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Análisis de Ventas: Estadísticas de Alumnos y Empleados, Guías, Proyectos, Investigaciones de Informática

Documento que muestra la nota, orientación y clase de diferentes alumnos, así como su departamento y jornada laboral. Además, se incluyen datos de edad, ventas realizadas y departamento de cada empleado. Se realizan cálculos estadísticos como media, mínimo y máximo, y se muestran tablas dinámicas para mostrar las sumas de ventas por local y por destino de ventas.

Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones

2020/2021

Subido el 19/10/2022

cash-erez
cash-erez 🇨🇴

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bg1
Alumno Clase Orientación Nota
Pablo A Letras 6.00
Santiago B Ciencias 7.00
Raúl C Letras 8.50
Ignacio A Letras 6.50
Manuel A Ciencias 9.50 Err:501
Enrique B Ciencias 8.00
Ramón B Letras 7.50
Pedro C Ciencias 6.00
Javier C Letras 5.00
Estadísticos Nota y clase de un alumno
Media 7.11 Alumno Clase Nota
Máximo 9.50 Raúl C 8.50
Mínimo 5.00
Total alumnos 9
Media por Orientación Alumnos con nota superior a 7
Letras 6.70 5
Ciencias 7.63
Media por Clase
A 7.33
Enunciado
B 7.50
C 6.50
pf3
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pfa
pfd

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¡Descarga Análisis de Ventas: Estadísticas de Alumnos y Empleados y más Guías, Proyectos, Investigaciones en PDF de Informática solo en Docsity!

Alumno Clase Orientación Nota

Estadísticos Nota y clase de un alumno Media por Clase

  1. Suma de las ventas mayores de 1.200 €. Utiliza la función SUMAR.SI 15,420 €
  2. Media de edad de los comerciales del departamento 2 (Dept2). Utiliza la función PROMEDIO.SI.
  3. Suma de las ventas de los empleados del departament 3 (Dept3). Utiliza la función SUMA.SI.
  4. Suma de las ventas de los empleados del Departamento 4 y 5 (Dept4 y Dept5). Utiliza la función SUMA.SI dos veces.
  5. Media de las ventas de los empleados mayores de 30 años. Utiliza la función PROMEDIO.SI.
  6. Media de la jornada de los empleados que venden más de 1.500 €. Utiliza la función PROMEDIO.SI.

Contrato Apellidos Nombre Local

001 - 25641 June^ Julio^ Jockey Plaza^ 1/2/2008^ Tokio 001 - 25642 June^ Julio^ Jockey Plaza^ 1/5/2008^ Miami 001 - 25643 Wong^ Richard^ Boulevard Asia^ 1/10/2008^ Santiago 001 - 25644 Wong^ Richard^ Boulevard Asia^ 1/15/2008^ Tokio 001 - 25645 Levinky^ Hans^ MegaPlaza^ 1/16/2008^ Miami 001 - 25646 Padilla^ César^ Jockey Plaza^ 1/18/2008^ Pekin 001 - 25647 Padilla^ César^ Jockey Plaza^ 1/22/2008^ Lima 001 - 25648 June^ Julio^ Jockey Plaza^ 1/22/2008^ Munich 001 - 25649 June^ Julio^ Jockey Plaza^ 1/23/2008^ New York 001 - 25650 June^ Julio^ Jockey Plaza^ 1/25/2008^ Lima 001 - 25651 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza^ 1/25/2008^ Munich 001 - 25652 Bronx^ Juan^ MegaPlaza^ 1/26/2008^ New York 001 - 25653 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza^ 1/26/2008^ Los Angeles 001 - 25654 Levinky^ Hans^ MegaPlaza^ 1/28/2008^ Londres 001 - 25655 Padilla^ María^ Boulevard Asia^ 2/2/2008^ Arequipa 001 - 25656 Wong^ Richard^ Boulevard Asia^ 2/5/2008^ California 001 - 25657 Wong^ Richard^ Boulevard Asia^ 2/6/2008^ Los Angeles 001 - 25658 Padilla^ María^ Boulevard Asia^ 2/6/2008^ Ohio 001 - 25659 Padilla^ María^ Boulevard Asia^ 2/8/2008^ Guadalajara 001 - 25660 Wong^ Richard^ Boulevard Asia^ 2/10/2008^ Los Angeles 001 - 25661 Levinky^ Hans^ MegaPlaza^ 2/11/2008^ Moscu 001 - 25662 Bronx^ Juan^ MegaPlaza^ 2/14/2008^ Londres 001 - 25663 Padilla^ César^ Jockey Plaza^ 2/15/2008^ Arequipa 001 - 25664 June^ Julio^ Jockey Plaza^ 2/15/2008^ Roma 001 - 25665 June^ Julio^ Jockey Plaza^ 2/16/2008^ Roma 001 - 25666 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza^ 2/16/2008^ Loreto 001 - 25667 Bronx^ Juan^ MegaPlaza^ 2/21/2008^ Chicago 001 - 25668 Bronx^ Juan^ MegaPlaza^ 2/23/2008^ Lima 001 - 25669 Levinky^ Hans^ MegaPlaza^ 2/23/2008^ Ohio 001 - 25670 Bronx^ Juan^ MegaPlaza^ 2/25/2008^ Budapest 001 - 25671 Padilla^ María^ Boulevard Asia^ 2/28/2008^ Buenos Aires 001 - 25672 Padilla^ María^ Boulevard Asia^ 3/5/2008^ California 001 - 25673 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza^ 3/5/2008^ Chicago 001 - 25674 Bronx^ Juan^ MegaPlaza^ 3/5/2008^ New York 001 - 25675 Levinky^ Hans^ MegaPlaza^ 3/7/2008^ Budapest 001 - 25676 Bronx^ Juan^ MegaPlaza^ 3/7/2008^ Lima 001 - 25677 Levinky^ Hans^ MegaPlaza^ 3/8/2008^ Orlando 001 - 25678 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza^ 3/8/2008^ Cajamarca 001 - 25679 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza^ 3/8/2008^ Arizona 001 - 25680 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza^ 3/10/2008^ Miami 001 - 25681 Levinky^ Hans^ MegaPlaza^ 3/12/2008^ Budapest 001 - 25682 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza^ 3/12/2008^ Guadalajara 001 - 25683 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza^ 3/14/2008^ Miami 001 - 25684 June^ Julio^ Jockey Plaza^ 3/15/2008^ Guadalajara 001 - 25685 June^ Julio^ Jockey Plaza^ 3/16/2008^ Budapest

Fecha de

Cierre

Destino de

Venta

001 - 25732 June^ Julio^ Jockey Plaza 6/14/2008^ Arizona 001 - 25733 Levinky^ Hans^ MegaPlaza 6/14/2008^ Orlando 001 - 25734 Vera^ Cecilia^ MegaPlaza 6/15/2008^ Miami 001 - 25735 Sáenz^ Rafael Boulevard Asia 6/25/2008^ Moscu

Total Ventas Local SUM of Total Ventas

REALICE UNA TABLA DINAMICA A PARTIR DE LA ANTERIOR TABLA

1. MUESTRE LA SUMA DE VENTAS POR LOCAL Y ORGANICE POR FECHA

2. MUESTRE LA SUMA DE VENTAS POR DESTINO DE VENTAS Y ORGANICE POR NOMBRE

  • Pablo A Letras 6.
  • Santiago B Ciencias 7.
  • Raúl C Letras 8.
  • Ignacio A Letras 6.
  • Manuel A Ciencias 9.50 Err:
  • Enrique B Ciencias 8.
  • Ramón B Letras 7.
  • Pedro C Ciencias 6.
  • Javier C Letras 5.
  • Máximo 9.50 Raúl C 8. Media 7.11 Alumno Clase Nota
  • Mínimo 5.
  • Total alumnos
  • Media por Orientación Alumnos con nota superior a
  • Letras 6.70
  • Ciencias 7.
  • B 7. A 7.33 Enunciado
  • C 6.
  • 3,210.00 Boulevard Asia 48,297.
  • 1,500.17 Jockey Plaza 73,165.
  • 2,903.39 MegaPlaza 64,557.
  • 2,548.35 Total Result 186,020.
  • 1,998.
  • 3,050.
  • 1,665.
  • 855.08 Arequipa 5,976. 1,401.86 Destino de VentaSUM of Total Ventas
  • 3,329.97 Arizona 11,928.
  • 1,152.11 Budapest 10,308.
  • 3,287.38 Buenos Aires 3,329.
  • 1,401.86 Cajamarca 6,082.
  • 515.82 California 6,520.
  • 1,109.99 Chicago 8,401.
  • 1,998.00 Guadalajara 15,409.
  • 1,665.00 Lima 16,409.
  • 2,920.11 Londres 10,740.
  • 1,980.00 Loreto 3,287.
  • 1,112.19 Los Angeles 7,265.
  • 1,500.17 Miami 13,611.
  • 810 Moscu 3,113.
  • 1,109.99 Munich 10,927.
  • 1,152.11 New York 10,013.
  • 3,287.44 Ohio 8,778.
  • 855.08 Orlando 8,206.
  • 2,822.18 Pekin 6,072.
  • 1,112.19 Roma 7,097.
  • 1,109.99 Santiago 2,903.
  • 3,329.97 Tokio 9,638.
  • 1,109.99 Total Result 186,020.
  • 1,152.
  • 3,650.
  • 1,152.
  • 3,560.
  • 3,160.
  • 1,112.
  • 1,152.
  • 1,152.
  • 1,112.
  • 1,401.
  • 1,482.
  • 3,550.
  • 2,597.
  • 3,192.
  • 2,378.
  • 2,699.
  • 2,208.
  • 2,080.
  • 3,275.
  • 2,595.
  • 2,459.
  • 1,565.
  • 2,577.
  • 2,261.
  • 2,429.
  • 1,589.
  • 1,457.
  • 2,406. 3,289.00 RE
  • 1,116. 1,046.00 1. M
  • 1,139. 2,621.00 2. MUESTRE
  • 3,062.
  • 1,004.
  • 2,459.
  • 3,542.
  • 1,074.
  • 1,724.
  • 2,403.
  • 1,696.
  • 2,373.
  • 1,455.
  • 2,305.
  • 3,194.
  • 3,384.
  • 1,920.
  • 1,960.
  • 2,549.
  • 2,751.
  • 1,323.
  • 1,940.
  • 3,016.
  • 2,864.
  • 2,001.
  • Err: