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Quale applicazione Microsoft è la migliore per la gestione dei dati quantitativi?

Mentre diverse applicazioni Microsoft possono * gestire * dati quantitativi, il migliore per * gestire * dipende da cosa intendi per "gestire". Diverse applicazioni eccellono in diverse fasi:

* Excel: Questa è probabilmente la risposta più comune. Excel è eccellente per l'inserimento, il calcolo, la visualizzazione e l'analisi dei set di dati quantitativi da relativamente piccola a moderatamente di dimensioni moderate. È ottimo per compiti come l'analisi statistica di base, la creazione di grafici e grafici ed eseguire calcoli. Tuttavia, diventa ingombrante per set di dati estremamente grandi o analisi complesse.

* Accesso: Se i dati quantitativi fanno parte di un database relazionale più ampio, l'accesso è una scelta migliore. Ti consente di organizzare i tuoi dati in tabelle, creare relazioni tra loro e interrogare i dati in modo efficiente. Questo è ideale per la gestione di set di dati strutturati grandi e per eseguire query e report più complessi di quanto Excel consente.

* Power BI: Per la visualizzazione dei dati e i dashboard interattivi, Power BI è superiore. Si collega a varie fonti di dati (inclusi Excel e Access), consentendo di creare visioni convincenti per esplorare e presentare i risultati quantitativi. È meglio condividere approfondimenti da set di dati di grandi dimensioni e creare report interattivi.

* query di potenza (Get &Transform Data): Trovato in Excel e Power BI, la query di potenza è cruciale per la preparazione e la pulizia dei dati. Ti consente di importare, trasformare e pulire i dati quantitativi da diverse fonti prima di importare in Excel o Power BI per l'analisi e la visualizzazione.

Insomma:

* per set di dati da piccoli a medi e analisi di base: Excel

* per set di dati grandi e strutturati e gestione del database relazionale: Accesso

* per la visualizzazione e il dashboarding interattivo: Power BI

* per la pulizia e la preparazione dei dati: query di potenza

L'applicazione "migliore" dipende interamente dalla scala e dalla complessità dei tuoi dati e dal tipo di analisi che intendi eseguire.

 

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