समझिए
1. सेटिंग खोलें
Values एरिया के किसी नंबर पर राइट-क्लिक → Value Field Settings। दो टैब:
- Summarize Values By — Sum, Count, Average, Max, Min, Product, Count Numbers, StdDev, Var।
- Show Values As — नीचे वाली गणनाएँ।
टिप: Amount को Values में दो बार खींचें — एक सादा नंबर रखें और दूसरे को % में बदलें।
2. Summarize by
| विकल्प | Region North (अभ्यास डेटा) |
|---|---|
| Sum | 5,09,000 |
| Count | 6 |
| Average | 84,833 |
| Max | 1,65,000 |
Distinct Count (जैसे कितने अलग ग्राहक) तभी दिखता है जब पिवट बनाते समय Add this data to the Data Model टिक करें (मॉड्यूल 4)।
3. % of Grand Total
Rows में Region, Amount को % of Grand Total के रूप में:
| Region | Sales | % of total |
|---|---|---|
| North | 5,09,000 | 47.6% |
| South | 2,59,000 | 24.2% |
| West | 3,02,000 | 28.2% |
4. % of Row / Column Total
Columns में Category हो तो % of Row Total जवाब देता है "North के अंदर Electronics का हिस्सा कितना?" → North: Electronics 82.3%, Furniture 17.7%। West: 60.3% / 39.7%। % of Column Total जवाब देता है "सारे Electronics में से North से कितना आया?"
5. % of Parent Row Total
Rows = Region, फिर Category (nested)। हर category अपने रीजन में अपना हिस्सा दिखाती है — North › Electronics 82.3%, North › Furniture 17.7% — और हर रीजन ग्रैंड टोटल में अपना हिस्सा। hierarchy (Region › Store, Category › Product) के लिए बिल्कुल सही।
6. Running Total In
Rows = Date, Month से ग्रुप किया (लेसन 3)। Show Values As → Running Total In → Base field: Date:
| Month | Sales | Running total |
|---|---|---|
| Apr | 4,08,000 | 4,08,000 |
| May | 3,80,000 | 7,88,000 |
| Jun | 2,82,000 | 10,70,000 |
"% Running Total In" यही हिस्सेदारी के रूप में दिखाता है — Pareto (80% देने वाले टॉप आइटम) के लिए काम का।
7. Rank Largest to Smallest
Rows = Salesperson, Show Values As → Rank Largest to Smallest → Base field: Salesperson: Amit 1 (4,19,000), Ravi 2 (2,36,000), Sonal 3 (2,10,000), Neha 4 (2,05,000)।
8. Difference From / % Difference From
Rows = Month। Difference From → Base field: Date, Base item: (previous):
| Month | Sales | पिछले से बदलाव | % बदलाव |
|---|---|---|---|
| Apr | 4,08,000 | ||
| May | 3,80,000 | −28,000 | −6.9% |
| Jun | 2,82,000 | −98,000 | −25.8% |
Base item कोई तय आइटम भी हो सकता है (जैसे हर रीजन की तुलना North से)।
9. Index (एडवांस्ड)
दिखाता है कि कोई सेल अपनी रो और कॉलम टोटल की उम्मीद से कितना ऊपर/नीचे है। कम ज़रूरत पड़ती है; अजीब combinations पकड़ने के लिए अच्छा।
आम गलतियाँ
इकलौते Amount फ़ील्ड को % में बदलकर असली नंबर खो देना (दो बार जोड़ें)। Running Total में गलत base field (Rows में समय वाला फ़ील्ड होना चाहिए)। Data Model के बिना Distinct Count की उम्मीद।