Jak przygotować dane do analizy – sortowanie, filtrowanie i kontrola poprawności

Wprowadzenie do przygotowania danych w Excelu

Excel to jedno z najpopularniejszych narzędzi do analizy danych, używane zarówno przez analityków, jak i użytkowników biznesowych. Aby jednak analiza była skuteczna i wiarygodna, dane muszą być odpowiednio przygotowane. Proces przygotowania danych to kluczowy etap, który wpływa na jakość wyników i efektywność pracy.

Przygotowanie danych w Excelu obejmuje kilka podstawowych kroków, w tym sortowanie, filtrowanie oraz kontrolę poprawności informacji. Każdy z tych procesów pełni inną funkcję:

• Sortowanie pozwala uporządkować dane według określonych kryteriów, dzięki czemu łatwiej jest je przeglądać i analizować.
• Filtrowanie umożliwia selekcję interesujących nas informacji z dużych zbiorów, eliminując dane nieistotne w danym kontekście.
• Kontrola poprawności pomaga zapobiegać błędom, takich jak literówki czy nieprawidłowe wartości, poprzez stosowanie reguł walidacji danych.

Choć Excel oferuje wiele zaawansowanych narzędzi, nawet podstawowe umiejętności w zakresie porządkowania i sprawdzania danych znacząco poprawiają dokładność analiz i oszczędzają czas. W dalszej części artykułu przyjrzymy się bliżej poszczególnym technikom i ich praktycznemu zastosowaniu.

Importowanie i wstępne porządkowanie danych

Proces analizy danych w Excelu zaczyna się od ich poprawnego zaimportowania i uporządkowania. Bez względu na to, czy dane pochodzą z pliku CSV, bazy danych, czy innego arkusza kalkulacyjnego, ich właściwe wczytanie i przygotowanie stanowi fundament dalszej pracy. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Excel oferuje kilka sposobów importowania danych, w tym wykorzystanie funkcji Power Query, polecenia Importuj dane czy otwieranie plików bezpośrednio w aplikacji. Każda z tych metod umożliwia obsługę różnych formatów oraz daje możliwość wstępnego przekształcania zestawu danych już na etapie importu.

Po zaimportowaniu danych kluczowe jest ich wstępne porządkowanie. Obejmuje to między innymi:

• Usuwanie pustych wierszy i kolumn – pozwala to uniknąć błędów w analizie i nieprawidłowych wyników.
• Standaryzację nagłówków – uporządkowane i jednoznaczne nazwy kolumn ułatwiają dalszą pracę z zestawem danych.
• Sprawdzenie typu danych – wartości liczbowe, daty czy tekst powinny być poprawnie rozpoznane, ponieważ ich interpretacja wpływa na działanie funkcji i narzędzi Excela.
• Ujednolicenie formatów – np. stosowanie jednej konwencji zapisu dat lub liczby dziesiętnej dla całego zestawu danych.

Wstępne porządkowanie danych jest często pomijanym, lecz niezwykle ważnym etapem, który pozwala uniknąć problemów w dalszej analizie. Zapewnia przejrzystość i zwiększa efektywność operacji takich jak sortowanie, filtrowanie czy weryfikacja poprawności danych.

Sortowanie danych – podstawowe i zaawansowane opcje

Sortowanie danych w Excelu to jeden z podstawowych kroków w przygotowaniu arkusza do analizy. Umożliwia uporządkowanie informacji w logicznej kolejności, co znacznie ułatwia ich przeglądanie, wyszukiwanie oraz dalsze przetwarzanie. Excel oferuje zarówno podstawowe, jak i zaawansowane możliwości sortowania, których użycie zależy od złożoności danych i potrzeb użytkownika.

Podstawowe sortowanie

Opcje podstawowego sortowania są intuicyjne i pozwalają uporządkować dane według jednej kolumny. Najczęściej wykorzystywane są:

• Sortowanie rosnące – od najmniejszych do największych wartości (A–Z, 0–9),
• Sortowanie malejące – od największych do najmniejszych wartości (Z–A, 9–0).

Ta metoda sprawdza się szczególnie dobrze w przypadku prostych zestawień, takich jak alfabetyczna lista nazwisk czy uporządkowanie liczb według wielkości.

Zaawansowane sortowanie

W przypadku bardziej złożonych zestawów danych przydatne stają się funkcje zaawansowanego sortowania, które umożliwiają:

• Sortowanie według wielu poziomów – np. najpierw według działu, a następnie według nazwiska w obrębie działu,
• Sortowanie niestandardowe – np. według kolejności dni tygodnia (poniedziałek, wtorek, ...), a nie alfabetycznej,
• Sortowanie z uwzględnieniem kolorów komórek lub ikon – przydatne w analizach wizualnych.

Dzięki odpowiedniemu sortowaniu użytkownik może łatwiej dostrzec wzorce w danych, zidentyfikować nieprawidłowości lub przygotować zestawienia do dalszych operacji, takich jak filtrowanie czy agregacja. Jeśli chcesz rozwinąć swoje umiejętności i poznać więcej praktycznych technik pracy z Excelem, sprawdź Kurs Microsoft Excel średniozaawansowany - formuły, funkcje, wykresy oraz wprowadzenie do tabel przestawnych i makr.

Filtrowanie danych – typy i zastosowanie

Filtrowanie danych w Excelu to jedna z najważniejszych funkcji służących do analizy i przeglądania wybranych fragmentów dużych zbiorów danych. Pozwala ono na szybkie wyodrębnienie informacji spełniających określone kryteria, bez potrzeby ręcznego przeszukiwania całych arkuszy.

Filtrowanie możemy podzielić na dwa główne typy:

• Filtrowanie automatyczne (proste) – umożliwia szybkie ukrycie wierszy niespełniających wybranych warunków, takich jak konkretna wartość, zakres liczbowy czy data.
• Filtrowanie zaawansowane – pozwala na tworzenie bardziej złożonych kryteriów przy użyciu dodatkowych obszarów kryteriów w arkuszu oraz korzystanie z operatorów logicznych (np. AND, OR).

Dzięki filtrom użytkownik może m.in.:

• przeglądać tylko dane z danego okresu lub regionu,
• wyszukiwać rekordy spełniające określone warunki (np. sprzedaż powyżej 10 000 zł),
• ukrywać duplikaty lub puste komórki,
• filtrować dane tekstowe według zawartości, prefiksów lub sufiksów (np. zawiera „Inc”, zaczyna się od „A” itd.).

Na szkoleniach Cognity pokazujemy, jak poradzić sobie z tym zagadnieniem krok po kroku – poniżej przedstawiamy skrót tych metod.

Poniższa tabela przedstawia porównanie podstawowych cech filtrowania prostego i zaawansowanego:

Filtrowanie jest nie tylko narzędziem analitycznym, ale również sposobem zwiększenia przejrzystości danych i efektywności pracy. Odpowiedni dobór rodzaju filtru zależy od celu analizy i złożoności kryteriów, jakie chcemy zastosować.

Zaawansowane filtrowanie danych z użyciem kryteriów

Filtrowanie danych w Excelu nie ogranicza się jedynie do prostych filtrów automatycznych. W przypadku bardziej złożonych zestawów danych, zaawansowane filtrowanie z wykorzystaniem kryteriów pozwala na precyzyjne wyodrębnianie informacji na podstawie wielu warunków jednocześnie. Jest to szczególnie przydatne w analizie dużych zbiorów danych, gdzie chcemy uzyskać np. tylko rekordy spełniające określony zakres wartości, kombinację warunków logicznych lub dynamiczne filtry zależne od zmiennych wejściowych.

Główne różnice między filtrowaniem zwykłym a zaawansowanym:

Aby skorzystać z filtrowania zaawansowanego, należy przygotować tzw. obszar kryteriów, czyli fragment arkusza, w którym określamy warunki filtrowania. Kryteria mogą dotyczyć jednej lub wielu kolumn i mogą być połączone logicznie (np. warunki OR i AND).

Przykładowy układ danych i kryteriów:

Zakres danych:
A1:C6
Imię    | Stanowisko | Wynagrodzenie
Jan     | Analityk   | 5500
Anna    | Specjalista| 4800
Piotr   | Analityk   | 6200
Ewa     | Kierownik  | 7500
Tomasz  | Analityk   | 5100

Zakres kryteriów:
E1:F2
Stanowisko | Wynagrodzenie
Analityk   | >5000

W powyższym przykładzie, zaawansowane filtrowanie wyłoni wszystkie rekordy, w których Stanowisko to „Analityk” i Wynagrodzenie przekracza 5000.

Technika ta pozwala także na dynamiczne filtrowanie danych przy użyciu formuł, np. =LEWY(A2;1)="J", aby wybrać tylko osoby, których imię zaczyna się na literę „J”.

Zaawansowane filtrowanie z wykorzystaniem kryteriów to potężne narzędzie, które znacząco zwiększa elastyczność analizy danych w Excelu. Jeśli chcesz poznać więcej praktycznych technik analizy i pracy z arkuszem, sprawdź Kurs Excel Masterclass – efektywne formuły, wykresy i analiza danych.

Kontrola poprawności danych za pomocą list rozwijanych

Listy rozwijane w Excelu to jedno z najskuteczniejszych narzędzi do kontroli poprawności danych. Pozwalają one ograniczyć możliwe wartości wpisywane do komórek, co zwiększa spójność danych, zmniejsza ryzyko literówek i umożliwia łatwiejsze filtrowanie oraz analizę.

Typowe zastosowania list rozwijanych obejmują m.in.:

• wybór kategorii (np. regiony sprzedaży, dział firmy, status zamówienia),
• ograniczenie danych wejściowych do ustalonych opcji (np. "Tak", "Nie"),
• tworzenie formularzy i paneli wprowadzania danych, które są bardziej intuicyjne dla użytkowników końcowych.

W Excelu listy rozwijane tworzy się przy użyciu funkcji „Sprawdzanie poprawności danych” (ang. Data Validation). Użytkownik może wskazać źródło danych ręcznie – wpisując wartości oddzielone przecinkami – lub odwołać się do zakresu komórek zawierającego listę dopuszczalnych wartości. Poniżej przedstawiono krótkie porównanie tych dwóch podejść:

Przykładowa konfiguracja listy rozwijanej z wykorzystaniem zakresu komórek wygląda następująco:

1. Zaznacz komórkę lub zakres komórek, w którym chcesz zastosować listę rozwijaną.
2. Przejdź do zakładki "Dane" > "Sprawdzanie poprawności danych".
3. W polu "Dozwolone" wybierz: "Lista".
4. W polu "Źródło" wpisz zakres np.: =Arkusz2!$A$1:$A$10.

Dobrze zaprojektowane listy rozwijane nie tylko eliminują błędy, lecz także ułatwiają użytkownikowi wprowadzanie danych zgodnych z założeniami modelu analitycznego. Już na etapie wpisywania wartości możliwe jest bowiem ograniczenie do tylko tych, które są logiczne i oczekiwane w danym kontekście.

Wykrywanie i usuwanie błędów oraz duplikatów

Dokładność danych ma kluczowe znaczenie w każdej analizie. Nawet najmniejsze błędy mogą prowadzić do błędnych wniosków, a powielone rekordy mogą zakłócić wyniki zestawień i analiz statystycznych. Dlatego ostatnim etapem przygotowania danych powinno być ich dokładne sprawdzenie pod kątem poprawności i unikalności.

Błędy w danych mogą przyjmować różne formy – od literówek i pustych komórek po niewłaściwe formaty liczb i dat. Ich identyfikacja często wymaga zarówno automatycznych narzędzi wbudowanych w Excel, jak i ręcznego przeglądu danych. Wyłapanie takich nieprawidłowości pozwala zapobiec problemom na etapie analizy właściwej.

Duplikaty z kolei to powtórzone wiersze lub wartości, które nie zawsze są oczywiste na pierwszy rzut oka. Mogą one wynikać z wielokrotnego importu danych lub błędów przy ich scalaniu. W Excelu istnieją funkcje umożliwiające szybkie znalezienie i usunięcie takich powtórzeń, co pozwala zachować spójność i czystość zbioru danych.

Regularne sprawdzanie danych pod kątem błędów i duplikatów to dobra praktyka, która zwiększa wiarygodność wyników analizy i ułatwia dalszą pracę z informacjami.

Podsumowanie i najlepsze praktyki

Skuteczne przygotowanie danych w Excelu to kluczowy etap każdej analizy. Niezależnie od skali projektu, uporządkowane i wiarygodne dane stanowią fundament trafnych wniosków i efektywnego działania. Dlatego warto znać podstawowe narzędzia i techniki, które wspierają proces przygotowania danych.

Sortowanie umożliwia szybkie uporządkowanie informacji według określonych kryteriów, co ułatwia interpretację i identyfikację wzorców. Filtrowanie pozwala skupić się na wybranych fragmentach danych, eliminując zbędne informacje i zwiększając przejrzystość. Z kolei kontrola poprawności danych minimalizuje ryzyko błędów już na etapie ich wprowadzania, co znacząco wpływa na jakość dalszej analizy.

Aby zapewnić spójność i niezawodność danych, warto stosować kilka podstawowych zasad:

• Regularnie przeglądaj i czyszcz dane – usuwaj zbędne spacje, duplikaty i puste komórki.
• Używaj spójnych formatów – konsekwencja w zapisie dat, liczb czy tekstów ułatwia późniejsze operacje.
• Twórz kopie zapasowe – przed większymi zmianami zawsze warto zabezpieczyć dane źródłowe.
• Dokumentuj zmiany – zapisuj, jakie operacje zostały wykonane, aby móc je w razie potrzeby odtworzyć lub przeanalizować.

Dobre praktyki w przygotowywaniu danych nie tylko oszczędzają czas, ale też zwiększają wiarygodność analizy i wspierają podejmowanie trafnych decyzji. Podczas szkoleń Cognity pogłębiamy te zagadnienia w oparciu o konkretne przykłady z pracy uczestników.

Data Governance a AI Act – jak przygotować dane do wykorzystania w modelach AI? 05 listopada 2025

Data Catalog i Data Lineage – dlaczego są fundamentem zarządzania danymi? 03 listopada 2025