배경
저는 제조 현장에서 일하고 있습니다. 나는 일상의 일부로 사이트를 돌아다니며 우리 시스템이 기록할 수 없는 모든 아날로그 게이지로부터 데이터를 수집(펜과 종이로 작성)합니다. 내가 사용하는 라운드 시트는 일반적으로 다음과 같습니다.
╔══════════════════════╦═══════╦═══════╦═══════╦═══════╦═══════╗
║ Date ║ M ║ T ║ W ║ Th ║ F ║
╠══════════════════════╬═══════╬═══════╬═══════╬═══════╬═══════╣
║ ║ 10/14 ║ 10/15 ║ 10/16 ║ 10/17 ║ 10/18 ║
║ Pump Inlet Pressure ║ 60 ║ 60 ║ 60 ║ 55 ║ 60 ║
║ ║ ║ ║ ║ ║ ║
║ Pump Outlet Pressure ║ 100 ║ 100 ║ 110 ║ 105 ║ 110 ║
║ ║ ║ ║ ║ ║ ║
╚══════════════════════╩═══════╩═══════╩═══════╩═══════╩═══════╝
실제 라운드 시트는 제가 데이터를 수집한 거의 100개의 다양한 지점이 포함된 3페이지 길이입니다. 저는 손으로 쓴 원형 시트 100장을 Excel에 입력하는 임무를 받았습니다.
라운드를 입력하기 시작했을 때 가장 먼저 한 일은 날짜를 단일 열로 만들고 각 데이터 포인트를 해당 열에서 수집하는 것이었습니다. 내가 만든 Excel 시트는 다음과 같습니다.
╔═══════╦═════════════════════╦══════════════════════╗
║ Date ║ Pump Inlet Pressure ║ Pump Outlet Pressure ║
╠═══════╬═════════════════════╬══════════════════════╣
║ 10/14 ║ 60 ║ 100 ║
║ 10/15 ║ 60 ║ 100 ║
║ 10/16 ║ 60 ║ 110 ║
║ 10/17 ║ 55 ║ 105 ║
║ 10/18 ║ 60 ║ 110 ║
╚═══════╩═════════════════════╩══════════════════════╝
나에게는 이것이 Excel에서 테이블을 디자인하는 올바른 방법인 것 같습니다. 내 생각에는 차트 작성, 추세 확인 등이 더 쉬워질 것입니다. 하지만 내 상사는 항상 상단 테이블과 같은 형식으로 테이블을 지정했습니다.
질문
이 설계 테이블 중 작업하기 가장 쉬운 것은 무엇입니까? 일반적으로 단일 열이 하나의 데이터 범주를 나타내는 이유는 무엇입니까? 기본 수학적 규칙이 있습니까? 아니면 수직 방향일 때 메모리 공간 할당이 더 쉽다는 것과 같은 낮은 수준의 컴퓨터 과학적인 이유가 있습니까? 이것은 제가 완전히 잊어버린 5학년 수준의 기본적인 수학인가요?
실용적인 관점에서 볼 때, 상단 테이블은 종이에 훨씬 더 잘 인쇄되며 일주일 동안의 데이터를 컴퓨터 화면에서 보는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 하지만 제가 사용하는 대부분의 Excel 도구는 기본적으로 아래쪽 표와 같이 수직 데이터 작업을 수행하는 것 같습니다.
답변1
맨 위 테이블은프레젠테이션맨 아래 테이블은데이터.
균일한 열에 대한 규칙은 구문 분석이 필요한 주석이나 관련 없는 정보 및/또는 공백으로 인해 데이터가 오염되지 않도록 하는 것입니다. 불행히도 데이터 무결성을 강화하려는 경우 Excel은 좋지 않은 선택입니다.
두 번째 테이블에서와 같이 Excel(및 이와 유사한)을 데이터에 사용할 수 있지만 실제 데이터 저장소로는 그리 좋지 않습니다. 해당 유형의 소프트웨어는 세분화, 복잡한 교차를 위해 구축되었으므로 적절한 데이터베이스가 더 나은 옵션입니다. 참조, 데이터 유효성 검사, 오류 검사 및 파일 일관성, 임의의 데이터 볼륨에 대한 검색 성능 등
스프레드시트를 데이터베이스로 사용하는 것에 반대하는 많은 주장이 있습니다. 여기에서 반복하기에는 너무 많지만 더 읽어 보려면 "Excel을 데이터베이스로 사용 중지" 및 "데이터베이스 대 스프레드시트"를 시도해 보세요.
데이터베이스 데이터는 종종시각적으로 표현두 번째 예의 스프레드시트와 거의 동일합니다. 이는 단지 관례일 뿐입니다. 실제로 표시되는 데이터는 다른 소스에서 가져온 데이터베이스 테이블과 하위 쿼리에 결합될 수 있습니다. 데이터베이스 소프트웨어는 잘 구조화된 데이터를 작업하는 데 매우 강력한 도구입니다.