Summary  
This chapter demonstrates how to wrap lookup operations in an error‐handling function to catch runtime errors and return custom fallback messages, and how to leverage an AI assistant to automate code modifications and explain formulas.

General domain of usage  
Spreadsheet data processing

Після створення пошуку деякі рядки повертають помилки, оскільки певні SKU відсутні в Catalogue.

Перш ніж продовжити, необхідно коректно обробити ці помилки.




Помилки на кшталт #N/A порушують обчислення. Функції, такі як SUM або SUMIFS, не працюватимуть коректно, якщо присутні помилки.

Заміна помилок на зрозумілий текст зберігає дані придатними для використання та полегшує їх розуміння.

Чому потрібно виправляти помилки


Використання Copilot у режимі редагування для оновлення формул пошуку.

Запит до Copilot змінити формули так, щоб для відсутніх значень поверталося зрозуміле повідомлення, наприклад 'Missing SKU', замість помилки.

Copilot обгортає наявну формулу обробкою помилок і оновлює весь стовпець.

Заміна помилок за допомогою Copilot


Перевірка правильності заміни всіх значень помилок.

Переконання, що для коректних рядків повертаються правильні результати, а лише для відсутніх записів відображається текстовий прапорець.

Перевірка результату


Можливість попросити Copilot пояснити оновлену формулу.

Це допомагає зрозуміти, як працює обробка помилок, без необхідності писати її вручну.

Навчання на основі формули

Дізнайтеся, як використовувати Excel з Copilot для вирішення реальних бізнес-завдань. Ознайомтеся з практичними робочими процесами, які перетворюють неструктуровані дані на впорядковані, надійні системи. Дізнайтеся, як створювати моделі, автоматизувати обчислення та отримувати аналітичні висновки без необхідності запам’ятовувати формули. Зрозумійте, як керувати Copilot, перевіряти його результати та зберігати повний контроль над вашою логікою.

Дослідження основних налаштувань і звичок для роботи з Copilot у Excel. Налаштування робочого середовища, вивчення написання чітких підказок і застосування безпечних робочих процесів перед використанням Copilot на реальних даних. Зосередження на тестуванні, перевірці результатів і захисті файлів. Ці навички допомагають уникати помилок і впевнено використовувати Copilot у подальшій роботі.

Зосередження на перетворенні неструктурованих, непослідовних наборів даних у чисті та придатні для використання дані. Стандартизація заголовків, розділення об'єднаних полів, виправлення змішаних форматів і видалення дублікатів за допомогою Copilot. Розгляд реальних сценаріїв і застосування структурованих робочих процесів для безпечного очищення даних.

Дізнайтеся, як використовувати Copilot для роботи з чистими даними та перетворення їх на аналітичні висновки. Ви отримуєте значення, об'єднуєте кілька наборів даних, обробляєте помилки та створюєте динамічні підсумки. Навчіться описувати завдання простою мовою, поки Copilot генерує та застосовує формули.

Дізнайтеся, як представляти дані зрозуміло та інтерактивно. Створення зведених таблиць, додавання зрізів, побудова діаграм і застосування умовного форматування для виділення ключових висновків. Об'єднання всіх елементів у структуровану інформаційну панель і використання Copilot для підтримки аналізу, форматування та презентації.

Створення моделі прогнозування з використанням припущень, цінових сценаріїв і 12-місячних прогнозів. Перевірка різних результатів, керування Copilot складною логікою та перетворення аналізу на чітку рекомендацію для прийняття рішень.

Перетворення вашої роботи на багаторазову, продуктоподібну електронну таблицю. Очищення сирих даних, об'єднання кількох джерел в єдину систему, створення автоматизованих звітів і оформлення всього у відшліфований шаблон з інструкціями для загального використання.

Акуратна обробка помилок за допомогою IFERROR