ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು

ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಎಕ್ಸೆಲ್: ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು

ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಹುಲ್ಲಿನ ಬಣವೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಜಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ. 6 ದಿನಗಳ ಕಾಲ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ ಉಳಿದುಕೊಂಡಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಗಂಟೆಗಳು ನಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀವು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬೇಕಾದ ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೈಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅಗಾಧವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ, ಸರಿ? 😅

ಅನೇಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ `=MAXIFS` ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಶ್ರಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬೇಸರದ ಮತ್ತು ದೋಷ-ಪೀಡಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಬಹುದು. ಇಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಅತ್ಯಂತ ತಾಳ್ಮೆಯಿಂದಿರುವ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಬಳಕೆದಾರರೂ ಸಹ ಹಬೆಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಿರಬೇಕು! 🚀

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ಸವಾಲನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೀವು ಎಕ್ಸೆಲ್ ಪ್ರೊ ಆಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಯಾರಾದರೂ ಅಗಾಧವಾದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.

ಸಮಯ, ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಹತಾಶೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಲು ನಾವು ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಿದಂತೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳಿ. ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಫಾರ್ಮುಲಾಗಳಿಂದ ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನ ಸುಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವವರೆಗೆ, ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೀವು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಸಜ್ಜಾಗುತ್ತೀರಿ. ಎಕ್ಸೆಲ್ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ದಕ್ಷತೆಯ ಅವಕಾಶಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸೋಣ! 😊

ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಡಿಮಿಸ್ಟಿಫೈ ಮಾಡುವುದು

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಫೈಲ್‌ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಬೆದರಿಸುವುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ರೋಗಿಗೆ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಗರಿಷ್ಠ ಗಂಟೆಗಳಂತಹ ನಿಖರವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ. ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದಿ ಪಾಂಡಾಗಳು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು "ಗಂಟೆಗಳ" ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಾಲನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಗ್ರಂಥಾಲಯ. ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ idxmax() ವಿಧಾನ, ಇದು ಕಾಲಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯದ ಸೂಚಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಗುಣವಾದ ಸಾಲನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳ[], ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಿಖರವಾದ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಂಟೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ರೋಗಿಯ ID ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ - ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತಂಗಾಳಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. 🚀

SQL ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಮತ್ತೊಂದು ಸಮರ್ಥ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಮುಂತಾದ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಆದೇಶ ಮತ್ತು ಮಿತಿ, ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಅವರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ "ಗಂಟೆಗಳ" ಮೂಲಕ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ ಸಾಲನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ದಿ ದಿನಾಂಕDIFF ಕಾರ್ಯವು ಆರಂಭಿಕ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಾಂಕಗಳ ನಡುವಿನ ಅವಧಿಯು ನಿಖರವಾಗಿ ಆರು ದಿನಗಳು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಈ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. SQL ನೊಂದಿಗೆ, ಈ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಟ್ರಿಕಿ ಪಝಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದಂತೆ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬಹುದು! 🧩

ಎಕ್ಸೆಲ್ ಉತ್ಸಾಹಿಗಳಿಗೆ, VBA ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ WorksheetFunction.Max ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಅದರ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತಪಾಸಣೆ ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸೂತ್ರ ಅನ್ವಯಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಂದೇಶ ಬಾಕ್ಸ್ ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಪಾಪ್ ಅಪ್ ಆಗುತ್ತದೆ, ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಪರಿಚಿತತೆಯನ್ನು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಇತರ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಚಲಿಸದೆ ಎಕ್ಸೆಲ್‌ಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವವರಿಗೆ ಈ ವಿಧಾನವು ಜೀವರಕ್ಷಕವಾಗಿದೆ.

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಪವರ್ ಕ್ವೆರಿ ಎಕ್ಸೆಲ್ ನಲ್ಲಿಯೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, "ಗಂಟೆಗಳ" ಮೂಲಕ ವಿಂಗಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ ಸಾಲನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಇದು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಬಯಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪವರ್ ಕ್ವೆರಿಯ ಸೌಂದರ್ಯವು ಎಕ್ಸೆಲ್ ಪರಿಸರದೊಳಗೆ ಇರುವಾಗ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿದೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ, ದೃಶ್ಯ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ವಿಧಾನದ ಹೊರತಾಗಿ, ಈ ಪರಿಹಾರಗಳು ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 😊

import pandas as pd
# Load data into a pandas DataFrame
data = {
    "date": ["8/11/2022", "8/12/2022", "8/13/2022", "8/14/2022", "8/15/2022", "8/16/2022"],
    "patient_id": [183, 183, 183, 183, 183, 183],
    "hours": [2000, 2024, 2048, 2072, 2096, 2120]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Filter data for patient stays of 6 days
if len(df) == 6:
    max_row = df.loc[df['hours'].idxmax()]
    print(max_row)

# Output
# date          8/16/2022
# patient_id        183
# hours            2120

-- Assuming the data is stored in a table named 'hospital_data'
SELECT date, patient_id, hours
FROM hospital_data
WHERE patient_id = 183
AND DATEDIFF(day, MIN(date), MAX(date)) = 5
ORDER BY hours DESC
LIMIT 1;

-- Output: 8/16/22 | 183 | 2120

Sub FindMaxHours()
    Dim ws As Worksheet
    Dim lastRow As Long, maxHours As Double
    Dim maxRow As Long
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")

    lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
    maxHours = WorksheetFunction.Max(ws.Range("C2:C" & lastRow))
    maxRow = WorksheetFunction.Match(maxHours, ws.Range("C2:C" & lastRow), 0) + 1

    MsgBox "Max Hours: " & maxHours & " on " & ws.Cells(maxRow, 1).Value
End Sub

# Steps in Power Query:
# 1. Load the data into Power Query.
# 2. Filter the patient_id column to include only the target patient (183).
# 3. Sort the table by the 'hours' column in descending order.
# 4. Keep the first row, which will contain the maximum hours.
# 5. Close and load the data back into Excel.
# Output will match: 8/16/22 | 183 | 2120

ಆಧುನಿಕ ಎಕ್ಸೆಲ್ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನ ಸುಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸದ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಸೂತ್ರಗಳು ಇಷ್ಟವಾಗುವಾಗ MAXIFS ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು, ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತವನ್ನು ಹತೋಟಿಗೆ ತರುವುದು ಪಿವೋಟ್ ಟೇಬಲ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಾರೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು. PivotTable ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ರೋಗಿಯ ID ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಬಹುದು, ಆರು ದಿನಗಳವರೆಗೆ ಇರುವವರಿಗೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಬಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ, ಇದು ಪವರ್ ಪಿವೋಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು DAX (ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸುಧಾರಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸರಳವಾದ DAX ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬರೆಯುವುದು MAX() ಪವರ್ ಪಿವೋಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಪ್ರತಿ ರೋಗಿಗೆ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಗರಿಷ್ಠ ಸಮಯವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನ ಸಾಲು ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹ ಈ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಸುಗಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನ ಹೊರತಾಗಿ, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಪವರ್ ಬಿಐನಂತಹ ಪೂರಕ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಪವರ್ ಬಿಐ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ದಿನಾಂಕದ ಪ್ರಕಾರ ಗರಿಷ್ಠ ರೋಗಿಯ ಸಮಯವನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸ್ಥಿರ ವರದಿಗಳಿಂದ ಡೈನಾಮಿಕ್, ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತವೆ, ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. 😊