Mission possible: Von Excel zum R-folg

Excelbeispiel

Excelbeispiel

„Oh. Da ist ja ein harter Wert drin. Wo ist denn die Formel geblieben?“

„Kein Wunder, dass der Wert so gering ist. Die Formel schließt gar nicht alle Zellen ein…“

Verschachtelte „sverweis“-, „indirekt“- und „wenn“-Formeln über viele Zeilen. Jeder, der schon ein wenig länger mit Tabellenkalkulationen arbeitet, hat sicher schon unangenehme Überraschungen erlebt. Mit etwas Glück sind dabei keine spektakulären Schäden entstanden, wie sie von der European Spreadsheet Risks Interest Group gesammelt werden: Excel-Horrorgeschichten.

Warum werden Tabellenkalkulationen dann so häufig auch für komplexe Berechnungen genutzt? Darum:

„The easy way looks hard – the hard way looks easy.“
-Patrick Burns-

Patrick hat dazu unter der Überschrift Spreadsheet Addiction ein paar interessante Gedanken aufgeschrieben.

Zentraler Grund für die weite Verbreitung von Tabellenkalkulationen ist seiner Einschätzung nach die durch den Nutzer wahrgenommene Nützlichkeit und die wahrgenommene Einfachheit – nicht immer korrespondiert jedoch die Wahrnehmung mit der Realität.

Nachfolgend einmal kurz zusammengefasst einige zentrale Punkte, die zur Fehleranfälligkeit von Tabellenkalkulationen führen. Einige der Punkte können gleichzeitig auch als Stärke interpretiert werden.

  • Fehlende Unterscheidbarkeit von Formel und Wert
  • Intransparente Zuweisung von von Datentypen (bspw. Zahl als Text und umgekehrt)
  • (Zu) einfache Datenstruktur
  • Fehlende Befehlshistorie bzw. schwierige Nachvollziehbarbeit von verschachtelten Formeln
  • Tendenz, mit der Zeit immer komplexer zu werden

Zusammenfassend ist festzuhalten: Tabellenkalkulationen sind das richtige Werkzeug für einfache Problemstellungen mit einfachen Daten. Sobald Daten und Problemstellung nicht mehr völlig trivial sind, steigt der Aufwand zur Sicherstellung einer angemessenen Ergebnisqualität deutlich an – möglicherweise lohnt es sich dann, über Alternativen nachzudenken.

Hier mal ein paar Anregungen für erste Schritte:

Für den Nagel den Hammer, für das Rohr den Lötkolben, für Datenanalyse R – immer das richtige Werkzeug im Werkzeugkasten.

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