ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣਾ

ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਐਕਸਲ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਟਾਸਕ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਇੱਕ ਪਰਾਗ ਦੇ ਢੇਰ ਵਿੱਚ ਸੂਈ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਤਾਰਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ 6 ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਰਹੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਘੰਟੇ ਵਰਗੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਆਵਾਜ਼, ਠੀਕ ਹੈ? 😅

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਕਸਰ `=MAXIFS` ਵਰਗੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨੂੰ ਦਸਤੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਜਲਦੀ ਇੱਕ ਥਕਾਵਟ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਗਲਤੀ-ਪ੍ਰੋਕ੍ਰਿਆ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਲਈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਰੀਜ਼ ਐਕਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਭਾਫ਼ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ! 🚀

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਾਂਗੇ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਕਸਲ ਪ੍ਰੋ ਹੋ ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਕੰਮ ਦੇ ਭਾਰੀ ਬੋਝ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸਮਾਂ, ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣੇ ਰਹੋ। ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਫਾਰਮੂਲੇ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਕਸਲ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਤੱਕ, ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਹੀ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਲੈਸ ਹੋ ਜਾਵੋਗੇ। ਆਓ ਐਕਸਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਈਏ! 😊

ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਡੈਮਿਸਟਿਫਾਇੰਗ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ

ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਟੀਕ ਇਨਸਾਈਟਸ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਧਿਕਤਮ ਘੰਟੇ। ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ ਪਾਂਡਾ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ "ਘੰਟੇ" ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਕਤਾਰ ਦੀ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ idxmax() ਵਿਧੀ, ਜੋ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਤਮ ਮੁੱਲ ਦੇ ਸੂਚਕਾਂਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਵਰਤ ਕੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕਤਾਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਕੇ ਸਥਾਨ[], ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਘੰਟਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਹੀ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ID ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਕਤਾਰਾਂ ਹੋਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕਰੋ-ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। 🚀

SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਢਾਂਚੇ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ। ਵਰਗੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦੁਆਰਾ ਆਰਡਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੀਮਾ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਘਟਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ "ਘੰਟੇ" ਦੁਆਰਾ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਪਰਲੀ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਚੁਣਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਦ DATEDIFF ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਮਿਤੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਂ ਮਿਆਦ ਬਿਲਕੁਲ ਛੇ ਦਿਨ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। SQL ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਓਨਾ ਹੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੁਝਾਰਤ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ! 🧩

ਐਕਸਲ ਦੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀਆਂ ਲਈ, VBA ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਐਕਸਲ ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਕਸ਼ੀਟ ਫੰਕਸ਼ਨ.ਮੈਕਸ ਅਤੇ ਮੈਚ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਅਧਿਕਤਮ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਥਾਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦਸਤੀ ਜਾਂਚਾਂ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮੂਲਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੁਨੇਹਾ ਬਾਕਸ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਐਕਟੀਵਿਟੀ ਦੀ ਇੱਕ ਪਰਤ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਜੀਵਨ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੈ ਜੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ, ਦੂਜੇ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਐਕਸਲ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪਾਵਰ ਕਿਊਰੀ ਐਕਸਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਖਾਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਡੇਟਾ ਫਿਲਟਰ ਕਰਕੇ, "ਘੰਟੇ" ਦੁਆਰਾ ਛਾਂਟ ਕੇ ਅਤੇ ਸਿਖਰ ਦੀ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਕੇ, ਇਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲੋੜੀਂਦਾ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਕਿਊਰੀ ਦੀ ਖ਼ੂਬਸੂਰਤੀ ਐਕਸਲ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿੰਦਿਆਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਹੱਲ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਸਹੀ ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। 😊

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

ਆਧੁਨਿਕ ਐਕਸਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਇੱਕ ਅਣਡਿੱਠ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪਰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਐਕਸਲ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ। ਜਦਕਿ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਰਗੇ MAXIFS ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਲੱਖਾਂ ਕਤਾਰਾਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਪਹੁੰਚ ਐਕਸਲ ਦੇ ਇਨ-ਬਿਲਟ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਰਹੀ ਹੈ PivotTables ਡਾਟਾ ਇਨਸਾਈਟਸ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਕ PivotTable ਬਣਾ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਮਰੀਜ਼ ID ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਮੂਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਛੇ ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਰਹਿਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਇਕ ਹੋਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਐਕਸਲ ਦੀ ਹੈ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ, ਜੋ Power Pivot ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ DAX (ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮੀਕਰਨ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉੱਨਤ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ DAX ਫਾਰਮੂਲਾ ਲਿਖਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ MAX() Power Pivot ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਸਤੀ ਛਾਂਟਣ ਜਾਂ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਘੰਟੇ ਤੁਰੰਤ ਲੱਭਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਐਕਸਲ ਦੀ ਕਤਾਰ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਵੀ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਐਕਸਲ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸੌਫਟ ਪਾਵਰ BI ਵਰਗੇ ਪੂਰਕ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਾਵਰ BI ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਐਕਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਆਯਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅੱਪਡੇਟ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਮਿਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਚਾਰਟਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। 😊