పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం

Emma Richard

7, జనవరి 2025, మంగళవారం 6:40:27 AMకి

మాస్టరింగ్ ఎక్సెల్: కాంప్లెక్స్ డేటా టాస్క్‌లను సరళీకృతం చేయడం
ఎక్సెల్‌లో పెద్ద డేటాసెట్‌ను హ్యాండిల్ చేయడం గడ్డివాములో సూదిని కనుగొనడానికి ప్రయత్నిస్తున్నట్లు అనిపించవచ్చు. 6 రోజుల పాటు ఆసుపత్రిలో ఉన్న నిర్దిష్ట రోగి కోసం గరిష్ట గంటలు వంటి క్లిష్టమైన సమాచారాన్ని మీరు వేరుచేయాల్సిన అవసరం ఉన్న మిలియన్‌కు పైగా వరుసలను కలిగి ఉన్న ఫైల్‌తో పని చేయడం గురించి ఆలోచించండి. విపరీతంగా అనిపిస్తుంది, సరియైనదా? 😅
చాలా మంది వినియోగదారులు తరచుగా `=MAXIFS` వంటి ఫంక్షన్‌లను ఆశ్రయిస్తారు లేదా మాన్యువల్ టెక్నిక్‌లతో సూత్రాలను మిళితం చేస్తారు, ఇది త్వరగా దుర్భరమైన మరియు దోష-ప్రమాద ప్రక్రియగా మారుతుంది. ఇంత పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం, చాలా ఓపికగా ఉన్న Excel వినియోగదారు కూడా ఆవిరి అయిపోవచ్చు. మంచి మార్గం ఉండాలి! 🚀
ఈ గైడ్‌లో, మేము ఈ సవాలును ధీటుగా ఎదుర్కొంటాము మరియు అటువంటి సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరిన్ని సమర్థవంతమైన పద్ధతులను అన్వేషిస్తాము. మీరు Excel ప్రో అయినా లేదా విపరీతమైన పనిభారాన్ని అధిగమించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఎవరైనా అయినా, మీ ప్రక్రియను ఎలా సులభతరం చేయాలో అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
సమయం, శక్తి మరియు నిరాశను ఆదా చేయడానికి మేము సాంకేతికతలు మరియు చిట్కాలను విచ్ఛిన్నం చేస్తున్నప్పుడు కొనసాగండి. ఆప్టిమైజ్ చేసిన ఫార్ములాల నుండి Excel యొక్క అధునాతన ఫీచర్‌లను ఉపయోగించుకోవడం వరకు, మీరు త్వరలో భారీ డేటాసెట్‌లను విశ్వాసంతో నిర్వహించడానికి సన్నద్ధం అవుతారు. ఎక్సెల్ సవాళ్లను సమర్థతకు అవకాశాలుగా మార్చుకుందాం! 😊

ఆదేశం ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ

idxmax() పేర్కొన్న నిలువు వరుసలో గరిష్ట విలువ యొక్క మొదటి సంఘటన యొక్క సూచికను కనుగొనడానికి పాండాస్‌లో ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, df['hours'].idxmax() వరుస యొక్క సూచికను "గంటలు" నిలువు వరుసలో అత్యధిక విలువతో అందిస్తుంది.

DATEDIFF రెండు తేదీల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని లెక్కించే SQL ఫంక్షన్. ఇక్కడ, DATEDIFF(రోజు, MIN(తేదీ), MAX(తేదీ)) బస వ్యవధి ఖచ్చితంగా 6 రోజులు నిర్ధారిస్తుంది.

WorksheetFunction.Max VBAలో, కణాల పరిధి నుండి గరిష్ట విలువను తిరిగి పొందుతుంది. ఉదాహరణకు, WorksheetFunction.Max(ws.Range("C2:C" & lastRow)) డేటాసెట్‌లో అత్యధిక "గంటలు" విలువను కనుగొంటుంది.

Match ఒక పరిధిలోని విలువ యొక్క సాపేక్ష స్థానాన్ని కనుగొనడానికి VBA ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, WorksheetFunction.Match(maxHours, ws.Range("C2:C" & lastRow), 0) గరిష్ట విలువ యొక్క అడ్డు వరుసను గుర్తిస్తుంది.

LIMIT ప్రశ్న ద్వారా తిరిగి వచ్చే అడ్డు వరుసల సంఖ్యను పరిమితం చేసే SQL కీవర్డ్. ఉదాహరణకు, LIMIT 1 గరిష్ట గంటలు ఉన్న అడ్డు వరుస మాత్రమే తిరిగి ఇవ్వబడిందని నిర్ధారిస్తుంది.

Power Query: Sort డేటాను ఆరోహణ లేదా అవరోహణ క్రమంలో క్రమబద్ధీకరించే పవర్ క్వెరీ దశ. అవరోహణ క్రమంలో "గంటలు" ద్వారా క్రమబద్ధీకరించడం గరిష్ట విలువను ఎగువన ఉంచుతుంది.

Power Query: Filter Rows లక్షిత రోగి కోసం డేటాపై మాత్రమే దృష్టి కేంద్రీకరించడానికి రోగి_id = 183ని ఫిల్టర్ చేయడం వంటి ప్రమాణాల ఆధారంగా నిర్దిష్ట అడ్డు వరుసల ఎంపికను అనుమతిస్తుంది.

DataFrame.loc[] లేబుల్‌లు లేదా బూలియన్ శ్రేణి ద్వారా అడ్డు వరుసలు మరియు నిలువు వరుసల సమూహాన్ని యాక్సెస్ చేయడానికి పాండాస్ పద్ధతి ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, df.loc[df['hours'].idxmax()] గరిష్ఠ "గంటలు" విలువతో అడ్డు వరుసను తిరిగి పొందుతుంది.

MsgBox వినియోగదారుకు సందేశ పెట్టెను ప్రదర్శించే VBA ఫంక్షన్. ఉదాహరణకు, MsgBox "గరిష్ట గంటలు: " & maxHours లెక్కించిన గరిష్ట గంటలను వినియోగదారుకు తెలియజేస్తుంది.

ORDER BY ప్రశ్న ఫలితాలను క్రమబద్ధీకరించే SQL నిబంధన. ఇక్కడ, గంటల వారీగా ఆర్డర్ చేయండి DESC వరుసలను గంటల అవరోహణ క్రమంలో అమర్చుతుంది, గరిష్టంగా ఎగువన ఉండేలా చూస్తుంది.

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ
idxmax()	పేర్కొన్న నిలువు వరుసలో గరిష్ట విలువ యొక్క మొదటి సంఘటన యొక్క సూచికను కనుగొనడానికి పాండాస్‌లో ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, df['hours'].idxmax() వరుస యొక్క సూచికను "గంటలు" నిలువు వరుసలో అత్యధిక విలువతో అందిస్తుంది.
DATEDIFF	రెండు తేదీల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని లెక్కించే SQL ఫంక్షన్. ఇక్కడ, DATEDIFF(రోజు, MIN(తేదీ), MAX(తేదీ)) బస వ్యవధి ఖచ్చితంగా 6 రోజులు నిర్ధారిస్తుంది.
WorksheetFunction.Max	VBAలో, కణాల పరిధి నుండి గరిష్ట విలువను తిరిగి పొందుతుంది. ఉదాహరణకు, WorksheetFunction.Max(ws.Range("C2:C" & lastRow)) డేటాసెట్‌లో అత్యధిక "గంటలు" విలువను కనుగొంటుంది.
Match	ఒక పరిధిలోని విలువ యొక్క సాపేక్ష స్థానాన్ని కనుగొనడానికి VBA ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, WorksheetFunction.Match(maxHours, ws.Range("C2:C" & lastRow), 0) గరిష్ట విలువ యొక్క అడ్డు వరుసను గుర్తిస్తుంది.
LIMIT	ప్రశ్న ద్వారా తిరిగి వచ్చే అడ్డు వరుసల సంఖ్యను పరిమితం చేసే SQL కీవర్డ్. ఉదాహరణకు, LIMIT 1 గరిష్ట గంటలు ఉన్న అడ్డు వరుస మాత్రమే తిరిగి ఇవ్వబడిందని నిర్ధారిస్తుంది.
Power Query: Sort	డేటాను ఆరోహణ లేదా అవరోహణ క్రమంలో క్రమబద్ధీకరించే పవర్ క్వెరీ దశ. అవరోహణ క్రమంలో "గంటలు" ద్వారా క్రమబద్ధీకరించడం గరిష్ట విలువను ఎగువన ఉంచుతుంది.
Power Query: Filter Rows	లక్షిత రోగి కోసం డేటాపై మాత్రమే దృష్టి కేంద్రీకరించడానికి రోగి_id = 183ని ఫిల్టర్ చేయడం వంటి ప్రమాణాల ఆధారంగా నిర్దిష్ట అడ్డు వరుసల ఎంపికను అనుమతిస్తుంది.
DataFrame.loc[]	లేబుల్‌లు లేదా బూలియన్ శ్రేణి ద్వారా అడ్డు వరుసలు మరియు నిలువు వరుసల సమూహాన్ని యాక్సెస్ చేయడానికి పాండాస్ పద్ధతి ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, df.loc[df['hours'].idxmax()] గరిష్ఠ "గంటలు" విలువతో అడ్డు వరుసను తిరిగి పొందుతుంది.
MsgBox	వినియోగదారుకు సందేశ పెట్టెను ప్రదర్శించే VBA ఫంక్షన్. ఉదాహరణకు, MsgBox "గరిష్ట గంటలు: " & maxHours లెక్కించిన గరిష్ట గంటలను వినియోగదారుకు తెలియజేస్తుంది.
ORDER BY	ప్రశ్న ఫలితాలను క్రమబద్ధీకరించే SQL నిబంధన. ఇక్కడ, గంటల వారీగా ఆర్డర్ చేయండి DESC వరుసలను గంటల అవరోహణ క్రమంలో అమర్చుతుంది, గరిష్టంగా ఎగువన ఉండేలా చూస్తుంది.

Excelలో డేటా సంగ్రహణను డీమిస్టిఫై చేయడం

ఈ ఉదాహరణలోని Excel ఫైల్ వంటి పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పని చేయడం చాలా కష్టంగా ఉంటుంది, ప్రత్యేకించి మీరు నిర్దిష్ట సమయ వ్యవధిలో రోగి కోసం రికార్డ్ చేయబడిన గరిష్ట గంటలు వంటి ఖచ్చితమైన అంతర్దృష్టులను కనుగొనడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు. ఉదాహరణకు, పైథాన్ స్క్రిప్ట్, ది అత్యధిక "గంటలు" విలువతో అడ్డు వరుసను త్వరగా గుర్తించడానికి లైబ్రరీ. ఉపయోగించి ఇది సాధించబడుతుంది పద్ధతి, ఇది నిలువు వరుసలో గరిష్ట విలువ యొక్క సూచికను సూచిస్తుంది. ఉపయోగించి సంబంధిత వరుసను యాక్సెస్ చేయడం ద్వారా , అత్యధిక గంటలతో అనుబంధించబడిన ఖచ్చితమైన తేదీ మరియు రోగి IDని స్క్రిప్ట్ వేరు చేస్తుంది. ఒక మిలియన్ అడ్డు వరుసలను కలిగి ఉండి, దీన్ని సెకన్లలో పరిష్కరిస్తుంది-పైథాన్ ప్రక్రియను బ్రీజ్‌గా మారుస్తుంది. 🚀

SQL ప్రశ్న మరొక సమర్థవంతమైన పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది, ఇది డేటాబేస్‌లో నిల్వ చేయబడిన నిర్మాణాత్మక డేటాకు సరైనది. వంటి నిబంధనలను ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు , ప్రశ్న అడ్డు వరుసలను అవరోహణ క్రమంలో "గంటలు" ద్వారా క్రమబద్ధీకరిస్తుంది మరియు ఎగువ వరుసను మాత్రమే ఎంచుకుంటుంది. అదనంగా, ది ప్రారంభ మరియు తాజా తేదీల మధ్య కాల వ్యవధి సరిగ్గా ఆరు రోజులు ఉండేలా ఫంక్షన్ నిర్ధారిస్తుంది. రిలేషనల్ డేటాబేస్‌లలో విస్తృతమైన డేటాను నిర్వహించడం, ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారించడం కోసం ఈ విధానం సంస్థలకు అనువైనది. SQLతో, ఇలాంటి పనులను నిర్వహించడం చివరకు ఒక గమ్మత్తైన పజిల్‌ను పరిష్కరించినంత సంతృప్తికరంగా ఉంటుంది! 🧩

Excel ఔత్సాహికుల కోసం, VBA స్క్రిప్ట్ తగిన పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. వంటి Excel యొక్క అంతర్నిర్మిత ఫంక్షన్లను ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు , స్క్రిప్ట్ గరిష్ట విలువ మరియు దాని స్థానాన్ని గుర్తించే ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేస్తుంది. ఇది మాన్యువల్ చెక్‌లు లేదా పునరావృత ఫార్ములా అప్లికేషన్‌ల అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది. ఒక సందేశ పెట్టె ఫలితంతో పాప్ అప్ అవుతుంది, పరిష్కారానికి ఇంటరాక్టివిటీ యొక్క పొరను జోడిస్తుంది. సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క పరిచయాన్ని ఆటోమేషన్ శక్తితో మిళితం చేస్తూ, ఇతర సాధనాలకు వెళ్లకుండా ఎక్సెల్‌కు కట్టుబడి ఉండటానికి ఇష్టపడే వారికి ఈ పద్ధతి లైఫ్‌సేవర్.

చివరగా, పవర్ క్వెరీ ఎక్సెల్ లోనే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది. నిర్దిష్ట రోగి కోసం డేటాను ఫిల్టర్ చేయడం ద్వారా, "గంటలు" ద్వారా క్రమబద్ధీకరించడం మరియు ఎగువ వరుసను ఉంచడం ద్వారా, ఇది సమర్ధవంతంగా ఆశించిన ఫలితాన్ని అందిస్తుంది. పవర్ క్వెరీ యొక్క అందం ఎక్సెల్ వాతావరణంలో ఉంటూ పెద్ద డేటాసెట్‌లను సజావుగా నిర్వహించగల సామర్థ్యంలో ఉంది. డైనమిక్ డేటాతో తరచుగా వ్యవహరించే మరియు సహజమైన, దృశ్యమాన ఇంటర్‌ఫేస్‌ను ఇష్టపడే విశ్లేషకులకు ఇది అద్భుతమైన ఎంపిక. విధానంతో సంబంధం లేకుండా, ఈ పరిష్కారాలు ఉద్యోగం కోసం సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తాయి, భారీ డేటా సవాళ్లను సులభంగా మరియు ఖచ్చితత్వంతో నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. 😊

ఎక్సెల్‌లో గరిష్ట విలువలను సమర్ధవంతంగా సంగ్రహించడం

డేటా విశ్లేషణ కోసం పాండాలతో పైథాన్‌ని ఉపయోగించడం

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

SQL ప్రశ్నలతో Excel టాస్క్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం

సమర్థవంతమైన పెద్ద డేటాసెట్ ప్రశ్నల కోసం SQLని ఉపయోగించడం

-- 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

Excel VBAతో గరిష్ట విలువ సంగ్రహణను ఆటోమేట్ చేస్తోంది

విశ్లేషణను ఆటోమేట్ చేయడానికి VBAని ఉపయోగించడం

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

అధునాతన ఎక్సెల్: పవర్ క్వెరీ సొల్యూషన్

పెద్ద డేటాసెట్ల కోసం పవర్ క్వెరీని ఉపయోగించడం

# 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

ఆధునిక ఎక్సెల్ టెక్నిక్స్‌తో డేటా విశ్లేషణను ఆప్టిమైజ్ చేయడం

పెద్ద డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, ఎక్సెల్ యొక్క అధునాతన ఫిల్టరింగ్ సామర్థ్యాలు విస్మరించబడినప్పటికీ అత్యంత ప్రభావవంతమైన సాధనం. అయితే ఫార్ములాలు ఇష్టం ఉపయోగకరంగా ఉండవచ్చు, అవి మిలియన్ల కొద్దీ అడ్డు వరుసలను కలిగి ఉన్న డేటాసెట్‌లతో తరచుగా కష్టపడతాయి. ఎక్సెల్ యొక్క ఇన్-బిల్ట్‌ను ఉపయోగించుకోవడం మెరుగైన విధానం డేటా అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడానికి మరియు సంగ్రహించడానికి. పివోట్ టేబుల్‌ని సృష్టించడం ద్వారా, మీరు రోగి ID ద్వారా డేటాను సమూహపరచవచ్చు, ఆరు రోజులు ఉన్న వారి కోసం ఫిల్టర్ చేయవచ్చు మరియు ప్రతి సమూహానికి గరిష్ట విలువలను గుర్తించవచ్చు. ఈ పద్ధతి సమయాన్ని ఆదా చేయడమే కాకుండా, ప్రక్రియను దృశ్యమానంగా స్పష్టమైనదిగా చేస్తుంది.

మరో శక్తివంతమైన ఫీచర్ ఎక్సెల్ , ఇది పవర్ పివోట్‌తో సజావుగా పనిచేస్తుంది. డేటా మోడల్ వివిధ డేటా పట్టికల మధ్య సంబంధాలను సృష్టించడానికి మరియు DAX (డేటా విశ్లేషణ వ్యక్తీకరణలు) ఉపయోగించి అధునాతన గణనలను నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక సాధారణ DAX సూత్రాన్ని వ్రాయడం పవర్ పివోట్‌లో మాన్యువల్‌గా క్రమబద్ధీకరించడం లేదా ఫిల్టర్ చేయడం అవసరం లేకుండా ప్రతి రోగికి గరిష్ట గంటలను తక్షణమే కనుగొనడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఈ స్కేలబిలిటీ Excel వరుస పరిమితిని మించిన డేటాసెట్‌ల కోసం కూడా సున్నితమైన పనితీరును నిర్ధారిస్తుంది.

Excelకి మించి, Microsoft Power BI వంటి పరిపూరకరమైన సాధనాలను సమగ్రపరచడం వలన మీ డేటా విశ్లేషణను మరింత మెరుగుపరచవచ్చు. పవర్ BI ఎక్సెల్ డేటాను సమర్థవంతంగా దిగుమతి చేయడమే కాకుండా డైనమిక్ విజువల్స్ మరియు రియల్ టైమ్ అప్‌డేట్‌లను కూడా అందిస్తుంది. ఇంటరాక్టివ్ చార్ట్‌లతో పూర్తి చేసిన తేదీ వారీగా గరిష్ట రోగి గంటలను హైలైట్ చేసే డ్యాష్‌బోర్డ్‌ను రూపొందించడం గురించి ఆలోచించండి. ఈ పద్ధతులు వినియోగదారులకు స్టాటిక్ రిపోర్ట్‌ల నుండి డైనమిక్, రియల్-టైమ్ అనలిటిక్స్‌కు మారడానికి అధికారం ఇస్తాయి, నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని వేగంగా మరియు మరింత సమాచారంగా చేస్తాయి. 😊

గరిష్ట విలువను కనుగొనడానికి నేను పివోట్ టేబుల్‌ని ఎలా ఉపయోగించగలను?
మీరు రోగి ID ద్వారా డేటాను సమూహపరచవచ్చు, బస వ్యవధిని 6 రోజులకు తగ్గించడానికి ఫిల్టర్‌లను ఉపయోగించవచ్చు మరియు "గంటలు" కాలమ్‌ను విలువల ప్రాంతంలోకి లాగి, దాన్ని లెక్కించడానికి సెట్ చేయవచ్చు .
పవర్ పివోట్‌లో DAXని ఉపయోగించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
DAX సూత్రాలు వంటివి లేదా పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం కూడా పవర్ పివోట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో అధునాతన గణనలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
VBA పెద్ద డేటాసెట్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగలదా?
అవును, VBA మాక్రోలు మాన్యువల్ జోక్యం లేకుండా డేటాను ప్రాసెస్ చేయగలవు. వంటి ఆదేశాలను ఉపయోగించడం మరియు లూప్‌లు, మీరు మాన్యువల్ పద్ధతుల కంటే వేగంగా మిలియన్ల వరుసలను నిర్వహించగలరు.
ఈ టాస్క్‌ల కోసం ఫార్ములాల కంటే పవర్ క్వెరీ మంచిదా?
అవును, పవర్ క్వెరీ డేటాను శుభ్రపరచడానికి, మార్చడానికి మరియు సంగ్రహించడానికి దృశ్యమానమైన, దశల వారీ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది. ఇది వంటి సూత్రాల కంటే వేగంగా మరియు మరింత అనువైనది పెద్ద డేటాసెట్ల కోసం.
అటువంటి సందర్భాలలో Power BI ఎలా Excelని పూర్తి చేస్తుంది?
పవర్ BI విజువలైజేషన్ మరియు ఇంటరాక్టివిటీని పెంచుతుంది. ఇది Excelకు కనెక్ట్ చేస్తుంది, డేటాను సమర్థవంతంగా దిగుమతి చేస్తుంది మరియు డైనమిక్ ఫిల్టరింగ్ మరియు నిజ-సమయ నవీకరణలను ప్రారంభిస్తుంది లెక్కలు.

Excelలో ఇచ్చిన షరతు కోసం గరిష్ట విలువలను సంగ్రహించడం పెద్దగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు. వంటి అధునాతన లక్షణాలను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా లేదా VBAతో స్వయంచాలక ప్రక్రియలు, వినియోగదారులు మిలియన్ల కొద్దీ ఎంట్రీలతో కూడిన డేటాసెట్‌ల కోసం కూడా రికార్డు సమయంలో ఖచ్చితమైన ఫలితాలను సాధించగలరు. ఇటువంటి సాధనాలు వినియోగదారులను కష్టతరంగా కాకుండా తెలివిగా పని చేయడానికి శక్తినిస్తాయి. 🚀

పైథాన్ యొక్క ఆటోమేషన్ అయినా, SQL యొక్క నిర్మాణాత్మక ప్రశ్న అయినా లేదా పవర్ క్వెరీలో అతుకులు లేని డేటా పరివర్తన అయినా చర్చించబడిన ప్రతి పద్ధతి ప్రత్యేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది. సరైన సాధనంతో, ఎవరైనా తమ ఫలితాలలో వేగం మరియు ఖచ్చితత్వం రెండింటినీ నిర్ధారిస్తూ, Excel యొక్క డేటా సవాళ్లను నమ్మకంగా ఎదుర్కోవచ్చు.

ఎలా ఉపయోగించాలో వివరిస్తుంది గరిష్ట విలువలను కనుగొనడానికి Excelలో. వద్ద మరింత తెలుసుకోండి Microsoft మద్దతు .
పై వివరణాత్మక మార్గదర్శకత్వం అందిస్తుంది Excelలో డేటా పరివర్తనల కోసం. పూర్తి డాక్యుమెంటేషన్‌ను ఇక్కడ చదవండి మైక్రోసాఫ్ట్ నేర్చుకోండి .
పైథాన్ యొక్క అప్లికేషన్ గురించి చర్చిస్తుంది డేటా విశ్లేషణ కోసం. వద్ద లైబ్రరీని అన్వేషించండి పాండాలు డాక్యుమెంటేషన్ .
డేటాసెట్‌లలో గరిష్ట విలువ వెలికితీత కోసం SQL ప్రశ్నల గురించి తెలుసుకోండి. రిఫరెన్స్ గైడ్ అందుబాటులో ఉంది W3 స్కూల్స్ SQL .
ఉపయోగించడం గురించి అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది Excel ఆటోమేషన్ కోసం. వద్ద ట్యుటోరియల్స్ చూడండి Microsoft VBA డాక్యుమెంటేషన్ .

పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం ఎక్సెల్‌లో గరిష్ట విలువలను సమర్థవంతంగా కనుగొనడం