Последний шаг Microsoft в отключении автоматического преобразования данных в Excel вызвал восторг среди пользователей, особенно среди научных сообществ, где точность данных наиболее важна.

Одной из главных проблем для ученых при вводе данных в Excel было то, что программа часто неправильно воспринимала буквенно-цифровые формулы как даты. Эта неправильная интерпретация не только приводила к путанице, но и приводила к ошибочным данным. Гены с названиями, например SEPT2 или MARCH1, часто воспринимались как даты, что приводило к разочарованию и ошибкам в научных статьях и исследованиях. Фактически изучение 2016 года подчеркнуло, что почти пятая часть научных статей, использовавших данные из Excel, были неправильными или повреждены из-за этой проблемы.

Во время выступления Microsoft на мероприятии Ignite, технологический гигант представил новую возможность – смену фонов во время звонков в Teams. Однако менее известным, но важным улучшением была возможность отключить автоматическое преобразование данных. Эта возможность стала долгожданной для научных и исследовательских сообществ.

Новая настройка позволяет пользователям изменять типовое поведение Excel. Перейдя в Файл > Функции > Данные и отменив опцию «Включить все типовые преобразования данных ниже при вводе, вставке или загрузке текста в Excel», пользователи теперь могут избежать непреднамеренного преобразования буквенно-цифровых данных в даты.

Однако, хотя эта настройка является значительным шагом вперед, Microsoft отметила несколько ограничений. При импорте .csv-файла в Excel пользователи могут выбрать получение сообщений о любых автопреобразованиях. Однако есть исключения. Даже при отключении этих преобразований Excel сохранит данные в виде текста, что может быть не удобно для математических вычислений. Кроме того, существует проблема, когда отключение автопреобразований не работает во время выполнения макросов.

Тем не менее, эта долгожданная настройка вызывает облегчение для многих, особенно для генетиков и исследователей, имевших дело с недостатками автопреобразования Excel. Это важный шаг в области обеспечения точности данных, минимизации ошибок и облегчения научной работы.