Bai giang thnc

ThS. Nguyễn Thanh Trường 1

Member of METRO GroupMETRO Cash & Carry VietnamThS. Nguyễn Thanh Trường – Email: [email protected] Trang 1

Trường Đại học Tài chính - Marketing

ThS. Nguyễn Thanh Trường

Email: [email protected]

https://sites.google.com/site/ngthtruong/

BÀI GIẢNGBÀI GIẢNG

TIN HỌC NÂNG CAOTIN HỌC NÂNG CAO


3 Tín chỉ:

30 tiết lý thuyết (6 buổi)

30 tiết thực hành (5 buổi)

75 tiết tự học

Lịch học

Lý thuyết:

Thực hành:

Tin học nâng cao


Member of METRO GroupMETRO Cash & Carry VietnamThS. Nguyễn Thanh Trường – Email: [email protected] 3

ỨNG DỤNG ỨNG DỤNG

MS.EXCEL MS.EXCEL

TRONGTRONG

PHÂN TÍCH PHÂN TÍCH

KINH DOANHKINH DOANH

Tin học Tin học nâng caonâng cao

Tin học nâng cao

HỆ QUẢN TRỊ HỆ QUẢN TRỊ

CƠ SỞ CƠ SỞ

DỮ LIỆU DỮ LIỆU

MS.ACCESSMS.ACCESS


Mục tiêu

Sau khi hoàn tất học phần này sinh viên có thể:

MS.Excel

- Phân biệt được các hàm, lệnh, chức năng nâng cao của MS Excel

- Liên hệ được các hàm, chức năng, công cụ của MS Excel vào bài toánthực tế

MS.Acces

- Nắm vững kiến thức cơ sở dữ liệu MS.Access

- Thành thạo về khai thác dữ liệu thông qua công cụ vấn tin

Tin học nâng cao



Đánh giá

Điểm học phần

Điểm quá trình(30%)

Điểm cuối kỳ(70%)

Tin học nâng cao


Tài liệu tham khảo

1.Bài giảng Tin học nâng cao – ThS Trương Đình Hải Thụy –Khoa CNTT Đại học Tài chính Marketing

Tin học nâng cao



Tin học nâng cao


1. Đại cương1. Đại cương2. Hàm2. Hàm

thông tinthông tin

MS.ExcelMS.Excel

Tin học nâng cao

3. Cơ sở 3. Cơ sở dữ liệudữ liệu

4. Công thức4. Công thứcmảngmảng

5. Phân tích dữ liệu5. Phân tích dữ liệu

66. Thống kê. Thống kêdự báo kinh doanhdự báo kinh doanh

7. Nhóm hàm7. Nhóm hàmtài chínhtài chính

88. Công cụ. Công cụhỗ trợhỗ trợ



11

Địa chỉ Địa chỉ

tương ñốitương ñối

(A5)(A5)

22 33


tuyệt ñốituyệt ñối

($A$5)($A$5)


hỗn hợphỗn hợp

(A$(A$55/$A/$A55))

1. Ứng dụng MS.Excel trong phân tích kinh doanh


11

Kiểu Kiểu chuỗichuỗi(Text)(Text)

22 33

Kiểu sốKiểu số(Number)(Number)

Kiểu ngày Kiểu ngày giờgiờ

(Date & (Date & Time)Time)

44

Kiểu luận Kiểu luận lýlý

(Logical)(Logical)

55

Kiểu Kiểu công công thứcthức

(Formular)(Formular)



Member of METRO GroupMETRO Cash & Carry VietnamThS. Nguyễn Thanh Trường – Email: [email protected]

LEFT

RIGHT

MID

LEN

TRIM

VALUE

Nhóm hàm xử lý chuỗi (Text function)Nhóm hàm xử lý chuỗi (Text function)

UPPER

LOWER

PROPER



INT

MOD

PRODUCT

SUMPRODUCT

ROUND

SUM

Nhóm hàm toán học và lượng giác (Math & Trig function)Nhóm hàm toán học và lượng giác (Math & Trig function)

SUMIF

SUMIFS

SUBTOTAL

Trang 12




AVERAGE

MIN

MAX

RANK

COUNTBLANK

COUNT/COUNTA

Nhóm hàm thống kê (Statistical function)Nhóm hàm thống kê (Statistical function)

COUNTIF

COUNTIFS

AVERAGEIFS

Trang 13



NOW/TODAY

DATE

WEEKDAY

DAY

MONTH

YEAR

Nhóm hàm ngày, giờ (Date & Time function)Nhóm hàm ngày, giờ (Date & Time function)

HOUR

MINUTE

SECOND

Trang 14




OROR NOTNOT

ANDAND

IFIF

15

Nhóm hàm luận lý (Logical function)Nhóm hàm luận lý (Logical function)



VLOOKUPVLOOKUP

Hàm Hàm dò tìmdò tìm

HLOOKUPHLOOKUP

MATCHMATCH

INDEXINDEX

Nhóm hàm dò tìm (Lookup and Reference function)Nhóm hàm dò tìm (Lookup and Reference function)




ISERRISERR

TYPETYPE

ISNAISNA

17



CúCú pháppháp:: =ISNA(value)=ISNA(value)

Hàm ISNAHàm ISNA






CúCú pháppháp:: =ISERR(value)=ISERR(value)

Hàm ISERRHàm ISERR




CúCú pháppháp:: =TYPE(value)=TYPE(value)

Nhóm TYPENhóm TYPE






Khái niệm1

2 Sắp thứ tự (Sort) (bài tự đọc)

3 Tìm kiếm & rút trích (Filter)

4 Hàm cơ sở dữ liệu (Database)



11

Auto Auto

FilterFilter

22

Advanced Advanced

FilterFilter




Tìm kiếm và rút trích (tt)Tìm kiếm và rút trích (tt)

Auto FilterAuto Filter



l BB11: Tạo vùng điều kiện: Tạo vùng điều kiện11

2 B2: Rút tríchB2: Rút trích

Tìm kiếm và rút trích (tt)Tìm kiếm và rút trích (tt)

Advanced FilterAdvanced Filter




�� BướcBước 11:: TạoTạo vùngvùng điềuđiều kiệnkiện (Criteria(Criteria Range)Range)

� Cấu trúc vùng điều kiện

Advanced Filter (tt)Advanced Filter (tt)

....

Tên vùng điều kiện

Giá trị điều kiện



�� BướcBước 11:: TạoTạo vùngvùng điềuđiều kiệnkiện (Criteria(Criteria Range)Range) (tt)(tt)

� Quy ước ghi giá trị điều kiện


Điều kiệnĐiều kiện

Điều kiện đơnĐiều kiện đơn

Điều kiện hỗn hợpĐiều kiện hỗn hợp

Điều kiện chính xácĐiều kiện chính xácĐiều kiện chính xácĐiều kiện chính xác

Điều kiện không chính xácĐiều kiện không chính xácĐiều kiện không chính xácĐiều kiện không chính xác

Điều kiện kiểu công thứcĐiều kiện kiểu công thứcĐiều kiện kiểu công thứcĐiều kiện kiểu công thức

Điều kiện ANDĐiều kiện ANDĐiều kiện ANDĐiều kiện AND

Điều kiện ORĐiều kiện ORĐiều kiện ORĐiều kiện OR




�� BướcBước 22:: RútRút tríchtrích

- Chọn cơ sở dữ liệu.

- Data → Advanced ...




DAVERAGE

DMAX

DMIN

DCOUNT

DCOUNTA

DSUM

Nhóm hàm cơ sở dữ liệuNhóm hàm cơ sở dữ liệu

Trang 30




Cú pháp tổng quát:Cú pháp tổng quát:

=Hàm thống kê(IF(ĐK=Hàm thống kê(IF(ĐK11, IF(ĐK, IF(ĐK22,k,IF(ĐK,k,IF(ĐKnn,giá trị)))k),giá trị)))k)

ctrl+shift+enterctrl+shift+enter



Ví dụ:Ví dụ:




Ví dụ (tt)Ví dụ (tt)



l SUB TOTALSUB TOTAL11

2 PIVOT TABLEPIVOT TABLE

3 CONSOLIDATECONSOLIDATE




� Chức năng Sub Total giúp tổng hợp và tóm tắt nhanh dữ liệu

� Các bước thực hiện:

- Sắp xếp dữ liệu

- Chọn danh sách

- Chọn Data -> Subtotals c

- Chọn field cần nhóm,

chọn hàm thống kê,

chọn field cần tính subtotals

Sub TotalSub Total



�Pivot table là một công cụ tuyệt vời để tính toán, thống kê các kết

quả kinh doanh

�Pivot table được sử dụng để tổng hợp và phân tích số liệu dưới

hình thức 1 bảng 3 chiều

Pivot TablePivot Table




1

Pivot Table (tt)Pivot Table (tt)



2

3

4

5

6

7

8

Pivot Table (tt)Pivot Table (tt)




12

3 4

Hiệu chỉnh Pivot Table (tt)Hiệu chỉnh Pivot Table (tt)

Hàm thống kê



Hiệu chỉnh Pivot Table (tt)Hiệu chỉnh Pivot Table (tt)

Gom nhóm dữ liệu

1

2 3

4




Chức năng Conolidate giúp tổng hợp dữ liệu từ những bảng chi tiết

khác nhau

Có 2 trường hợp

- Tổng hợp theo vị trí

- Tổng hợp theo hạng mục

Chức năng ConsolidateChức năng Consolidate



- Bước 1:

- Bước 2: 1

2

Chức năng Consolidate (tt)Chức năng Consolidate (tt)

Tổng hợp theo vị tríTổng hợp theo vị trí




- Bước 1:

- Bước 2:

1

2

3

Chức năng Consolidate (tt)Chức năng Consolidate (tt)

Tổng hợp theo hàng và cột (hạng mục)Tổng hợp theo hàng và cột (hạng mục)



1.1. Thống kê dự báo kinh doanh

l Sử dụng nhóm hàm thống kêSử dụng nhóm hàm thống kê11

2 Sử dụng phương pháp hồi quySử dụng phương pháp hồi quy

44




Sử dụng hàm thống kê

Giá trị trung bình mẫu (Average)

Giá trị cực đại/cực tiểu

Đếm số phần tử

Phương sai

Độ lệch chuẩn

Số trung vị

Số yếu vị

Độ bất đối xứng

Độ nhọn

45



Sử dụng hàm thống kê (tt)

Tính phương sai mẫu

=VAR(number1, number2, k)=VAR(number1, number2, k)

=VAR.S(number=VAR.S(number11, number, number22, k), k)

46





47

Tính phương sai của một tập hợp

=VARP(number=VARP(number11, number, number22, k), k)

=VAR.P(number=VAR.P(number11, number, number22, k), k)



Tính độ lệch chuẩn của mẫu

=STDEV(number=STDEV(number11, number, number22, k), k)

=STDEV.S(number=STDEV.S(number11, number, number22, k), k)


48




Tính độ lệch chuẩn của tập hợp

=STDEVP(number=STDEVP(number11, number, number22, k), k)

=STDEV.P(number1, number2, k)=STDEV.P(number1, number2, k)


49



=MEDIAN(number=MEDIAN(number11, number, number22, k), k)

Tính số trung vị


50




Tính số yếu vịTính số yếu vị

=MOD(number=MOD(number11, number, number22, k), k)

=MOD.MULT(number1, number2, k)=MOD.MULT(number1, number2, k)


51



=SKEW(number=SKEW(number11, number, number22, k), k)

Tính độ bất đối xứng


52




=KURT(number=KURT(number11, number, number22, k), k)

Tính độ nhọn


53



l Phân tích hồi quy đơnPhân tích hồi quy đơn11

2 Phân tích hồi quy bộiPhân tích hồi quy bội

Sử dụng phương pháp hồi quy trong dự báo (tt)Sử dụng phương pháp hồi quy trong dự báo (tt)

54




SLOPESLOPE

FORECASTFORECAST

INTERCEPTINTERCEPT

Phân tích Phân tích hồi quy hồi quy

đơnđơn

Sử dụng phương pháp hồi quy trong dự báo (tt)

55



Ước lượng hệ số góc β1

=SLOPE(known_y’, know_x’s)=SLOPE(known_y’, know_x’s)


56




=INTERCEPT(known_y’, know_x’s)=INTERCEPT(known_y’, know_x’s)

Ước lượng hệ số tự do β0


57



Chức năng Regression

� Cách cài công cụ Analysis Toolpak.

11

22

3

58




- Chọn thẻ Data � Data Analysis

Chức năng Regression (tt)

59




60





61



Ước lượng tham số hồi quy bội

=LINEST(known_y’, [know_x’s], [const], [stats])=LINEST(known_y’, [know_x’s], [const], [stats])


62




Kết quả của hàm Linest


63



Ví dụ


64




11

Hàm Hàm khấu khấu hao hao

TSCĐTSCĐ

22 33

Hàm Hàm dòng tiềndòng tiền

Hàm tính Hàm tính hiệu quả hiệu quả

dự án dự án ñầu tưñầu tư



Nhóm hàm khấu hao TSCĐNhóm hàm khấu hao TSCĐ

Trang 66

11

KHẤU HAO KHẤU HAO

ĐỀUĐỀU

22

KHẤU KHẤU HAO HAO

NHANHNHANH




CúCú pháppháp:: =SLN(cost, salvage, life)=SLN(cost, salvage, life)

Nhóm hàm khấu hao TSCĐ (tt)Nhóm hàm khấu hao TSCĐ (tt)

KHẤU HAO ĐỀUKHẤU HAO ĐỀU



CúCú pháppháp:: =SYD(cost, salvage, life, period)=SYD(cost, salvage, life, period)


KHẤU HAO NHANHKHẤU HAO NHANH




l Khấu hao với tỷ lệ cố địnhKhấu hao với tỷ lệ cố định11

2 Khấu hao với tỷ lệ tùy chọnKhấu hao với tỷ lệ tùy chọn


Khấu hao theo số dư giảm dầnKhấu hao theo số dư giảm dần

KHẤU HAO NHANHKHẤU HAO NHANH



CúCú pháppháp:: =DB(cost, salvage, life, period,[month])


Khấu hao theo số dư giảm dần với tỷ lệ cố địnhKhấu hao theo số dư giảm dần với tỷ lệ cố định

Mặc ñịnh = Mặc ñịnh = 1212




CúCú pháppháp:: =DDB(cost, salvage, life, period,[factor]


Khấu hao theo số dư giảm dần với tỷ lệ tùy chọnKhấu hao theo số dư giảm dần với tỷ lệ tùy chọn

Tỷ lệ khấu hao (r)

- Thời gian sử dụng 3-4 năm: r =1,5

- Thời gian sử dụng 5-6 năm: r = 2,0 (mặc định)

- Thời gian sử dụng trên 6 năm: r = 2,5



- Là phương pháp khấu hao kết hợp phương pháp số dư giảm dần

và phương pháp đường thẳng.

- Những năm đầu sử dụng tài sản sẽ được sử dụng phương pháp

số dư giảm dần. Khi còn lại n năm sử dụng sẽ chuyển sang sử

dụng phương pháp khấu hao theo đường thẳng.


Khấu hao theo phương pháp kết hợpKhấu hao theo phương pháp kết hợp




Cú pháp:

=VDB(cost, salvage, life, start_period, end_period,

[factor], [no_switch])


Khấu hao theo phương pháp kết hợpKhấu hao theo phương pháp kết hợp







Nhóm hàm về dòng tiềnNhóm hàm về dòng tiền

PV - FV

FVSCHEDULEFVSCHEDULE

NPERNPER

RATERATE

EFFECT EFFECT -- NOMINALNOMINAL

PMTPMT

PPMTPPMT--IPMTIPMT

CUMPRINCCUMPRINC

CUMIPMTCUMIPMT



CúCú pháppháp:: =PV(rate, nper, pmt, FV, type)=PV(rate, nper, pmt, FV, type)

Giá trị hiện tại của khoản đầu tưGiá trị hiện tại của khoản đầu tư




CúCú pháppháp:: =FV(rate, nper, pmt, pv, type)=FV(rate, nper, pmt, pv, type)

Giá trị tương lai của khoản đầu tư (lãi suất cố định)



CúCú pháppháp:: =FVSCHEDULE(principal, schedule)=FVSCHEDULE(principal, schedule)

Giá trị tương lai của khoản đầu tư (lãi suất thay đổi)

principal: giá trị hiện tại.

Schedule: lãi suất từng kỳ trong khoảng thời gian theo dõi




CúCú pháppháp:: =NPER(rate, pmt, pv, [fv], [type])

Tính tổng số kỳ hạn



CúCú pháppháp:: =RATE(nper, pmt, pv, [fv], [type], [guess])=RATE(nper, pmt, pv, [fv], [type], [guess])

Tính lãi suất




CúCú pháppháp:: =EFFECT(nominal_rate, npery)=EFFECT(nominal_rate, npery)

Lãi suất thực (effective rate)

Lãi suất thực phát sinh khi lãi suất danh nghĩa và kỳ tính lãi không

trùng nhau.

Thường dùng để tính lãi suất thực hằng năm cho một khoản đầu tư.

nominal_rate: lãi suất danh nghĩa trong 1 năm.

npery: số kỳ tính lãi trong một năm



CúCú pháppháp:: =NOMINAL(effect_rate, npery)=NOMINAL(effect_rate, npery)

Lãi suất danh nghĩa (nominal rate)




Ví dụVí dụ

Vay ngân hàng một khoảng tiền với lãi suất 12%/năm, mỗi năm trả

lãi 2 lần thì lãi suất thực của khoản tiền vay này là:



CúCú pháppháp:: =PMT(rate, nper, pv, [fv], [type]=PMT(rate, nper, pv, [fv], [type]

Số tiền đều phải trả hàng kỳ/Số tiền đều đầu tư định kỳ




CúCú pháppháp:: =IPMT(rate, per, nper, pv, [fv], [type])=IPMT(rate, per, nper, pv, [fv], [type])

Tiền lãi phải trả mỗi kỳ của một khoản đầu tư



CúCú pháppháp:: =PPMT(rate, per, nper, pv, [fv], [type])=PPMT(rate, per, nper, pv, [fv], [type])

Tiền vốn phải trả mỗi kỳ của một khoản đầu tư




CúCú pháppháp::

Hàm CUMPRINC

=CUMPRINC(rate, nper, pv, start_period, end_period, type)=CUMPRINC(rate, nper, pv, start_period, end_period, type)



CúCú pháppháp::

Hàm CUMIPMT

=CUMIPMT(rate, nper, pv, start_period, end_period, type)=CUMIPMT(rate, nper, pv, start_period, end_period, type)




Tình huốngTình huống







Để sử dụng các hàm FVSchedule, EFFECT, MONINAL,

XNPV, XIRRc phải cài thêm công cụ Analysis Toolpak

1

2

3



IRRIRR

XNPVXNPV

NPVNPV

92

Nhóm hàm hiệu quả dự án đầu tưNhóm hàm hiệu quả dự án đầu tư

XIRRXIRRMIRRMIRR




Hàm tính giá trị thuần của một dòng ngân lưu

NPVNPV:: ĐượcĐược tínhtính dựadựa vàovào tỷtỷ lệlệ chiếtchiết khấukhấu vớivới cáccác khoảnkhoản chichi trảtrả

(thu(thu nhập)nhập) theotheo nhữngnhững kỳkỳ hạnhạn ổnổn địnhđịnh

XNPVXNPV:: ĐượcĐược tínhtính dựadựa vàovào tỷtỷ lệlệ chiếtchiết khấukhấu vớivới cáccác khoảnkhoản chichi trảtrả

(thu(thu nhập)nhập) theotheo nhữngnhững kỳkỳ hạnhạn khôngkhông ổnổn địnhđịnh



CúCú pháppháp::

Hàm NPV

=NPV(rate, value=NPV(rate, value11, value, value22, k), k)

- Rate phải đồng nhất với value

- NPV của dự án = Vốn đầu tư (năm 0) + hàm NPV




CúCú pháppháp::

Hàm XNPV

=XNPV(rate, values, dates)=XNPV(rate, values, dates)

values: các khoản tiền thu được ở các thời điểm khác nhau trong

vòng đời dự án.

dates: các thời điểm tương đương với các khoản tiền thu được.

Giá trị đầu tiên của dates là thời điểm bắt đầu đầu tư.

values: phải tính luôn cả thời điểm bắt đầu đầu tư (thời điểm

0) và ở thời điểm này value có giá trị âm



CúCú pháppháp::

Hàm tính tỷ suất hoàn vốn nội bộ

=IRR(values)=IRR(values)

- IRR bằng tỷ suất Rate thì NPV=0

- Hàm NPV được tính từ năm 1

- IRR được tính luôn cả năm đầu tư

- Irr cho biết lãi suất thực của dự án

- Dự án hiệu quả khi NPV>0 và IRR> tỷ suất chiết khấu (rate)




CúCú pháppháp::

Hàm XIRR

=XIRR(values, dates, [guess])=XIRR(values, dates, [guess])



CúCú pháppháp::

Hàm MIRR

=MIRR(values, finance_rate, reinvest_rate)=MIRR(values, finance_rate, reinvest_rate)

finance_rate: tỷ suất lãi vay phải trả.

reinvest_rate: tỷ suất lãi tái đầu tư.











11

GOAL GOAL SEEKSEEK

22 33

DATA DATA TABLETABLE

SCENARIOSSCENARIOS

44

SOLVERSOLVER



- Chức năng Goal Seek là công cụ tuyệt vời để giải các bài toán

điểm hòa vốn như tìm sản lượng điểm hòa vốn, giá bán điểm hòa

vốn, chi phí biến đổi điểm hòa vốn, cho phí cố định điểm hòa vốnc

Data -> What If Analysis > Goak Seek

Để giải bài toán điểm hòa vốn, ta cần xác định các dữ liệu, các biến, hàm mục tiêu và các mối quan hệ giữa các biến


Tìm mục tiêu với công cụ Goal SeekTìm mục tiêu với công cụ Goal Seek



- Bước 1: lập số liệu cần thiết cho vẽ đồ thị

- Bước 2:

Chọn vùng dữ liệu vẽ đồ thị

Insert -> Scatter

Vẽ đồ thị điểm hòa vốn




Tìm mục tiêu với công cụ Goal Seek (tt)Tìm mục tiêu với công cụ Goal Seek (tt)




Tìm mục tiêu với công cụ Goal Seek (tt)Tìm mục tiêu với công cụ Goal Seek (tt)


Trong phân tích kết quả tài chính và lập kế hoạch kinh doanh, ta

phải xem kết quả kinh doanh như thế nào nếu giá bán, sản lượng

tiêu thụ, c thay đổi so với dự kiến

Data -> What If Analysis > Data Tablek

- Row input cell:

- Column input cell:


Phân tích độ nhạy với công cụ Data TablePhân tích độ nhạy với công cụ Data Table




Phân tích độ nhạy với công cụ Data Table (tt)Phân tích độ nhạy với công cụ Data Table (tt)



Phân tích độ nhạy với công cụ Data Table (tt)Phân tích độ nhạy với công cụ Data Table (tt)




Phân tích tình huống với công cụ ScennarioPhân tích tình huống với công cụ Scennario



Phân tích tình huống với công cụ Scennario (tt)Phân tích tình huống với công cụ Scennario (tt)






Cách cài đặt Solver


Tìm phương án tối ưu với công cụ SolverTìm phương án tối ưu với công cụ Solver







Documents

Bai giang thnc