Ποια είναι η 2 εργασία που δεν είναι κατάλληλη για υπολογιστικό φύλλο;

Δύο εργασίες που δεν είναι κατάλληλες για υπολογιστικά φύλλα είναι:

1. Σύνθετη ανάλυση δεδομένων που απαιτεί εξελιγμένη στατιστική μοντελοποίηση ή μηχανική μάθηση: Τα υπολογιστικά φύλλα είναι ιδανικά για βασικούς υπολογισμούς και απεικονίσεις, αλλά δεν διαθέτουν τη δύναμη και την ευελιξία των ειδικών στατιστικών πακέτων λογισμικού (όπως R ή SPSS) ή βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης (όπως το Scikit-Learn στο Python). Η προσπάθεια εκτέλεσης σύνθετων αναλύσεων σε ένα υπολογιστικό φύλλο μπορεί να είναι δυσκίνητη, επιρρεπής σε σφάλματα και δύσκολο να αναπαραχθεί.

2. Διαχείριση μιας μεγάλης σχεσιακής βάσης δεδομένων με πολλούς διασυνδεδεμένους πίνακες: Τα υπολογιστικά φύλλα έχουν σχεδιαστεί για σχετικά επίπεδες δομές δεδομένων. Όταν πρέπει να διαχειριστείτε μια μεγάλη βάση δεδομένων με πολυάριθμους πίνακες που συνδέονται μέσω σχέσεων (π.χ. πελάτες, παραγγελίες, προϊόντα), ένα σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων (DBMS) όπως το MySQL, το PostgResQL ή το SQL Server είναι πολύ πιο κατάλληλο. Τα υπολογιστικά φύλλα θα γινόταν απίστευτα δύσκολα και επιρρεπή σε ασυνέπειες δεδομένων σε αυτό το σενάριο.