Spisu treści:

Czy MS Access obsługuje wykorzystanie danych analitycznych?
Czy MS Access obsługuje wykorzystanie danych analitycznych?

Wideo: Czy MS Access obsługuje wykorzystanie danych analitycznych?

Wideo: Czy MS Access obsługuje wykorzystanie danych analitycznych?
Wideo: How to use Microsoft Access - Beginner Tutorial 2024, Może
Anonim

Najpotężniejszy Analiza danych Program dla Microsoft Access . Microsoft Access zapytania oferta podstawowa analiza danych . Do bardziej zaawansowanych obliczeń i obliczeń liczb rzeczywistych, programowania jest wymagane, czasami dużo, lub musisz wyeksportować swój dane do innego programu.

Ludzie pytają też, która baza danych jest najlepsza do analityki?

MySQL, Amazon Redshift, BigQuery i PostgreSQL to wszystko dobry relacyjny Baza danych wybory. Jeśli widzisz dane z mniejszą logiką i większym przepływem, takie jak dokument, myślisz jak nierelacyjne Baza danych . Czy potrzebujesz analityka na materiałach takich jak e-mail, podcasty, media społecznościowe, informacje GIS i raporty?

Wiesz też, czy Microsoft Access jest nadal aktualny w 2019 roku? Oficjalna data zamknięcia dla Dostęp Aplikacje internetowe i internetowe bazy danych w Biuro 365 ustalono na kwiecień 2018 r. Mimo usunięcia Dostęp z pakietu produktywności online, Microsoft kontynuował rozwój oprogramowania komputerowego, wypuszczając Dostęp 2019 we wrześniu 2018 w ramach Biuro 2019.

Czym jest tutaj magazyn danych analitycznych?

jakiś analityczny baza danych, zwana także an analityczny baza danych, to system tylko do odczytu, który sklepy historyczny dane na miernikach biznesowych, takich jak wydajność sprzedaży i poziom zapasów. Informacje są regularnie aktualizowane, aby uwzględnić ostatnią transakcję dane z systemów operacyjnych organizacji.

Kiedy powinienem używać bazy danych NoSQL?

Możesz wybrać bazę danych NoSQL z następujących powodów:

  1. Do przechowywania dużych ilości danych, które mogą mieć niewielką lub żadną strukturę. Bazy danych NoSQL nie ograniczają typów danych, które można przechowywać razem.
  2. Aby w pełni wykorzystać możliwości przetwarzania i przechowywania w chmurze.
  3. Aby przyspieszyć rozwój.
  4. Aby zwiększyć skalowalność w poziomie.

Zalecana: