Группировка в сводных таблицах
После создания сводной таблицы иногда бывает удобно и полезно сгруппировать данные в интересующем нас диапазоне и с нужным шагом. При группировке возможны несколько вариантов. Рассмотрим для затравки вот такую таблицу в качестве источника данных:
Одна строка в этой базе данных - одна продажа, т.е. полностью описывает одну сделку (что, когда и по какой цене).
Пример 1. Группировка чисел
Необходимо построить отчет, из которого было бы понятно - на каких именно товарах (дешевых или дорогих) мы делаем основной оборот. Для начала строим обычную сводную таблицу, поместив в область строк поле Цена, в область данных - Сумма заказа:
Теперь щелкаем правой кнопкой мыши по цене (область строк) и выбираем из контекстного меню команду Группировать (Group). В Excel 2000-2003 эта команда находится в разделе Группа и структура (Group and Show Detail) контекстного меню:
В итоге появится наш основной инструмент - диалоговое окно группировки данных в сводной таблице:
В окне можно задать начальное и конечное значение интересующего нас интервала и шаг изменения. Особое внимание хочу обратить на флажки слева от слов "начиная с" и "по" - эти флажки относятся к слову "Авто" и означают, что Excel будет сам выбирать интервал (дизайнеру окна напинать бы за такой user-friendly интерфейс сами знаете что). Для определенности введем начальное значение равное нулю, конечное 270 (самый дорогой наш товар стоит 263,5$) и зададим шаг 30, т.е. окно должно выглядеть так:
После нажатия на ОК Excel сгруппирует товары с ценами в заданном интервале и посчитает суммарную выручку по каждому интервалу:
Теперь ясно видно, что (в данном примере) наибольшую выручку нам дают товары с ценой до 60 долларов. "Хочешь быть богатым - работай для бедных!" как говорил Рональд Макдональд.
Пример 2. Группировка дат
Необходимо подсчитать суммарную выручку за каждый месяц (квартал) 2006 года, используя данные из нашей исходной таблицы.
Строим простую сводную, поместив Дату заказа в область строк, а Стоимость заказа в область данных:
Даты в сводной таблице получаются по умолчанию с тем же шагом, что и был в исходной, т.е. с шагом в один день. Щелкаем по любой дате правой кнопкой мыши и выбираем команду Группировать (Group). В появившемся окне группировки задаем следующие параметры:
После нажатия на ОК Excel сгруппирует даты с шагом месяцы и кварталы и мы получим вот такой красивый отчет:
Пример 3. Произвольная группировка
На самом деле группировать в сводных таблицах можно практически все, а не только числа или текст, как это может показаться после двух предыдущих примеров. Группировка может быть совершенно произвольной и производиться даже с текстовыми данными. Если выделить в сводной таблице несколько значений в области строк или столбцов и щелкнуть по ним правой кнопкой мыши, то можно воспользоваться командой группировки также, как и в предыдущих примерах:
... и сгруппировать товары (предварительно перетащив их мышью в сводной таблице в соседние строки) в одну кучку:
Созданной группе можно легко присвоить любое имя, просто введя его с клавиатуры:
Ссылки по теме
- Что такое сводные таблицы, как их создавать
- Настройка вычислений в сводных таблицах
- Построение сводной по нескольким диапазонам данных с разных листов
- Независимая группировка сводных таблиц
Подскажите, пожалуйста, что может мешать группировке в сводной таблице, построенной на динамическом диапазоне? Мне очень-очень надо собрать даты в месяцы.. Копирую источник в новый файл, там всё работает, в нужном файле - "Выделенные объекты нельзя объединить в группу".
Спасибо заранее.
Зато теперь я точно знаю, что дело в форматах. Ешё раз спасибо огромное! )
При выгрузке "простыней" из 1С с датами, он грешит "текстовыми" датами.
1С 8.2, Excel 2010.
Если нет, то ищите косяк в столбце с исходными датами. Любая ячейке с НЕ ДАТОЙ (в том числе и пустая или дата-как-текст) в столбце исходных данных блокирует группировку в сводной таблице.
Подскажите возможно ли сделать группировку в сводной таблице не только по строкам, но и по столбцам? Ооочень нужно
Спасибо!
Подскажите, пожалуйста, если в ячейке с датой пусто, то она не позволяет группироваться по дате. Получается, что в таблице с исходными данными нельзя оставить пустые поля для того, чтобы заполнять ее в будущем и с помощью кнопки "Обновить" - видеть изменения в сводной таблице?
Подскажите пожалуйста, есть ли возможность группировать данные по первому столбцу, кроме дат,(как в примере с кварталами). например, есть 3 категории(яблоки, груши, апельсины) - первый сводный столбец, которому соответствуют разные поставщики. можно ли сгруппировать по шапкам? чтобы было так, шапка "Яблоки" и к ним ниже список поставщиков, ниже шапка "груши" и список поставщиков (пример с кварталами).
спасибо.
Столкнулся с такой проблемой В 2003 Excel создал сводную на основе OLAP куба, сделал группировку все работает, но когда перетаскиваю эти сгрупп данные они меняют название на "Группа_n" Можно ли както сделать так что эти название сохранялись и не писать эти названия снова (как например сводная без OLAP)?
Спасибо.
Попробовал на 2010
Пришлось установить Powerpivot, потом через Access закачал свои pdf файлы В результате через powerpivot создал сводную на основе OLAP и получилось что пункты "Группировать", "Разгруппировать" не активны Здесь и на память ругается типа мало А если создавать сводную напрямую, всё получается и группировка и поля с присвоен. названиями сохраняются.
В основном работаю на 2003 и OLAP всё таки побыстрее будет чем просто сводная для 4 млн строк
260000 ВПРов тормозить будут по-любому, как их не сохраняй - тут больше от мощности компьютера все зависит. Попробуйте формат xlsb - он самый компактный и быстрый из всего возможного.
Подскажите, пожалуйста. Если все же необходимо даты оставить именно в фильтре сводной таблицы а не в строках, можно внутри фильтра сгруппировать даты по месяцам и годам?
Подскажите, пожалуйста, можно ли сгруппировать поля в списке полей сводной таблице? Ниже пример(я увидела такую группировку в одном из файлов, но как она там сделана - я нигде в интернете не нашла, а я хочу сделать такую же в одной из своих сводных таблиц в другом файле)
Заранее благодарна!
[img]data:image/png;base64,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[/img]
Есть есть файл выборка из базы данных, хочу проанализировать в Excel 2013 построив сводную таблицу. Так вот в сводной таблице постоянно неактивная кнопка группировать по полям где бы не щелкнул в сводной таблице. Хочу сгруппировать даты по месяцам кварталам и тд например.
Вот ссылка на файл
есть таблица - месяц разбит на декады, по дням прописываются суммы для большого колличества показателей. нужно в своде прописать формулу по каждому показателю отдельно сумма с начала периода по текущую дату.
заранее, спасибо за помощь
Я сделал сводную, наименование организации, группировку по месяцам, наименование оборудование - это строки. Т.е. каждый месяц у меня с плюсиком (нажимая на него появляется оборудование, ремонтируемое в этом месяце, данной организации) и есть столбцы, с суммой прибыли от каждой организации и с суммой долга по каждой организации в том или ином месяце. Но когда я, например, опускаюсь на строку 384 и вижу долг от компании, хочу посмотреть за что должны, нажимаю на плюсик, например января и у меня открываются январи всей таблицы и каждой компании, а строчка так и остается 384. Как-то можно сделать, чтобы при нажатии на плюсик месяца в той или иной организации, открывался только этот плюсик, а не все январи в таблице?
Есть умная таблица, в таблице есть колонка с датами (даты все правильные). В сводной группирую по месяцам и датам. Не могу правильно отсортировать по дате. Excel 2010
Заранее, спасибо за помощь
Имеется таблица продаж с графами "Дата", "Наименование товара", "Покупатель", "Кол-во" и др. Период продаж охватывает 2 года.
Необходимо создать сводную таблицу и сгруппировать данные по месяцам.
Проблема в том, что продажи января 2016 и января 2017 группируются в один столбец "Январь". Можно ли сгруппировать в следующие столбцы: "Янв.2016", "Фев.2016", ....., "Дек.2016", "Янв.2017" и т.д.
Подскажите, пожалуйста, можно ли промежуточные итоги сделать в виде среднего значения при том, что в поле значений даны результаты суммирования:
например, в строках идут месяцы, в поле значений суммируются данные о продажах за каждый месяц. А итог будет показывать среднее из сумм по месяцам (т.е. по результатам расчетов сводной таблицы, а не среднее по всем исходным данным).
Заранее спасибо!
очень прошу накидайте еще идей или посмотрите файл пожалуйста, жить с этой головной болью не выносимо.
С уважением
Владимир