Exceli koduto�o� (0)

0 1 2 3 Variand
i 
number Arendatud filter (tulemused esitada 
töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) Risttabelid e. liigendtabelid 
(paigutada töölehele 
Risttabel+Diagramm) Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate ees- 
ja perenimed, kelle palk on suurem kui 10000. Koostada risttabel inimeste hobide 
esinemissageduste analüüsimiseks linnade 
ja vanusegruppide lõikes. Vanusegrupid 
koostada 15 aasta kaupa. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste 
isikukoodid ning ees- ja perenimed, kellel ei ole 
ühegi teise töötajaga sama sünniaasta. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Moodustada töölehele Filter_1 nimekiri 
meesautojuhtide hobidest (ainult unikaalsed 
väärtused). Koostada risttabel inimeste hobide 
esinemissageduste analüüsimiseks linnade 
ja osakondade lõikes.  Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste 
isikukoodid, ees-ja perenimed, kes on sündinud 
70-ndatel (1960-1969) Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Väljastada töölehele Filter_1 üle 30 aastaste 
sekretäride isikukoodid. Koostada risttabel koduloomade liigi ja 
arvu kohta osakondade ja linnade lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste 
isikukoodid, kelle palk jägub 
3-ga täpselt. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Filtreerida töölehele Filter_1 koduloomadeta 
inimeste ees- ja perekonnanimed, kelle palk on üle 
15000. Koostada risttabel: meeste ja naiste 
keskmine palk osakondade ja linnade 
lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste ees- 
ja perenimed, kes elavad 
V-tähega algavates linnades. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Ülesanne variant arvutada valemi järgi =MOD(XX; 20), kus XX - kaks viimast kasutajanime numbrit 


4 5 6 7 Väljastada töölehele Filter_1 leskmeeste palgad. 8 Väljastada töölehele Filter_1  müügiosakonnas 
töötavate naiste  palgad ja elukohad (linnad). Koostada risttabel: meeste ja naiste 
keskmine palk ametite ja linnade lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 korduvate 
perenimedega inimeste isikukoodid, ees- ja 
perenimed ning palgad. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Väljastada töölehele Filter_1 nende naiste osakond 
ja hobid, kellel pole koduloomi (ainult unikaalsed 
kirjed). Koostada risttabel erinevate 
perekonnaseisude esinemissageduste 
analüüsimiseks naiste/meeste ja linnade 
lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 nende isikute 
isikukoodid, kelle tähtkujud kuuluvad etteantud 
stiihiasse (elementi). Kriteeriumi lahtrile määrata 
valideerimine loeteluga. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Moodustada töölehele Filter_1 nimekiri nende 
inimeste koduloomaliikidest, kes elavad väljaspool 
Tallinna ja huvituvad käsitööst (ainult unikaalsed 
väärtused). Koostada risttabel inimeste hobide 
esinemissageduste analüüsimiseks naiste/
meeste ja linnade lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste  ees-
ja perenimed, kes on sündinud etteantud kuus. 
Kriteeriumi lahtrile kuu nimetusega  peab olema 
määratud valideerimine loeteluga. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Koostada risttabel koduloomade liigi ja 
arvu kohta naiste/meeste ja linnade lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste  ees-
ja perenimed, kes on sündinud 60-ndatel (1950-
1959). Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Moodustada töölehele Filter_1 nimekiri linnadest, 
kus elab abielus naisi, kellel on koer (ainult 
unikaalsed väärtused). Koostada risttabel töötajate 
perekonnaseisu analüüsimiseks 
osakondade ja linnade lõikes.


9 10 11 12 Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste 
isikukoodid, kelle eesnimi algab K-tähega. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Väljastada töölehele Filter_1 vabaabielu elavate 
alla 50-aastaste meeste isikukoodid. Koostada risttabel erinevate 
perekonnaseisude analüüsimiseks ametite 
ja linnade lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste 
isikukoodid, kelle perenimi lõpeb K-tähega. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Väljastada töölehele Filter_1 Tallinnas elavate 
naiste palgad. Koostada risttabel inimeste hobide 
esinemissageduste analüüsimiseks linnade 
ja vanusegruppide lõikes. Vanusegrupid 
koostada 15 aasta kaupa. Väljastada töölehele Filter_2 sügisel sündinud 
inimeste ees- ja perenimed. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Moodustada töötajate tabeli alusel töölehele 
Filter_1 nimekiri koduloomaliikidest, kelle omanike 
hulgas on mehi (ainult unikaalsed väärtused). Koostada risttabel hobide 
esinemissageduse analüüsimiseks 
osakondade ja linnade lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 suvel sündinud 
inimeste ees- ja perenimed. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Moodustada töölehele Filter_1 nimekiri linnadest, 
kus elab naisi, kellel on papagoi (ainult unikaalsed 
väärtused). Koostada risttabel koduloomade liigi ja 
arvu kohta osakondade ja linnade lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 kevadel sündinud 
inimeste ees- ja perenimed. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm.


13 14 15 16 17 18 Moodustada töölehele Filter_1 nimekiri 
osakondadest, kus töötab alla 50-aastaseid 
lahutatud naisi (ainult unikaalsed väärtused). Koostada risttabel: meeste ja naiste 
keskmine palk osakondade ja linnade 
lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 talvel sündinud 
inimeste ees- ja perenimed. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Filtreerida töölehele Filter_1 nende töötajate hobid, 
kelle vanus on üle 40 ja palk suurem kui 15000. Koostada risttabel: meeste ja naiste 
keskmine palk ametite ja linnade lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 korduvate 
perenimedega inimeste isikukoodid, ees- ja 
perenimed ning aadressid. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Filtreerida töölehele Filter_1 üle 50-aastaste 
koeraomanike isikukoodid. Koostada risttabel erinevate 
perekonnaseisude analüüsimiseks meeste-
naiste ja linnade lõikes. Väljastada töölehele  Filter_2 inimeste nimed, kelle 
ees- ja perenimi algab sama tähega. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Filtreerida töölehele Filter_1 kalapüügiga 
tegelevate meeste ees- ja perenimed, kelle vanus 
on üle 50. Koostada risttabel hobide 
esinemissageduse analüüsimiseks meeste-
naiste ja linnade lõikes. Väljastada töölehele Filter_2 nende ees- ja 
perenimed, kelle aadressis esineb 
tähekombinatsioon "mäe". Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Filtreerida töölehele Filter_1 Tallinnas elavate 
kassiomanike isikukoodid.  Koostada risttabel lemmikloomade liigi ja 
hulga kohta sugude ja linnade lõikes. Filtreerida töölehele Filter_2 nende töötajate ees- 
ja perenimi, kelle palk on alla keskmise. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Filtreerida töölehele Filter_1 nende naiste ees- ja 
perenimed, kelle vanus jääb vahemikku 50-60. Koostada risttabel töötajate 
perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja 
linnade lõikes.


19 Filtreerida töölehele Filter_2 nende töötajate 
perenimi, osakond ja amet, kelle palk on üle 
keskmise. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm. Filtreerida töölehele Filter_1 nende meeste 
isikukoodid, kelle vanus jääb vahemikku 30-40. Koostada risttabel töötajate 
perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja 
linnade lõikes. Filtreerida töölehele Filter_2 pallimängudest 
huvitatud töötajate isikukood, sugu ja osakond. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv 
diagramm.


Leida kõige madalama palgaga töötaja koduloom. Leida, kellena töötab kõige madalama palgaga inimene. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese palk. Rakendused otsingufunktsioonide abil. Tulemused 
esitada töölehtedel Otsing_1 ja Otsing_2. 
Etteantavate väärtuste lahtritele määrata 
valideerimine loeteluga. Leida, millises linnas elab kõige madalama palgaga 
töötaja. Leida etteantud perekonnaseisuga inimeste arv, kes 
töötavad etteantud ametis. Leida, mitu etteantud koduloomaliigi omanikku töötavad 
etteantud ametis. Leida, mitmel  etteantud perekonnaseisuga inimesel on 
etteantud hobi. Leida, mitmel inimesel, kellel on etteantud koduloom, on 
etteantud hobi. Ülesanne variant arvutada valemi järgi =MOD(XX; 20), kus XX - kaks viimast kasutajanime numbrit 


Leida kõige suurema palgaga töötaja osakond ja amet.  Leida kõige noorema töötaja perekonnaseis. Leida kõige vanema töötaja perekonnaseis. Leida, kes on kõige vanema töötaja koduloom. Leida kõige noorema töötaja hobi. Leida, mittu etteantud perekonnaseisuga inimest on 
mehed/naised (etteantav väärtus). Leida, mittu etteantud liiki lemmiklooma on 
meestel/naistel (etteantav väärtus). Leida, mittu etteantud liiki lemmiklooma on etteantud 
ametis töötavatel inimestel. Leida, mittu etteantud liiki lemmiklooma on etteantud 
osakonna töötajatel.


Leida, millises linnas elab kõige vanem töötaja. Leida kõige noorema töötaja ees- ja perenimi. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese koduloom. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese perekonnaseis. Leida kui palju mehi/naisi (etteantav väärtus)  töötab 
etteantud ametis. Leida etteantud osakonnas töötavate inimeste hulk, kellel 
on etteantud hobi. Leida, mitmel etteantud perekonnaseisuga inimesel  on 
etteantud liiki lemmikloom. Leida, kui palju etteantud perekonnaseisuga inimesi  
töötab etteantud ametis. Leida, kui palju etteantud perekonnaseisuga inimesi  
töötab etteantud osakonnas.


Etteantud isikukoodi järgi leida inimese hobi. Leida, mitmel inimesel etteantud linnas on etteantud hobi. Leida etteantud osakondade arv etteantud linnas. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese lemmikloom. Leida kõige madalama palgaga töötaja nimi. Etteantud isikukoodi järgi leida osakond, kus see inimene 
töötab. Leida kui palju mehi/naisi (etteantav väärtus)  töötab 
etteantud osakonnas. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese ees- ja 
perekonnanimi. Leida, mitu inimest töötab etteantud ametis ja elab 
etteantud linnas. Etteantud isikukoodi järgi leida linna nimi, kus inimene 
elab. Leida etteantud perekonnaseisuga inimeste arv, kes 
elavad etteantud linnas.


Leida kõige kõrgema palgaga töötaja nimi. Leida, kui palju mehi/naisi (etteantav väärtus)  elab 
etteantud linnas. Leida, mitmel etteantud linnas elaval töötajal on kodus 
etteantud loomaliiki kuuluv lemmikloom .


Perenimi, Pereseis, Osakond, Kodulemmik, Aastaaeg, Tähtkuju Eesnimi, Perenimi, Huviala, Linn, Sugu, Vanus Eesnimi, Aadress, Palk, Amet, Sünnikuupäev ja Vanus  Perenimi, Pereseis, Linn; Osakond, Sünnikuu, Aastaaeg Töölehel Päring luua tabeliobjekt (Table), mis koosneb 7 veerust. 
1. veerus on töötajate isikukoodid (valite ise), mis määratakse 
valideerimise abil  isikukoodide loetelust. 
2. - 7. veeru väärtused leitakse otsingufunktsioonide abil  isikukoodi järgi: 


Eesnimi, Perenimi, Pereseis, Huviala, Sugu, Tähtkuju Eesnimi, Amet, Osakond, Palk, Tähtkuju, Vanus Perenimi, Linn, Aadress, Kodulemmik, Vanus, Sünnikuupäev Eesnimi, Perenimi, Tähtkuju, Pereseis, Aastaaeg, Sünnikuu Eesnimi, Perenimi, Palk, Huviala, Sugu, Sünnikuu


Perenimi, Linn, Huviala, Kodulemmik, Vanus, Sünnikuupäev Eesnimi, Perenimi, Pereseis, Osakond, Tähtkuju ja Aastaaeg Perenimi, Aadress, Pereseis, Kodulemmik, Sugu, Vanus Eesnimi, Linn, Amet, Palk, Aastaaeg, Sünnikuupäev


Eesnimi, Perenimi, Aadress, Huviala, Sugu, Sünnikuu Eesnimi, Sugu, Osakond, Palk, Kodulemmik, Vanus Perenimi, Aadress, Linn, Pereseis, Sünnikuupäev ja Tähtkuju  Perenimi,  Amet, Osakond, Huviala, Tähtkuju ja Aastaaeg Eesnimi, Aadress, Palk,Osakond, Sünnikuupäev ja Süünikuu  Perenimi, Linn, Osakond, Amet, Sugu  ja Vanus


Eesnimi, Perenimi, Pereseis, Amet, Tähtkuju ja Aastaaeg


Isikukood Eesnimi Perenimi Linn Aadress 38504050217 Kristjan Mägi Saue Tartu mnt 24-1 37607250511 Marko Erikson Haapsalu Sõle 61-19 48803030178 Mare Eesmaa Kiili Mahtra 36-50 48307110230 Tiina Toomsalu Loksa Pronksi 6a-1 37810060017 Anton Meister Pärnu Liivalaia 32-35 47212180084 Jana Kaal Viljandi Nurga 4-98 37604170615 Eino Luige Saku Sõpruse pst 246-40 45909100049 Evi Sarapik Kiili Pronksi 6a-1 38504190222 Margus Roosimägi Kallaste Õismäe tee 96-35 46808020335 Aigi Härm Saku Sõpruse 3 - 125 48206190557 Sirje Härm Tallinn Maleva 2b-11 38308140585 Aadu Malva Paldiski Läänemere 62-68 50010190405 Hanno Pajusaar Kunda Linnamäe 25-204 47711280456 Selma Parre Vändra Kalevipoja 11-110 47506210936 Mirja Bergmann Tartu Rästa 7/3 39101130124 Kaivo Berk Rapla Sõpruse pst 250 - 144 60009030894 Katy Veesimaa Tartu Paasiku 28-3 37204120460 Einar Ehala Jõhvi Kivimurru 11 - 10 38205180673 Jaan Laubre Jõhvi Roheline 3 36412110930 Arvi Väljas Tallinn Kibuvitsa 3-3 35504050446 Ando Nõmmik Kunda Mahtra 25-105 50008240148 Erika Kasemets Põlva Lasnamäe 50/10-23 45909050610 Helen Aigro Pärnu Randla 13 - 619 36001050084 Kustav Salu Jõhvi Vikerlase 17-87 37108130050 Kaivo Mets Tapa Virbi 4-132 36109040214 Kristjan Jürimäe Valga Akadeemia tee 62-75 46210090988 Malle Kivioja Tallinn Võru 2-125 46303030988 Faina Kukk Loksa Kärberi 14 - 2 36505130719 Jaan Kaasik Rakvere Pärnu mnt 453A-19 36506070555 Karl Agur Tallinn Ringi 3-18 36604060863 Aadu Pulk Kohtla-Järve Raudla 30A-20 36612210549 Andrus Koort Türi Taime 19 - 5 46809040675 Maarja Ambros Tallinn Ümera 60-45 36902240722 Aare Raudsepp Tallinn Kärberi 13-8 37007260696 Einar Laanepõld Kadrina Tartu mnt 32-22 37102030149 Erki Arsenov Loksa Retke 22-43 47103260243 Evelin Põld Haapsalu Võidu 80 47105020007 Ene Elmik Loksa Kivimurru 11 - 10 37106180544 Meelis Petrov Sindi Raadiku 1 - 23 37205220288 Madis Paulus Viljandi Sõle 5-10 37211200348 Aarne Norak Tallinn Paasiku 4-101 47403030624 Virve Mäesalu Saku Sepa 2 - 3 37408230939 Riho Kuusk Saku Mustamäe tee 195-102 37609120658 Aare Marmor Tamsalu Arbi 2-155 47712170754 Sirje Kreen Tallinn Ümera 6 -- 53 37808220891 Reijo Bauman Tartu Raadiku 19-73 47903090504 Erika Bachmann Tallinn Kaluri 2-12


48006080465 Juulia Tubin Kallaste Vana-Kalamaja 7-9 48105180669 Leida Jaanus Tartu Kihnu 16-39 38108200347 Ahti Tubin Kadrina Vana-Kalamaja 7-9 38204220473 Arnold Norak Kuressaare Kivila 16-71 48301060031 Vilma Eesmaa Valga Ümera 24-5 38305190379 Aarne Mikson Pärnu Linnamäe tee 85-21 48306070961 Erna Eek Narva Õismäe tee 21-10 60011130833 Heli Lind Saue Järveotsa tee 43-15 48401080820 Aasa Randla Kunda Telliskivi 52a-1 39402070214 Jaan Noormets Tallinn Kivila 18-69 38403010526 Erki Lepiksoo Tapa Sütiste 39-64 38602110722 Priit Burmeister Jõgeva Mustamäe tee 165-58 38804250911 Ahto Danilov Paide Linnamäe tee 85-21 38112150956 Reijo Muld Haapsalu Liinamäe 35-37 48211240925 Malle Ligi Pärnu Lõime 6-4 37303130136 Aarne Oks Paldiski Liiva 7a-3 48411130888 Faina Lepp Paide Vikerlase 13-216 36506270104 Reijo Müürsepp Vändra Maleva 2b-11 60001210234 Malle Põldmaa Kallaste Paekaare 62-53 60007080463 Irma Piirsalu Keila Raadiku 1 - 23 37309010485 Argo Salu Jõgeva Keskuse 14-44 47704030496 Kristel Astok Kiili Kolde 88-79 35810100356 Madis Maasalu Sindi Ehte 5-28 37811080030 Arnold Merilaid Keila Pae 60-13 35909140289 Olav Berk Viljandi Paekaare 58-51 36002200391 Margus Maasalu Vändra Kagu 13-4 60003030319 Hilja Raid Tartu Võru 2-122 46407080393 Tiina Markus Kohtla-Järve Mustamäe tee 195-102 36504170054 Kaspar Veesimaa Tapa Vana-Kalamaja 20-16a 36705150941 Boris Küünemäe Saue Kopli 65/2-5 36809190988 Meelis Kalju Jõgeva Vuti 67 46909170171 Airi Põld Paldiski Nisu 5-7 36909210954 Erno Salumets Kuressaare Pronksi 6a-1 37008050804 Aadu Heinlo Kuressaare Odra 4-1 47105130963 Ene Burmeister Paide Liivalaia 32-35 37110010868 Tarmo Müller Tõrva Maleva 2b-11 37202200902 Reijo Okspuu Kadrina Pakase 47 37210060467 Hanno Pedak Tõrva Läänemere tee 17-216 38210070151 Paul Naaber Tamsalu Mustamäe tee 195-48 37210240441 Hendrik Kanter Võru Aegviidu Piibe mnt 44-1 47211150090 Kersti Miller Kunda Langu 5-27 48402150417 Tiina Rajamäe Viljandi Arbu 5-24 37411270496 Karl Salu Rakvere Sepa 2-3 37608150058 Raivo Lokk Türi Koorti 18-24 37705040659 Reijo Meigas Rapla Ehitajate tee 68-21 48107150516 Kristiina Oks Kohtla-Järve Koidu 10-9 38205090295 Aadu Elson Haapsalu Puhangu 4-14 60009130038 Annika Paju Tallinn Ehitajate tee 74-32


60208230166 Laine Eek Tallinn Õismäe tee 105-44 38310210529 Eevald Parts Tamsalu Sõle 61-19 48405030944 Elvi Berk Rakvere Sõpruse 3 - 125 38901180808 Erki Ainsaar Valga Raudla 30a-20


Pereseis Osakond Amet Palk Huviala lahutatud Müük diiler 1,090 pillimäng lahutatud Tootmine meister 1,378 jalgrattasport abielus Majandus juhataja 2,540 golfimäng lesk Majandus koristaja 650 pillimäng lesk Ladu juhataja 2,270 kalapüük lahutatud Müük sekretär 1,060 raamatu lugemine abielus Tootmine tööline 1,000 raamatu lugemine lesk Finants raamatupidaja 1,270 raamatu lugemine abielus Transport autojuht 1,360 karate abielus Ost sekretär 1,080 jalgrattasport lesk Ost sekretär 1,200 kalapüük abielus Transport autojuht 1,180 karate vabaabielus Tootmine tööline 1,140 lumelauasõit abielus Ladu tööline 1,070 pillimäng abielus Majandus koristaja 750 käsitöö lahutatud Ladu tööline 1,760 lumelauasõit abielus Finants referent 970 jalgrattasport abielus Tootmine treial 1,270 ratsutamine lahutatud Finants raamatupidaja 1,470 lumelauasõit lahutatud Tootmine tööline 1,250 võrkpall vabaabielus Transport autojuht 1,160 ratsutamine vabaabielus Müük sekretär 1,200 sulgpall vallaline Müük sekretär 1,100 raamatu lugemine abielus Tootmine tööline 1,160 lumelauasõit vabaabielus Tootmine meister 1,380 jalgpall lahutatud Tootmine lukksepp 1,270 lumelauasõit lahutatud Finants juhataja 3,650 golfimäng vallaline Müük sekretär 1,370 lumelauasõit abielus Transport autojuht 1,090 kalapüük vabaabielus Tootmine tööline 1,172 jalgpall lesk Transport valvur 1,000 kalapüük abielus Tootmine treial 1,150 ratsutamine abielus Ost sekretäär 1,230 pillimäng vabaabielus Müük diiler 1,050 kergejõustik abielus Ladu tööline 1,750 jalgrattasport abielus Ladu kompekteerija 1,030 rahvatants abielus Majandus sekretär 960 rahvatants abielus Müük müügijuht 1,270 raamatu lugemine vabaabielus Tootmine tööline 1,800 sulgpall vabaabielus Tootmine tööline 1,130 raamatu lugemine abielus Tootmine tööline 930 rahvatants lahutatud Ost sekretär 1,120 käsitöö lesk Tootmine tööline 1,030 kalapüük abielus Tootmine meister 1,420 programmeerimine lahutatud Tootmine tööline 1,550 käsitöö abielus Tootmine tööline 1,050 karate abielus Müük müügijuht 1,350 korvpall


lahutatud Müük sekretär 1,200 käsitöö vabaabielus Tootmine tööline 1,370 jalgrattasport abielus Tootmine treial 1,350 ratsutamine vallaline Tootmine tööline 1,070 kergejõustik abielus Finants raamatupidaja 1,160 karate vallaline Ost juhataja 2,960 pillimäng abielus Tootmine tööline 1,350 jalgpall abielus Tootmine tööline 1,100 raamatu lugemine abielus Majandus koristaja 720 käsitöö lahutatud Müük diiler 1,160 võrkpall vabaabielus Tootmine treial 1,180 käsitöö lahutatud Transport autojuht 1,150 programmeerimine vallaline Transport autojuht 1,370 raamatu lugemine vabaabielus Tootmine tööline 1,190 rahvatants abielus Finants jurist 2,270 pillimäng vallaline Transport autojuht 1,050 raamatu lugemine lahutatud Finants jurist 2,350 võrkpall lesk Tootmine lukksepp 1,160 rahvatants lahutatud Tootmine tööline 1,000 rahvatants vabaabielus Tootmine tööline 1,050 ratsutamine lesk Tootmine tööline 1,160 kalapüük abielus Finants raamatupidaja 1,274 programmeerimine abielus Tootmine tööline 1,080 rahvatants lahutatud Transport autojuht 1,250 käsitöö lesk Tootmine tööline 1,170 käsitöö abielus Tootmine tööline 1,070 lumelauasõit abielus Müük sekretär 1,160 võrkpall abielus Ladu tööline 1,750 jalgrattasport abielus Tootmine tööline 1,870 rahvatants vabaabielus Transport autojuht 1,970 karate vallaline Ladu tööline 1,770 võrkpall lahutatud Ladu kompekteerija 1,160 ratsutamine lahutatud Müük juhataja 3,650 sulgpall vabaabielus Tootmine lukksepp 860 käsitöö lahutatud Finants raamatupidaja 1,070 jalgrattasport vabaabielus Müük müügijuht 2,080 karate vabaabielus Müük diiler 1,200 programmeerimine lesk Transport autojuht 1,070 pillimäng abielus Transport autojuht 1,050 programmeerimine abielus Tootmine juhataja 3,270 golfimäng lahutatud Tootmine tööline 1,850 kergejõustik lahutatud Transport dispetser 1,070 programmeerimine lahutatud Ladu dispetser 2,000 kalapüük abielus Tootmine tööline 1,970 sulgpall abielus Ladu tööline 960 rahvatants vallaline Transport dispetser 1,940 lumelauasõit abielus Tootmine tööline 1,120 lumelauasõit lahutatud Majandus sekretär 1,560 kergejõustik


abielus Majandus sekretär 1,770 käsitöö abielus Tootmine lukksepp 1,290 lumelauasõit vabaabielus Transport dispetser 1,500 kalapüük abielus Tootmine lukksepp 1,150 kergejõustik


Kodulemmik Sugu Sünnikuupäev Vanus ei ole mees 4/5/1985 36 kass mees 7/25/1976 45 kass naine 3/3/1988 33 koer naine 7/11/1983 38 kass mees 10/6/1978 43 kass naine 12/18/1972 48 ei ole mees 4/17/1976 45 papagoi naine 9/10/1959 62 ei ole mees 4/19/1985 36 hamster naine 8/2/1968 53 meresiga naine 6/19/1982 39 ei ole mees 8/14/1983 38 kass mees #VALUE! #VALUE! koer naine 11/28/1977 44 kass naine 6/21/1975 46 ei ole mees 1/13/1991 30 ei ole naine #VALUE! #VALUE! papagoi mees 4/12/1972 49 kilpkonn mees 5/18/1982 39 kass mees 12/11/1964 57 kilpkonn mees 4/5/1955 66 koer mees #VALUE! #VALUE! kass naine 9/5/1959 62 koer mees 1/5/1960 61 papagoi mees 8/13/1971 50 koer mees 9/4/1961 60 kass naine 10/9/1962 59 papagoi naine 3/3/1963 58 koer mees 5/13/1965 56 koer mees 6/7/1965 56 hamster mees 4/6/1966 55 koer mees 12/21/1966 54 hamster naine 9/4/1968 53 meresiga mees 2/24/1969 52 ei ole mees 7/26/1970 51 papagoi mees 2/3/1971 50 kass naine 3/26/1971 50 kilpkonn naine 5/2/1971 50 koer mees 6/18/1971 50 papagoi mees 5/22/1972 49 kass mees 11/20/1972 49 kass naine 3/3/1974 47 meresiga mees 8/23/1974 47 koer mees 9/12/1976 45 koer naine 12/17/1977 43 ei ole mees 8/22/1978 43 koer naine 3/9/1979 42


ei ole naine 6/8/1980 41 kass naine 5/18/1981 40 ei ole mees 8/20/1981 40 koer mees 4/22/1982 39 ei ole naine 1/6/1983 38 ei ole mees 5/19/1983 38 koer naine 6/7/1983 38 kass naine #VALUE! #VALUE! hamster naine 1/8/1984 37 koer mees 2/7/1994 27 koer mees 3/1/1984 37 hamster mees 2/11/1986 35 ei ole mees 4/25/1988 33 kass mees 12/15/1981 40 koer naine 11/24/1982 39 ei ole mees 3/13/1973 48 madu naine 11/13/1984 37 kass mees 6/27/1965 56 kass naine #VALUE! #VALUE! koer naine #VALUE! #VALUE! koer mees 9/1/1973 48 koer naine 4/3/1977 44 ei ole mees 10/10/1958 63 kass mees 11/8/1978 43 koer mees 9/14/1959 62 ei ole mees 2/20/1960 61 ei ole naine #VALUE! #VALUE! kass naine 7/8/1964 57 koer mees 4/17/1965 56 hamster mees 5/15/1967 54 kass mees 9/19/1968 53 koer naine 9/17/1969 52 papagoi mees 9/21/1969 52 koer mees 8/5/1970 51 meresiga naine 5/13/1971 50 madu mees 10/1/1971 50 kass mees 2/20/1972 49 papagoi mees 10/6/1972 49 koer mees 10/7/1982 39 ei ole mees 10/24/1972 49 kass naine 11/15/1972 49 ei ole naine 2/15/1984 37 kass mees 11/27/1974 47 hamster mees 8/15/1976 45 koer mees 5/4/1977 44 ei ole naine 7/15/1981 40 kass mees 5/9/1982 39 kass naine #VALUE! #VALUE!


ei ole naine #VALUE! #VALUE! ei ole mees 10/21/1983 38 kilpkonn naine 5/3/1984 37 kass mees 1/18/1989 32


Tähtkuju Sünnikuu Aastaaeg Kuupäev Jäär April kevad 4/5/2021 Lõvi July suvi 7/25/2021 Kalad March kevad 3/3/2021 Vähk July suvi 7/11/2021 Kaalud October sügis 10/6/2021 Ambur December talv 12/18/2021 Jäär April kevad 4/17/2021 Neitsi September sügis 9/10/2021 Jäär April kevad 4/19/2021 Lõvi August suvi 8/2/2021 Kaksikud June suvi 6/19/2021 Lõvi August suvi 8/14/2021 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! Ambur November sügis 11/28/2021 Kaksikud June suvi 6/21/2021 Kaljukits January talv 1/13/2021 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! Jäär April kevad 4/12/2021 Sõnn May kevad 5/18/2021 Ambur December talv 12/11/2021 Jäär April kevad 4/5/2021 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! Neitsi September sügis 9/5/2021 Kaljukits January talv 1/5/2021 Lõvi August suvi 8/13/2021 Neitsi September sügis 9/4/2021 Kaalud October sügis 10/9/2021 Kalad March kevad 3/3/2021 Sõnn May kevad 5/13/2021 Kaksikud June suvi 6/7/2021 Jäär April kevad 4/6/2021 Ambur December talv 12/21/2021 Neitsi September sügis 9/4/2021 Kalad February talv 2/24/2021 Lõvi July suvi 7/26/2021 Veevalaja February talv 2/3/2021 Jäär March kevad 3/26/2021 Sõnn May kevad 5/2/2021 Kaksikud June suvi 6/18/2021 Kaksikud May kevad 5/22/2021 Skorpion November sügis 11/20/2021 Kalad March kevad 3/3/2021 Lõvi August suvi 8/23/2021 Neitsi September sügis 9/12/2021 Ambur December talv 12/17/2021 Lõvi August suvi 8/22/2021 Kalad March kevad 3/9/2021


Kaksikud June suvi 6/8/2021 Sõnn May kevad 5/18/2021 Lõvi August suvi 8/20/2021 Sõnn April kevad 4/22/2021 Kaljukits January talv 1/6/2021 Sõnn May kevad 5/19/2021 Kaksikud June suvi 6/7/2021 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! Kaljukits January talv 1/8/2021 Veevalaja February talv 2/7/2021 Kalad March kevad 3/1/2021 Veevalaja February talv 2/11/2021 Sõnn April kevad 4/25/2021 Ambur December talv 12/15/2021 Ambur November sügis 11/24/2021 Kalad March kevad 3/13/2021 Skorpion November sügis 11/13/2021 Vähk June suvi 6/27/2021 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! Neitsi September sügis 9/1/2021 Jäär April kevad 4/3/2021 Kaalud October sügis 10/10/2021 Skorpion November sügis 11/8/2021 Neitsi September sügis 9/14/2021 Kalad February talv 2/20/2021 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! Vähk July suvi 7/8/2021 Jäär April kevad 4/17/2021 Sõnn May kevad 5/15/2021 Neitsi September sügis 9/19/2021 Neitsi September sügis 9/17/2021 Neitsi September sügis 9/21/2021 Lõvi August suvi 8/5/2021 Sõnn May kevad 5/13/2021 Kaalud October sügis 10/1/2021 Kalad February talv 2/20/2021 Kaalud October sügis 10/6/2021 Kaalud October sügis 10/7/2021 Skorpion October sügis 10/24/2021 Skorpion November sügis 11/15/2021 Veevalaja February talv 2/15/2021 Ambur November sügis 11/27/2021 Lõvi August suvi 8/15/2021 Sõnn May kevad 5/4/2021 Vähk July suvi 7/15/2021 Sõnn May kevad 5/9/2021 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE!


#VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! Kaalud October sügis 10/21/2021 Sõnn May kevad 5/3/2021 Kaljukits January talv 1/18/2021


Päikesemärk ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^
^ ^ ^ ^V^LU^! ^ ^ ^ ^V^LU^! ^ ^ ^ ^ ^V^LU^! ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^
^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^


^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^V^LU^! ^ ^
^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^V^LU^! ^V^LU^! ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^V^LU^! ^ ^ ^ ^
^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^V^LU^!


^V^LU^! ^ ^ ^


Tähtkujud AlgusKuupäevad Sümbol Stiihiad Kuu Kaljukits 1/1/2021 ^ maa Jaanuar Veevalaja 1/21/2021 ^ õhk Veebruar Kalad 2/19/2021 ^ vesi Märts Jäär 3/21/2021 ^ tuli Aprill Sõnn 4/21/2021 ^ maa Mai Kaksikud 5/22/2021 ^ õhk Juuni Vähk 6/22/2021 ^ vesi Juuli Lõvi 7/23/2021 ^ tuli August Neitsi 8/24/2021 ^ maa Kaalud 9/24/2021 ^ õhk Oktoober Skorpion 10/24/2021 ^ vesi November Ambur 11/23/2021 ^ tuli Kaljukits 12/22/2021 ^ maa Septembe r Detsembe r


Aastaaeg talv
talv kevad
kevad
kevad suvi
suvi
suvi sügis
sügis
sügis talv


Ülesanne Vanus Vanus Sugu >=30 <=40 *mees* Isikukood Sugu Vanus 38504050217 mees 40 38504190222 mees 39 38308140585 mees 39 39101130124 mees 39 38205180673 mees 39 38108200347 mees 39 38204220473 mees 38 38305190379 mees 38 38403010526 mees 38 38602110722 mees 37 38804250911 mees 36 38112150956 mees 36 38210070151 mees 35 38205090295 mees 33 38310210529 mees 32 38901180808 mees 30 Filtreerida töölehele Filter_1 nende meeste isikukoodid, kelle vanus jääb vahemikku 30-40.


Filtreerida töölehele Filter_1 nende meeste isikukoodid, kelle vanus jääb vahemikku 30-40.


Ülesanne Huviala *pall* Isikukood Osakond Sugu 36412110930 Tootmine mees 50008240148 Müük mees 37108130050 Tootmine mees 36506070555 Tootmine mees 37106180544 Tootmine mees 47903090504 Müük naine 48306070961 Tootmine naine 39402070214 Müük mees 48411130888 Finants naine 60003030319 Müük naine 36809190988 Ladu mees 36909210954 Müük mees 37608150058 Tootmine mees Filtreerida töölehele Filter_2 pallimängudest huvitatud töötajate isikukood, sugu ja osakond.


Filtreerida töölehele Filter_2 pallimängudest huvitatud töötajate isikukood, sugu ja osakond.


Ülesanne Linn - all - Count - Pereseis Amet Pereseis autojuht diiler dispetser abielus 4 lahutatud 2 2 2 lesk 1 vabaabielus 2 2 1 vallaline 2 1 Total Result 11 4 4           abielus lahutatud lesk vabaabielus vallaline Total Result 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Töötajate perekonnaseis ametite ja linnade lõikes  valvur
 tööline
 treial
 sekretäär
 sekretär
 referent
 raamatupidaja
 müügijuht
 meister
 lukksepp
 koristaja
 kompekteerija
 jurist
 juhataja
 dispetser
 diiler
Amet autojuht Koostada risttabel töötajate perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes.
Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm.


juhataja jurist kompekteerija koristaja lukksepp meister müügijuht 2 1 1 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 6 2 2 3 5 3 3               abielus lahutatud lesk vabaabielus vallaline Total Result 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Töötajate perekonnaseis ametite ja linnade lõikes  valvur
 tööline
 treial
 sekretäär
 sekretär
 referent
 raamatupidaja
 müügijuht
 meister
 lukksepp
 koristaja
 kompekteerija
 jurist
 juhataja
 dispetser
 diiler
Amet autojuht Koostada risttabel töötajate perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes.
Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm.


raamatupidaja referent sekretär sekretäär treial tööline valvur 2 1 4 1 3 15 2 4 5 1 1 3 1 1 1 7 2 2 5 1 12 1 4 32 1


Total Result 41
23
10
17 8 99


Ülesanne Palk 3650 Eesnimi Perenimi Palk Malle Kivioja 3,650 Erno Salumets 3,650 Leida kõige kõrgema palgaga töötaja nimi.


Leida kõige kõrgema palgaga töötaja nimi.


Ülesanne Kodulemmik
meresiga Leida, mitmel etteantud linnas elaval töötajal on kodus etteantud loomaliiki kuuluv lemmikloom .


Linn Saku 1 Leida, mitmel etteantud linnas elaval töötajal on kodus etteantud loomaliiki kuuluv lemmikloom .


Ülesanne isikukood eesnimi perenimi pereseis 37604170615 Eino Luige abielus 48307110230 Tiina Toomsalu lesk 45909100049 Evi Sarapik lesk 46808020335 Aigi Härm abielus 48803030178 Mare Eesmaa abielus 38504190222 Margus Roosimägi abielus Töölehel Päring luua tabeliobjekt (Table), mis koosneb 7 veerust 1. veerus on töötajate isikukoodid (valite ise), mis määratakse valideerimise abil  isikukoodide loetelust.  Eesnimi, Perenimi, Pereseis, Amet, Tähtkuju ja Aastaaeg


amet tähtkuju aastaaeg tööline Jäär suvi koristaja Vähk kevad raamatupidaja Neitsi suvi sekretär Lõvi sügis juhataja Kalad kevad autojuht Jäär sügis Töölehel Päring luua tabeliobjekt (Table), mis koosneb 7 veerust 1. veerus on töötajate isikukoodid (valite ise), mis määratakse valideerimise abil  isikukoodide loetelust.  Eesnimi, Perenimi, Pereseis, Amet, Tähtkuju ja Aastaaeg


Linn Kodulemmik Saue ei ole Haapsalu kass Kiili koer Loksa papagoi Pärnu hamster Viljandi meresiga Saku kilpkonn Kallaste madu Tallinn
Paldiski
Kunda
Vändra
Tartu
Rapla
Jõhvi
Põlva
Tapa
Valga
Rakvere
Kohtla-Järve
Türi
Kadrina
Sindi
Tamsalu
Kuressaare
Narva
Jõgeva
Paide
Keila
Tõrva
Võru


Variant 19 Linn1
Saue
Haapsalu
Kiili
Loksa
Pärnu
Viljandi
Saku
Kiili
Kallaste
Saku
Tallinn
Paldiski
Kunda
Vändra
Tartu
Rapla
Tartu
Jõhvi
Jõhvi
Tallinn
Kunda
Põlva
Pärnu
Jõhvi
Tapa
Valga
Tallinn
Loksa
Rakvere
Tallinn
Kohtla-Järve
Türi
Tallinn
Tallinn
Kadrina
Loksa
Haapsalu
Loksa
Sindi
Viljandi
Tallinn
Saku
Saku


Tamsalu
Tallinn
Tartu
Tallinn
Kallaste
Tartu
Kadrina
Kuressaare
Valga
Pärnu
Narva
Saue
Kunda
Tallinn
Tapa
Jõgeva
Paide
Haapsalu
Pärnu
Paldiski
Paide
Vändra
Kallaste
Keila
Jõgeva
Kiili
Sindi
Keila
Viljandi
Vändra
Tartu
Kohtla-Järve
Tapa
Saue
Jõgeva
Paldiski
Kuressaare
Kuressaare
Paide
Tõrva
Kadrina
Tõrva
Tamsalu
Võru
Kunda
Viljandi
Rakvere
Türi


Rapla
Kohtla-Järve
Haapsalu
Tallinn
Tallinn
Tamsalu
Rakvere
Valga


Kodulemmik1 ei ole kass
kass koer kass
kass ei ole papagoi ei ole hamster meresiga ei ole kass koer kass ei ole
ei ole papagoi kilpkonn kass kilpkonn koer kass koer papagoi koer kass papagoi koer
koer hamster koer hamster meresiga ei ole papagoi kass kilpkonn koer papagoi kass
kass meresiga


koer
koer ei ole koer ei ole kass ei ole koer ei ole
ei ole koer kass hamster koer
koer hamster ei ole kass koer ei ole madu kass
kass koer
koer
koer ei ole kass koer ei ole
ei ole kass koer hamster kass koer papagoi koer meresiga madu kass papagoi koer ei ole kass ei ole kass hamster


koer ei ole kass
kass ei ole
ei ole kilpkonn kass

Document Outline

• Variandid
• Töötajad
• Lisa
• Filter_1
• Filter_2
• Risttabel+Diagraam
• Otsing 1
• Otsing 2
• Päring
• Abi