Regnearkssoftware

Forfatter: John Stephens
Oprettelsesdato: 28 Januar 2021
Opdateringsdato: 29 Juni 2024
Anonim
Regneark kurs 1
Video.: Regneark kurs 1

Indhold

Definition - Hvad betyder regnearkssoftware?

Regnearkssoftware er en softwareprogram, der er i stand til at organisere, lagre og analysere data i tabelform. Programmet kan levere digital simulering af papirregnskabsark. De kan også have flere interaktive ark med data repræsenteret i, numerisk eller i grafisk form. Med disse muligheder har regnearkssoftware erstattet mange papirbaserede systemer, især i erhvervslivet. Oprindeligt udviklet som et hjælpemiddel til regnskabs- og bogføringsopgaver bruges regneark nu i vid udstrækning i andre ulemper, hvor tabellister kan bruges, ændres og samarbejdes.


Regnearkssoftware er også kendt som et regnearksprogram eller et regnearksprogram.

En introduktion til Microsoft Azure og Microsoft Cloud | Gennem denne vejledning lærer du, hvad cloud computing handler om, og hvordan Microsoft Azure kan hjælpe dig med at migrere og drive din virksomhed fra skyen.

Techopedia forklarer regnearkssoftware

I sammenligning med tekstbehandlere giver regnearkssoftware en tydelig fordel, når man arbejder med tal. Beregning og funktionaliteter er lettere at repræsentere i regneark end i tekstbehandlere, og dermed er effektiv datahåndtering mulig. Regnearkssoftware giver også fleksibel præsentation af data. Denne software er i stand til at interagere med databaser, kan udfylde felter og kan også hjælpe med til automatisering af dataoprettelse og -modifikation. Regnearkssoftware kan deles både online og offline og muliggør let samarbejde.


Data i regnearket er repræsenteret af celler, organiseret som rækker og kolonner og kan være eller numeriske. Funktioner som betingede udtryk, funktioner til at betjene og numre er også tilgængelige på regneark. Beregninger kan automatiseres, og regneark er generelt lettere at bruge end andre databehandlingsapplikationer.

Imidlertid inkluderer begrænsninger af regnearkssoftware vanskeligheder med at identificere datafejl, begrænsning af et begrænset antal poster, ineffektiv til at håndtere store mængder, manglende evne til at skalere for adgang og manipulere store datamængder, manglende evne til at oprette rapporter som i tilfælde af databaser, høje data lagringskrav og utilgængelighed af visse forespørgsels- og sorteringsteknikker.