Күрделі деректер талдауын орындау үшін Талдау жиынтығын пайдалану

Маңызды : Бұл мүмкіндік Windows RT ДК Office бағдарламасында қолжетімсіз. Office бағдарламасының қандай нұсқасын пайдаланатыныңызды көргіңіз келе ме?

Егер күрделі санақтық немесе инженерлік талдаулар әзірлеу қажет болса, Талдау жиынтығы арқылы жұмсалатын әрекет пен уақытты үнемдеуіңізге болады. Әрбір талдауға деректер мен параметрлер бересіз, ал құрал есептерді шығарып, нәтижелерді шығару кестесінен көрсету үшін тиісті санақтық немесе инженерлік макрос функцияларын пайдаланады. Кейбір құралдар шығару кестелерімен бірге диаграммалар жасайды.

Деректерді талдау функцияларын бір уақытта тек бір жұмыс парағына қолдануға болады. Топтастырылған жұмыс парақтарына деректер талдауын жүргізген кезде, нәтижелер бірінші жұмыс парағына шығарылып, бос пішімделген кестелер қалған жұмыс парақтарына шығарылады. Деректер талдауын қалған жұмыс парақтарына жүргізу үшін, талдау құралын әрбір жұмыс парағы үшін қайтадан есептеңіз.

Талдау жиынтығының ішіне төменде сипатталған құралдар кіреді. Бұл құралдарға қол жеткізу үшін, Деректер қойындысының Талдау тобындағы Деректерді талдау пәрменін таңдаңыз. Егер Деректерді талдау пәрмені қол жеткізгісіз болса, Талдау жиынтығының қондырма бағдарламасын жүктеу қажет.

Талдау жиынтығы жүктеу және іске қосу

  1. Файл қойындысын басып,Параметрлер тармағын, одан кейін Қондырмалар санатын таңдаңыз.

  2. Басқару тізімінде Excel қондырмалары параметрін таңдап, Өту түймешігін басыңыз.

  3. Қондырмалар диалогтық терезесінде Талдау жиынтығы параметрінің жанына құсбелгі қойып, ОК түймешігін басыңыз.

    • Егер Қол жетімді қондырмалар жолағы тізімінде Талдау жиынтығы параметрі болмаса, оны табу үшін Шолу түймешігін басыңыз.

    • Егер Талдау жиынтығы ағымдағы уақытта компьютерге орнатылмағаны туралы хабар берілсе, оны орнату үшін, Иә жауабын таңдаңыз.

Беттің жоғары бөлігі

Қандай ақпарат алғыңыз келеді?

Дисперсиялық талдау

Дисперсиялық талдау: дара коэффициент

Дисперсиялық талдау: репликалы екі коэффициент

Дисперсиялық талдау: репликасыз екі коэффициент

Өзара қатынас

Ковариация

Сипаттамалық статистика

Экспоненциалды тегістеу

Дисперсиялардың екі үлгілік F сынағы

Фурье талдауы

Гистограмма

Жылжымалы орташа мән

Кездейсоқ сандар жасау

Деңгей және перцентиль

Регрессия

Іріктеме

t сынағы

t сынағы: орташа мәндердің қосарлы екілік үлгісі

t сынағы: тең дисперсияларды екі үлгі арқылы қабылдау

t сынағы: тең емес дисперсияларды екі үлгі арқылы қабылдау

z сынағы

Analysis ToolPak үшін VBA функциялары

Беттің жоғары бөлігі

Дисперсиялық талдау

Дисперсиялық талдау құралы дисперсиялық талдаудың алуан түрлерін қамтамасыз етеді. Пайдаланылатын құрал тексергіңіз келетін басты жиынтықтан алынған коэффициенттер саны мен үлгілер санына байланысты.

Дисперсиялық талдау: дара коэффициент

TБұл құрал екі немесе бірнеше үлгі арқылы деректерге қарапайым дисперсиялық талдау жүргізеді. Талдау әр үлгі бір негізгі ықтималдық үлестірімінен алынған деген гипотезаны негізгі ықтималдық үлестірімдері барлық үлгілер үшін бірдей емес деген гипотезамен салыстырып тексереді. Үлгілер екеу ғана болған жағдайда, жұмыс парағының T.TESTфункциясын пайдалануыңызға болады. Үлгілер екіден көп болған жағдайда T.TEST жалпылама қолдану қолайлы болмайды және оның орнына дара коэффициенттің дисперсиялық талдау моделін қолдануға болады.

Дисперсиялық талдау: репликалы екі коэффициент

Бұл құрал деректерді әр түрлі екі өлшемнің бойында сыныптау мүмкін болған кезде пайдаланылады. Мысалы, өсімдіктердің биіктігін өлшеу тәжірибесі кезінде өсімдіктерге әр түрлі атаулы тыңайтқыштар (мысалы, A, В, С) беріліп, сондай-ақ олар әр түрлі температурада (мысалы, төмен, жоғары) өсірілуі мүмкін. {Тыңайтқыштың, Температураның) алты мүмкін тобының әрқайсысы үшін біз өсімдік биіктігін бақылаудың тең санын аламыз. Осы дисперсиялық талдау құралы арқылы біз келесілерді тексере аламыз:

  • Атаулары әр түрлі тыңайтқыштар қолданылған өсімдіктердің биіктіктері бірдей негізгі жиынтықтан алынғандығы. Температура мәндері бұл талдауда есепке алынбайды.

  • Әр түрлі температура деңгейлерінде өсірілген өсімдіктердің биіктіктері бірдей негізгі жиынтықтан алынғандығы. Тыңайтқыш атаулары бұл талдауда есепке алынбайды.

Бірінші байрақшалы тармақтағы тыңайтқыш атауларының арасындағы айырмашылық пен екінші байрақшалы тармақтағы температура айырмашылығының әсерлері есепке алына отырып, {тыңайтқыш, температура} мәндерінің барлық алты жұбының үлгісі бір басты жиынтықтан алынғандығы. Балама гипотезада әсерлер тек тыңайтқышқа немесе тек температураға негізделген айырмашылықтардан басқа да белгілі бір {тыңайтқыш, температура} жұптарының болуына байланысты делінеді.

Енгізу ауқымын дисперсиялық талдау құралы үшін баптау

Дисперсиялық талдау: репликасыз екі коэффициент

Бұл талдау құралы деректер репликалы екі коэффициент сияқты әр түрлі екі өлшемге сыныпталғанда пайдаланылады. Дегенмен, бұл құралда үшін әр жұп (мысалы, алдыңғы мысалдағы әрбір {тыңайтқыш, температура} жұбы) үшін жалғыз бақылау жасалады деген болжам қолданылады.

Беттің жоғары бөлігі

Өзара қатынас

Жұмыс парағының CORREL және PEARSON функцияларының екеуі де әрбір айнымалы бойынша өлшемдер N нысанының әрқайсысы жүргізілген кездегі екі өлшем айнымалысының арасындағы корреляция коэффициентін айнымалылар коэффициентін есептейді. (Кез келген нысанға бақылау жүргізілмеуі нысанның талдау кезінде еленбеуіне әкеледі). Корреляцияны талдау құралы әсіресе әрбір N нысаны үшін екі немесе одан да көп айнымалы болған жағдайда пайдаланылады. Ол өлшем айнымалыларының әрбір мүмкін жұбына қолданылатын CORREL (немесе PEARSON) мәнін көрсететін шығару кестесін, корреляция матрицасын береді.

Коварияция сияқты, корреляциялық коэффициент те екі өлшем айнымалысының "бірге өзгеру" дәрежесінің өлшемі болып табылады. Коварияциядан айырмашылығы - корреляциялық коэффициент өзінің мәні ішінде екі өлшем айнымалысы өрнектелетін бірліктерден тәуелсіз болатын етіп ауқымдалады. (Мысалы, екі өлшем айнымалысы салмақ пен биіктік болса, салмақ фунттан килограммға айналғанда корреляциялық коэффициенттің мәні өзгеріссіз қалады). Кез келген корреляциялық коэффициент мәні -1 мен +1 мәндерін қоса есептегендегі аралықта болуға тиіс.

Корреляциялық талдау құралын екі өлшем айнымалысының бірге жүру ұмтылысының бар-жоқтығын,   яғни, не бір айнымалының үлкен мәндері екіншісінің үлкен мәндерімен байланысты болуға ұмтылатындығын (оң корреляция), не не бір айнымалының кіші мәндері екіншісінің кіші мәндерімен байланысты болуға ұмтылатындығын (оң корреляция), не болмаса екі айнымалының да мәндері байланыссыз болуға ұмтылатындығын (0 (нөлге) жақын корреляция) анықтау мақсатында өлшем айнымалыларының әрбір жұбын тексеру үшін қолдануға болады.

Беттің жоғары бөлігі

Коварияция

Корреляция және коварияция құралдарының екеуін де бір жеке мәндер жиынында N түрлі өлшем айнымалысы байқалған кезде қолдануға болады. Корреляция және коварияция құралдарының екеуі де тиісінше корреляция коэффициентін немесе коварияцияны көрсететін шығару кестесін, матрица береді. Айырмашылығы - корреляция коэффициенттері -1 мен +1 мәндерін қоса алғандағы аралықта жататын етіп ауқымдалған. Сәйкес коварияциялар ауқымға кірмейді. Корреляция коэффициенті мен ковариация екеуі де екі айнымалының "бірге өзгеру" дәрежесінің өлшемі болып табылады.

Коварияция құралы өлшем айнымалыларының әрбір жұбы үшін жұмыс парағының COVARIANCE.P функциясының мәнін есептейді. (Тек екі айнымалы өлшем бірлігі, яғни, N=2 болған жағдайда, ковариация құралынан гөрі, COVAR функциясын тікелей қолданған орынды). Ковариация құралының шығару кестесіндегі қиясызықтың i жолына, i бағанына енгізілген мән өзінің i-өлшем бірлігінің ковариациясы болып табылады. Бұл тек жұмыс парағының VAR.P функциясы арқылы есептелген айнымалының басты жиын дисперсиясы болып табылады.

Коварияция құралын екі өлшем айнымалысының бірге жүру ұмтылысының бар-жоқтығын,  яғни, не бір айнымалының үлкен мәндері екіншісінің үлкен мәндерімен байланысты болуға ұмтылатындығын (оң коварияция), не не бір айнымалының кіші мәндері екіншісінің кіші мәндерімен байланысты болуға ұмтылатындығын (оң коварияция), не болмаса екі айнымалының да мәндері байланыссыз болуға ұмтылатындығын (0 (нөлге) жақын коварияция) анықтау мақсатында өлшем айнымалыларының әрбір жұбын тексеру үшін қолдануға болады.

Беттің жоғары бөлігі

Сипаттау санағы

Сипаттау санағы талдау құралы енгізу ауқымындағы деректердің бір өлшемді санақтары туралы есеп жасай отырып, деректердің орталық үрдісі мен айнымалылығы туралы ақпарат береді.

Беттің жоғары бөлігі

Экспоненциалды тегістеу

Экспоненциалды тегістеу талдау құралы алдыңғы кезеңдегі қателікті есепке ала отырып, сол алдыңғы кезеңдегі болжамға негізделген мәнді болжайды. Құралда a тегістеу тұрақты мән қолданылады. Оның шамасы болжамдар алдыңғы болжамдағы қателіктерге тәуелділік дәрежесін анықтайды.

Ескерту : 0,2 мен 0,3 аралығындағы мәндер орынды тегістеу тұрақты мәндері болып табылады. Ол мәндер ағымдағы болжам алдыңғы болжам қателігі бойынша 20 пайыздан 30 пайызға дейін түзетілуі тиістігін көрсетеді. Үлкенірек тұрақты мәндердің көлемі тезірек жауап қайтарады, бірақ қате көрініс беруі мүмкін. Кішірек тұрақты мәндер болжам мәндер үшін ұзаққа кідірістерге әкеп соғады.

Беттің жоғары бөлігі

Дисперсиялардың екі үлгілік F тексеруі

Дисперсиялардың екі үлгілік F тексеруі талдау құралы екі басты жиынтық дисперсиясын салыстыру үшін екі үлгілік F тексеруін орындайды.

Мысалы, F тексеру құралын екі командасының әрқайсысының жүзу уақыттарының үлгілеріне қолдануға болады. Құрал бұл екі үлгі дисперсиялары тең үлестірімдерден алынғаны туралы нөлдік гипотезаның дисперсиялар негізгі үлестірімдерде тең еместігі туралы баламамен салыстырып тексеру нәтижесін береді.

Құрал F санағының (немесе F қатынасының) f мәнін есептейді. 1 мәніне жақын f мәні негізгі жиынтық дисперсияларының теңдігін айғақтайды. Шығару кестесінде, f < 1 "P(F <= f) бір тарапты" шарты жиынтық дисперсиялары тең болған кезде F санағының f мәнінен кіші мәнінің байқалу ықтималдығын берген жағдайда, "F Маңызды бір тарапты" шарты Альфа мәнділік деңгейі үшін таңдалған 1 мәнінен кіші маңызды мән береді. Егер f > 1, "P(F <= f) бір тарапты" шарты жиынтық дисперсиялары тең болған кезде F санағының f мәнінен кіші мәнінің байқалу ықтималдығын берсе, "F Маңызды бір тарапты" шарты Альфа үшін 1 мәнінен үлкен мән береді.

Беттің жоғары бөлігі

Фурье талдауы

Фурье талдауы құралы есептерді сызықтық жүйеде шешіп, деректерді түрлендіру үшін Фурье жылдам түрлендіру (FFT) әдісі арқылы кезеңдік деректерді талдайды. Сонымен қатар, бұл құрал ішіндегі түрлендірілген деректердің инверсиясы бастапқы деректерді беретін кері түрлендіру амалдарын қолдайды.

Фурье талдауының енгізу және шығару ауқымдары

Беттің жоғары бөлігі

Гистограмма

Гистограммалық талдау құралы деректер мен дерек орындарының ұяшықтар ауқымының жеке және жинақталған жиіліктерін есептейді. Бұл құрал мәннің деректер жиынында ұшырасу саны үшін деректер жасап шығарады.

Мысалы, 20 оқушыдан тұратын сыныпта қойылатын бағалардың үлестірімін әріптік баға санаттарымен анықтауға болады. Гистограммалық кестеде әріптік баға шектерін және ең төменгі шек пен ағымдағы шек аралығындағы бағалар беріледі. Жалғыз ең жиі кездесетін баға деректер модасын болып табылады.

Беттің жоғары бөлігі

Жылжымалы орташа мән

Сырғыма орташа мән талдау құралы, алдыңғы кезеңдердің белгілі бір санын сүйене отырып болжам кезеңіндегі мәндерді көрсетеді. Сырғыма орташа мән барлық тарихи деректердің қарапайым орташа мәні таласуы мүмкін тренд ақпаратын береді. Осы құралды сатуды, түгендеуді немесе басқа да трендтерді болжау үшін пайдаланыңыз. Әрбір болжанған мән келесі өрнекке негізделеді.

Сырғыма орташа мәнді есептеу өрнегі

мұнда:

  • С - сырғыма орташа мәнге кірістірілетін алдыңғы кезеңдер саны

  • A j - j кезіндегі нақты мән

  • F j - сол кездегі болжамды мән j

Беттің жоғары бөлігі

Кездейсоқ сандар жасау

Кездейсоқ сандар жасауды талдау құралы ауқымды бірнеше үлестірімнің біреуінен алынған тәуелсіз кездейсоқ сандар бар толтырады. Жиынтықтағы нысандарды ықтималдық үлестірімімен сипаттауға болады. Мысалы, кесілердің бойларының жиынтығын сипаттау үшін қалыпты үлестірімді пайдалануға болады, не болмаса "тиын тастау" нәтижелерінің жиынтығын сипаттау үшін Бернулли үлестірімін пайдалануға болады.

Беттің жоғары бөлігі

Деңгей және перцентиль

Ранг және перцентиль талдау құралы ішінде бір деректер жиынындағы әрбір мәннің реттік саны мен пайыздық рангі бар кесте жасайды. Мәндердің салыстырмалы тұрақтылығын бір жиынның ішінде талдауға болады. Бұл құрал RANK.EQ және PERCENTRANK.INC жұмыс парақтары функцияларын пайдаланады. Егер бекітілген мәндерді есепке алғыңыз келсе, бекітілген мәндерді бірдей дәрежелі болғандай қабылдайтын RANK.EQ функциясын немесе бекітілген мәндер үшін орташа дәрежені қайтаратын RANK.AVG функциясын пайдаланыңыз.

Беттің жоғары бөлігі

Регрессия

Регрессиялық талдау құралы бақылау жиыны арқылы бір сызық жүргізу үшін "ең кіші квадрат" әдісі арқылы сызықтық регрессия талдауын жүргізеді. Дара тәуелді айнымалы бір немесе бірнеше тәуелсіз айнымалының әсеріне қаншалықты ұшырайтынын талдауға болады. Мысалы, бір спортшының жетістіктеріне оның жасы, бойы және салмағы сияқты жайттар қалай әсер ететіндігін талдауға болады. Жетістік өлшеміндегі үлестерді жетістік деректеріне сүйене отырып осы үш жайтқа бөліп, нәтижелерді тексеруден өтпеген жаңа спортшының жетістіктерін болжау үшін қолдануға болады.

Регрессияда жұмыс парағының LINEST функциясы қолданылады.

Беттің жоғары бөлігі

Іріктеме

Дискреттеу талдау құралы енгізу ауқымын жиынтық ретінде қарастыра отырып, бір жиынтықтан үлгі жасайды. Жиынтық өңдеу немесе диаграммалау үшін тым үлкен болған жағдайда өкілдік дискретті қолдануыңызға болады. Сонымен қатар, енгізілген деректер кезеңді деп есептесеңіз, ішінде тек бір циклдің белгілі бір бөлігінен алынған мәндер бар үлгі жасауыңызға болады. Мысалы, енгізу ауқымында тоқсандық сатылым көрсеткіштері болған жағдайда, төрт тоқсандық мөлшерлемемен іріктеу енгізу ауқымының сол тоқсанындағы мәндерді қояды.

Беттің жоғары бөлігі

t сынағы

Екі үлгілік t тексеруі талдау құралы әр үлгінің негізіндегі жиынтық орташаларының теңдігін тексереді. Үш құралда әр түрлі болжамдар пайдаланылады: жиынтық дисперсияларының теңдігі, жиынтық дисперсияларының теңсіздігі және екі мысалдың бірдей нысандар бойынша өңдеуге дейінгі және өңдеуден кейінгі бақылау нәтижелерін көрсетуі.

Төмендегі үшеуінің барлығы үшін, t санақтық мәні, t, есептеліп, шығару кестелерінде "t Санақ" түрінде көрсетіледі. Деректерге қарай, бұл мән, яғни t, теріс немесе теріс емес болуы мүмкін. Негізгі жиынтық орташаларының теңдік болжамына сүйене отырып, t < 0 болса, "P(T <= t) бір тарапты" шарты t санағының мәні t мәнінен көп дәрежеде теріс болатынының байқалу ықтималдығын береді. Егер t >=0 болса, "P(T <= t) бір тарапты" шарты t санағының мәні t мәнінен көп дәрежеде оң болатынының байқалу ықтималдығын береді. "t Маңызды бір тарапты" шарты t санағының мәнінің "t Маңызды бір тарапты" шартынан үлкен немесе оған тең болу ықтималдығы Альфаға тең болатындай маңызды мәнді береді.

"P(T <= t) екі тарапты" шарты t санағы мәнінің абсолютті мәні t мәнінен үлкен болуының байқалу ықтималдығын береді. "P Маңызды екі тарапты" шарты байқалған абсолютті мәні "P Маңызды екі тарапты" шартынан үлкен t сынағының Альфаға тең болу ықтималдығының маңызды мәнін береді.

t тексеруі: орташа мәндердің қосарлы екілік үлгісі

Қосарлы тексеруді үлгілердің ішіндегі бақылаулардың табиғи қосарлануы бар болған кезде, мысалы, бір үлгілер тобы екі рет,  яғни, тәжірибеден бұрын және кейін тексерілген кезде қолдануға болады. Бұл талдау құралы мен оның өрнегі тәжірибеден бұрын алынған бақылау нәтижелері мен тәжірибеден кейін алынған бақылау нәтижелерінің басты жиынтық орташалары тең үлестірімнен алыну ықтималдығын анықтау үшін қосарлы екі үлгілік Стюденттің t тексеруін жүргізеді. Бұл t тексеру формасында екі жиынтықтың да дисперсияларының теңдігі туралы болжам жасалмайды.

Ескерту : Осы құралмен жасалған нәтижелердің арасында біріктірілген дисперсия, яғни орташа мәннің айналасындағы деректер үлестірімінің өлшем бірлігі бар. Ол келесі өрнектен шығарылады.

Біріктірілген дисперсияны есептеу өрнегі

t тексеруі: тең дисперсияларды екі үлгі арқылы жорамалдау

Бұл талдау құралы екі үлгілік Стъюдент t тексеруін жүргізеді. Бұл t тексеруінің формасында екі деректер жиыны дисперсиялары бірдей үлестірімдерден алынған деп болжанады. Бұл тексеру гомоскедастиялық t тексеруі деп те аталады. Бұл t тексеруін екі үлгі орташа мәндері тең жиынтықтан алыну ықтималдығын анықтау үшін қолдануға болады.

t тексеруі: тең емес дисперсияларды екі үлгі арқылы жорамалдау

Бұл талдау құралы екі үлгілік Стъюдент t тексеруін жүргізеді. Бұл t тексеруінің формасында екі деректер жиыны дисперсиялары тең емес үлестірімдерден алынған деп болжанады. Бұл тексеру гетероскедастиялық t тексеруі деп те аталады. Алдыңғы тең дисперсиялар сияқты, бұл t тексеруін екі үлгі орташа мәндері тең жиынтықтан алыну ықтималдығын анықтау үшін қолдануға болады. Бұл тексеруді екі үлгіде анық өзгешелігі бар болған кезде қолданыңыз. Нысандардың жиыны жалғыз болып, екі үлгі әрбір нысанның тәжірибеден бұрынғы және кейінгі өлшемдерін көрсеткен кезде, келесі мысалда сипатталған қосарлы тексеруді қолданыңыз.

Келесі өрнек t санақтық мәнін анықтау үшін қолданылады.

t мәнін есептеу өрнегі

Келесі өрнек еркіндік дәрежелерін, df, есептеу үшін қолданылады. Есептеу мәні әдетте бүтін сан бола бермейтіндіктен, df мәні t кестесінде маңызды мәнді алу үшін ең жақын бүтін санға дейін дөңгелектеледі. Excel жұмыс парағының T.TEST функциясы есептелген df мәнін дөңгелектеусіз пайдаланады, себебі ол T.TEST шін мәнді бүтін емес df мәнімен есептеуге болады. Осы еркіндік дәрежелерін анықтау амалдары әр түрлі болғандықтан, T.TEST нәтижелері және осы t тексеру құралы тең емес дисперсиялар үшін әр түрлі болады.

Еркіндік дәрежелерін жуықтау өрнегі

Беттің жоғары бөлігі

z сынағы

z тексеруі: орташа мәндердің екі үлгісін талдау құралы дисперсиялары белгілі орташа мәндерді табу үшін екі үлгілік z тексеруін жүргізеді. Бұл құрал екі басты жиынтық орташа мәндерінің арасында айырма жоқтығы туралы нөлдік гипотезаны не бір жақты, не екі жақты балама гипотезалармен салыстырып тексеру үшін қолданылады. Егер дисперсиялар белгісіз болса, жұмыс парағының Z.TEST функциясын пайдаланған жөн.

z тeксеру құралын пайдаланғанда, шығарылатын деректердің түсінікті екендігіне көз жеткізіңіз. "P(Z <= z) бір тарапты" іс жүзінде P(Z >= ABS(z)) болып табылады, жиынтық мәндерінің арасында айырмашылық болмағанда, бақыланып отырған z мәнінің бағдарына ұқсас бағдарда 0 мәнінен бастап z мәнінің ықтималдылығы болып табылады. "P(Z <= z) екі тарапты" із жүзінде P(Z >= ABS(z) немесе Z <= -ABS(z)), болып табылады, жиынтық мәндері арасында айырмашылық болмағанда, бақыланып отырған z мәнінің бағдарынан басқа бағдарда 0 мәнінен бастап z мәнінің ықтималдылығы болып табылады. Екі тарапты нәтиже іс жүзінде 2 мәніне көбейтілген бір тарапты нәтиже болып табылады. Сонымен қатар, z тексеру құралы нөлдік гипотеза екі жиынтық мәнінің арасындағы айырмашылықтың нөл емес арнайы мән болған жағдайда қолданыла алады. Мысалы, осы тексеруді екі автомобиль моделінің жасалуындағы айырмашылықты анықтау үшін пайдалануға болады.

Беттің жоғары бөлігі

Талдау жиынтығына арналған VBA функциялары

Талдау жиынтығына арналған Бағдарламар үшін Visual Basic (VBA) бағдарламасының функцияларын қосу үшін, талдау құралдар бумасының VBA қондырмасын дәл талдау құралдар бумасын жүктеп алған жолмен жүктеуге болады. Қол жетімді қондырмалар терезесіндегі Талдау жиынтығы -VBA параметрі жанына құсбелгі қойыңыз.

Беттің жоғары бөлігі

Дағдыларды жетілдіру
Оқыту курсымен танысыңыз
Жаңа мүмкіндіктерге бірінші болып қол жеткізу
Office Insider бағдарламасына қосылу

Осы ақпарат пайдалы болды ма?

Пікіріңіз үшін рақмет!

Пікіріңізге рақмет! Сізді Office қолдау көрсету қызметіндегі агенттердің бірімен байланыстырған жөн болуы мүмкін.

×