Mục lục:

MS Access có hỗ trợ việc sử dụng dữ liệu phân tích không?
MS Access có hỗ trợ việc sử dụng dữ liệu phân tích không?

Video: MS Access có hỗ trợ việc sử dụng dữ liệu phân tích không?

Video: MS Access có hỗ trợ việc sử dụng dữ liệu phân tích không?
Video: [Thành thạo C#] Bài 61: Kết nối và tương tác dữ liệu với MS Access 2024, Tháng mười một
Anonim

Mạnh mẽ nhất Phân tích dữ liệu Chương trình cho Quyền truy cập của Microsoft . Quyền truy cập của Microsoft các truy vấn cung cấp cơ bản phân tích dữ liệu . Để có các tính toán nâng cao hơn và bẻ khóa số thực, lập trình Là bắt buộc, đôi khi rất nhiều hoặc bạn cần xuất dữ liệu sang chương trình khác.

Mọi người cũng hỏi, cơ sở dữ liệu nào là tốt nhất cho phân tích?

MySQL, Amazon Redshift, BigQuery và PostgreSQL đều là tốt quan hệ cơ sở dữ liệu các lựa chọn. Nếu bạn thấy dữ liệu có ít logic hơn và nhiều luồng hơn, chẳng hạn như một tài liệu, bạn đang nghĩ như một cơ sở dữ liệu . Bạn có cần phân tích về tài liệu như email, podcast, mạng xã hội, thông tin GIS và báo cáo?

Cũng cần biết, Microsoft Access có còn phù hợp vào năm 2019 không? Ngày ngừng hoạt động chính thức cho Truy cập Ứng dụng web và Cơ sở dữ liệu web trong Văn phòng 365 được thiết lập vào tháng 4 năm 2018. Mặc dù đã xóa Truy cập từ bộ năng suất trực tuyến của nó, Microsoft tiếp tục phát triển phần mềm máy tính để bàn, phát hành Truy cập 2019 vào tháng 9 năm 2018 như một phần của Văn phòng 2019.

Ở đây, kho dữ liệu phân tích là gì?

Một phân tích cơ sở dữ liệu, còn được gọi là phân tích cơ sở dữ liệu, là một hệ thống chỉ đọc cửa hàng lịch sử dữ liệu về các chỉ số kinh doanh, chẳng hạn như hiệu suất bán hàng và mức tồn kho. Thông tin được cập nhật thường xuyên để kết hợp với giao dịch gần đây dữ liệu từ các hệ thống hoạt động của một tổ chức.

Khi nào tôi nên sử dụng cơ sở dữ liệu NoSQL?

Bạn có thể chọn cơ sở dữ liệu NoSQL vì những lý do sau:

  1. Để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu có thể có ít hoặc không có cấu trúc. Cơ sở dữ liệu NoSQL không giới hạn các loại dữ liệu mà bạn có thể lưu trữ cùng nhau.
  2. Để tận dụng tối đa điện toán đám mây và lưu trữ.
  3. Để tăng tốc độ phát triển.
  4. Để tăng khả năng mở rộng theo chiều ngang.

Đề xuất: