Spreadsheet smells

Abstract

Viewing spreadsheets as a programing language makes it the most used programming language worldwide. In fact some studies performed show that the so called "end-user" programmers surpass the professional programmers by far. Because of this and the lack of support for abstraction, testing, encapsulation or structured programming, 90% of the spreadsheets in the real world have errors. This dissertation presents an effort to help with this problem.

The main goal of this dissertation is to create a tool that allows us to detect probable problems in spreadsheets, those problems were called smells (a lighter error). Thus we first introduce some theoretic concepts like metrics and smells, such as for instance the Functional Dependency Smell that was adapted from the databases. We present the study made, showing the results obtained with the tool applied to a large set of spreadsheets, the EUSES corpus.

Olhando para as folhas de cálculo como uma linguagem de programação faz dela a linguagem mais usada em todo mundo. Na verdade alguns estudos dizem que os chamados de programadores não-profissionais excedem em grande número os programadores profissionais. Por causa disso e da falta de mecanismos como abstracção, encapsulamento, ou programação estruturada, 90% das folhas de cálculo têm erros. Esta dissertação apresenta um esforço feito para ajudar com este problema. O objectivo principal desta dissertação é desenvolver uma ferramenta que permita detectar possiveis problemas em folhas de cálculo, esses problemas chamamos "smells" (uma indicação superficial que geralmente aponta para um problema mais profundo). Para isso, introduzimos alguns conceitos teoricos como metricas e smells, como por exemplo o Smell das Dependências Funcionais que adaptamos das bases de dados. Apresentámos o estudo que foi feito, mostrando os resultados obtidos pela ferramenta aplicada a um grande conjunto de folhas de cálculo, o EUSES Corpus.