TERMIN
13-05 – 14-05-2024
Zobacz pozostałe terminy

TRYB SZKOLENIA
Distance Learning
Sprawdź szkolenia stacjonarne

Lokalizacja Termin Cena Wybierz
{{place.city}}
{{ event_pack_item.event_details.education_center.name }} ???
Nowość {{place.price}} netto
{{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
Skontaktuj się z nami
Dostępne terminy:
DISTANCE LEARNING2024-05-13 - 2024-05-14
DISTANCE LEARNING2024-07-11 - 2024-07-12
Lokalizacja i termin do uzgodnienia
Nowość {{place.price}} netto {{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
  • Liczba miejsc (dostępnych: {{ basketAddItem.free_seats}})
    {{ basketAddItem.city }}
    {{ basketAddItem.date }}
    Dodaj do koszyka LUB Zarezerwuj szkolenie
    Dodano do koszyka
    Liczba miejsc xxxxxxxxxx

Żeby dowiedzieć się, czy dane szkolenie będzie realizowane stacjonarnie skontaktuj się ze swoim Opiekunem lub zadaj pytanie przez Formularz kontaktowy

Szkolenie / MS Excel...

Kluczowe narzędzia w controllingu finansowo-księgowym

Pakiety e-learning

Przeznaczenie szkolenia

Szkolenie skierowane do kadry zarządzającej, analityków finansowych, pracowników działów analiz ekonomicznych oraz działów logistyki, wykorzystujących aplikację Microsoft Excel.

Korzyści wynikające z ukończenia szkolenia

Zdobycie umiejętności optymalizacji decyzji finansowych, tworzenia modeli biznesowych oraz opracowywanie raportów przy wykorzystaniu narzędzi MS Excel; umiejętność optymalizowania decyzji finansowych wykorzystując MS Excel do modelowania sytuacji biznesowych; poznanie głównych narzędzi analizy danych w MS Excel - wykresy przestawne i tabele przestawne.

Oczekiwane przygotowanie słuchaczy

EX03

Język szkolenia

  • Szkolenie: polski

AGENDA SZKOLENIA

  1. Poprawa jakości danych
    1. Rozpoznawanie typów danych
    2. Konwersja typów danych
    3. Reguły poprawności danych i ich wykorzystanie do wyszukiwania błędów
  2. Uzupełnianie o brakujące informacje
    1. Dołączanie informacji ze słowników (mapowanie)
    2. Dynamiczne zakresy danych
  3. Automatyzacja procesu transformacji danych i przygotowanie do raportowania
    1. Funkcje przeszukiwania, przesunięć, adresów
    2. Funkcje warunkowe i iteracyjne
  4. Budowanie paneli managerskich przy użyciu tabel przestawnych o wykresów przestawnych
    1. Przygotowanie danych
    2. Fragmentatory
    3. Przyciski nawigacyjne
  5. Analiza wrażliwości
    1. Dwuwymiarowe tabele wrażliwości
    2. Trójparametrowe tabele wrażliwości
    3. Tworzenie i wykorzystanie scenariuszy
  6. Programowanie bez VBA (ADRES.POŚREDNI())
    1. Wykorzystanie dynamicznych zakresów
    2. Parametryzacja odwołań do komórek i arkuszy
    3. Wykorzystanie w formatowaniu
  7. Inteligentne formuły dostosowujące się do danych
    1. Zastosowania obiektu tabela
    2. Dynamiczne zakresy tworzone za pomocą funkcji ADR.POŚR()


Kod szkolenia EX CFK / PL AA 2d
   array(6) {
  ["id"]=>
  string(36) "177239BF-B9FC-42DA-B699-B63DECFD98F3"
  ["name"]=>
  string(6) "Altkom"
  ["iscertificatevendor"]=>
  int(0)
  ["iscontentvendor"]=>
  int(1)
  ["imagehash"]=>
  string(12102) "data:image/png;base64,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"
  ["slug"]=>
  string(6) "altkom"
}
    
Pobierz PDF
FORMULARZ KONTAKTOWY
Imię

*

Nazwisko

*

Telefon

*

E-mail

*

Firma

Kod prom.

  • {{ order.city }} {{ order.date }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}   {{ order.code }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}  
Kluczowe narzędzia w controllingu finansowo-księgowym (EX CFK / PL AA 2d)
Cena netto
1050.00 PLN
+ vat (1291.5 PLN brutto 1. os. )
Tryb szkolenia: Distance Learning
Termin: 13-05-2024
Czas trwania: 2 dni (ilość godzin: 14)
Kup Teraz
Zadaj pytanie o szkolenie