1. Filteren en sorteren: Als ze specifieke criteria kent (bijvoorbeeld 'alle verkopen in Californië in 2023', 'alle klanten met achterstallige betalingen'), is het gebruik van de ingebouwde filter- en sorteerfuncties van de spreadsheetsoftware veruit de snelste en meest efficiënte methode. Dit reduceert de zichtbare gegevens drastisch tot wat ze moet zien. De meeste spreadsheetprogramma's (zoals Excel, Google Spreadsheets, LibreOffice Calc) hebben krachtige filtermogelijkheden.

2. Geavanceerde filtering/voorwaardelijke opmaak: Voor complexere zoekopdrachten waarbij meerdere criteria of berekeningen betrokken zijn, kunnen geavanceerde filteropties (vaak met formules of query's) haar in staat stellen de relevante informatie naar een apart gebied of zelfs een nieuw blad te extraheren. Op dezelfde manier kan voorwaardelijke opmaak cellen markeren die aan specifieke criteria voldoen, waardoor het gemakkelijker wordt om de gegevens visueel te lokaliseren.

3. Zoekfunctie van de spreadsheetsoftware (Zoeken/Zoeken en Vervangen): Als ze naar specifieke tekstreeksen of cijfers zoekt (bijvoorbeeld 'bestelnummer 12345'), is het gebruik van de ingebouwde zoekfunctie snel. Voor complexe criteria is filteren echter efficiënter.

4. Draaitabellen (of vergelijkbare hulpmiddelen voor het samenvatten van gegevens): Als Joyce de gegevens op verschillende manieren wil analyseren en samenvatten, zijn draaitabellen uiterst nuttig. Ze stellen haar in staat gegevens snel te groeperen en samen te voegen op basis van verschillende criteria, waardoor het veel gemakkelijker wordt om de specifieke informatie die ze nodig heeft uit een grote dataset te vinden.

5. Databasesoftware (indien van toepassing): Voor extreem grote spreadsheets zou het gebruik van een speciaal databasebeheersysteem (zoals MySQL, PostgreSQL of Access) aanzienlijk efficiënter zijn. Deze zijn ontworpen om grote datasets te verwerken en bieden krachtige querymogelijkheden die veel verder gaan dan wat spreadsheetsoftware kan bieden. Hiervoor moeten de spreadsheetgegevens eerst in de database worden geïmporteerd, wat een eerste stap toevoegt.

6. Externe gegevensanalysetools/programmering: Voor extreem complexe data-analyse of als de vereiste informatie geavanceerde berekeningen vereist, kunnen speciale data-analysetools (zoals Python met panda's of R) of zelfs aangepaste programmering nodig zijn. Dit is de minst efficiënte optie om simpelweg naar gegevens te *kijken*, maar het is krachtig als er diepere analyse bij betrokken is.

Kortom, filteren en sorteren zou in de meeste situaties haar eerste benadering moeten zijn. Als dat niet voldoende is, draaitabellen of het geavanceerde filter opties zijn sterke kanshebbers. Gebruik alleen complexere methoden als die eenvoudigere opties niet aan haar behoeften voldoen.