كيفية العثور على قيمة في عمود في إكسيل (طريقتان)

تمثل جداول البيانات الإلكترونية، منذ ابتكار برنامج فيزيكالك (VisiCalc) على يد دان بريكلن وبوب فرانكستون في عام 1979، الركيزة الأساسية لإدارة وتنظيم البيانات الكمية والنوعية في بيئات الأعمال والبحوث الأكاديمية على حد سواء. ومع الإطلاق التاريخي لبرنامج مايكروسوفت إكسيل (Microsoft Excel) على منصة ماكنتوش عام 1985 ثم على منصة ويندوز عام 1987، تحولت هذه الجداول من مجرد دفاتر حسابية آلية بسيطة إلى محركات تحليلية بالغة التعقيد تتعامل مع قواعد بيانات ضخمة ومصفوفات رقمية متداخلة. وفي سياق هذا التوسع المعلوماتي، باتت مسألة التحقق من البيانات وتدقيق السجلات من أهم التحديات التقنية التي تواجه محللي النظم والبيانات يومياً.

إن عملية البحث عن قيمة محددة داخل عمود معين لا تمثل مجرد إجراء روتيني عابر، بل هي عملية محورية تقوم عليها سلامة اتخاذ القرارات في المؤسسات. فسواء كان الهدف هو مطابقة معرّف موظف، أو التحقق من وجود رقم تسلسلي لسلعة في المستودع، أو تدقيق استجابات عينة دراسة ميدانية، فإن القدرة على استرجاع وتحديد الموضع الدقيق لتلك القيمة أو تأكيد وجودها بصورة منطقية تعد خط الدفاع الأول ضد أخطاء الازدواجية وتضارب البيانات. ومن هنا، تبرز الحاجة إلى تقنيات منهجية تتجاوز الفحص اليدوي المجهد، وتعتمد على خوارزميات محكمة توفر دقة مطلقة وسرعة تنفيذ متناهية.

يتناول هذا الدليل الشامل والمفصل بالدراسة والتحليل طريقتين جوهريتين للعثور على قيمة في عمود داخل برنامج إكسيل؛ حيث تستند الطريقة الأولى إلى التمييز البصري التفاعلي من خلال التنسيق الشرطي (Conditional Formatting)، بينما تعتمد الطريقة الثانية على التوليد المنطقي والرمزي لمؤشرات التحقق (نعم/لا أو Yes/No) عبر صياغة المعادلات والدوال المترابطة. ونهدف من خلال هذا الطرح الأكاديمي المتعمق إلى تفكيك الأسس المنطقية لكلا الأسلوبين، وتقديم إرشادات تطبيقية خطوة بخطوة، مع توضيح الفروق الهيكلية، واستعراض سيناريوهات الاستخدام الأنسب لكل منهما في بيئات العمل الاحترافية.

1. مقدمة منهجية للبحث عن القيم والتحقق من البيانات في أعمدة إكسيل

1.1 أهمية تدقيق ومطابقة البيانات في جداول إكسيل

يحتل البحث المنهجي عن البيانات داخل المتجهات الرأسية (الأعمدة) دوراً محورياً في الحفاظ على النزاهة الرقمية لقواعد البيانات؛ حيث إن الجداول الإلكترونية ليست كيانات منعزلة، بل ترتبط غالباً بسلاسل إمداد معلوماتية تعتمد عليها أقسام المحاسبة، والموارد البشرية، وإدارة العمليات. فعند تدفق آلاف المدخلات يومياً، يصبح احتمال تسرب سجلات مكررة أو مفقودة أمراً حتمياً إذا غابت أدوات المراقبة الصارمة. إن إجراء المطابقة المنهجية يسهم بشكل فاعل في استبعاد التباينات اللوجستية والمالية، مما يضمن توافق التقارير الختامية مع الواقع العملي للمؤسسة دون أدنى لبس.

علاوة على ذلك، فإن الاعتماد على التخمين أو التفتيش العشوائي يفتح الباب واسعاً أمام الأخطاء اليدوية غير المقصودة. وقد كشفت الدراسات المهنية في إدارة الجودة الرقمية أن نسبة خطأ العنصر البشري تتضاعف بصورة أسية مع زيادة عدد الصفوف المفحوصة، مما يؤدي إلى إغفال سجلات بالغة الأهمية أو اتخاذ قرارات مصيرية مبنية على مؤشرات مشوهة. ومن هنا تنبع أهمية الأتمتة الإجرائية؛ إذ تتيح القواعد الحسابية والمنطقية تطبيق المعايير بدقة صارمة ومستقرة، محولةً عملية التدقيق من عبء زمني مستنزف إلى إجراء تقني آمن يتسم بالسرعة والموثوقية العالية.

1.2 تحديات البحث البصري اليدوي في الأعمدة الكثيفة

يفرض الفحص البصري التقليدي إجهاداً إدراكياً كبيراً على المحلل؛ فمراجعة مئات السجلات المتتابعة تؤدي حتماً إلى ما يُعرف بـ “العمى الانتباهي”، حيث تعجز العين البشرية بعد فترة وجيزة عن التمييز بين المعطيات المتطابقة شكلياً. تتفاقم هذه المعضلة بصورة خطيرة عند التعامل مع سلاسل الرموز المعقدة كمعرّفات الموظفين (Employee IDs) أو الأرقام التسلسلية المتقاربة (مثل الفارق بين AB002 وAB003)، حيث يؤدي الانزلاق البصري الطفيف إلى خلط السجلات وإلحاق أضرار بالغة بسلسلة تدفق البيانات وتعيين الصلاحيات أو المكافآت لغير مستحقيها.

من جانب آخر، يعتقد كثير من المستخدمين المبتدئين أن وظيفة البحث البسيط المضمنة في البرنامج، والمفعلة عبر الاختصار (Ctrl+F)، كافية لسد هذه الحاجة. ورغم فائدة هذه الأداة في الانتقال العفوي إلى خلية معينة، إلا أنها تعاني من محدودية هيكلية واضحة؛ فهي أداة تفاعلية وقتية لا تولّد مخرجات قابلة للتوثيق أو لإعادة الاستخدام في معادلات أخرى. إنها تعجز عن تلوين النطاقات تلقائياً عند تجدد البيانات، كما تعجز عن تزويد الجداول المحورية أو التقارير التنفيذية بمؤشرات ثنائية تدل على حالة وجود العنصر، مما يجعلها قاصرة تماماً عن تلبية متطلبات مسارات العمل المؤتمتة.

1.3 لمحة عامة عن المنهجيتين المتبعتين في هذا الدليل

يركز هذا المقال على مسارين تقنيين متكاملين لتحقيق غاية العثور على قيمة في عمود بدقة متناهية. المنهجية الأولى تتمثل في “التمييز البصري الديناميكي” عبر توظيف أداة التنسيق الشرطي (Conditional Formatting). تقوم هذه الطريقة على إعطاء تنبيه بصري آني يغير الخصائص الجمالية للخلايا (مثل لون التعبئة أو لون الخط) بمجرد تحقق التطابق مع القيمة المستهدفة، وهي آلية بصرية ممتازة للقراءة الفورية والتفتيش الميداني السريع.

أما المنهجية الثانية فتتجسد في “التوليد المنطقي لمؤشرات الوجود” باستخدام المعادلات الرياضية المركبة، وعلى رأسها تركيبة دالتي الشرط والعد (IF مع COUNTIF)، أو تركيبة المطابقة والتحقق من الأخطاء المنطقية المتوافقة مع أقدم النسخ (IF مع ISNA وMATCH)، والتي تعيد مخرجات قاطعة مثل “نعم” أو “لا” (Yes/No). تتحدد المفاضلة بين هذين النهجين بناءً على السياق التشغيلي؛ فالتمثيل البصري يناسب المستخدم البشري الذي يراجع البيانات عيانياً، بينما يمثل الترميز الحسابي حجر الزاوية لبناء قواعد بيانات مترابطة تغذي خلايا وحسابات تابعة دون تدخل يدوي.

2. الأساس النظري والتقني للتعامل مع بيانات الأعمدة في إكسيل

2.1 البنية الهيكلية لبيانات الأعمدة والمصفوفات الأحادية

تُخزن البيانات في بيئة إكسيل البرمجية داخل شبكات ثنائية الأبعاد تتكون من تقاطع الصفوف الأفقية والأعمدة الرأسية، مشكلةً ما يُعرف برمجياً بالمصفوفات (Arrays). وعند حصر مجال الاهتمام في عمود فردي، يتحول هذا التركيب من مصفوفة ثنائية إلى متجه رأسي أحادي البعد (One-Dimensional Vertical Vector). يمتاز هذا المتجه بكونه سلسلة متصلة من العناوين المرجعية التي تتيح لمحرك الحساب في إكسيل معالجة عناصره بصورة متسلسلة وسريعة للغاية، حيث يُشار إلى النطاق بمحددات واضحة تبتدئ من أول خلية فعلية وتستمر حتى آخر عنصر (مثل A2:A13).

تلعب ترويسة العمود (Column Header) دوراً فارقاً في ضبط محددات البحث؛ فالخلية الأولى، التي غالباً ما تقع في الصف الأول (A1)، تحتوي على مسمى الواصف الدلالي للمتجه، مثل “معرف الموظف” أو “كود المنتج”. ومن الناحية الهيكلية، فإن إقحام هذا العنوان ضمن مصفوفة الفحص قد يتسبب في حدوث تشوهات حسابية أو أخطاء تطابق زائفة في حال تطابق اسم الترويسة مع القيمة المبحوث عنها. لذلك، يقتضي الأساس البرمجي السليم عزل الترويسة تماماً عن النطاق الإجرائي للبحث، وحصر نطاق الخلايا النشطة بما يضمن توجيه موارد المعالجة نحو البيانات المستهدفة حصراً دون إهدار لدورات المعالج.

2.2 تصنيف أنواع البيانات المستهدفة في عمليات الفحص

يتعامل محرك إكسيل مع أنواع متعددة من البيانات، يمتلك كل منها خصائص تخزينية ومنطقية تنعكس على سلوك عمليات الفحص. البيانات النصية الأبجدية البحتة تخضع لقواعد المقارنة النصية التي لا تتأثر في الحالات الافتراضية بحالة الأحرف في اللغات اللاتينية (Case-Insensitive)، غير أنها تتأثر بشدة بالمسافات وعلامات التشكيل. وفي المقابل، تخضع القيم الرقمية المتجانسة لقواعد التطابق الحسابي التام، حيث يقارن المحرك الأوزان الرياضية دون النظر إلى تنسيق الخلية الظاهري (مثل عدد الخانات العشرية المعروضة)، شريطة أن تكون مسجلة فعلياً كأرقام وليست نصوصاً مجردة.

تبرز الصعوبة الكبرى عند التعامل مع المعرّفات الهجينة (Alphanumeric Identifiers)، والتي تدمج الحروف بالرموز والأرقام، كمعرّفات الموظفين المألوفة (مثل AB002). تُصنف هذه الكيانات في الذاكرة كسلاسل نصية (Strings)، مما يعني أن محرك البحث سيعاملها بناءً على تسلسل محارفها بدقة حرفية صارمة. إن أي اختلاف في ترميز الأحرف، أو إدخال مسافة غير مقصودة، أو كتابة الرقم بصيغة نصية في خلية وبصيغة عددية في أخرى، سيكسر آلية الفحص، مما يبرز الأهمية القصوى لتوحيد نمط التخزين قبل الشروع في بناء قواعد البحث والتنسيق.

2.3 مبادئ المطابقة التامة مقابل المطابقة التقريبية

يرتكز الفحص المنطقي في قواعد البيانات على مبدأين أساسيين: المطابقة التامة (Exact Match) والمطابقة التقريبية (Approximate Match). تتطلب المطابقة التامة تطابقاً متناهياً بنسبة 100% بين محتويات الخلية والقيمة المدخلة، وهي المنهجية الإلزامية عند التحقق من المعرفات الفريدة، والحسابات المصرفية، ورموز المنتجات، حيث لا يُسمح بأي هامش للخطأ. أما المطابقة التقريبية، فتبحث عن أقرب قيمة عددية ضمن نطاق مرتب تصاعدياً، وتُستخدم عادة في حساب شرائح الضرائب والعمولات، وهي غير مناسبة إطلاقاً لمهام العثور على عناصر محددة داخل الأعمدة غير المصنفة.

إن أكبر العقبات الخفية التي تواجه المطابقة التامة هي المسافات البادئة (Leading Spaces) أو اللاحقة (Trailing Spaces) والرموز غير المطبوعة (Non-printable Characters) التي تتسرب غالباً عند تصدير البيانات من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أو الملفات النصية المفصولة بفواصل (CSV). هذه المسافات غير المرئية تجعل الخلية الحاملة للنص “AB002 ” تبدو ظاهرياً كـ “AB002″، لكنها من الناحية التقنية تمثل سلسلة مختلفة تماماً في جدول ترميز الأسكي (ASCII)، مما يؤدي إلى فشل دوال المطابقة وقواعد التنسيق الشرطي في التعرف عليها ما لم تُنظف البيانات استباقياً.

3. الطريقة الأولى: تمييز القيمة في العمود بصرياً عبر التنسيق الشرطي

3.1 مفهوم التنسيق الشرطي كأداة فحص بصري

يمثل التنسيق الشرطي طبقة عرض ديناميكية (Dynamic Presentation Layer) تنفصل هيكلياً عن القيمة المخزنة في الخلية ولكنها ترتبط بها منطقياً. يستند هذا المفهوم إلى تقييم تعبير بولياني (Boolean Evaluation) لكل خلية داخل النطاق المستهدف؛ فإذا كانت نتيجة التقييم “صواب” (TRUE)، يُفعّل المحرك الرسومي لإكسيل التنسيق المرئي المخصص تلقائياً، وإذا كانت النتيجة “خطأ” (FALSE)، تحافظ الخلية على مظهرها الافتراضي دون تعديل. يتم هذا الإجراء فورياً في الذاكرة المؤقتة، مما يضمن تحديث العرض بمجرد تعديل المحتوى.

تكمن القوة الإدراكية لهذه الأداة في تحويل عمليات المسح الذهني البطيئة إلى إشارات بصرية فورية تلتقطها العين البشرية خلال أجزاء من الثانية. بدلاً من قراءة نصوص المعرفات حرفاً بحرف عبر عشرات الصفوف، يوجه التغير اللوني المفاجئ انتباه المستخدم مباشرة نحو الموضع المطلوب، مما يوفر وقتاً هائلاً ويحد من احتمالات الإغفال الإدراكي أثناء المراجعة الروتينية لبيانات الحضور، أو مبيعات المخازن، أو تدقيق سجلات المراجعين في المؤسسات الصحية.

3.2 قاعدة الخلايا المتساوية (Highlight Cells Rules: Equal To)

تعد قاعدة “يساوي” (Equal To) المندرجة تحت خيارات تمييز الخلايا واحدة من أبسط وأدق القواعد الخوارزمية في إكسيل. تعتمد الآلية الميكانيكية لهذه القاعدة على تطبيق معامل المساواة المنطقي (=) بمقارنة قيمة كل خلية داخل النطاق المحدد بشكل فردي ومستقل مع القيمة المعيارية التي يدخلها المستخدم. يمتاز هذا الإجراء بالمرونة الكاملة؛ إذ يمتلك المحرك القدرة على مضاهاة السلاسل النصية والأرقام والتواريخ بسلاسة ودون الحاجة إلى تحديد نوع البيانات مسبقاً من قِبل المستخدم.

عند تنفيذ هذه القاعدة، يمسح البرنامج النطاق المختار خلية تلو الأخرى؛ وفي كل خطوة يقيم التساوي التام. ولا تقتصر قوة هذه القاعدة على بساطتها، بل تمتد إلى كونها غير متأثرة بترتيب البيانات؛ فسواء كان العمود مرتباً أبجدياً أو عشوائياً، وسواء كانت القيمة موجودة في الصف الأول أو الأخير، فإن محرك التنسيق سيكتشفها فوراً ويعلمها بنمط الإبراز المتفق عليه، مما يجعلها أداة تدقيق مثالية للملفات التي يُحظر تغيير ترتيب صفوفها لأسباب تنظيمية.

3.3 سيكولوجية الألوان وتحديد أنماط التمييز الفعالة

تلعب الألوان دوراً حاسماً في تعزيز كفاءة التمييز البصري وسرعة الاستجابة الذهنية. يوفر إكسيل افتراضياً نمط “التعبئة الحمراء الفاتحة مع النص الأحمر الداكن” (Light Red Fill with Dark Red Text)، وهو خيار مدروس بعناية؛ فاللون الأحمر يرتبط في الإدراك البشري بالتنبيه والتوقف والانتباه الفوري. يوفر هذا النمط تبايناً لونياً متوازناً يسهل قراءته بوضوح دون أن يتسبب في إجهاد شبكية العين كما تفعل الألوان الفاقعة غير المتدرجة.

ومع ذلك، ينبغي لمحلل البيانات الحذر من الوقوع في فخ الإفراط اللوني؛ فاستخدام ألوان متعددة وقواعد متباينة في نفس ورقة العمل قد ينقلب إلى ضجيج بصري يعيق التركيز ويشتت الانتباه عن الغاية الأساسية للتدقيق. يُفضل دائماً اعتماد نمط لوني أحادي واضح عند البحث عن قيمة منفردة، واختيار تدرجات الباستيل الهادئة للخلفيات مع نصوص داكنة متطابقة التدرج، لضمان وضوح النص والحفاظ على المظهر المهني والأكاديمي للجداول الحسابية والتقارير التنفيذية.

4. خطوات التطبيق العملي للتمييز البصري لقيمة في عمود

4.1 تحديد النطاق المستهدف بدقة داخل العمود

تبدأ الممارسة العملية السليمة بتحديد خلايا البيانات الفعلية داخل العمود المعني بدقة تامة، مع الحرص المطلق على استبعاد ترويسة العمود. ففي حال كان جدول البيانات يضم معرّفات الموظفين في العمود (A)، ابتداءً من الصف الثاني وحتى الصف الثالث عشر، يتعين على المستخدم تحديد النطاق A2:A13 فقط، تاركاً الخلية A1 خالية من أي قواعد، وذلك لتفادي تلوين التسمية التوضيحية في حال تصادف تشابهها مع القيمة المدخلة في معايير البحث.

في مجموعات البيانات الكبيرة التي تحتوي على آلاف الصفوف، لا يُنصح بالتمرير اليدوي عبر الفأرة نظراً لاحتمال الانزلاق أو التحديد الناقص. بدلاً من ذلك، يُفضل النقر على أول خلية بيانات (A2)، ثم الضغط على مفاتيح الاختصار Ctrl + Shift + Down Arrow (أو سهم لأسفل)، حيث يقفز المؤشر تلقائياً لآخر خلية تحتوي على بيانات متصلة في العمود. تضمن هذه التقنية عزل النطاق الإجرائي الفعلي بدقة متناهية وبأقل جهد زمني ممكن.

4.2 الوصول إلى أداة التنسيق الشرطي وإعداد القاعدة

بعد إتمام عملية تحديد النطاق، ينتقل المستخدم إلى شريط الأدوات العلوي في واجهة إكسيل، وتحديداً ضمن علامة التبويب “الصفحة الرئيسية” (Home Tab). ومن خلال مجموعة “أنماط” (Styles)، يتم النقر على أيقونة “التنسيق الشرطي” (Conditional Formatting) لتنسدل قائمة تحتوي على خيارات متعددة لتصنيف وتوزيع القواعد التقييمية.

من هذه القائمة، يتم توجيه المؤشر نحو الخيار الأول وهو “قواعد تمييز الخلايا” (Highlight Cells Rules)، والذي تنبثق منه قائمة فرعية تتضمن العمليات المنطقية الأساسية (أكبر من، أصغر من، بين، يساوي). يقع الاختيار هنا على خيار “يساوي” (Equal To…)، وهو الإجراء الذي يؤدي مباشرة إلى فتح نافذة حوارية مصغرة مخصصة لضبط معايير المساواة المنطقية واختيار التنسيق الشكلي المراد تطبيقه على الخلايا المطابقة.

4.3 إدخال القيمة واختيار نمط التنسيق

تحتوي نافذة “يساوي” على حقلين أساسيين؛ الحقل الأيمن مخصص لكتابة القيمة المستهدفة بالبحث. هنا يقوم المستخدم بكتابة المعرف بدقة تامة، وليكن على سبيل المثال المعرف AB002. يجب كتابة النص مجرداً دون الحاجة إلى وضع علامات تنصيص إضافية داخل هذه النافذة المحددة، إذ يتعرف المحرك على المدخل كنص مستقل بمجرد كتابته.

أما الحقل الأيسر (أو المقابل بحسب لغة الواجهة)، فيحتوي على قائمة منسدلة بأنماط التنسيق الجاهزة. يمكن الإبقاء على الخيار القياسي وهو “تعبئة بالأحمر الفاتح مع نص أحمر داكن” لسرعته وملاءمته لمعظم شاشات العرض. وفي حال الرغبة في التخصيص الاحترافي، يمكن النقر على “تنسيق مخصص” (Custom Format) للتحكم الدقيق بنوع الخط وحجمه، وحدود الخلية، وألوان التعبئة المتوافقة مع الهوية البصرية المعتمدة في تقارير المؤسسة.

4.4 تأكيد الإجراء وتقييم المخرجات البصرية

يُختتم الإجراء بالنقر على زر “موافق” (OK) في أسفل النافذة الحوارية. في هذه اللحظة، ينفذ محرك إكسيل عملية مسح فورية على النطاق المحدد (A2:A13)، وتتحول الخلية التي تتطابق قيمتها حرفياً مع “AB002” فوراً إلى النمط الملون المختار. وتبرز أهمية هذه المخرجات في كونها ديناميكية تماماً؛ فلو تم تعديل المعرف في خلية أخرى ليصبح “AB002″، ستتلون تلك الخلية مباشرة وبشكل متزامن.

أما في حال عدم وجود القيمة المبحوث عنها مطلقاً داخل النطاق، فإن النتيجة الطبيعية هي بقاء جميع الخلايا بتنسيقها القياسي الأبيض دون أي تلوين. لا يرسل إكسيل أي رسائل خطأ تفيد بعدم العثور على القيمة، بل يعبر عن غيابها عبر الصمت البصري الكامل، وهو سلوك مقصود يتيح للمحلل معرفة خلو العمود من العنصر دون مقاطعة سير العمل بنوافذ التنبيه المزعجة.

5. التخصيص المتقدم للتمييز الشرطي وإدارة القواعد

5.1 استخدام مراجع الخلايا المتغيرة في حقل الشرط

على الرغم من فعالية إدخال القيمة الثابتة يدوياً داخل نافذة التنسيق الشرطي، إلا أن كتابة القيم بصورة صلبة (Hardcoding) تقلل من مرونة النموذج عند الحاجة إلى فحص قيم متعددة بصورة دورية. يكمن الحل الاحترافي في ربط معيار التساوي بخلية إدخال مستقلة داخل ورقة العمل (ولتكن الخلية C2)، بحيث تُكتب صيغة الشرط بالإشارة إلى عنوان تلك الخلية بدلاً من إعادة ضبط القاعدة في كل مرة.

عند استخدام هذا الأسلوب، يُلزم المستخدم بتثبيت مرجع الخلية المستقلة كمرجع مطلق باستخدام علامة الدولار، لتصبح الصيغة =$C$2. يضمن هذا التثبيت بقاء نقطة المقارنة متصلة حصراً بالخلية C2 لكافة خلايا النطاق، مما يتيح للمحلل كتابة أي معرف جديد في C2 ليتغير التلوين في العمود A فورياً وديناميكياً وفقاً للمدخل الجديد، دون الحاجة إلى فتح قوائم التنسيق الشرطي مجدداً.

5.2 التعامل مع التكرارات والقيم المتعددة في العمود

إذا كانت القيمة المستهدفة مكررة أكثر من مرة داخل العمود المفحوص، فإن قاعدة التساوي ستستجيب لجميع الخلايا المتطابقة دون استثناء، مما يؤدي إلى تلوين كافة الصفوف التي تحتوي على تلك القيمة. يمثل هذا السلوك ميزة بالغة الأهمية عند تدقيق البيانات واكتشاف التكرارات غير المصرح بها في حقول يُفترض أن تكون معرفاتها فريدة بصورة قطعية.

كذلك يمكن توسيع هذه المنهجية لإنشاء قواعد تمييز متعددة على النطاق ذاته لخدمة أهداف بصرية متباينة؛ فيمكن تخصيص اللون الأخضر للمعرف AB002، واللون الأصفر للمعرف AB005. وفي هذه الحالات، يجب الانتباه إلى مفهوم أسبقية القواعد (Rule Precedence) داخل إكسيل؛ فالقاعدة التي تحتل الترتيب الأعلى في القائمة تكون لها الأولوية في التطبيق في حال حدوث أي تعارض في الشروط المطبقة على نفس الخلية.

5.3 تعديل القواعد ومسحها بعد انتهاء مهمة التدقيق

بعد استكمال مهمة التدقيق والمراجعة العينية، تقتضي أفضل الممارسات البرمجية تنظيف ورقة العمل من التنسيقات الشرطية التي استنفدت غرضها؛ فالإبقاء على عشرات القواعد غير المستخدمة يؤدي إلى تراكم عبء معالجة متطاير يبطئ فتح الملف وإعادة حساب المعادلات. يمكن إدارة هذه القواعد بسهولة عبر التوجه إلى “التنسيق الشرطي” واختيار “إدارة القواعد” (Manage Rules).

تتيح نافذة إدارة القواعد للمستخدم تعديل نطاق التطبيق، أو تغيير القيمة المستهدفة، أو تعديل نمط الألوان، بالإضافة إلى خيار حذف القاعدة نهائياً عبر زر “حذف القاعدة” (Delete Rule). كما يمكن مسح كافة القواعد المطبقة على الخلايا المحددة بضغطة زر واحدة عبر اختيار “مسح القواعد” (Clear Rules) ثم “مسح القواعد من الخلايا المحددة” (Clear Rules from Selected Cells)، مما يعيد للعمود حالته التنسيقية الأصلية النظيفة دون المساس بأي من البيانات المخزنة بداخله.

6. الطريقة الثانية: إرجاع مؤشر منطقي (نعم/لا) للتحقق من وجود القيمة

6.1 الأساس النظري للأتمتة الخوارزمية عبر المعادلات

تتجاوز الحاجة في بيئات العمل المتقدمة مجرد التمييز البصري العيني؛ فالتقارير الأوتوماتيكية، وأنظمة القياس اللوجستية، وجداول المطابقة الحسابية تتطلب نتائج رقمية أو نصية صريحة يمكن استهلاكها بواسطة عمليات خوارزمية تالية. ومن هنا يبرز دور المنهجية القائمة على المعادلات الرياضية لتوليد مؤشر ثنائي قطعي (Binary Flag) يعيد القيمة “نعم” أو “لا” (Yes/No) للدلالة على وجود العنصر المستهدف داخل العمود من عدمه.

يسهم هذا الأسلوب في القضاء التام على التحيز التفسيري والتعب البصري لمستخدم الجدول؛ فالخلية الناتجة تصبح بمثابة سجل تدقيق موثوق (Audit Trail). تتيح هذه النتائج إجراء عمليات التصفية التلقائية (Filtering) على الصفوف التي تحمل المؤشر “نعم” لعزلها، أو تصديرها نحو برمجيات تحليل الأعمال مثل باور بي آي (Power BI) كسمة وصفية محددة بدقة رياضية لا تقبل الشك، وهو ما يعزز تكامل البيانات ويدعم التحول نحو الأتمتة الكاملة للجداول المحاسبية.

6.2 البنية التركيبية لدالة العد المشروط (COUNTIF)

تعد دالة العد المشروط (COUNTIF) من أهم الدوال الإحصائية المبسطة في إكسيل، وتتكون بنيتها الأساسية من وسيطتين إلزاميتين هما: النطاق (range) والمعيار (criteria)، وتُصاغ بالشكل COUNTIF(range, criteria). تقوم الدالة بمسح كل خلية ضمن النطاق ومقارنتها بالمعيار المحدد، محتسبةً عدد المرات التي تحقق فيها شرط التطابق بدقة تامة.

من الناحية الخوارزمية، تعمل دالة COUNTIF كعداد رقمي تصاعدي؛ فعند فحص النطاق A2:A13 بحثاً عن المعرف AB002، ستعيد الدالة القيمة 1 إذا وُجد المعرف مرة واحدة، أو قيمة أكبر من 1 إذا كان مكرراً، بينما تعيد القيمة 0 بشكل قاطع في حال غياب المعرف كلياً عن العمود. هذا التحويل من حالة الوجود المفاهيمي إلى قيمة عددية هو ما يمهد الطريق لبناء الاختبارات الشرطية اللاحقة بكفاءة منطقية عالية.

6.3 التكامل البنيوي مع دالة الشرط المنطقي (IF)

لتحويل النتيجة الحسابية المجردة الصادرة عن COUNTIF إلى مؤشر مفهوم وقابل للاستخدام البشري والآلي، يتم تضمينها داخل دالة الشرط المنطقي IF. تتألف دالة IF الكلاسيكية من ثلاثة أجزاء رئيسية: الاختبار المنطقي (logical_test)، القيمة في حال تحقق الصواب (value_if_true)، والقيمة في حال تحقق الخطأ (value_if_false)، وتُكتب بالصيغة IF(logical_test, value_if_true, value_if_false).

يتم نسج التكامل بين الدالتين عبر صياغة الاختبار المنطقي لفحص ما إذا كان ناتج دالة العد أكبر من صفر (COUNTIF(…) > 0). فإذا تحقق هذا الشرط وكان الناتج مساوياً لواحد أو أكثر، يعالج المحرك الاختبار بوصفه “صواب” (TRUE) ويعيد الكلمة النصية المخصصة في وسيطة الإيجاب (“نعم” أو “Yes”). أما إذا كان ناتج العد صفراً، يتحول المسار نحو وسيطة النفي ليعيد البرنامج الكلمة النصية (“لا” أو “No”)، محققاً بذلك الغاية المنطقية للتحقق بأعلى درجات الدقة والوضوح.

7. خطوات التطبيق الحسابي لدالة التحقق المنطقي المزدوجة

7.1 إعداد خلية النتيجة المستقلة

يبدأ التطبيق العملي بتحديد الموقع الجغرافي المناسب لعرض نتيجة التحقق داخل ورقة العمل. تقتضي القواعد الهندسية للجداول المالية والإدارية عزل خلايا المخرجات الرقابية في أعمدة مستقلة أو في خلايا جانبية مخصصة خارج كتلة البيانات الخام، لتجنب التداخل بين المدخلات والنتائج المحسوبة، وضمان وضوح بنية الشيت أمام المستخدم النهائي.

على سبيل المثال، إذا كانت البيانات المراد فحصها تحتل النطاق A2:A13، يمكن تخصيص الخلية C2 لعرض النتيجة، مع كتابة ترويسة واضحة في الخلية C1 تحمل تسمية دالة مثل “حالة المطابقة” أو “هل المعرف موجود؟”. إن هذا التنظيم يضمن قابلية التوسع المستقبلي للنموذج، ويسهل توجيه مدققي الحسابات نحو النتائج الحتمية دون استهلاك وقت في قراءة بنية الصيغة الداخلية.

7.2 صياغة المعادلة الإجرائية المركبة

في الخلية المخصصة لعرض النتيجة (C2)، يقوم المحلل بكتابة الصيغة الحسابية المركبة مع مراعاة علامات الترقيم اللاتينية وقواعد كتابة الصيغ في إكسيل. تُكتب الصيغة المباشرة للتحقق من وجود المعرف على النحو التالي:

=IF(COUNTIF(A2:A13, "AB002")>0, "نعم", "لا")

أو باللغة الإنجليزية في النسخ الدولية:

=IF(COUNTIF(A2:A13, "AB002")>0, "Yes", "No")

وفي حال تم الاعتماد على الصيغة المرجعية التي تفحص معطيات خلية أخرى (كأن تكون القيمة المبحوث عنها مدونة في الخلية C2 والنتيجة في D2)، يتم تطبيق تثبيت النطاق الإلزامي لحماية المرجع من الانزلاق عبر استخدام علامة الدولار على النحو التالي: $A$2:$A$13. تضمن هذه الإشارة المطلقة إمكانية سحب المعادلة لأسفل إلى خلايا متعددة لفحص قائمة من المعرفات دون أن ينزاح نطاق البحث الأصلي نحو الأسفل.

7.3 تحليل مسار تنفيذ المعادلة واستجابتها المنطقية

لفهم الآلية الداخلية لكيفية معالجة إكسيل لهذه المعادلة، يمكن تتبع المسار البرمجي الذي يسلكه المعالج الحسابي عند الضغط على زر الإدخال (Enter). يبدأ المحرك أولاً بتقييم الوسيطة الداخلية وهي دالة COUNTIF($A$2:$A$13, "AB002")؛ فيجري مسحاً تسلسلياً للخلايا الاثنتي عشرة المحددة. بمجرد عثوره على المعرف “AB002” في الخلية A3، يرفع قيمة العداد من 0 إلى 1، ويكمل المسح حتى نهاية النطاق ثم يستبدل الدالة بالرقم 1.

تنتقل المعالجة بعد ذلك إلى التعبير الشرطي الخارجي ليصبح: IF(1 > 0, "نعم", "لا"). بما أن المقارنة الرياضية (1 > 0) صحيحة منطقياً، يُرجع الاختبار القيمة البوليانية TRUE، مما يدفع دالة IF إلى اختيار وسيطة التحقق الإيجابي وطباعة النص “نعم” في الخلية المستهدفة. وفي المقابل، لو تم البحث عن معرف افتراضي مثل “AB099” غير المدرج بالقائمة، لكان ناتج COUNTIF صفراً، مما يجعل الشرط (0 > 0) خاطئاً (FALSE)، فيتجه المحرك فوراً نحو طباعة النص “لا”.

8. صيغ متقدمة وبدائل برمجية لإرجاع حالة وجود القيمة

8.1 التكامل بين دالتي التطابق والرقم (ISNUMBER مع MATCH)

تمثل تركيبة الدالتين MATCH وISNUMBER أحد أقوى البدائل الكلاسيكية وأكثرها كفاءة في استهلاك الذاكرة. تقوم دالة MATCH بالبحث عن موضع القيمة النسبية داخل العمود وتعيد رقم الصف النسبي لتلك القيمة، شريطة استخدام المعامل 0 في وسيطتها الثالثة لفرض المطابقة التامة. في حال وجود القيمة، تعيد MATCH رقماً (مثلاً 2)، أما في حال غيابها فتعيد الخطأ الشهير #N/A.

هنا يأتي دور دالة ISNUMBER لفحص مخرجات MATCH؛ فإذا أعادت رقماً، تعيد ISNUMBER القيمة TRUE، وإذا نتج عن البحث خطأ #N/A، تعيد FALSE. وبدمج هذا التركيب داخل دالة IF عبر الصيغة:

=IF(ISNUMBER(MATCH("AB002", $A$2:$A$13, 0)), "نعم", "لا")

نحصل على نظام فحص متين للغاية وسريع التنفيذ. كذلك اعتمدت المراجع الكلاسيكية على دالة فحص الخطأ ISNA بعكس الشرط:

=IF(ISNA(MATCH(C2, $A$2:$A$13, 0)), "لا", "نعم")

وهي صيغة أصيلة تضمن التوافق التام مع كافة إصدارات إكسيل التاريخية القديمة.

8.2 استخدام دالة البحث الحديثة (XLOOKUP) للتحقق المباشر

مع إطلاق إصدارات مايكروسوفت إكسيل الحديثة (Microsoft 365 وExcel 2021)، قدمت الشركة دالة XLOOKUP الثورية لتلغي التعقيدات المتراكمة لدوال البحث القديمة. تمتاز XLOOKUP باحتوائها على وسيطة مدمجة مخصصة لمعالجة حالات عدم العثور على القيمة وهي [if_not_found]، مما يسمح بصياغة فحص منطقي مباشر وفائق السرعة دون الحاجة إلى تركيب دوال متداخلة متعددة.

يمكن استثمار هذه الميزة لصياغة معادلة فحص وجودية أنيقة ومختصرة للغاية على النحو التالي:

=XLOOKUP("AB002", $A$2:$A$13, "نعم", "لا", 0)

تبحث الدالة عن المعرف في النطاق المحدد؛ فإذا وجدته أعادت نص “نعم” كناتج إرجاع محدد، وإذا أخفقت في العثور عليه، توجهت تلقائياً نحو وسيطة الإخفاق لتعيد “لا” مباشرة. تمثل هذه الصيغة قمة الكفاءة في بيئات العمل الحديثة التي تستفيد من خوارزميات المصفوفات الديناميكية المتطورة لمعالجة ملايين السجلات بمرونة فائقة.

8.3 التحقق متعدد المعايير في أعمدة البيانات المترابطة

تتجاوز الاحتياجات التحليلية في كثير من الأحيان مجرد البحث عن قيمة في عمود فردي معزول، لتمتد نحو فحص وجود العنصر شريطة تحققه بالتزامن مع متغيرات أخرى في أعمدة مجاورة. على سبيل المثال، قد يحتاج الباحث للتأكد من وجود معرّف الموظف “AB002” في العمود (A) شريطة أن تكون حالته الوظيفية في العمود (B) مسجلة كـ “نشط” (Active)، لضمان عدم إدراج موظفين مستقيلين في عمليات التحقق.

لتحقيق هذا الغرض، يتم استدعاء دالة العد متعدد الشروط COUNTIFS ودمجها داخل دالة IF بالصيغة المركبة التالية:

=IF(COUNTIFS($A$2:$A$13, "AB002", $B$2:$B$13, "نشط")>0, "نعم", "لا")

تقوم هذه الصيغة بمسح المتجهين الرأسيين بشكل متزامن، ولا ترفع العداد إلا إذا تقاطع المعياران معاً في نفس الصف. يتيح هذا التركيب المعقد بناء أنظمة رقابة إدارية متكاملة داخل الجداول تلبي المعايير الإحصائية والرقابية الصارمة قبل تمرير القرارات الحساسة.

9. دراسة مقارنة تحليلية وتقنية بين الطريقتين

9.1 المقارنة من حيث سهولة التطبيق وسرعة التنفيذ

عند تقييم منحنى التعلم وتجربة المستخدم، يتفوق التنسيق الشرطي بجدارة للمستخدمين المبتدئين والمهام العاجلة؛ فالواجهة الرسومية المبسطة القائمة على النقر والاختيار من القوائم المنسدلة تلغي تماماً حاجة المستخدم لحفظ تراكيب الصيغ الرياضية أو القلق بشأن قواعد الترقيم وعلامات التنصيص. يمكن لأي مدقق تطبيق التمييز البصري خلال بضع ثوانٍ للحصول على نظرة شمولية سريعة على عمود البيانات دون أي جهد تقني مسبق.

في المقابل، تتطلب صياغة الدوال المنطقية (مثل IF مع COUNTIF أو MATCH) فهماً رياضياً وبنيوياً لآلية عمل المتجهات والمراجع المطلقة والنسبية، مما يجعلها تشكل تحدياً للمستخدم العادي في بداية الأمر. غير أن هذا العبء الإعدادي الأولي يُعوض بالكامل بمجرد بناء النموذج؛ فالصيغ البرمجية المكتوبة داخل الخلايا تمتاز بالصلابة وقابلية النسخ والتعميم عبر مساحات عمل ضخمة بمجرد السحب والإفلات، مما يمنحها موثوقية تشغيلية أعلى على المدى الطويل.

9.2 كفاءة استهلاك موارد المعالج في مجموعات البيانات الضخمة

من الناحية المعمارية وهندسة البرمجيات، يختلف الأثر الحاسوبي للطريقتين بشكل جذري عند تطبيقها على مجموعات البيانات الضخمة (Big Data) التي تضم مئات الآلاف من الصفوف. تعتمد أدوات التنسيق الشرطي على خوارزميات مراقبة شاشة تستهلك موارد رسومية وحسابية إضافية مع كل حركة تمرير للشاشة أو تحديث للبيانات، مما يجعل النطاقات الكبيرة المحملة بقواعد التنسيق عرضة للتأخير الملحوظ وبطء استجابة البرنامج.

على النقيض من ذلك، تتمتع الدوال الرياضية مثل COUNTIF وMATCH بكفاءة خوارزمية عالية تعتمد على مسارات معالجة رقمية محسنة داخل معمارية إكسيل الحسابية. لا تتطلب هذه الدوال إعادة الحساب إلا عند حدوث تغيير حقيقي في الخلايا المرجعية التابعة لها (Calculation Dependencies)، مما يوفر قدراً هائلاً من دورات المعالج ويجعلها الخيار التقني الوحيد القابل للتطبيق في الجداول العملاقة التي تتطلب أداءً فائقاً وتحديثات بيانات سريعة ومتكررة دون انهيار لواجهة التشغيل.

9.3 ملاءمة المخرجات للأتمتة وإعداد لوحات المعلومات (Dashboards)

تتجلى الفجوة الهيكلية الكبرى بين الطريقتين عند النظر في إمكانية دمج النتائج ضمن منظومات ذكاء الأعمال ولوحات المعلومات التفاعلية. يعاني التنسيق الشرطي من “عجز وظيفي بنيوي” يتمثل في كونه مخرجاً بصرياً بحتاً لا تراه محركات الدوال الأخرى؛ فلا توجد دالة قياسية في إكسيل تستطيع قراءة ألوان الخلايا مباشرة لاستخدامها في حسابات لاحقة دون اللجوء إلى كتابة أكواد معقدة بلغة فيجوال بيسك (VBA).

وعلى العكس من ذلك، توفر مخرجات التحقق المنطقي (“نعم” و”لا”) قيماً نصية وبوليانية صلبة وقابلة للتداول؛ فيمكن إدخال هذه النتائج مباشرة في بناء الجداول المحورية (Pivot Tables)، أو استخدامها كشروط تصفية في أدوات استعلام البيانات (Power Query)، أو توظيفها في تجميع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لعرض نسب الإنجاز ومطابقة المخزون في لوحات المراقبة التنفيذية، مما يمنحها الأفضلية المطلقة في مشاريع التحول الرقمي المؤتمتة بالكامل.

وجه المقارنة	التنسيق الشرطي (Visual Highlighting)	المعادلات المنطقية (Logical Flagging)
طبيعة المخرج	تغيير لوني وجمالي لخلية البيانات	قيمة نصية أو رقمية صريحة (نعم/لا)
سهولة الإعداد	بسيطة جداً وفورية عبر الواجهة الرسومية	تتطلب معرفة بصياغة الدوال والوسائط
التأثير على الأداء	قد تسبب بطئاً في مجموعات البيانات الضخمة	عالية الكفاءة وأقل استهلاكاً للموارد
القابلية للأتمتة والربط	محدودة جداً ولا تغذي الدوال الأخرى	ممتازة وتندمج بسلاسة في التقارير والتحليلات
الهدف الأنسب	المراجعة العينية والفحص البصري الفردي	خطوط الإمداد المؤتمتة ولوحات التحكم الذكية

10. أفضل الممارسات الأكاديمية واستكشاف الأخطاء ومعالجتها

10.1 معالجة أخطاء عدم التطابق الناتجة عن عيوب إدخال البيانات

تعد عيوب الإدخال البشري وتشوهات استيراد الملفات السبب الجوهري وراء فشل معظم عمليات البحث عن القيم في الجداول الرقمية. تبرز المسافات الزائدة غير المرئية كأخطر هذه العيوب؛ ولتجاوز هذه الإشكالية، ينبغي تطبيق دالة TRIM لتطهير محتوى العمود من أي مسافات بادئة أو لاحقة، مع استخدام دالة CLEAN لإزالة أي محارف تحكم غير مطبوعة قد تتسرب من قواعد البيانات الخارجية القديمة وتمنع تحقق المطابقة التامة.

تتمثل المشكلة المزمنة الأخرى في تضارب أنواع البيانات التخزينية (Data Type Mismatch)، والتي تحدث تحديداً عندما يتم تخزين الأرقام كنصوص مسبوقة بفاصلة عليا أو مهيأة بتنسيق نصي؛ حيث يفشل برنامج إكسيل في مطابقة الرقم 101 بالرمز النصي "101". لمعالجة هذا الخلل، يتعين توحيد نوع البيانات عبر أداة “نص إلى أعمدة” (Text to Columns) لإعادة تحويل النصوص إلى أرقام نقية، أو استخدام دالة VALUE القسرية داخل المعادلات لضمان تجانس الأطراف المقارنة قبل الشروع في بناء قواعد التحقق.

10.2 تأمين الجداول وحماية الصيغ وقواعد الفحص

تتطلب البيئات المؤسسية المشتركة تأمين الأطر الحسابية ضد التعديلات العرضية أو غير المصرح بها؛ فالصيغ المنطقية المركبة (مثل IF وCOUNTIF) قد تتعرض للحذف أو التشويه من قِبل مستخدمين غير متمرسين. تقتضي أفضل الممارسات المهنية قفل خلايا الصيغ (Lock Cells) وإخفاءها من شريط الصيغ، ثم تفعيل حماية ورقة العمل (Protect Sheet) بكلمة مرور معتمدة لضمان بقاء أدوات الرقابة والتحقق محصنة تماماً ضد الأخطاء التشغيلية.

بالتوازي مع ذلك، يُوصى بشدة بتطبيق أداة “التحقق من صحة البيانات” (Data Validation) على عمود الإدخال الأصلي. يمنع هذا الإجراء الوقائي إدخال أي قيم غير مطابقة للأنماط المعتمدة في المؤسسة منذ البداية (مثل إلزام المستخدم بإدخال نصوص لا تتجاوز 5 محارف تبدأ بحرفين وتنتهي بثلاثة أرقام)، مما يقضي على الأخطاء من منبعها، ويوفر سجلاً وثائقياً يوضح المنهجية التشغيلية المتبعة داخل ورقة العمل لضمان استمرارية الاستخدام المؤسسي عبر مختلف أجيال الموظفين.

10.3 توصيات إجرائية لاختيار المنهجية الأنسب وفق سياق العمل

بناءً على التقييم الأكاديمي والتقني المفصل، تتحدد خارطة الطريق لاختيار الأداة المناسبة وفق معايير السياق التشغيلي ومستوى النضج الرقمي للملف. يُنصح باعتماد “التنسيق الشرطي” للمهام الرقابية المؤقتة، وأعمال التدقيق العيني السريعة التي يقوم بها فرد واحد لمراجعة استمارات أو تقارير شهرية محدودة الصفوف، حيث تكون الأولوية للسرعة والراحة البصرية التي لا تتطلب تدويناً ثابتاً في الجدول.

في المقابل، يتعين الاعتماد الكامل والمطلق على “صياغات التحقق المنطقي” (سواء COUNTIF أو MATCH أو XLOOKUP) في جميع ملفات العمل التراكمية، ومشاريع قواعد البيانات المؤسسية المشتركة، والتقارير التنفيذية التي تغذي مسارات ذكاء الأعمال. إن هذا التوجه يضمن المحافظة على النزاهة الرقمية للملف، ويوفر مخرجات دقيقة وحاسمة خالية من اللبس الإدراكي، مما يدعم اتخاذ القرارات الإدارية والمالية بدقة وموثوقية متناهية تتماشى مع المعايير الإحصائية العالمية.

خاتمة

في الختام، يتبين لنا أن إتقان تقنيات البحث عن القيم داخل أعمدة إكسيل يمثل ركيزة لا غنى عنها لأي محلل بيانات أو مدقق إداري يسعى لضمان جودة ونزاهة المعلومات الرقمية. لقد استعرض هذا الدليل طريقتين جوهريتين تخدم كل منهما غاية محددة؛ فالتنسيق الشرطي يوفر حلاً بصرياً تفاعلياً يحاكي الإدراك الحسي للمراجع ويسرع التدقيق اليدوي الفوري، بينما تقدم المعادلات والتركيبات المنطقية عبر دوال العد والمطابقة إطاراً بنيوياً محكماً يولد مؤشرات قاطعة تدعم الأتمتة الكاملة للجداول.

إن الوصول إلى الكفاءة التشغيلية القصوى لا يكمن في المفاضلة المطلقة بين الأداتين، بل في فهم مواطن القوة والقيود التقنية الكامنة في كل منهجية، والدمج المتوازن بينهما وفق ما تمليه متطلبات المشروع وحجم البيانات. ومن خلال اتباع قواعد النظافة الرقمية، وتطهير البيانات من المسافات والشذوذ النصي، وحماية الصيغ الرياضية، يستطيع المتخصصون بناء نماذج أعمال مستقرة وعالية الموثوقية تلبي متطلبات التحليل المالي والإحصائي الحديث بأعلى معايير الدقة والاحترافية.

المراجع

• Bobbitt, Z. (2023, September 8). How to find value in column in Excel (2 methods). Statology. https://www.statology.org/excel-find-value-in-column/
• Bricklin, D., & Frankston, B. (1979). VisiCalc: The first electronic spreadsheet software. Software Arts.
• Microsoft Corporation. (n.d.). COUNTIF function. Microsoft Support. https://support.microsoft.com/en-us/office/countif-function-e0de10c6-f885-4e71-abb4-1f464816df34
• Microsoft Corporation. (n.d.). Highlight patterns and trends with conditional formatting. Microsoft Support. https://support.microsoft.com/en-us/office/use-conditional-formatting-to-highlight-information-fed60dfa-1d3f-4e13-9ecb-f1951ff69d10
• Microsoft Corporation. (n.d.). IF function. Microsoft Support. https://support.microsoft.com/en-us/office/if-function-69aed7c9-4e8a-4755-a9bc-aa8bbff73be2
• Microsoft Corporation. (n.d.). MATCH function. Microsoft Support. https://support.microsoft.com/en-us/office/match-function-e8dffd45-c762-47d6-bf89-56f3f4f557c2
• Microsoft Corporation. (n.d.). XLOOKUP function. Microsoft Support. https://support.microsoft.com/en-us/office/xlookup-function-b7fd680e-6d10-43e6-84f9-88ae8bfdb959