Google Sheets - Otomatik Panolar
Dinamik grafikler, sparkline'lar, etkileşimli panolar, Apps Script ile otomasyon
1Google Sheets panosunda bir yıl boyunca aylık gelir gelişimini görüntülemek için en uygun grafik türü hangisidir?
Google Sheets panosunda bir yıl boyunca aylık gelir gelişimini görüntülemek için en uygun grafik türü hangisidir?
Cevap
Çizgi grafiği (line chart), sürekli zaman serisi gelişimini görselleştirmek için en uygun seçimdir. Belirli bir dönemdeki trendleri, zirveleri ve dipleri vurgular. Çubuk grafikler kategorik karşılaştırmalar için, pasta grafikler bütünün oranları için ve dağılım grafikleri iki değişken arasındaki korelasyonlar için daha uygundur.
2Bir Google Sheets hücresine doğrudan mini grafik eklemeye hangi işlev olanak sağlar?
Bir Google Sheets hücresine doğrudan mini grafik eklemeye hangi işlev olanak sağlar?
Cevap
SPARKLINE işlevi, tek bir hücrenin içinde minyatür bir grafik oluşturur. Ek alan kaplamadan kompakt bir görselleştirme sağladığı için panolar için idealdir. SPARKLINE birkaç türü destekler: line, bar, column ve winloss.
3Google Sheets'te yatay çubuk sparkline oluşturmak için hangi sözdizimi kullanılmalıdır?
Google Sheets'te yatay çubuk sparkline oluşturmak için hangi sözdizimi kullanılmalıdır?
Cevap
Yığılmış yatay bir çubuk elde etmek için doğru sözdizimi SPARKLINE(veri, {"charttype","bar"})'dir. charttype parametresi line (varsayılan), bar, column ve winloss değerlerini kabul eder. bar türü orantılı yatay bir çubuk görüntüler, panoda ilerlemeyi veya pazar payını göstermek için yararlıdır.
Google Sheets panosunda adlandırılmış aralıkları (named ranges) kullanmanın temel avantajı nedir?
Yeni veri eklendiğinde otomatik olarak ayarlanan dinamik bir aralık oluşturmaya hangi yaklaşım izin verir?
+17 mülakat soruları
Diğer Data Analytics mülakat konuları
Google Sheets - Temeller
Google Sheets - Gelişmiş Formüller
SQL - Temeller
SQL - Toplama ve Gruplama
SQL - Join İşlemleri
BigQuery - Temeller
Data Cleaning - Veri temizleme
KPI'lar ve İş Metrikleri
Tanımlayıcı İstatistik
Zapier ve No-Code otomasyonu
Veri Görselleştirme İlkeleri
Python & Pandas - Temeller
SQL - Alt Sorgular ve CTE'ler
SQL - Window Functions
BigQuery - Gelişmiş Özellikler
Data Modeling
Funnel ve Dönüşüm Analizi
Cohort ve Retention Analizi
Google Tag Manager ve Tracking
API'ler ve Webhook'lar
dbt - Temeller
AB Testing ve Uygulamalı İstatistik
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Temeller
SQL - Gelişmiş Analitik Sorgular
dbt - Gelişmiş Özellikler
Power BI - DAX ve Gelişmiş Dashboard'lar
Python Analytics - Gelişmiş Analiz ve ML
Bir sonraki mülakatın için Data Analytics'de uzmanlaş
Tüm sorulara, flashcards'a, teknik testlere, code review alıştırmalarına ve mülakat simülatörlerine eriş.
Ücretsiz başla