جدول محوري

جداول البيانات

• يدعم كاليغرا شيت الجداول المحورية.
• يدعم جداول بيانات جوجل الجداول المحورية بشكل أصلي.
• أضاف Numbers، الخاص بشركة أبل، دعم الجداول المحورية في الإصدار 11.2.

تدعم Apache POI إنشاء الجداول المحورية.

وفي هذا السياق، يدعم كل من ليبر أوفيس Calc وOpenoffice Calc الجداول المحورية. قبل الإصدار 3.4، كانت تُعرف هذه الميزة باسم "DataPilot".

من جانب آخر، تدعم مايكروسوفت إكسل الجداول المحورية، والتي يمكن تصورها عبر الرسوم البيانية المحورية.

التطبيقات عبر الويب

من جانب آخر، يدعم إطار العمل ZK، المخصص لتطبيقات Ajax، تضمين الجداول المحورية في التطبيقات عبر الإنترنت.

الفلاتر

في هذا الإطار، يُستعمل فلتر التقرير لتطبيق فلتر على الجدول بأكمله. مثلًا، إذا تم سحب الحقل "لون العنصر" إلى هذه المنطقة، فسيتم إنشاء جدول يحتوي على فلتر تقرير يظهر فوق الجدول. يتضمن هذا الفلتر خيارات منسدلة (أسود، أحمر، وأبيض في المثال أعلاه). عند اختيار خيار معين من القائمة المنسدلة ("أسود" في هذا المثال)، فإن الجدول الذي يظهر سيحتوي فقط على البيانات الخاصة بالصفوف التي يكون فيها "لون العنصر = أسود".

دعم التطبيقات

وفي هذا الصدد، تُعد الجداول المحورية أو وظائف الجدولة المحورية جزءًا أساسيًا من الكثير من تطبيقات قائمة برامج جداول البيانات، وبعض برامج قواعد البيانات، إلى جانب وجودها في أدوات تصور البيانات الأخرى وحزم ذكاء الأعمال.

المعالجة التحليلية عبر الإنترنت

• انظر كذلك
• قاعدة بيانات
• المراجع

وفي السياق ذاته، تتضمن الجداول المحورية في برنامج Excel ميزة الاستعلام المباشر من خادم المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) لاسترداد البيانات بدلاً من الحصول عليها من جدول بيانات Excel. في هذا التكوين، يكون الجدول المحوري بمثابة عميل بسيط لخادم OLAP. لا يقتصر PivotTable في Excel على الاتصال بخدمة تحليل البيانات الخاصة بـ Microsoft فقط، بل يدعم كذلك الاتصال بأي خادم متوافق مع معيار XMLA الخاص بـ OLAP.

قراءة إضافية

• دليل شامل للجداول المحورية: نهج مرئي (مراجعة معمقة على موقع slashdot.org)
• الجداول المحورية والرسوم البيانية في Excel 2007: مخطط مرئي
• معالجة بيانات الجداول المحورية (حلول الأعمال)

لغات البرمجة والمكتبات

وفي هذا الصدد، تتضمن لغات البرمجة والمكتبات المخصصة للتعامل مع البيانات الجدولية وظائف تسهل إنشاء الجداول المحورية ومعالجتها.

في هذا الإطار، تحتوي أداة تحليل البيانات في لغة بايثون المعروفة باسم pandas على وظيفة pivot_table وطريقة xs المفيدة للحصول على أقسام معينة من الجداول المحورية.

وعلى صعيد آخر، توفر لغة البرمجة آر حزمة Tidyverse الشاملة، والتي تحتوي على مجموعة من الأدوات التي تقدم وظائف الجداول المحورية، إلى جانب حزمة pivottabler.

دعم قواعد البيانات

يدعم قاعدة بيانات أوراكل العملية المحورية PIVOT.

علاوةً على ذلك، يدعم مايكروسوفت أكسس الاستعلامات المحورية تحت اسم "الاستعلام الجدولي".

في هذا الإطار، بعض قواعد البيانات الشهيرة التي لا تدعم الجداول المحورية مباشرةً، مثل إس كيو لايت، يمكنها عادةً محاكاة وظيفة الجداول المحورية باستخدام الدوال المدمجة، أو SQL الديناميكي، أو الاستعلامات الفرعية. المشكلة في مثل هذه الحالات هي أن عدد الأعمدة الناتجة يجب أن يكون معروفًا عند بدء تنفيذ الاستعلام؛ ولكن في حالة الجداول المحورية، لا يكون هذا ممكنًا لأن عدد الأعمدة يعتمد على البيانات نفسها. لذلك، يجب ترميز الأسماء يدويًا أو إنشاء الاستعلام ديناميكيًا قبل كل استخدام استنادًا إلى البيانات.

علاوةً على ذلك، يدعم بوستجري إس كيو إل، وهو نظام إدارة قواعد بيانات كائنية-علاقية، إنشاء الجداول المحورية باستخدام الوحدة "tablefunc".

في هذا الإطار، يدعم مايكروسوفت إس كيو إل سيرفر الجداول المحورية ابتداءً من إصدار SQL Server 2016 باستخدام الكلمات المفتاحية FROM...PIVOT.

كذلك، يدعم ماريا دي بي، وهو فرع من MySQL، الجداول المحورية باستخدام محرك تخزين CONNECT.

التاريخ

علاوةً على ذلك، في سنة 1993، ظهر إصدار إيمبروف لمنصة مايكروسوفت ويندوز. وفي أوائل عام 1994، قدمت مايكروسوفت إكسل 5 ميزة جديدة تُسمى "الجدول المحوري" إلى السوق. ثم قامت مايكروسوفت بتحسين هذه الميزة في الإصدارات اللاحقة من إكسل:

من جهة ثانية، في عام 2007، جعلت شركة أوراكل مشغلات PIVOT وUNPIVOT متاحة في قاعدة بيانات أوراكل 11g.

علاوةً على ذلك، إكسل 2000 قدم "المخططات المحورية" لتمثيل بيانات الجداول المحورية بيانيًا.

إضافةً إلى ذلك، إكسل 97 تضمن معالج الجداول المحورية الجديد والمحسن، إضافة القدرة على إنشاء حقول محسوبة، وكائنات ذاكرة تخزين مؤقت للجداول المحورية التي تسمح للمطورين بكتابة ماكروهات فيجوال بيسك للتطبيقات (VBA) لإنشاء وتعديل الجداول المحورية.

وفي هذا الصدد، أصدرت برنامج إيمبروف في سنة 1991 على منصة نكست. وبعد بضعة أشهر من إصدار إيمبروف، قامت Brio Technology بنشر تنفيذ مستقل لنظام ماكintosh، أطلقت عليه اسم DataPivot (مع التقنية التي تم الحصول على براءة اختراع لها في سنة 1999). قامت بورلاند بشراء تقنية DataPivot في عام 1992 ودمجتها في تطبيق جداول البيانات الخاص بها كواترو برو.

إضافةً إلى ذلك، في كتابهم تحليل بيانات الجدول المحوري أشار بيل جيلين ومايكل ألكسندر إلى بيتو سالاس باعتباره "أب الجداول المحورية". أثناء عمله على فكرة لبرنامج جديد أصبح في النهاية Lotus Improv، لاحظ سالاس أن جداول البيانات تحتوي على أنماط من البيانات. أداة يمكن أن تساعد المستعمل في التعرف على هذه الأنماط ستساعد في بناء نماذج بيانات متقدمة بسرعة. مع برنامج إيمبروف، يمكن للمستعملين تعريف وتخزين مجموعات من الفئات، ثم تغيير العروض من خلال سحب أسماء الفئات باستخدام الماوس. وكانت هذه الوظيفة الأساسية هي التي وضعت النموذج للجداول المحورية.

الآلية

من جانب آخر، بالنسبة لإدخال البيانات وتخزينها بشكل تقليدي، تظهر البيانات عادة في جداول "مسطحة"، مما يعني أنها تتكون من أعمدة وصفوف فقط، كما في الجزء التالي من جدول بيانات عينة يعرض بيانات عن أنواع القمصان:

وعلى صعيد آخر، على الرغم من أن الجداول مثل هذه يمكن أن تحتوي على الكثير من العناصر البيانية، فإنه قد يكون من الصعب الحصول على ملخصات مفيدة منها. تساعد الجداول المحورية في تلخيص البيانات بسرعة وإبراز المعلومات المطلوبة. يمكن استخدام الجداول المحورية في نطاق واسع جدًا من الحالات بحسب الموقف. السؤال الأول الذي يجب طرحه هو: "ما الذي أبحث عنه؟" في المثال هنا، دعنا نسأل: "كم عدد الـوحدات التي قمنا ببيعها في كل منطقة لكل تاريخ شحن؟":

وفي السياق ذاته، عادةً ما تتألف الجداول المحورية من حقول الصفوف والأعمدة والبيانات (أو الحقائق). في هذا المثال، يمثل العمود تاريخ الشحن، ويمثل الصف المنطقة، والبيانات التي نرغب في عرضها هي مجموع الوحدات. توفر هذه الحقول إمكانية تنفيذ عدة أنواع من الدوال التجميعية، مثل: الجمع، المتوسط، الانحراف المعياري، العدّ، وغيرها. في هذا السياق، يتم عرض العدد الإجمالي للوحدات المشحونة باستخدام تجميع الجمع.

الصفوف

ومن ناحية أخرى، لن يحتوي هذا الجدول على أي قيم رقمية إذا لم يتم اختيار أي حقل رقمي، ولكن بمجرد اختيار الحقل، سيتم تحديث القيم تلقائيًا في صف "الإجمالي الكلي".

إضافةً إلى ذلك، تُستعمل تسميات الصفوف لتطبيق فلتر على صف أو أكثر ليظهر في الجدول المحوري. مثلًا، إذا تم سحب حقل "مندوب المبيعات" إلى هذه المنطقة، فسيتم إنشاء جدول آخر يحتوي على قيم العمود "مندوب المبيعات"، أي، سيكون هناك عدد من الصفوف يساوي عدد "مندوبي المبيعات". كما سيكون هناك صف إضافي بعنوان "الإجمالي الكلي". في المثال أعلاه، ستُنتج هذه التعليمات خمسة صفوف في الجدول — صف لكل مندوب مبيعات، وصف للإجمالي الكلي. سيكون هناك فلتر فوق البيانات — تسميات الصفوف — يمكن من خلاله تحديد أو إلغاء تحديد مندوب مبيعات معين في الجدول المحوري.

القيم

ومن ناحية أخرى، عادةً ما تأخذ هذه المنطقة حقلاً يحتوي على قيم رقمية يمكن استخدامها لإجراء أنواع مختلفة من الحسابات. ومع ذلك، فإن استخدام القيم النصية لن يكون خاطئًا كذلك؛ حيث إنه بدلاً من عرض المجموع، سيعرض العدد. لذلك، في المثال أعلاه، إذا تم سحب حقل "الوحدات المباعة" إلى هذه المنطقة مع تسمية الصف "مندوب المبيعات"، فستقوم التعليمات بإضافة عمود جديد بعنوان "مجموع الوحدات المباعة"، والذي يحتوي على القيم المرتبطة بكل مندوب مبيعات.

التنفيذ

وفي هذا السياق، تعتبر حقول الجدول المحوري اللبنات الأساسية للجداول المحورية. يمكن سحب كل حقل من القائمة إلى هذا التخطيط، الذي يتضمن أربع خيارات:

وفي السياق ذاته، لا تُنشأ الجداول المحورية تلقائيًا. مثلًا، في برنامج Microsoft Excel، يجب أولاً تحديد جميع البيانات في الجدول الأصلي، ثم الذهاب إلى علامة التبويب "إدراج" واختيار "Pivot Table" (أو "Pivot Chart"). لاحقًا، يتم منح المستعمل الخيار إما بإدراج الجدول المحوري في ورقة موجودة أو إنشاء ورقة جديدة لاحتوائه. يتم تقديم قائمة حقول الجدول المحوري للمستعمل، والتي تتضمن جميع عناوين الأعمدة الموجودة في البيانات. مثلًا، إذا كان الجدول يمثل بيانات مبيعات شركة، فقد يتضمن تاريخ البيع، اسم مندوب المبيعات، العنصر المباع، لون العنصر، عدد الوحدات المباعة، سعر الوحدة الواحدة، والسعر الإجمالي. هذا يجعل البيانات أكثر سهولة في الوصول والاستخدام.

• الفلاتر (Filters)
• الأعمدة (Columns)
• الصفوف (Rows)
• القيم (Values)

وعلى صعيد آخر، تتعلق بعض استخدامات الجداول المحورية بتحليل الاستبيانات التي تتضمن استجابات اختيارية، إلا أن بعض تطبيقات الجداول المحورية لا تسمح بهذه الاستخدامات. فمثلًا، لا يمكن لتطبيق ليبر أوفيس كالك منذ عام 2012 معالجة الخلايا الفارغة.

ومن جهة أخرى، باستخدام المثال أعلاه، يقوم البرنامج بالعثور على جميع القيم الفريدة لـالمنطقة. في هذه الحالة، القيم هي: الشمال، الجنوب، الشرق، الغرب. وبالمثل، سيتم العثور على جميع القيم الفريدة لـتاريخ الشحن. بناءً على نوع التجميع، وهو الجمع في هذه الحالة، سيقوم البرنامج بتلخيص البيانات، أي كميات الوحدات، وعرضها في مخطط متعدد الأبعاد. في المثال أعلاه، تُظهر القيمة الأولى "66"، والتي تم الحصول عليها من خلال تحديد جميع السجلات التي كانت فيها المنطقة هي الشرق وتاريخ الشحن هو 2005-01-31، ثم جمع الوحدات في تلك المجموعة من السجلات (أي الخلايا E2 إلى E7) للحصول على النتيجة النهائية.

علاوةً على ذلك، ستكون الحقول التي سيتم إنشاؤها مرئية في الجانب الأيمن من ورقة العمل. بشكل افتراضي، يظهر تصميم تخطيط الجدول المحوري أسفل هذه القائمة.

الأعمدة

وعلى صعيد آخر، تُستعمل تسميات الأعمدة لتطبيق فلتر على عمود أو أكثر ليظهر في الجدول المحوري. مثلًا، إذا تم سحب حقل "مندوب المبيعات" إلى هذه المنطقة، فسيتم إنشاء جدول يحتوي على قيم العمود "مندوب المبيعات"، أي، سيكون هناك عدد من الأعمدة يساوي عدد "مندوبي المبيعات". كما سيكون هناك عمود إضافي بعنوان "الإجمالي الكلي". في المثال أعلاه، ستُنتج هذه التعليمات خمسة أعمدة في الجدول — عمود لكل مندوب مبيعات، وعمود للإجمالي الكلي. سيكون هناك فلتر فوق البيانات — تسميات الأعمدة — يمكن من خلاله تحديد أو إلغاء تحديد مندوب مبيعات معين في الجدول المحوري.

وفي هذا الصدد، لن يحتوي هذا الجدول على أي قيم رقمية إذا لم يتم اختيار أي حقل رقمي، ولكن بمجرد اختيار الحقل، سيتم تحديث القيم تلقائيًا في عمود "الإجمالي الكلي".