Cách sử dụng hàm Max trong Larksuite (Lark) để tìm giá trị lớn nhất
Hàm Max là một trong những hàm quan trọng trong việc phân tích dữ liệu, cho phép bạn tìm ra giá trị lớn nhất trong một tập dữ liệu. Trong Lark Base, việc sử dụng hàm Max giúp bạn nhanh chóng xác định các giá trị quan trọng, hỗ trợ trong việc ra quyết định kinh doanh.
Tính giá trị lớn nhất thu được từ tiền các đợt bán hàng trong tháng
Để tìm giá trị lớn nhất từ các đợt bán hàng trong tháng hiện tại, bạn có thể thực hiện theo các bước sau trong Lark Base:
Lọc các hàng trong cột Tháng để lấy giá trị những Tháng bằng Tháng hiện tại
Truy cập vào bảng dữ liệu bán hàng trên Lark Base.
Sử dụng tính năng lọc để chọn các hàng có giá trị trong cột Tháng bằng với Tháng hiện tại.
Điều này giúp bạn tập trung vào dữ liệu bán hàng của tháng đang phân tích.
Chọn cột Tiền bán hàng theo tháng từ các hàng đã được lọc
Sau khi lọc, chọn cột Tiền bán hàng từ các hàng dữ liệu đã được lọc ở bước 1.
Đây là tập dữ liệu chứa các giá trị doanh thu bạn cần phân tích.
Kết hợp tất cả các giá trị trong cột bằng LISTCOMBINE()
Sử dụng hàm LISTCOMBINE() trong Lark Base để kết hợp tất cả các giá trị trong cột Tiền bán hàng thành một danh sách.
Cú pháp: LISTCOMBINE(Danh sách giá trị)
Hàm này giúp bạn tạo ra một tập hợp các giá trị để dễ dàng áp dụng hàm Max.
Tìm giá trị lớn nhất bằng MAX()
Áp dụng hàm MAX() lên danh sách đã được kết hợp ở bước 3 để tìm ra giá trị lớn nhất.
Cú pháp: MAX(Danh sách giá trị)
Kết quả trả về sẽ là giá trị doanh thu cao nhất trong tháng hiện tại.
Ví dụ cụ thể sử dụng Max trên Lark để tính doanh số bán hàng
Để hiểu rõ hơn về cách sử dụng hàm Max trong Lark, chúng ta sẽ đi qua một ví dụ cụ thể về việc tính doanh số bán hàng cao nhất trong tháng.
Bối cảnh:
Một doanh nghiệp muốn tìm ra giao dịch bán hàng có giá trị cao nhất trong tháng hiện tại để khen thưởng nhân viên và đánh giá hiệu quả kinh doanh.
Thực hiện trên Lark Base:
Chuẩn bị dữ liệu
Tạo bảng dữ liệu trên Lark Base với các cột: Ngày, Tháng, Nhân viên bán hàng, Tiền bán hàng.
Nhập dữ liệu bán hàng chi tiết cho từng giao dịch trong tháng.
Lọc dữ liệu theo Tháng hiện tại
Sử dụng tính năng lọc để chọn các giao dịch có Tháng bằng Tháng hiện tại.
Ví dụ, nếu Tháng hiện tại là 8, lọc các giao dịch trong tháng 8.
Sử dụng hàm LISTCOMBINE()
Kết hợp các giá trị trong cột Tiền bán hàng của các giao dịch đã lọc thành một danh sách.
Cú pháp: LISTCOMBINE([Tiền bán hàng của giao dịch 1, Tiền bán hàng của giao dịch 2, ...])
Tìm giá trị lớn nhất với MAX()
Áp dụng hàm MAX() lên danh sách vừa tạo để tìm giá trị doanh số cao nhất.
Kết quả trả về là giá trị doanh số cao nhất trong tháng.
Doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để khen thưởng nhân viên, phân tích sản phẩm bán chạy, hoặc điều chỉnh chiến lược kinh doanh.
Ví dụ cụ thể:
Giả sử dữ liệu sau khi lọc tháng 10:
LISTCOMBINE() sẽ kết hợp thành danh sách [15 triệu, 20 triệu, 25 triệu, 10 triệu].
Áp dụng MAX() lên danh sách này, kết quả là 20 triệu.
Như vậy, giao dịch bán hàng lớn nhất trong tháng 10 là 25 triệu.
Lợi ích của việc sử dụng hàm Max trên Lark:
Nhanh chóng và chính xác: Giúp bạn tìm ra giá trị lớn nhất trong thời gian ngắn.
Tiện lợi: Tích hợp trực tiếp trong Lark Base, không cần chuyển dữ liệu sang phần mềm khác.
Hỗ trợ ra quyết định: Cung cấp thông tin quan trọng cho việc khen thưởng, đánh giá hiệu suất.
Tận dụng sức mạnh của Lark và Lark Base trong quản lý dữ liệu
Lark không chỉ là một công cụ giao tiếp mà còn là một nền tảng mạnh mẽ giúp doanh nghiệp quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Lark Base cung cấp các tính năng như lưu trữ dữ liệu an toàn, công cụ xếp hạng linh hoạt và khả năng trích xuất biểu đồ trực quan.
Lợi ích khi sử dụng Lark:
Tích hợp đa chức năng: Kết hợp giữa giao tiếp, quản lý công việc và phân tích dữ liệu.
Dễ dàng sử dụng: Giao diện thân thiện, phù hợp với nhiều đối tượng người dùng.
Miễn phí và linh hoạt: Download Lark và bắt đầu sử dụng các tính năng mạnh mẽ mà không tốn chi phí.
Xem chi tiết công thức tại: https://yspacevn.sg.larksuite.com/docx/Cp6ndM8QgoldbIxj6UBlQU0Ngfe
Share:
Your experience on this site will be improved by allowing cookies
Cookie Policy