لماذا لا تغني دالتا GROUPBY و PIVOTBY في Excel عن الجداول المحورية؟

أشارت الكاتبة Ada في تقرير على موقع MakeUseOf إلى أن طرح دالتي GROUPBY و PIVOTBY في برنامج Excel أثار نقاشاً حول إمكانية الاستغناء عن الأدوات التقليدية بفضل قدرتهما على توزيع النتائج الملخصة عبر ورقة العمل. ورغم أن الدالتين تبدوان للوهلة الأولى كنسخة أحدث من الجداول المحورية (PivotTables)، فإن تجربة استخدامهما لفترة تكشف أنهما لا تلغيان الحاجة إلى أداة PivotTable الكلاسيكية.

تشابه ظاهري مع الجداول المحورية وحدود واضحة

توضح Ada أن دالتي GROUPBY و PIVOTBY قد تبدوان مثل الجداول المحورية بعد تجريدها إلى أساسها الرياضي، غير أن الأمر ليس بهذه البساطة؛ فهما ليستا متطابقتين معها. تتولى دالة GROUPBY التجميع على محور واحد، وتأتي صيغتها الأساسية على النحو التالي:

=GROUPBY(row_fields, values, function, ...) 

يحدد المستخدم لحقول الصفوف الأعمدة التي تنشئ المجموعات (وعند اختيار عدة أعمدة تتشكل مجموعات هرمية)، ثم يحدد القيم المراد تلخيصها وطريقة حسابها. وعلى سبيل المثال، إذا أراد المستخدم في مجموعة بيانات مبيعات عرض إجمالي الأرباح ومتوسط الوحدات المباعة مجمّعة هرمياً حسب المنطقة كمجموعة رئيسية والدولة كمجموعة فرعية، تطرح Ada الصيغة التالية:

=GROUPBY(A2:B100, HSTACK(N2:N100, I2:I100), VSTACK(SUM, AVERAGE), 3, 1)

في هذا المثال، يعرّف النطاق A2:B100 المجموعات الهرمية (المنطقة والدولة)، بينما تحدد دالة HSTACK(N2:N100, I2:I100) حقول القيم المراد تلخيصها (إجمالي الأرباح والوحدات المباعة). وتوجه دالة VSTACK(SUM, AVERAGE) برنامج Excel إلى كيفية التلخيص عبر تطبيق SUM للأرباح و AVERAGE للوحدات المباعة، في حين يشير الرقم 3 إلى تضمين العناوين والمجاميع الفرعية، ويحدد الرقم 1 فرز النتائج ترتيباً تصاعدياً.

وبينما تلخص دالة GROUPBY البيانات عمودياً عبر حقول الصفوف، تضيف دالة PIVOTBY مُعامل col_fields لتقسيم القيم عمودياً وأفقياً في آن واحد. ويمكن للمستخدم التحكم في الفرز والمجاميع، وتصفية السجلات المصدرية قبل التجميع، واستخدام مُعامل relative_to لإجراء حسابات مثل النسب المئوية من إجمالي الصف أو العمود أو الإجمالي العام. ولتحليل إجمالي الأرباح (SUM) ومتوسط الوحدات المباعة (AVERAGE) مجمّعة عمودياً حسب المنطقة والدولة وموزعة أفقياً حسب قناة المبيعات، تستعرض Ada الصيغة التالية:

=PIVOTBY(A2:B100, D2:D100, HSTACK(N2:N100, I2:I100), VSTACK(SUM, AVERAGE), 3, 1, 1, 1, 1)

بعد مُعامل row_fields في النطاق (A2:B100)، يظهر مُعامل col_fields في النطاق (D2:D100) لتجميع الأعمدة في الأعلى وفق قناة المبيعات. وفي بقية المُعاملات، يدرج الرقم 3 العناوين، ويعرض الرقم 1 الأول الإجمالي العام والمجاميع الفرعية للصفوف، ويفرز الرقم 1 الثاني الصفوف أبجدياً، بينما يظهر الرقم 1 الثالث الإجمالي العام للأعمدة، ويفرز الرقم 1 الأخير الأعمدة ترتيباً تصاعدياً.

وتؤكد الكاتبة أن الفارق الجوهري يكمن في مكان تنفيذ العملية؛ إذ تعمل GROUPBY و PIVOTBY كدالتين داخل ورقة العمل ضمن طبقة الصيغ. فبمجرد إدخال الصيغة، يقيّمها Excel ويوزع المصفوفة الناتجة في الخلايا المجاورة، مع إعادة حساب النتيجة تلقائياً عند تعديل البيانات المصدرية.

ويتيح هذا الأسلوب عدة إمكانات عملية تجعل الدالتين تبدوان كترقية مهمة:

• دمج نتائج PIVOTBY الموزعة مباشرة في لوحات المعلومات الديناميكية، أو تغذية صيغ XLOOKUP و FILTER، أو توفير نطاق متغير للرسوم البيانية.
• تمرير دالة LAMBDA مخصصة داخل مُعامل التجميع للحصول على تحكم أكبر مقارنة بتلخيص مجموع المبيعات التقليدي.
• تضمين الفرز وتصفية البيانات داخل الصيغة نفسها دون الحاجة بالضرورة إلى أعمدة مساعدة أو نطاقات وسيطة لتجهيز البيانات.
• إنتاج مخرجات مشابهة للجداول المحورية من داخل طبقة الصيغ، بينما تظل PivotTable أداة تقارير قائمة على الكائنات ولها واجهة مستخدم وبنية مستقلة.

قدرات تفاعلية لا تستطيع الدوال استنساخها

ترى كاتبة MakeUseOf أن المشكلة الكبرى في اعتبار GROUPBY و PIVOTBY بديلاً كاملاً عن PivotTables هي أن الملخص الحسابي لايعني بالضرورة تقريراً تفاعلياً. ففي الجدول المحوري، يؤدي النقر المزدوج على أي خلية ملخصة إلى إنشاء ورقة جديدة تعرض سجلات المعاملات الأساسية، بينما تكتفي الدالتان بإظهار النتيجة المحسوبة دون ميزة مدمجة لاستعراض التفاصيل.

وينطبق الأمر ذاته على توسيع المجموعات الهرمية وطيّها. إذ تتيح الجداول المحورية التنقل بين العرض العام والمجموعات الفرعية عبر أزرار التوسيع والطي المألوفة، في حين تظل نتيجة PIVOTBY أو GROUPBY إحدى المصفوفات الديناميكية القوية والمرنة التي يتغير حجمها تلقائياً، لكنها في النهاية شبكة محسوبة وليست مخططاً تفاعلياً.

كما تبرز لوحة حقول الجدول المحوري (PivotTable Fields) كفارق عملي بين أعضاء الفريق. إذ يستطيع أي زميل سحب حقل من عوامل التصفية (Filters) إلى الصفوف (Rows) ونقل حقل آخر إلى القيم (Values) لرؤية تقرير مختلف على الفور، بينما يتطلب تعديل هيكل التقرير في PIVOTBY تحرير مُعاملات الصيغة بدلاً من سحب حقل «Region» إلى الأعمدة.

وإلى جانب واجهة الاستخدام، تعدد Ada مجموعة من المزايا المتعلقة بالنظام البيئي والأداء والتوافق التي تمنح الجداول المحورية الأفضلية في حالات كثيرة:

• التكامل مع نموذج البيانات والأنظمة المؤسسية: تعمل الجداول المحورية مع نموذج البيانات (Data Model) وأداة Power Pivot في Excel لدمج عدة جداول مترابطة ومجموعات بيانات ضخمة، وتدعم مقاييس DAX لمنطق الأعمال المتقدم والذكاء الزمني ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، كما تتصل بمصادر البيانات الخارجية والمؤسسية وتدعم الاتصالات الحية بنماذج Power BI الدلالية المدعومة.
• استرجاع القيم بطريقة منظمة: توفر دالة GETPIVOTDATA للجداول المحورية طريقة منظمة لجلب قيم محددة، بينما تتطلب مصفوفات GROUPBY و PIVOTBY عادةً بناء منطق بحث خاص حول النتيجة الموزعة.
• الحسابات المعتمدة على العلاقات بين الصفوف: لا تُعد الحسابات مثل الإجمالي التراكمي أو التباين بين الفترات نقطة قوة طبيعية في الدالتين، ما قد يدفع المستخدم إلى تغليف النتيجة بدوال مثل LET أو LAMBDA أو MAP أو SCAN أو BYROW أو VSTACK أو TAKE أو DROP أو MAKEARRAY أو SUMIFS وغيرها من دوال المصفوفات الديناميكية، وهو ما قد ينتج صيغة مدمجة لكنها معقدة يتحاشى بقية أعضاء الفريق تعديلها بعد ستة أشهر.
• التحكم في أداء المصنف: قد تعيد صيغ المصفوفات الديناميكية المعقدة على النطاقات الكبيرة الحساب مع كل تغيير في ورقة العمل، بينما تفصل ذاكرة التخزين المؤقت للجدول المحوري (pivot cache) التقرير عن تعديلات البيانات الخام إلى أن يحدّثه المستخدم يدوياً.
• التوافق مع الإصدارات: تعتمد دالتا GROUPBY و PIVOTBY على إصدارات Excel الحديثة، بما في ذلك Microsoft 365 وإصدار Excel 2024 وما بعده، وعند فتح المصنف في إصدار أقدم تظهر رسالة الخطأ «#NAME?».

تخلص Ada في ختام تقريرها إلى أن دالتي GROUPBY و PIVOTBY لا تقضيان على الجداول المحورية، بل تنقلان التحليل المشابه لها إلى طبقة الصيغ المتطورة في Excel. ويُعد هذا الخيار مناسباً عندما يحتاج المستخدم إلى ملخصات تغذي لوحات المعلومات والمصفوفات الديناميكية والرسوم البيانية وعمليات البحث والصيغ الأخرى تلقائياً.

في المقابل، تحتفظ الجداول المحورية بمكانتها كبيئة تحليلية تفاعلية متكاملة تشمل استعراض التفاصيل، والاستكشاف بالسحب والإفلات، والتكامل مع نموذج البيانات، والارتباط بأنظمة ذكاء الأعمال الأوسع. لذلك لا يتعلق القرار باختيار أداة رابحة على حساب الأخرى، بل باختيار الأداة الأنسب للمهمة المطلوبة.

كُتب هذا المقال بالذكاء الاصطناعي اعتماداً على ما نشره: makeuseof.com.