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क्या एमएस एक्सेस विश्लेषणात्मक डेटा उपयोग का समर्थन करता है?
क्या एमएस एक्सेस विश्लेषणात्मक डेटा उपयोग का समर्थन करता है?

वीडियो: क्या एमएस एक्सेस विश्लेषणात्मक डेटा उपयोग का समर्थन करता है?

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वीडियो: 🔥एक्सेल के डेटा टैब में यदि विश्लेषण विकल्प का उपयोग कैसे किया जाए तो क्या होगा? वीडियो देखें 2024, सितंबर
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सबसे ज्यादा शक्तिशाली डेटा विश्लेषण के लिए कार्यक्रम माइक्रोसॉफ्ट पहुंच . माइक्रोसॉफ्ट पहुंच प्रश्न बुनियादी प्रदान करते हैं डेटा विश्लेषण . अधिक उन्नत संगणनाओं और वास्तविक संख्या क्रंचिंग, प्रोग्रामिंग के लिए है आवश्यक है, कभी-कभी इसके बहुत सारे, या आपको अपना निर्यात करने की आवश्यकता होती है आंकड़े दूसरे कार्यक्रम के लिए।

लोग यह भी पूछते हैं कि कौन सा डेटाबेस एनालिटिक्स के लिए सबसे अच्छा है?

MySQL, Amazon Redshift, BigQuery और PostgreSQL सभी हैं अच्छा रिलेशनल डेटाबेस विकल्प। यदि आप दस्तावेज़ की तरह कम तर्क और अधिक प्रवाह वाला डेटा देखते हैं, तो आप एक गैर-संबंधपरक की तरह सोच रहे हैं डेटाबेस . क्या आपको ज़रूरत है एनालिटिक्स ईमेल, पॉडकास्ट, सोशल मीडिया, जीआईएस जानकारी और रिपोर्ट जैसी सामग्री पर?

यह भी जानिए, क्या Microsoft Access अभी भी 2019 के लिए प्रासंगिक है? के लिए आधिकारिक शटडाउन तिथि अभिगम वेब ऐप्स और वेब डेटाबेस कार्यालय 365 अप्रैल 2018 के लिए निर्धारित किया गया था। हटाने के बावजूद अभिगम अपने ऑनलाइन उत्पादकता सूट से, माइक्रोसॉफ्ट जारी करते हुए डेस्कटॉप सॉफ्टवेयर विकसित करना जारी रखा प्रवेश 2019 सितंबर 2018 में. के हिस्से के रूप में कार्यालय 2019.

यहाँ, एक विश्लेषणात्मक डेटा स्टोर क्या है?

एक विश्लेषणात्मक डेटाबेस, जिसे an. भी कहा जाता है विश्लेषणात्मक डेटाबेस, केवल पढ़ने के लिए प्रणाली है जो स्टोर ऐतिहासिक आंकड़े बिक्री प्रदर्शन और इन्वेंट्री स्तर जैसे व्यावसायिक मीट्रिक पर। हाल के लेनदेन को शामिल करने के लिए जानकारी को नियमित आधार पर अपडेट किया जाता है आंकड़े एक संगठन की परिचालन प्रणालियों से।

मुझे NoSQL डेटाबेस का उपयोग कब करना चाहिए?

आप निम्न कारणों से NoSQL डेटाबेस चुन सकते हैं:

  1. बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करने के लिए जिसमें बहुत कम या कोई संरचना नहीं हो सकती है। NoSQL डेटाबेस उन डेटा के प्रकारों को सीमित नहीं करते हैं जिन्हें आप एक साथ स्टोर कर सकते हैं।
  2. क्लाउड कंप्यूटिंग और स्टोरेज का अधिकतम लाभ उठाने के लिए।
  3. विकास को गति देने के लिए।
  4. क्षैतिज मापनीयता को बढ़ावा देने के लिए।

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