项目:EXCEL搭建数据看板
该文章为搭建看板文档,如有错误还望海涵,评论系统还未搭建,如有疑问可通过邮箱联系我。
明确目标
我们首先要明确搭建数据看板的目标是什么,如:
| 部门 | 用途 | 看板类型 |
|---|---|---|
| 生产 | 保障生产效率、质量和成本可控 | 生产监控,质量管控,成本优化,设备管理 |
| 运营 | 提升业务效率、用户体验和业绩增长 | 业务流程监控,用户行为分析,业绩目标追踪,市场与竞争分析 |
| 财务 | 确保资金安全、控制财务风险、支撑战略决策 | 资金与现金流监控,成本与利润分析,预算与实际对比,财务风险预警 |
我们搭建看板的目的是为了监控生产和分析生产,激励生产的作用。
确定指标
明确了我们的目标之后,我们需要确认我们所需的指标体系——即用什么可以衡量我们的我们的目的。这里我们以生产质量为例:
生产质量=产品合格率=(生产总数-不合格数)/生产总数(因为浮点数的原因,不要使用1-不合格率)
确认看板模块
时间维度:
日度数据,周度数据,月度数据,季度数据,年度数据
空间维度:
个人,小组长,车间,部门,公司 可视化:
表格,折线图(趋势),饼图(占比),柱状图(比较)
数据
我们选用CSDN开源的生产数据,数据来源链接我会放业尾。
对原始数据其如下:
| 项目名 | 生产车间 | 生产数量 | 不合格数量 | 负责人 | 日期 |
|---|---|---|---|---|---|
| SC001 | 一车间 | 1409 | 2 | 王成蕾 | 2021-1-1 |
| SC002 | 一车间 | 733 | 2 | 刘杰 | 2021-1-1 |
| SC003 | 二车间 | 1071 | 1 | 张博 | 2021-1-1 |
| SC004 | 三车间 | 1435 | 3 | 赵丽 | 2021-1-1 |
我们日期拆解为年,月和日。我们使用可以使用日期函数和取数函数(取数函数需将日期改为aaaa-bb-cc形式。),我这里使用日期函数。
|
|
处理后结果:
| 项目名 | 生产车间 | 生产数量 | 不合格数量 | 负责人 | 日期 | 合格率 | 月 | 日 | 季度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SC001 | 一车间 | 1409 | 2 | 王成蕾 | 2021-1-1 | 99.86% | 1 | 1 | 1 |
| SC002 | 一车间 | 733 | 2 | 刘杰 | 2021-1-1 | 99.73% | 1 | 1 | 1 |
| SC003 | 二车间 | 1071 | 1 | 张博 | 2021-1-1 | 99.91% | 1 | 1 | 1 |
数据透视表
我们对生产效率出于及时性只考虑到月和日这一层次。通过筛选可以看出负责人负责多个车间,所以行从包含角度来排列,从上到下依次为,日,负责人,车间,项目名字段。值则为生产数量,不合格数量字段。筛选器选用月。
切片器:切片器是 Excel 中一种强大的数据分析工具,它可以以直观、交互的方式快速筛选数据透视表中的数据。
插入以月筛选的切片器,通过添加按钮数将其转化为横向。

1
图表的制作
表
- 年表:
按项目名汇总生产总量与不合格生产总量。
|
|
- 月表:
从分析的角度我们需要将异动进行拆解归因,从我们的现有数据来看可以将其拆解为“人”,“产品”,“厂房”——负责人,项目名,生产车间。不合格数=人+设备+原材料+方法+环境(厂房)
所以我们需要分别建立月负责人,月项目名,月生产车间。因为我们需要其能按月变动,所以数据源应为数据透视表。
|
|
-
日表:
-
月份 =数据透视表的月份 日期 1-31(从1-31号,共31列) 生产数量 =SUMIF(数据透视表!$A:A,B49,数据透视表!$B:B) 不合格数量 =SUMIF(数据透视表!$A:A,B49,数据透视表!$C:C) 合格率 =(生产总数-不合格数)/生产总数
图
日合格率波动图
行列转化:
| 日期 | 合格率 | 上限 | 下限 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0.997183623 | 0.997651133 | 0.996456577 |
|
|
异常值计算:
|
|
纵坐标轴范围:上下限小数点四位+-1
蓝色虚线为趋势线
月份天数不同:将31和30加一个空值检验,为空等于一个值即可。
|
|

2
月负责人不合格占比饼图
数据源为月表中的月负责人表

3
布局
具体布局思路可以业尾的如何搭建看板链接,或许可以对你有一些启发。

4

5
数据通过xlookup进行查找即可。
看板搭建总结
纯excel搭建不够方便,需要操作的太多,数据多有点卡,可视化效果不够好,实时数据可能还需要外部导入,直接从数据库接口获取数据。可以尝试Tableau,Power BI,或excel的power query。
改进方向
实时动态数据,为起到监控作用,其需要具有实时数据输入功能。
异动归因,原设计对异动原因无法有效分析。
异动标准,实时数据的异动标准可能需要历史数据来进行确认,或这用与预测数据和标准数据的偏离度来确认。