×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Microsoft Access. Przewodnik dla użytkowników Excela Michael Alexander

(ebook) (audiobook) (audiobook)
  • Czasowo niedostępna
  • Promocja Przejdź
Autor:
Michael Alexander
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
5.5/6  Opinie: 2
Stron:
576
Druk:
oprawa miękka
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Rozszerz swój wachlarz narzędzi do analizy o Accessa!

  • Kiedy wybrać Excela, a kiedy Accessa?
  • Jak wykonać raport i wizualizować dane w Accessie?
  • Jak zintegrować Excel z Accessem?

Excel to obok Worda najpopularniejsze narzędzie znajdujące się w pakiecie Microsoft Office. Narzędzie, bez którego nie wyobrażają sobie pracy analitycy, księgowi i prezesi firm. Dzięki ogromnym możliwościom oraz łatwości użycia znajduje on zastosowanie wszędzie tam, gdzie trzeba dokonać obliczeń na dużych ilościach danych. Czy Excel jest jednak lekarstwem na wszystko?

Otóż nie! Pakiet Microsoft Office posiada w swych szeregach jeszcze jednego asa - program Access. Jeżeli zależy Ci na bezproblemowej współpracy kilku osób nad jednym zbiorem danych, jeżeli chcesz oddzielić wygląd raportu od danych, a w dodatku wymagasz skalowalności, Access może okazać się lepszym wyborem. Nie obawiaj się nowego! Dzięki tej książce błyskawicznie zapoznasz się ze środowiskiem, filozofią pracy oraz możliwościami Accessa.

Książka odpowiada na wiele pytań, w tym na jedno kluczowe - kiedy lepszy jest Excel, a kiedy Access. Ponadto znajdziesz tu odpowiedzi na pytania dotyczące danych, ich struktur oraz metod analizy. Dowiesz się, jak korzystać z kwerend agregujących, funkcjonalnych oraz krzyżowych. Z pewnością zainteresują Cię również rozdziały poświęcone analizom warunkowym oraz tworzeniu raportów i wizualizacji danych w programie Access. Ostatni rozdział pozwoli Ci połączyć świat, który znasz - świat Excela, z tym, który poznałeś w trakcie lektury - światem Accessa. Integracja tych dwóch narzędzi zdejmie z Ciebie wszelkie ograniczenia w codziennej pracy z danymi o dowolnej wielkości i złożoności. Przekonaj się o tym sam!

  • Trudny wybór - Access czy Excel
  • Podstawy Accessa - tabele, teoria relacyjnych baz danych, kwerendy
  • Kwerendy wybierające, funkcjonalne, usuwające, aktualizujące
  • Wykorzystanie kwerend krzyżowych
  • Transformacja danych za pomocą programu Access
  • Wykonywanie obliczeń oraz przetwarzanie dat
  • Analizy warunkowe
  • Zastosowanie podkwerend i domenowych funkcji agregacji
  • Statystyki opisowe w Accessie
  • Planowanie zadań
  • Wykorzystanie VBA do usprawnienia procesu analizy
  • Tworzenie raportów w Accessie
  • Wykorzystanie tabel i wykresów przestawnych
  • Przenoszenie danych z Accessa do Excela
  • Integracja Accessa z Excelem
  • Tworzenie zapytań SQL

Znasz Excel? Poznaj też Access - szybko i przyjemnie!

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Michael Alexander - szczyci się tytułem Microsoft Certified Application Developer (MCAD) i ma ponad czternaście lat doświadczenia w tworzeniu aplikacji biznesowych na podstawie Microsoft Office, VBA oraz .NET. Obecnie mieszka we Frisco w Teksasie, gdzie pracuje jako starszy kierownik programowania w firmie technologicznej. W wolnym czasie prowadzi bezpłatną stronę z poradami, www.datapigtechnologies.com, na której dzieli się wskazówkami na temat Accessa i Excela z innymi użytkownikami.

Michael Alexander - pozostałe książki

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
119,00 zł
Czasowo niedostępna
Ebook
65,45 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.