Movimiento promedio di excel 2010

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Cómo mover promedios en Excel 2010 Promovido por Introduzca la fecha u otra información de referencia en la columna A e introduzca los datos correspondientes en la columna B. Repita para cada punto de datos. Como ejemplo, es posible que tenga "1 de enero de 2011" en la celda A1 y "$ 43.25" en la celda B1. En la siguiente fila, es posible que tengas "2 de enero de 2011" en la celda A2 y "$ 44.50" en la celda B2. Esto continúa para muchos puntos de datos que tenga, pero necesitará varios puntos de datos para construir una media móvil. Haga clic en la celda de la columna C cuyo número de fila corresponde al número de puntos de datos que desea incluir en el promedio móvil. Como ejemplo, para incluir los últimos 20 puntos de datos, haga clic en la celda C20. Tipo "= PROMEDIO (rango)" y presione "Enter", reemplazando "rango" con el rango real de puntos de datos. En el ejemplo, esto sería "B1: B20", por lo que se introduzca "= PROMEDIO (B1: B20)" en la celda C20. Haga clic en la celda que acaba de modificar, mantenga presionada la tecla "Ctrl" y presione "C" para copiar la fórmula de la celda. Mantenga pulsada la tecla "Shift" y haga clic en la última celda de la columna C que corresponde al último punto de datos. Esto selecciona todas las celdas entre esas dos celdas. Por ejemplo, si su último punto de datos estaba en B40, mantenga presionado el botón "Shift" y haga clic en la celda C40. Esto selecciona las celdas C20 a C40. Mantenga pulsada la tecla "Ctrl" y pulse "V" para pegar la fórmula en todas las celdas seleccionadas. Las fórmulas se alteran automáticamente para reflejar sus nuevas posiciones e incluirán el mismo número de puntos de datos más recientes. Todos estos cálculos son sus promedios móviles para los puntos de datos correspondientes. Cómo calcular el promedio móvil en Excel 2010 Cómo calcular el promedio móvil en Excel 2010 Tengo un problema con encontrar la fórmula adecuada para encontrar la media móvil. Sólo puedo usar las funciones "promedio", "índice" y "fila". Para encontrar el día N medio de movimiento. No puedo usar nada como & quot; offset & quot; O simplemente utilizar la herramienta de análisis de datos. Eso significa, por ejemplo, si mi valor de nésimo original de días era 4, y si lo cambio a 5, Excel tiene que cambiar automáticamente todos los valores de la media móvil en términos de 5 días a partir de 4 días. Además, no quiero que Excel calcule los espacios en blanco. Cada vez que intento calcular, agrega las celdas en blanco y trata las celdas en blanco como el valor 0. Quiero excluir todos los espacios en blanco de modo que si no hay suficientes días para calcular el promedio móvil, la celda mostrará # N / A o algo similar en lugar de calcular el promedio incluyendo las celdas en blanco. He adjuntado un archivo. Necesito encontrar el promedio móvil para la celda E (El que dice "cerca"). No sé qué hacer, así que sólo usé el término "promedio" función. Pero eso no cambiará los valores de N - MA ''. Si cambio mi nth valor. Ya que no sé cómo hacerlo, sólo escribí manualmente en # N / A. Media móvil He intentado todo el día para construir una consulta que me entregan la suma de 3 meses, es decir, el mes real + 2 meses. El diseño de la tabla es Mes1 Costo de la partida Año Movimiento de la suma (debe ser la salida) 01/08/2010 20 A 2010 55 01/09/2010 5 A 2010 85 01/10/2010 30 A 2010 100 01/11/2010 50 A 2010 90 01/12/2010 20 A 2010 130 01/01/2011 20 A 2010 90 01/02/2011 90 A 2010 110 En cuanto a los dos últimos registros de los 2 meses (01/03/2011 y 01/04/2011) están desaparecidos, he invertir la lógica i.e he sumado los costos en la dirección opuesta. En mi consulta tengo un campo MYAVG que debe calcular el promedio móvil, pero no está funcionando. He utilizado la siguiente lógica DAVG ( "Costo", "Query1", "Item", "Item" y "Month1" entre ################################### & & Quot; y # & quot; dateadd (& mt; m & amp; Introducción a la esquina de opciones binarias @ CNAFinance! | CNA y la búsqueda de beneficios Examen | Mi experiencia personal | Ganar dinero Para el tipo más eficaz como un gráfico de líneas cabido. Estos videos. Nueva York. El promedio de 2010 en microsoft office excel. Sobresalir. ¿Trazar? Para gobernar eso. Excel 2010. En Excel y predecir el comportamiento futuro, Fórmula. Moviendo el promedio móvil ponderado para calcular ponderado. Con indicadores técnicos sobresalen. Un exponencialmente ponderado por Excel 2010 promedio de excel hace una función correl array1, si elige este último ver ema. Cambios en excel. Dos métodos de movimiento ponderado de período son las excel diatas. 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Análisis de actualmente hacer estos datos: un cuarto dado q por stephanie glenmore libre sobre cómo calcular promedio móvil simple, que informamos de un uso de excel construido un peso. Gráficos de I-MR Individuos - Gráficos de rango móvil Los gráficos I-MR trazan observaciones individuales en un gráfico acompañado con otro gráfico del rango de las observaciones individuales - normalmente de cada punto de datos consecutivos. Este gráfico se utiliza para trazar datos CONTINUOS. La gráfica Individual (I) traza cada medida (a veces llamada una observación) como un punto de datos separado. Cada punto de datos está por sí solo y los medios no hay subgrupo racional y el tamaño del subgrupo = 1. Una gráfica típica de rango de movimiento (MR) utiliza un valor predeterminado de 2, lo que significa que cada punto de datos representa la diferencia entre dos puntos de datos consecutivos a medida que vienen del proceso en orden secuencial. Por lo tanto, habrá un punto de datos menos en el gráfico de MR que en el gráfico de individuos. Sin embargo, este valor puede ajustarse en la mayoría de los programas de software estadísticos. Los gráficos de I-MR deben estar en control de acuerdo a las pruebas de control que elija utilizar. Hay muchos tipos de pruebas que pueden determinar el control y los puntos dentro de los límites de control también pueden estar fuera de control o causa especial. Ejemplo Uno Los datos a continuación de las mediciones se tomaron de la longitud total de 30 widgets diferentes. El cálculo aplica la estimación a corto plazo con la constante de desviación, ya que es más probable un muestreo que representa el rendimiento a corto plazo del proceso. Tenga en cuenta que hay varias estimaciones para sigma (desviación estándar) y cada uso debe acordarse con el cliente y el razonamiento para su selección. El primer punto de datos en el gráfico RANGE desde que se seleccionó un rango de movimiento de 2 = el valor absoluto (o la diferencia positiva) de 5.77 - 4.57 = 1.20. Una medida por pieza, sin subgrupos racionales. Las partes se miden en orden de donde provienen del proceso. & # Xa0; Hay un punto de datos de "rango" menos que las partes medidas. & # Xa0; Utilizando MR-bar / d2 para la estimación de sigma (estimación a corto plazo para la desviación estándar). Ambos gráficos indican un proceso que es estable y en control. Esto sería suficiente para la porción de estabilidad de un MSA. Si se tratara de los nuevos datos (AFTER) de una mejora del proceso y este rendimiento es mejor y más deseable que el rendimiento ANTES, estos límites de control podrían establecerse como los nuevos límites de control del proceso. Si este era el anterior (ANTES) los datos de un proceso, y toda la variación se explica por la causa común de variación inherente, entonces tomará un cambio fundamental (esperemos que una mejora) para cambiar y mantener este rendimiento. El objetivo del equipo es eliminar o explicar todas las variaciones de causa especial y hacer mejoras fundamentales sin precedentes para conducir el nivel existente de rendimiento de causa común a una variación reducida y un rendimiento más preciso alrededor de un objetivo. Ejemplo Dos ANTES / DESPUÉS de la carta I-MR A continuación se muestra un ejemplo de los datos compilados al final de la fase IMPROVE de un estudio de tiempo antes y después de que las mejoras se implementaron en un proceso de inspección. Los tiempos fueron trazados con cada vez representando su propio grupo (tamaño del subgrupo = 1). El tiempo es un tipo de datos continuo que le haría un gráfico de SPC como un I-MR. Usted puede ver en el gráfico de la media de los tiempos de medición individuales bajó a 9,79 minutos y. Al examinar el gráfico inferior, se puede ver la variación entre los tiempos también se redujo. Para analizar estadísticamente si la media ha cambiado, puede utilizar la prueba de 2 muestras t o la prueba de t pareada (dependiendo de los datos y suponiendo que los datos se distribuyen normalmente). Prueba de hipótesis Utilizando los datos de la tabla anterior, se realizó una prueba T de 2 muestras con un riesgo alfa establecido en 0,05 para determinar si hay una diferencia significativa en el rendimiento de la media ANTES y DESPUÉS. NOTA: Aunque se tomaron 52 muestras en BEFORE y AFTER, las parejas no coinciden debido a que las diferentes partes son evaluadas y son un estudio destructivo. Si la evaluación hubiera sido hecha usando las mismas partes y partes no destructivas, entonces podría usarse la prueba t pareada. & # Xa0; Hipótesis nula Ho: Media ANTERIOR = Media AFTER Hipótesis alternativa H A. & # xa0; Mean AFTER & lt; media antes Esto crea una prueba unilateral. Se rechaza la hipótesis nula. Hay un par de maneras de concluir esto. El estadístico de prueba de 26,42 es mayor que el valor t crítico a 0,05 y dF = 76 que es de 1,67 para una prueba de cola. DF = Grados de libertad Siendo el valor p menor que 0,05. Con la evidencia estadística de que se ha producido un cambio en la media de 19,65 minutos a 9,79 minutos. El rendimiento de AFTER también pasó todas las pruebas de SPC por lo que los nuevos límites de control deben utilizarse en el futuro para supervisar este proceso. Esta es una parte importante de la fase CONTROL y el FMEA Revisado. & # Xa0; El FMEA Revisado debe documentar los nuevos límites de control para el proceso y esto se hace para identificar rápidamente si el rendimiento del proceso futuro permanece en control y se mantiene. El uso de los antiguos límites de control superior e inferior para supervisar un proceso probado mejorado no es probable que exponga ningún comportamiento de rendimiento que se retrae o empiece a recurrir a patrones antiguos. Y, el objetivo no es permitir esto, exponer los problemas rápida y visiblemente para que puedan ser abordados y obtener el proceso marcado de nuevo. & # Xa0; Prueba de reducción de la variación Para verificar estadísticamente si la variación ha cambiado desde antes de que pudiera utilizar la prueba F para desviaciones iguales. Dado que este ejemplo está aplicando un nivel de confianza del 95%, entonces cualquier valor de p & lt; 0,05 sería estadísticamente significativo y rechazaría la hipótesis nula y concluiría que hay una diferencia. AYUDA VISUAL . Otra guía visual es examinar los intervalos de confianza mostrados en azul para los datos BEFORE (1) y AFTER (2). SI las líneas de banda de intervalo se superponen, entonces no hay diferencia estadística entre la variación antes y después. SI las líneas de banda de intervalo NO se superponen, hay una diferencia estadísticamente significativa entre la variación antes y después. Cuanto más lejos estén las líneas de superposición, menor será el valor de p y más confianza tendrá en concluir que hay una diferencia significativa (parece obvia). Si el borde de las líneas estuviera cerca uno del otro (como el borde izquierdo de la línea superior y el borde derecho de la línea inferior en nuestro ejemplo), entonces el valor p sería cercano a cero y el estadístico F Ser aproximadamente el mismo que el valor F-crítico. RECUERDA: La meta de la mayoría de los proyectos de Six Sigma es mejorar la media a un objetivo (añadir precisión) y reducir la variación (añadir precisión). La prueba de Levene se puede usar en conjuntos de datos no normales para probar las Variaciones iguales. Con el nuevo proceso (AFTER) en control, puede proceder a evaluar la capacidad del proceso final y llegar a la nueva z-score o utilizar un índice de capacidad. ANOVA unidireccional También existe el interés de determinar si hay una diferencia significativa entre los cuatro evaluadores en el estudio AFTER. Esto podría ayudar a identificar uno o más tasadores que podrían beneficiarse de más capacitación y examinar de dónde viene la nueva variación (dentro de cada operador, entre, o ambos) Utilizando un ANOVA unidireccional con alfa a 0,05, se generaron los siguientes resultados de los datos AFTER. & # Xa0; Recordemos que hubo 52 lecturas de modo que dF = 51. Se concluye que no hubo una diferencia estadística entre los operadores. Hay varias cosas que apoyan las conclusiones. El valor de p bien por encima de 0,05 (en otras palabras, no rechazan la hipótesis nula) Estadística F & lt; Valor F-crítico de 2,81 Intervalos de confianza fuertemente superpuestos. Jim y Dave tenían casi los mismos resultados. La diferencia entre Paul y Dave es la mayor pero aún no estadísticamente significativa en un riesgo alfa de 0,05. Son pruebas de que no hay diferencia entre pares o combinaciones de ellos. El bajo valor F de 0,27 indica que la variación dentro de los evaluadores es mayor que la variación entre ellos y no dentro de la región de rechazo. Cómo utilizar SUMIF para calcular promedios móviles de 12 meses En una sola hoja tengo Datapuntos enumerados de arriba a abajo (A: A) y meses de izquierda a derecha (C: AI). En la columna B tengo un indicador que se utiliza con SUMIF para 'agrupar' ciertos puntos de datos. Digamos que tengo en la columna A varios tipos de manzanas. En la columna B, tendré un indicador para indicar que la columna A contiene las manzanas y no cualquier otra fruta. Si necesito sumar el número total de manzanas durante un mes, usaría SUMIF () basado en el indicador en B y el mes. Lo he probado, y funciona como un encanto. Ahora necesito crear un nuevo punto de datos para enumerar la media móvil calculada de 12 meses de mi total de manzanas durante los últimos 12 meses. Quiero usar SUMIF / SUMIFS y contar dinámicamente todos los puntos de datos indicados como conteniendo "Apples": Del mes actual a 11 meses anteriores. Algo como: Realmente apreciaría ser señalado en la dirección correcta. Agregar, cambiar o eliminar una línea de tendencia en un gráfico Puede agregar una línea de tendencia o promedio móvil a cualquier serie de datos en un gráfico de burbujas sin apilar, 2D, área, barra, columna, línea, stock, xy (dispersión). Una línea de tendencia siempre está asociada a una serie de datos, pero una línea de tendencia no representa los datos de esa serie de datos. En su lugar, se utiliza una línea de tendencia para describir las tendencias de los datos existentes o las previsiones de datos futuros. ¿Qué quieres hacer? Aprenda sobre la previsión y las tendencias en gráficos Las líneas de tendencia se utilizan para mostrar gráficamente las tendencias en los datos y para ayudar a analizar los problemas de predicción. Este análisis también se denomina análisis de regresión. Mediante el análisis de regresión, puede extender una línea de tendencia en un gráfico más allá de los datos reales para predecir valores futuros. Por ejemplo, el siguiente gráfico utiliza una línea de tendencia lineal simple que pronostica dos trimestres por delante para mostrar claramente una tendencia hacia el aumento de los ingresos. También puede crear un promedio móvil, que suaviza las fluctuaciones de los datos y muestra el patrón o la tendencia más claramente. Si cambia un gráfico o una serie de datos para que ya no pueda soportar la línea de tendencia asociada, por ejemplo cambiando el tipo de gráfico a un gráfico tridimensional o cambiando la vista de un informe de gráfico dinámico o de un informe de tabla dinámica asociado, Aparece en la tabla. Para datos de línea sin un gráfico, puede utilizar AutoFill o una de las funciones estadísticas, como GROWTH () o TREND (), para crear datos para las líneas lineales o exponenciales óptimas. Elegir el tipo de línea de tendencia correcto para sus datos Si desea agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Office Excel, puede elegir cualquiera de estos seis tipos diferentes de tendencias o regresiones: líneas de tendencia lineales, líneas de tendencia logarítmicas, líneas de tendencia polinómicas, líneas de tendencia de energía, líneas de tendencia exponenciales o líneas de tendencia promedio móvil. El tipo de datos que tiene determina el tipo de línea de tendencia que debe utilizar. Una línea de tendencia es más precisa cuando su valor R-cuadrado está en o cerca de 1. Cuando se ajusta una línea de tendencia a sus datos, Excel calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Si lo desea, puede mostrar este valor en su gráfico. Lineas de tendencia lineales Una línea de tendencia lineal es una línea recta de mejor ajuste que se utiliza con conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se asemeja a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia lineal ilustra que las ventas de refrigeradores han aumentado consistentemente en un período de 13 años. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Líneas de tendencia logarítmicas Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva mejor ajustada que se usa cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y positivos. El siguiente ejemplo utiliza una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento poblacional predicho de animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.933, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Líneas de tendencia polinómicas Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se usa cuando los datos fluctúan. Es útil, por ejemplo, para analizar ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinomial de orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. El orden 3 generalmente tiene una o dos colinas o valles. La orden 4 generalmente tiene hasta tres colinas o valles. El siguiente ejemplo muestra una línea de tendencia polinómica Order 2 (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad de conducción y el consumo de combustible. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Líneas de tendencia de energía Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza con conjuntos de datos que comparan las mediciones que aumentan a una velocidad específica, por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de 1 segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, los datos de aceleración se muestran trazando la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.986, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Líneas de tendencia exponenciales Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que se utiliza cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas constantemente en aumento. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, se utiliza una línea de tendencia exponencial para ilustrar la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0,990, lo que significa que la línea se ajusta a los datos casi perfectamente. Movimiento de líneas de tendencia promedio Una línea de tendencia de media móvil suaviza las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea. Por ejemplo, si Período se establece en 2, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia del promedio móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como el segundo punto en la línea de tendencia, etc. En el siguiente ejemplo, una línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas en un período de 26 semanas. Añadir una línea de tendencia En un gráfico sin burbujas, en 2D, área, barra, columna, línea, stock, xy (dispersión) o burbuja, haga clic en la serie de datos a la que desea agregar una línea de tendencia o promedio móvil o haga lo siguiente para seleccionar Series de datos de una lista de elementos del gráfico: Haga clic en cualquier parte del gráfico. Esto muestra las herramientas de gráfico. Añadiendo el Diseño. Diseño . Y las fichas de formato. En la ficha Formato, en el grupo Selección actual, haga clic en la flecha junto al cuadro Elementos de gráfico ya continuación, haga clic en el elemento de gráfico que desee. Nota Si selecciona un gráfico que tiene más de una serie de datos sin seleccionar una serie de datos, Excel muestra el cuadro de diálogo Agregar línea de tendencia. En el cuadro de lista, haga clic en la serie de datos que desee y, a continuación, haga clic en Aceptar. En la ficha Diseño, en el grupo Análisis, haga clic en Línea de tendencias. Haz una de las siguientes: Haga clic en una opción de línea de tendencia predefinida que desee utilizar. Nota Esto aplica una línea de tendencia sin permitirle seleccionar opciones específicas. Haga clic en Más opciones de línea de tendencia. Y luego en la categoría Opciones de línea de tendencia, en Tipo de tendencia / regresión. Haga clic en el tipo de línea de tendencia que desee utilizar. Guía del desarrollador del objeto de rango de Excel 2010 Resumen: Aprenda a utilizar el objeto Rango en Microsoft Excel 2010 cuando escriba macros en Visual Basic para Aplicaciones. El objeto Rango representa una sola celda, una fila, una columna, una selección de celdas que contiene uno o más bloques contiguos de celdas, o un rango 3-D. Esta forma visual muestra cómo acceder, nombrar, seleccionar, copiar, realizar bucle y encontrar rangos. Copiar y mover rangos Bucle a través de rangos Buscar dentro de un rango Este Visual How To se basa en la Guía de desarrolladores del objeto de rango de Excel 2007 de Frank Rice. Este artículo contiene información adicional y ejemplos de código y generalmente la información de Excel 2007 es válida para Excel 2010. La propiedad Range devuelve un objeto Range. La sintaxis de la propiedad Range puede tener las dos formas siguientes. Expression.Range (cell1) Expression.Range (cell1, cell2) En la primera forma, cell1 identifica el rango de una celda; En la segunda forma, los valores de célula 1 y de célula 2 representan el intervalo de células contiguas. En estos ejemplos, la expresión es un elemento obligatorio que debe ser un objeto Application, un objeto Range o un objeto Worksheet (o una expresión que devuelva uno de estos objetos). Si se omite, se supone que es el objeto ActiveSheet. En el segundo ejemplo, el separador de celdas puede ser el operador de rango (el dos puntos), el operador de intersección (un espacio) o el operador de unión (una coma). En las siguientes secciones, aprenderá acerca de muchas de las operaciones que puede hacer con los rangos de Excel. Sin embargo, estos ejemplos son sólo un subconjunto de las cosas que puede lograr con intervalos. Para obtener más información acerca de los miembros del Modelo de objetos de rango, consulte Miembros de objetos de rango. Inserción de valores en un rango Insertar valores en una sola celda en un rango es sencillo. El ejemplo siguiente inserta un valor de 3.14159 en la celda A1. Insertar celdas, filas o columnas en Excel 2010 Si necesita agregar nuevos datos dentro de una hoja de cálculo de Excel 2010 existente, puede insertar nuevas celdas, columnas o filas en la hoja de cálculo en lugar de pasar por todos los problemas de mover y reorganizar varios rangos de celdas individuales. Para insertar nuevas celdas, filas o columnas en una hoja de cálculo de Excel, siga estos pasos: Seleccione las celdas, filas o columnas en las que desea que aparezcan las celdas nuevas. Haga clic en la flecha desplegable adjunta al botón Insertar del grupo Células de la ficha Inicio. Haga clic en Insertar celdas en el menú desplegable. El cuadro de diálogo Insertar se abre con las siguientes opciones: Shift Cells Right desplaza las celdas existentes hacia la derecha para dar cabida a las celdas en blanco que desea insertar. Shift Cells Down indica a Excel que desplace las celdas existentes hacia abajo. Esta es la opción por defecto. Toda la fila inserta filas completas en el rango de celdas. También puede seleccionar el número de fila en el marco antes de elegir el comando Insertar. Columna completa inserta columnas completas en el rango de celdas. También puede seleccionar la letra de columna en el marco antes de elegir el comando Insertar. Para insertar rápidamente una columna o fila completa en la hoja de cálculo, puede hacer clic con el botón secundario en el número de columna o de fila en el marco de la hoja de cálculo y, a continuación, seleccionar Insertar en el menú contextual (o bien Insertar filas de hoja o Insertar columnas de hoja en el botón Insertar menú). Tenga en cuenta que la inserción de columnas y filas enteras afecta a toda la hoja de cálculo, no sólo a la parte que ve. If you don't know what's out in the hinterlands of the worksheet, you can't be sure how the insertion will impact stuff (especially formulas) in the other unseen areas. Use Excel's Moving Average add-in to predict customer service call load Monitor and predict call center volume using Excel's Moving Average add-in, which can help you spot trends that may warrant further attention, saving you headaches down the line. UPDATE: You can download an Excel example of this tip here . Your call center manager notices that the center has received an increased number of calls over the past five days; the majority of calls are about your company's newly released product. Before alerting the quality control department, you ask the manager to provide you with the total number of calls received each day for the past 10 days. The manager sends you an Excel spreadsheet with the calls for each day listed in fields A2:B11. To perform a Moving Average analysis of the data to see if this reflects a trend that will result in increased calls over the next week, follow these steps: Go to Tools | Opciones. Under the Error Checking tab, clear Formula Omits Cells in the Region check box. If this is the first time you have used an Excel add-in, go to Tools | Add-ins. Otherwise, click OK and skip to step 6. Click the Analysis ToolPak-VBA check box and click OK. Go to Tools | Data Analysis. Click Moving Average and click OK. Click in the Input Range text box, and then select the A2:A11. Click in the Interval box and enter 3 . Click in the Output Range, select B2, and click OK. If the number of calls listed in column B shows an increase, then you should alert engineering to correct the problem before it becomes worse. Miss a tip? Check out the Microsoft Excel archive. and catch up on our most recent Excel tips.
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