematicky sa mení jedna alebo dve vstupné premenné, aby ste pozorovali ich účinok na cieľovú premennú. Toto poskytuje vizuálne znázornenie vzťahu.
* hľadanie cieľa: Určite vstupnú hodnotu potrebnú na dosiahnutie konkrétnej hodnoty výstupu cieľov. Napríklad nájdenie požadovaného objemu predaja na dosiahnutie požadovanej úrovne zisku.
* Správa scenárov: Uložte a porovnajte rôzne sady vstupných hodnôt (scenáre) na vyhodnotenie ich príslušných výsledkov.
2. vizualizácia údajov: Tabuľky poskytujú rôzne nástroje na grafické prezentácie údajov, vďaka čomu je zložité informácie zrozumiteľnejšie a vykonateľné pre tvorcov rozhodnutí. Toto vizuálne znázornenie údajov je nevyhnutné na identifikáciu trendov, vzorov a anomálií, ktoré by sa inak mohli v surových údajoch vynechať. Funkcie zahŕňajú:
* grafy a grafy: Tabuľky ľahko generujú rôzne typy grafov (stĺpcové grafy, čiarové grafy, koláčové grafy, rozptylové grafy atď.) Na zobrazenie údajov vizuálne. Pomáha to efektívne oznamovať zistenia a zdôrazniť kľúčové poznatky.
* Formátovanie a štýl: Schopnosť prispôsobiť grafy (farby, štítky, tituly atď.) A celkové rozloženie tabuľky zlepšuje jasnosť a zvyšuje prezentáciu informácií o rozhodovaní. Vizuálne podnety sa môžu použiť na upozornenie na významné výsledky alebo odchýlky od očakávaní.
* Filtrovanie a triedenie údajov: Tieto funkcie umožňujú používateľom zamerať sa na konkrétne podskupiny údajov, vylepšiť analýzu a vizualizáciu relevantných informácií pre konkrétne rozhodnutie. Napríklad triedenie údajov o predaji podľa regiónu alebo filtrovanie, aby sa zobrazil iba predaj nad určitú prahovú hodnotu.
Tieto dve zariadenia v kombinácii s inými tabuľkovými funkciami, ako sú vytvorenie vzorcov a import/exportné schopnosti údajov, z nich robia výkonný a široko používaný nástroj na budovanie relatívne jednoduchých DSS, najmä na podporu prevádzkového a taktického rozhodovania. Sofistikovanejšie DSS často používajú špecializovaný databázový a modelovací softvér, ale tabuľky tvoria silný základ pre mnohé rozhodovacie procesy.