Tecniche avanzate di modellazione Excel: best practice per gli analisti

Excel è uno strumento indispensabile per gli analisti di tutti i settori, ma con l'aumentare della complessità dei dati aumenta anche la necessità di tecniche di modellazione avanzate. Che si tratti di creare previsioni finanziarie, modelli operativi o analisi di scenario, la qualità dei dati... Modelli Excel può avere un impatto significativo sul processo decisionale. Questo articolo del blog approfondisce le tecniche avanzate di modellazione Excel, offrendo spunti pratici, guide dettagliate e best practice per aiutarti a creare modelli solidi, scalabili e privi di errori.

1. Gettare le basi: progettazione e struttura del modello

Un modello ben strutturato è il fondamento dell'analisi pratica. Anche le formule più sofisticate possono generare confusione ed errori se non sono progettate in modo semplice.

Principi chiave della progettazione del modello:

• Modularità: Suddividete il modello in sezioni logiche, come Input, Calcoli e Output. Questa separazione garantisce chiarezza e semplifica l'aggiornamento delle ipotesi o la risoluzione degli errori.
• Scalabilità: Progetta il tuo modello in modo che possa adattarsi a cambiamenti futuri, come punti dati aggiuntivi o nuovi scenari.
• Trasparenza: Utilizza etichette chiare, formattazione coerente e documentazione per garantire che altri (o tu stesso in futuro) possano comprendere il modello.

Guida passo passo per strutturare il tuo modello:

Utilizzare una struttura a tre fogli

Un modello Excel robusto dovrebbe separare chiaramente dati, calcoli e output. La struttura a tre fogli garantisce un flusso logico e riduce il rischio di modifiche accidentali alle formule:

• Input (ipotesi): Questo foglio contiene tutti gli input definiti dall'utente, i dati grezzi e i valori dei parametri. Funge da centro di controllo in cui gli utenti possono modificare le variabili senza alterare la logica di base del modello. La convalida dei dati deve essere utilizzata per evitare inserimenti errati.
• Calcoli: La struttura computazionale del modello, dove vengono eseguite tutte le formule, i calcoli intermedi e le operazioni complesse. Questo foglio deve essere strutturato utilizzando sezioni ben etichettate, mantenendo uniti i calcoli correlati per maggiore chiarezza.
• Risultati (report): Il livello di presentazione finale che compila e visualizza i risultati del modello. Questa sezione dovrebbe includere tabelle dinamiche, grafici e metriche finanziarie chiave in un formato stile dashboard per facilitare il processo decisionale.

Gli analisti garantiscono la modularità strutturando i modelli in questo modo, rendendo fluida la risoluzione dei problemi e gli aggiornamenti.

b) Utilizzare intervalli denominati per la leggibilità

Invece di fare riferimento a indirizzi di celle non elaborate come B3:B20, l'utilizzo di intervalli denominati (Ricavi, Spese) migliora la chiarezza e rende le formule più facili da comprendere e verificare. Per definire un intervallo denominato:

• Selezionare l'intervallo di dati di destinazione.
• Fare clic su Casella del nome (a sinistra della barra della formula) e immettere un nome significativo.
• Premere Entrare per salvare l'intervallo denominato.
• Utilizzare intervalli denominati nelle formule (ad esempio, =SOMMA(Ricavi)) per migliorare la leggibilità della formula.

2. Formule e funzioni avanzate per la modellazione robusta

La libreria di formule di Excel è vasta, ma alcune funzioni avanzate sono particolarmente utili per la modellazione.

a. INDEX-MATCH: il gold standard per le ricerche

Sebbene CERCA.VERT sia ampiamente utilizzato, i suoi limiti includono l'impossibilità di cercare a sinistra della colonna di ricerca. INDEX-MATCH è più flessibile ed efficiente.

Formula:

=INDICE(B2:B100; CORRISP(F2; A2:A100; 0))

• CORRISP(F2; A2:A100; 0): trova la riga in cui il valore nella colonna A corrisponde a F2.
• INDICE(B2:B100, numero_riga): recupera il valore corrispondente dalla colonna B.
• Questo metodo supporta le ricerche a sinistra, che VLOOKUP non può effettuare.

b. SUMPRODUCT: Centrale elettrica multifunzionale

La funzione SUMPRODUCT può eseguire somme condizionali, medie ponderate e operazioni su matrici senza richiedere Ctrl+Maiusc+Invio.

Formula:

=MATR.SOMMA.PRODOTTO(A2:A10; B2:B10)

• A2:A10 contiene valori numerici (ad esempio, vendite unitarie per prodotto).
• B2:B10 contiene i pesi corrispondenti (ad esempio, prezzo per unità).
• La formula calcola in modo efficiente i ricavi totali senza bisogno di colonne di supporto.

c. IFERROR e IFNA: la gestione degli errori semplificata

Gli errori possono compromettere il tuo modello e indurre in errore gli utenti. Utilizza IFERROR e IFNA per gestirli in modo efficiente.

SEERRORE

La funzione SEERRORE sostituisce gli errori con un messaggio personalizzato o un calcolo alternativo, garantendo che i modelli rimangano intuitivi.

Esempio:

=SE.ERRORE(A2/B2; “N/D”)

• Se B2 contiene zero, evitare errori di divisione visualizzando invece "N/D".
• È utile quando si lavora con funzioni di ricerca in cui i dati mancanti potrebbero generare errori.

IFNA

La funzione IFNA è un approccio più mirato, che sostituisce solo gli errori #N/A lasciando intatti gli altri errori.

Esempio:

=SE.NON.VERS.CERCA.VERT(D2; A2:B100; 2; FALSO); "Valore non trovato")

• Restituisce "Valore non trovato" se la ricerca fallisce invece di visualizzare #N/A.
• Aiuta a mantenere i report puliti gestendo i dati mancanti in modo più efficiente.

d. OFFSET + COUNTA per intervalli dinamici

Utilizzando OFFSET e COUNTA, gli analisti possono definire intervalli dinamici che si espandono automaticamente man mano che vengono aggiunti nuovi dati. Questo è particolarmente utile per grafici e report.

Esempio:

=OFFSET(A1;0;0;CONTA.VALORI(A:A);1)

• Espande l'intervallo in modo dinamico in base al numero di celle non vuote nella colonna A.
• Garantisce che grafici e tabelle pivot includano nuove voci senza aggiornamenti manuali.

3. Gestione dinamica dei dati con tabelle Excel

Le tabelle di Excel (Ctrl + T) rappresentano una svolta nella gestione di set di dati dinamici. A differenza degli intervalli statici, le tabelle si espandono automaticamente per includere nuovi dati, garantendo la precisione di formule e riferimenti.

Guida passo passo:

1. Seleziona il tuo set di dati e premi Ctrl+T per convertirlo in una tabella.
2. Utilizzare riferimenti strutturati (ad esempio, Tabella1[Colonna1]) anziché riferimenti di cella (ad esempio, A1:A10).
3. Aggiungi nuove righe o colonne alla tua tabella e osserva come le formule e le tabelle pivot si aggiornano automaticamente.

Esempio:

4. Analisi dello scenario e test di sensibilità

L'analisi di scenario è fondamentale per comprendere come i cambiamenti nelle ipotesi influiscano sui risultati. Excel offre strumenti potenti a questo scopo.

a. Tabelle dati per l'analisi di sensibilità

UN Tabella dati consente agli analisti di testare diverse ipotesi e di osservare l'impatto sui risultati chiave. Per creare un tabella dati a una variabile:

1. Inserire una formula di base (ad esempio, =VAN(10%, Flussi di cassa)) in una cella di riferimento.
2. Sotto la formula, elenca i diversi valori della variabile di input (ad esempio, diversi tassi di sconto: 5%, 7%, 10%).
3. Evidenzia l'intero intervallo della tabella.
4. Vai a Dati → Analisi what-if → Tabella dati.
5. Nella finestra di dialogo, specificare la cella di input corrispondente all'elenco delle variabili.
6. Fare clic su OK ed Excel calcolerà dinamicamente i risultati per ogni scenario.

b. Ricerca dell'obiettivo per calcoli inversi

Ricerca dell'obiettivo ti aiuta a trovare il valore di input necessario per ottenere un risultato specifico.

Guida passo passo:

1. Vai a Dati > Analisi What-If > Ricerca obiettivo.
2. Imposta la cella di destinazione, il valore desiderato e la cella di input.
3. Clic OK per visualizzare l'input richiesto.

5. Validazione dei dati e prevenzione degli errori

La convalida dei dati garantisce che gli utenti inseriscano dati accurati e coerenti nel modello.

Guida passo passo:

1. Selezionare la cella o l'intervallo in cui si desidera applicare la convalida.
2. Vai a Dati > Validazione dei dati.
3. Imposta i criteri (ad esempio numeri interi compresi tra 1 e 100) e inserisci un messaggio di errore personalizzato.

Esempio:
Per limitare una cella alle percentuali comprese tra 0% e 100%:

• Consenti: Decimale
• Dati: Tra
• Minimo: 0
• Massimo: 1

6. Documentazione e auditing

Un modello ben documentato è più facile da comprendere, verificare e aggiornare.

Buone pratiche:

• Aggiungi commenti: Utilizzare i commenti delle celle (Maiusc + F2) per spiegare formule o ipotesi complesse.
• Crea una mappa modello: Includi un foglio di lavoro separato che descriva in dettaglio la struttura, gli input e gli output del tuo modello.
• Usa Traccia Precedenti/Dipendenti: Vai a Formule > Traccia precedenti/dipendenti per visualizzare le relazioni tra le cellule.

7. Ottimizzazione delle prestazioni per modelli di grandi dimensioni

I modelli di grandi dimensioni possono diventare lenti e poco maneggevoli. Utilizza questi suggerimenti per ottimizzare le prestazioni:

• Evitare funzioni volatili come OFFSET e INDIRETTO.
• Utilizzare colonne di supporto per semplificare le formule complesse.
• Ridurre al minimo l'uso di formule di matrice.

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