1. Datenkomprimierung/Reduktion: Anstatt große Mengen an redundanten Daten zu speichern, wenden Sie Techniken an, um die Dateigröße zu minimieren. Dies könnte die Verwendung kürzerer Datentypen (z. B. Ganzzahlen anstelle von Textzeichenfolgen) beinhalten, unnötige Spalten oder Zeilen entfernt oder Daten in präzisere Darstellungen zusammengefasst (z. B. Verwendung von Pivot -Tabellen, um Informationen zu aggregieren). Kleinere Dateien verbrauchen weniger Speicherplatz und verbessern die Verarbeitungsgeschwindigkeit.

2. Versionskontrolle: Das regelmäßige Speichern verschiedener Versionen Ihrer Tabelle mit beschreibenden Dateinamen (z. B. "project_report_v1.xlsx", "project_report_v2_changes_made.xlsx") ist entscheidend. Auf diese Weise können Sie zu früheren Versionen zurückkehren, wenn Fehler gemacht werden oder Änderungen im Laufe der Zeit nachverfolgen. Die Verwendung von Cloud-basierten Collaboration-Tools, die integrierte Versionsverlaufsgeschichte anbieten, ist noch besser.

3. Datenvalidierung: Durch die Implementierung von Datenvalidierungsregeln wird die Datengenauigkeit und -konsistenz sichergestellt. Dies verhindert, dass Fehler in erster Linie in die Tabelle eingegeben werden. Beispiele hierfür sind das Einrichten von Dropdown -Listen für kategoriale Variablen, die erforderlich sind, dass numerische Daten in bestimmte Bereiche fallen, oder die Überprüfung auf gültige E -Mail -Formate. Dies verringert die Notwendigkeit einer zeitaufwändigen Datenreinigung und Korrektur später.