Excel හි නව බලගතු ශ්‍රිත: දත්ත විශ්ලේෂණය පහසු කරන රහස්! 🤩

දත්ත විශ්ලේෂණය කියන්නේ අද ලෝකයේ ඉතාම වැදගත් කුසලතාවක්. හැබැයි දත්ත කියන්නේ හැමවිටම පිළිවෙලට තියෙන දෙයක් නෙවෙයි. විශේෂයෙන්ම, එක් සෛලයක (cell) තියෙන විවිධ තොරතුරු කොටස් වලට වෙන් කරගන්න එක හෝ අවශ්‍ය කොටස විතරක් ලබාගන්න එක බොහෝ වෙලාවට ලොකු අභියෝගයක්. නමයි, ලිපිනයයි, දුරකථන අංකයයි එකට තියෙනකොට, ඒ හැම එකක්ම වෙන වෙනම වෙන් කරගන්න කලින් අපිට ගොඩක් වෙහෙස වෙන්න සිද්ධ වුණා. 😓

නමුත්, Microsoft Excel මේ අභියෝගය ජයගන්න අපිට අලුත්, බලගතු ශ්‍රිත තුනක් හඳුන්වා දීලා තියෙනවා: ඒ තමයි TEXTSPLIT, TEXTBEFORE, සහ TEXTAFTER. මේ ශ්‍රිත තුන දත්ත විශ්ලේෂණයේදී text දත්ත සමග වැඩ කරන ආකාරය සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් කරනවා. මේ ලිපියෙන් Online Thaksalawa අපි බලමු මේ ශ්‍රිත මොනවාද, ඒවා කොහොමද භාවිතා කරන්නේ, සහ දත්ත විශ්ලේෂණයට ඒවා කොතරම් වැදගත්ද කියලා. මේ ලිපිය ඔබට ප්‍රයෝජනවත් නම්, බෙදා ගැනීමට අමතක කරන්න එපා! 🚀

What are TEXTSPLIT, TEXTBEFORE, TEXTAFTER?

මේ ශ්‍රිත තුනම නිර්මාණය කරලා තියෙන්නේ text strings (අකුරු හෝ සංකේත අඩංගු දත්ත) පහසුවෙන් හැසිරවීමටයි. මේවා Dynamic Array Functions ගණයට අයත් වෙනවා. ඒ කියන්නේ, එක සූත්‍රයකින් ඔබට ප්‍රතිඵල කිහිපයක් එකවර ලබාගන්න පුළුවන්. 🤩

1. TEXTSPLIT ශ්‍රිතය:

මේ ශ්‍රිතය මගින් ඔබට එක් සෛලයක ඇති text string එකක්, ඔබ ලබාදෙන යම් වෙන්කරන සලකුණක් (delimiter) අනුව, තීරු (columns) හෝ පේළි (rows) කිහිපයකට වෙන් කරගන්න පුළුවන්. උදාහරණයක් ලෙස, "කමල් පෙරේරා, කොළඹ" වැනි text එකක් "කමල් පෙරේරා" සහ "කොළඹ" ලෙස වෙන් කරගන්න පුළුවන්.

මෙහිදී භාවිතා වන ප්‍රධාන arguments:

• text: වෙන් කිරීමට අවශ්‍ය text string එක.
• col_delimiter: තීරු වශයෙන් වෙන් කිරීමට භාවිතා කරන delimiter එක.
• row_delimiter: පේළි වශයෙන් වෙන් කිරීමට භාවිතා කරන delimiter එක. (අවශ්‍ය නම් පමණයි)

2. TEXTBEFORE ශ්‍රිතය:

මේ ශ්‍රිතය මගින් ඔබට text string එකක් තුළ, ඔබ ලබාදෙන යම් වෙන්කරන සලකුණකට (delimiter) "පෙර" ඇති සියලුම text කොටස ලබාගන්න පුළුවන්. උදාහරණයක් ලෙස, "name@example.com" යන email ලිපිනයෙන් "name" යන කොටස පමණක් ලබාගැනීමට මෙය භාවිතා කළ හැකියි.

මෙහිදී භාවිතා වන ප්‍රධාන arguments:

• text: සෙවීමට අවශ්‍ය text string එක.
• delimiter: වෙන් කිරීමට භාවිතා කරන delimiter එක.
• instance_num: (අවශ්‍ය නම්) delimiter එකේ කීවෙනි අවස්ථාවට පෙර text එක අවශ්‍යද යන්න.

3. TEXTAFTER ශ්‍රිතය:

TEXTBEFORE ශ්‍රිතයට සමානව, මේ ශ්‍රිතය මගින් ඔබට text string එකක් තුළ, ඔබ ලබාදෙන යම් වෙන්කරන සලකුණකට (delimiter) "පසු" ඇති සියලුම text කොටස ලබාගන්න පුළුවන්. උදාහරණයක් ලෙස, "name@example.com" යන email ලිපිනයෙන් "example.com" යන කොටස පමණක් ලබාගැනීමට මෙය භාවිතා කළ හැකියි.

මෙහිදී භාවිතා වන ප්‍රධාන arguments:

• text: සෙවීමට අවශ්‍ය text string එක.
• delimiter: වෙන් කිරීමට භාවිතා කරන delimiter එක.
• instance_num: (අවශ්‍ය නම්) delimiter එකේ කීවෙනි අවස්ථාවට පසු text එක අවශ්‍යද යන්න.

Why are they revolutionary? (විප්ලවීය වන්නේ ඇයි?)

මේ ශ්‍රිත හඳුන්වා දීමට පෙර, text දත්ත වෙන් කිරීම හෝ උපුටා ගැනීම ඉතා සංකීර්ණ කාර්යයක් වුණා. අපිට LEFT, RIGHT, MID, FIND, SEARCH, LEN වැනි ශ්‍රිත කිහිපයක් එකට සම්බන්ධ කරලා සංකීර්ණ සූත්‍ර ලියන්න සිද්ධ වුණා. නැත්නම්, "Text to Columns" වැනි මෙවලම් භාවිතා කරන්න සිද්ධ වුණා. 🤯

උදාහරණයක් ලෙස, "කමල් පෙරේරා" යන නම "කමල්" සහ "පෙරේරා" ලෙස වෙන් කිරීමට කලින් අපිට මෙවැනි සූත්‍රයක් ලියන්න සිද්ධ වුණා:

• මුල් නම: =LEFT(A1,FIND(" ",A1)-1)
• අවසන් නම: =RIGHT(A1,LEN(A1)-FIND(" ",A1))

මේ සූත්‍ර තේරුම් ගන්නත්, ලියන්නත් කාලය වැය වෙනවා වගේම, වැරදි වෙන්න තියෙන ඉඩකඩත් වැඩියි. නමුත්, TEXTSPLIT ශ්‍රිතය මේ කාර්යය ඉතාම සරල කරනවා:

• =TEXTSPLIT(A1," ") - මේ සූත්‍රය මගින් "කමල්" සහ "පෙරේරා" යනුවෙන් වෙනම සෛල දෙකක ප්‍රතිඵල ලබා දෙනවා. කොච්චර පහසුද! 🚀

මේ ලිපිය Online Thaksalawa ඔබට ප්‍රයෝජනවත් නම්, බෙදා ගැනීමට අමතක කරන්න එපා! 🚀

Practical Examples (ප්‍රායෝගික උදාහරණ)

දැන් අපි බලමු මේ ශ්‍රිත අපේ දෛනික දත්ත විශ්ලේෂණ කටයුතුවලදී කොහොමද භාවිතා කරන්නේ කියලා.

1. TEXTSPLIT ශ්‍රිතය භාවිතා කිරීම:

• නමක් වෙන් කිරීම:
  • ඔබේ A1 සෛලයේ "අමිල මල්ලිකාරච්චි" යනුවෙන් තිබේ නම්:
  • =TEXTSPLIT(A1," ")
  • ප්‍රතිඵලය: B1 හි "අමිල", C1 හි "මල්ලිකාරච්චි" ලෙස ලැබෙනවා.
• ලිපිනයක් කොටස් වලට වෙන් කිරීම:
  • A1 සෛලයේ "අංක 10, ප්‍රධාන පාර, කොළඹ 07" යනුවෙන් තිබේ නම්:
  • =TEXTSPLIT(A1,", ")
  • ප්‍රතිඵලය: B1 හි "අංක 10", C1 හි "ප්‍රධාන පාර", D1 හි "කොළඹ 07" ලෙස ලැබෙනවා.
• කොමා වලින් වෙන් කළ අගයන් (CSV) වෙන් කිරීම:
  • A1 සෛලයේ "ඇපල්, කෙසෙල්, දොඩම්" යනුවෙන් තිබේ නම්:
  • =TEXTSPLIT(A1,",")
  • ප්‍රතිඵලය: B1 හි "ඇපල්", C1 හි " කෙසෙල්", D1 හි " දොඩම්" ලෙස ලැබෙනවා. (අවශ්‍ය නම් TRIM ශ්‍රිතය සමඟ භාවිතා කර අමතර හිස්තැන් ඉවත් කරගත හැක.)

2. TEXTBEFORE ශ්‍රිතය භාවිතා කිරීම:

• Email ලිපිනයකින් පරිශීලක නාමය ලබා ගැනීම:
  • A1 සෛලයේ "john.doe@example.com" යනුවෙන් තිබේ නම්:
  • =TEXTBEFORE(A1,"@")
  • ප්‍රතිඵලය: "john.doe"
• ගොනු නාමයකින් දිගුව (extension) ඉවත් කිරීම:
  • A1 සෛලයේ "report.xlsx" යනුවෙන් තිබේ නම්:
  • =TEXTBEFORE(A1,".")
  • ප්‍රතිඵලය: "report"

3. TEXTAFTER ශ්‍රිතය භාවිතා කිරීම:

• Email ලිපිනයකින් domain නාමය ලබා ගැනීම:
  • A1 සෛලයේ "john.doe@example.com" යනුවෙන් තිබේ නම්:
  • =TEXTAFTER(A1,"@")
  • ප්‍රතිඵලය: "example.com"
• ගොනු නාමයකින් දිගුව (extension) පමණක් ලබා ගැනීම:
  • A1 සෛලයේ "report.xlsx" යනුවෙන් තිබේ නම්:
  • =TEXTAFTER(A1,".")
  • ප්‍රතිඵලය: "xlsx"
• යම් අක්ෂරයකට පසු දෙවන කොටස ලබා ගැනීම:
  • A1 සෛලයේ "Item-A-123" යනුවෙන් තිබේ නම්:
  • =TEXTAFTER(A1,"-",2)
  • ප්‍රතිඵලය: "123" (දෙවන "-" සලකුණට පසු ඇති කොටස)

Benefits for Data Analysis (දත්ත විශ්ලේෂණයට ලැබෙන ප්‍රතිලාභ)

මේ ශ්‍රිත දත්ත විශ්ලේෂණයට විශාල වාසි රැසක් ලබා දෙනවා:

• වේගය සහ කාර්යක්ෂමතාවය: සංකීර්ණ සූත්‍ර ලිවීමට හෝ "Text to Columns" වැනි මෙවලම් භාවිතා කිරීමට ගතවන කාලය ඉතිරි කරගත හැකියි. ⏱️
• සරල බව: සූත්‍ර තේරුම් ගැනීම සහ භාවිතා කිරීම ඉතා පහසුයි. දත්ත විශ්ලේෂණයට අලුතින් පිවිසෙන අයට පවා මේවා පහසුවෙන් භාවිතා කළ හැකියි. 💡
• නම්‍යශීලී බව: විවිධ වර්ගයේ delimiters (කොමා, හිස්තැන්, dash) සමඟ වැඩ කිරීමට හැකියාව ලැබෙනවා.
• දත්ත පිරිසිදු කිරීම (Data Cleaning): අවුල් සහගත text දත්ත පහසුවෙන් ව්‍යුහගත දත්ත බවට පත් කර ගැනීමට මේවා අත්‍යවශ්‍යයි. පිරිසිදු දත්ත මගින් වඩාත් නිවැරදි විශ්ලේෂණ ප්‍රතිඵල ලබාගත හැකියි. ✨
• වැරදි අවම කිරීම: සංකීර්ණ සූත්‍ර ලිවීමේදී සිදුවන මානව දෝෂ අවම වේ.

මේ ශ්‍රිත මගින් ඔබට දත්ත සකස් කිරීමේ කාර්යය ඉතා පහසු කරගත හැකි අතර, එමගින් දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා වැඩි කාලයක් සහ අවධානයක් යොමු කිරීමට ඔබට හැකියාව ලැබේ.

Conclusion (නිගමනය)

Excel හි TEXTSPLIT, TEXTBEFORE, සහ TEXTAFTER ශ්‍රිත දත්ත හැසිරවීමේ ක්‍රියාවලිය සරල කරන, බලගතු මෙවලම් කට්ටලයක්. මේවා මගින් කලින් සංකීර්ණ වූ කාර්යයන් දැන් ඉතා පහසුවෙන් සහ කාර්යක්ෂමව සිදු කළ හැකියි. දත්ත විශ්ලේෂකයෙකු ලෙස හෝ දත්ත සමඟ වැඩ කරන ඕනෑම අයෙකුට මේ ශ්‍රිත පිළිබඳව දැනුවත් වීම අතිශයින්ම වැදගත්. 💎

මේ නව ශ්‍රිත ඔබේ දත්ත විශ්ලේෂණ කටයුතුවලදී භාවිතා කර බලන්න. ඒවා ඔබේ වැඩ කටයුතු කොතරම් පහසු කරනවාදැයි ඔබටම අත්විඳින්න පුළුවන්. දත්ත ලෝකයේ ඉදිරියට යන්නට මේ වගේ නව සොයාගැනීම් ගැන ඉගෙන ගන්න එක ගොඩක් වැදගත්. තවත් මේ වගේ ලිපි වලින් Online Thaksalawa හමුවෙමු! 🌍

මෙම ලිපිය ඔබට ප්‍රයෝජනවත් නම්, බෙදා ගැනීමට අමතක කරන්න එපා! 🚀