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salve a tutti, dopo tanto tempo di duro lavoro e zuccate contro il muro pubblico qui i dati sul settore food qualità 1 e settore food qualità 4, visto l'ingente lavoro a mano che ho dovuto fare non posso analizzare anche gli altri settori, probabile che comunque finisca l'analisi food..Questi dati li pubblico perchè spero di trovare aiutanti, e pure qualcuno che conosca excel meglio di mè, al fine di sveltire le procedure,a tal fine in fondo trovate la procedura passo passo da seguire,visto che non li ho rivisti a mente fredda possibile che ci siano sbagli, e cose che si possono fare in maniera più agevole, siete quindi pregati di prenderli come 'bozze' (anche se comunque dovrebbero essere giusti e comleti, almeno per questi due settori, che sono, ripeto, food q1 e food q4)

nel foglio 1 trovate
-1colonna:numero merce food q4 venduta giornalmente da tutte le imprese food q4
-2colonna:fatturato giornaliero tutte le imprese q4(somma di tutti le quantità vendute per il prezzo di tutte le aziende
-3colonna😛rezzo medio di vendita giornaliero foodq4
successivamente, i prezzi medi foodq4 venduti e inflazione settimanale calcolata sulla settimana precedente, il totale dei beni foodq4 venduti al 1 del mese al 21, il fatturato totale e la quantità media venduta giornalmente
-quantità in percentuale: indica la % di foodq4 venduto sul totale dei beni venduti nei giorni considerati(in questo caso foodq1 e foodq4)

successivamente troverete gli stessi dati per il foodq1

le ultime tre caselle rappresentano i totali calcolando gli aggregati per la percentuale di merce venduta,l'ultima in particolare l'inflazione del mercato(foodq1+foodq4), sarebbero un attimo da rivedere in quanto forse sarebbe meglio calcolarla per ogni giorno sul giorno della settimana antecedente, però credo che le differenze sarebbero minime e avremmo un dato molto più instabile,quindi di difficile interpretazione

nel foglio 2 troverete il grafico relativo ai prezzi medi del mercato (food q1+foodq4), ottenuti sempre ponderando con le quantità vendute per i singoli mercati

[a url=http://spreadsheets.google.com/pub?key=psucrVjdC6uqUG9qTCC2jcA&gid=1]dati inflazione mese luglio prime tre settimane[/a]




1)Procedimento passo passo raccola dati
-Creare 4 cartelle denominate q1,q2,q3,q4 per ogni settore
-Salvare tutte le pagine internet nelle cartelle divise per cartelle-qualità(in cartella uno food q1 e così via)
-Creare foglio excel
-Nella prima cella(a1) immettere tramite la funzionalità:’dati>importa dati esterni>importa dati’ l’intera pagina internet relativa alla prima società della cartella considerata(per es la prima della cartella q1)
-Nella quinta cella prima riga(e.g: D1) la seconda pagina internet della stessa cartella q1
-Nell’nona cella prima riga(e.g: H1) la terza pagina
-Ripetere il procedimento per tutte le pagine di una stessa cartella(n°colonna dove immettere nuovo dato= 4*n°dati già immessi-3)

Ora abbiamo ottenuto in un foglio excel tutte le informazioni che ci servono, è forse il lavoro più lungo e noioso per cui mi servirebbero i volontari.ad ogni modo dopo aver preso dimestichezza ci si mette circa 5-10 minuti per ‘cartella’..considerando che non è necessario farlo tutti i giorni e si può fare anche in maniera discontinua non credo che creerebbe grossi problemi(sempre che ci siano un paio di volontari)

2)pulizia dati
-come vedrete nel nostro foglio excel ci saranno molte caselle(molte righe) piene di frasi e altre cose che non ci interessano, selezionare tutte le righe da 1 a 85 e cancellare;
-dovreste trovarvi con una tabella di dati con il prima colonna i giorni, nella seconda le quantità e nella terza i prezzi medi di vendita relativi a quel giorno, pulire anche sotto questa tabella
-da notare che nel caso NON ci siano in alcuni giorni vendite la tabella erep. assegna un trattino, purtroppo da cancellare a mano.non esiste una formula excel per cui se la cella contiene numeri restituisce il numero, altrimenti il valore numerico ‘0’???

se tutto và bene quindi dovreste avere una foglio excel con la prima colonna i giorni, la seconda colonna le vendita della prima azienda, la terza i prezzi medi, la quarta colonna vuota, la quinta colonna[n°colonna=1+(4*numero di fogli internet già immessi)] di nuovo i giorni, la sesta le vendite della seconda azienda, la settima le vendite giornaliere e così via

3)formule per raccolta dati(ho usato alcuna formule ma usandone altre forse si semplifica di molto la cosa), creando una macro queste operazioni dovrebbero essere completamente automatizzate

In quarta colonna immettere la formula ‘’ =B:B*(SINISTRA(C:C;4))’’, moltiplica il prezzo di vendita per i prezzi, quindi dà il fatturato giornaliero della singola impresa (la parte a destra della formula prende i primi quattro caratteri più a sinistra delle celle C:C, fatto per il food in cui i dati erano del tipo:’0.50 itl’,anche nel caso il dato fosse ’11.46 itl’ la formula riconoscerebbe ‘11.4’ che comunque è uno scarto minimo)
Ripetere per tutte aziende, quindi in 8° colonna(la col H) la formula sarà ‘’=F:F*(SINISTRA(G:G;4))’’

Infine dopo l’ultima colonna, creare:
-colonna totale food venduto (di qualità x) la somma delle colonne 2,6,10,14, ecc (n°colonna= 4*numero imprese considerate-2)
-colonna fatturati cumulati giornalieri,somma delle colonne 4,8,12,16 ,ecc(n°col=n°imprese considerate)
-colonna prezzi medi giornalieri =colonna fatturati/colonna totale food(di qualità x) venduto
Eventualmente si possono trovare altri dati, di particolare importanza sono la quantità comprata e venduta totale, il fatturato totale(fatto per tutte le aziende sarebbe il gdp in itl),la quantità media venduta giornaliera: questo dato è infatti importante ai fini del calcolo inflazione

L’inflazione è definita come:dato un tempo da 1 a t(per esempio una settimana),
inf=[(somma di tutti i beni prodotti al tempo t moltiplicato per il loro prezzo/somma di tutti i beni prodotti al tempo t moltiplicate per il prezzo che avevano al tempo 1)-1]
in alternativa inflazione per specifico settore e tipo qualità= [( prezzo medio tempo t/prezzo medio tempo 1)-1], per fare poi l’aggregato occorre tenere presente i dati ponderandoli per i quantitativi venduti


Note:
-i dati sono al netto del vat
-i dati raccolti con questo metodo escludono le quantità importate, si può tranquillamente ridurre questo errore immettendo anche i dati relativi alle maggiori imprese straniere operanti nel mercato, per esse i dati dei prezzi devono essere moltiplicate per le ‘import tax’, quindi nelle due aziende di food q4 presenti in italia ho moltiplicato i prezzi per 1.99
-i dati non tengono conto degli up qualità delle aziende,più è ridotto il tempo in cui si fanno le rilevazioni e meno questo errore influenza il calcolo