Τι κάνει ένα καλό ή κακό μοντέλο υπολογιστικού φύλλου;

Ένα καλό μοντέλο υπολογιστικού φύλλου χαρακτηρίζεται από ακρίβεια, αποτελεσματικότητα, κατανόηση και συντηρητική δυνατότητα, ενώ ένας κακός δεν έχει αυτές τις ιδιότητες. Εδώ είναι μια κατανομή:

Χαρακτηριστικά ενός καλού μοντέλου υπολογιστικού φύλλου:

* Ακρίβεια:

* Σωσιμμένες φόρμουλες: Οι τύποι είναι λογικά υγιείς και απαλλαγμένοι από σφάλματα. Οι διεξοδικές δοκιμές με διάφορες εισροές είναι κρίσιμες.

* Ακεραιότητα δεδομένων: Τα δεδομένα είναι αξιόπιστα, συνεπή και επικυρωμένα για την πρόληψη σφαλμάτων. Οι πηγές δεδομένων αναγνωρίζονται σαφώς και ελέγχονται από την έκδοση.

* Καθαρές υπολογισμοί: Η λογική του μοντέλου είναι διαφανής. Είναι εύκολο να εντοπίσετε τον τρόπο με τον οποίο οι εισροές επηρεάζουν τις εξόδους.

* Αποδοτικότητα:

* Βελτιστοποιημένες φόρμουλες: Οι τύποι είναι συνοπτικοί και αποφεύγουν περιττούς υπολογισμούς. Αποφύγετε περιττούς υπολογισμούς. Εξετάστε τη χρήση τύπων συστοιχίας ή ονομασμένες σειρές όπου χρειάζεται.

* Οργανισμός δεδομένων: Τα δεδομένα είναι δομημένα λογικά, καθιστώντας εύκολο να βρεθούν και να χρησιμοποιηθούν. Χρησιμοποιήστε πίνακες και κατάλληλους τύπους δεδομένων.

* Αυτοματισμός: Οι επαναλαμβανόμενες εργασίες είναι αυτοματοποιημένες χρησιμοποιώντας μακροεντολές ή άλλα εργαλεία αυτοματισμού όποτε είναι δυνατόν.

* Κατανόηση:

* Καθαρή δομή: Το μοντέλο είναι καλά οργανωμένο με σαφείς επικεφαλίδες, ετικέτες και σχόλια. Είναι εύκολο να περιηγηθείτε και να κατανοήσετε τη ροή των πληροφοριών.

* Τεκμηρίωση: Το μοντέλο είναι καλά τεκμηριωμένο, εξηγώντας το σκοπό, τις υποθέσεις, τις εισροές, τις εξόδους και τους τύπους.

* Οπτικοποιήσεις: Τα διαγράμματα και τα γραφήματα χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά για να παρουσιάσουν βασικά ευρήματα και ιδέες.

* Διατήρηση:

* Modular Design: Το μοντέλο χωρίζεται σε λογικές ενότητες ή τμήματα, καθιστώντας ευκολότερη την ενημέρωση και την τροποποίηση.

* Έλεγχος έκδοσης: Οι αλλαγές παρακολουθούνται και τεκμηριώνονται. Εξετάστε τη χρήση συστημάτων ελέγχου έκδοσης όπως το GIT για μεγαλύτερα μοντέλα.

* ευρωστία: Το μοντέλο χειρίζεται χαριτωμένα σφάλματα και παρέχει ενημερωτικά μηνύματα σφάλματος. Εξετάστε τη χρήση λειτουργιών χειρισμού σφαλμάτων (π.χ., `iferror ').

Χαρακτηριστικά ενός κακού μοντέλου υπολογιστικού φύλλου:

* ανακρίβεια: Οι τύποι είναι λανθασμένοι, οδηγώντας σε αναξιόπιστα αποτελέσματα. Τα δεδομένα είναι ασυνεπή ή αναξιόπιστα.

* Αναποτελεσματικότητα: Οι τύποι είναι άσκοπα πολύπλοκες και αργές. Τα δεδομένα είναι διάσπαρτα και αποδιοργανωμένα. Οι υπολογισμοί επαναλαμβάνονται άσκοπα.

* Ανεπάρκεια: Το μοντέλο είναι κακώς δομημένο, δύσκολο να πλοηγηθεί και δεν διαθέτει τεκμηρίωση. Οι τύποι είναι κρυπτικοί και δύσκολο να κατανοηθούν.

* Απαραγωγιμότητα: Το μοντέλο είναι ένα μονολιθικό μπλοκ κώδικα, καθιστώντας τις ενημερώσεις δύσκολες και επιρρεπείς σε σφάλματα. Δεν χρησιμοποιείται έλεγχος έκδοσης. Τα σφάλματα δεν χειρίζονται χαριτωμένα. Είναι δύσκολο να εντοπιστεί η πηγή σφαλμάτων.

Παραδείγματα κακών πρακτικών:

* τιμές hardcoding: Αντί να χρησιμοποιείτε ονομαστικές περιοχές ή κύτταρα εισόδου, οι τιμές είναι άμεσα ενσωματωμένες σε τύπους. Αυτό καθιστά δύσκολη την αλλαγή των εισροών και την ενημέρωση του μοντέλου.

* Χρησιμοποιώντας υπερβολικές ένθετες φόρμουλες: Οι βαθιά ένθετες φόρμουλες είναι δύσκολο να διαβαστούν, να εντοπίσουν και να διατηρήσουν.

* Κεφτά κύτταρα και σειρές: Τα ασαφή ονόματα καθιστούν δύσκολη την κατανόηση του σκοπού των κυττάρων και των τύπων.

* Έλλειψη σχολίων: Χωρίς σχόλια, είναι αδύνατο να κατανοήσουμε τη λογική του μοντέλου.

* ασυνεπής μορφοποίηση: Η ασυνεπής μορφοποίηση καθιστά το μοντέλο να φαίνεται βρώμικο και αντιεπαγγελματικό.

Εν ολίγοις, ένα καλό μοντέλο υπολογιστικού φύλλου είναι ένα καλά οργανωμένο, ακριβές, αποτελεσματικό και κατανοητό εργαλείο που υποστηρίζει τη λήψη αποφάσεων. Ένα κακό είναι μια πηγή απογοήτευσης, σφάλματος και αναξιόπιστων πληροφοριών. Η επένδυση του χρόνου στην οικοδόμηση ενός καλού μοντέλου αποδίδει μακροπρόθεσμα.