Informaatika Kodu KT (0)

Overview

Variandid
Töötajad
Lisa
Filter_1
Filter_2
Risttabel +Diagramm
Otsing_1
Otsing_2
Päring
Abi_1
KIA
KIA_Analyys
Abi_2

Sheet 1: Variandid

Variandi number Rakendused otsingufunktsioonide abil. Tulemused esitada töölehtedel Otsing_1 ja Otsing_2.
Etteantavate väärtuste lahtritele määrata valideerimine loeteluga . Töölehel Päring luua tabeliobjekt (Table), mis koosneb 6 veerust.
1. veerus on töötajate isikukoodid ( valite ise), mis määratakse valideerimise abil isikukoodide loetelust.
2 - 6 veeru väärtused leitakse otsingufunktsioonide abil isikukoodi järgi: Töölehel Kia_analyys luua kriteerium variandis määratud välja kohta ja sellele vastav koondtabel. Tabeli esimene veerg sisaldab unikaalsed mudelid. Tabeli sisu täita vastavalt variandile.
Saadud tabeli põhjal luua andmetele vastav diagramm (-id). 0 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. Leida, millises linnas elab kõige madalama palgaga töötaja . Perenimi , Pereseis, Osakond , Kodulemmik, Aastaaeg , Tähtkuju Kriteerium: käigukast .
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega , summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
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. Leida etteantud perekonnaseisuga inimeste arv, kes töötavad etteantud ametis.
1 Moodustada töölehele Filter_1 nimekiri meesautojuhtide hobidest (ainult unikaalsed väärtused). Koostada risttabel inimeste hobide esinemissageduste analüüsimiseks linnade ja osakondade lõikes. Leida kõige madalama palgaga töötaja koduloom . Eesnimi , Perenimi, Huviala , Linn, Sugu, Vanus Kriteerium: kütus .
Iga mudeli jaoks arvutada:
summaarne hind tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid, ees-ja perenimed, kes on sündinud 70-ndatel (1960-1969) Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mitu etteantud koduloomaliigi omanikku töötavad etteantud ametis.
2 Väljastada töölehele Filter_1 üle 30 aastaste sekretäride isikukoodid. Koostada risttabel koduloomade liigi ja arvu kohta osakondade ja linnade lõikes. Leida, kellena töötab kõige madalama palgaga inimene. Eesnimi, Aadress, Palk, Amet, Sünnikuupäev ja Vanus Kriteerium: aasta.
Iga mudeli jaoks arvutada:
keskmine hind tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid, kelle palk jägub
3-ga täpselt. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mitmel etteantud perekonnaseisuga inimesel on etteantud hobi .
3 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. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese palk. Perenimi, Pereseis, Linn; Osakond, Sünnikuu, Aastaaeg Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste ees- ja perenimed, kes elavad
V- tähega algavates linnades. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mitmel inimesel, kellel on etteantud koduloom, on etteantud hobi.
4 Väljastada töölehele Filter_1 müügiosakonnas töötavate naiste palgad ja elukohad (linnad). Koostada risttabel: meeste ja naiste keskmine palk ametite ja linnade lõikes. Leida kõige suurema palgaga töötaja osakond ja amet. Eesnimi, Perenimi, Pereseis, Huviala, Sugu, Tähtkuju Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 korduvate perenimedega inimeste isikukoodid, ees- ja perenimed ning palgad. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mittu etteantud perekonnaseisuga inimest on mehed/naised (etteantav väärtus).
5 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. Leida kõige noorema töötaja perekonnaseis . Eesnimi, Amet, Osakond, Palk, Tähtkuju, Vanus Kriteerium: aasta.
Iga mudeli jaoks arvutada:
keskmine hind tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 nende isikute isikukoodid, kelle tähtkujud kuuluvad etteantud stiihiasse (elementi). Kriteeriumi lahtrile määrata valideerimine loeteluga. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mittu etteantud liiki lemmiklooma on meestel/naistel (etteantav väärtus).
6 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. Leida kõige vanema töötaja perekonnaseis. Perenimi, Linn, Aadress, Kodulemmik, Vanus, Sünnikuupäev Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
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. Leida, mittu etteantud liiki lemmiklooma on etteantud ametis töötavatel inimestel.
7 Väljastada töölehele Filter_1 leskmeeste palgad. Koostada risttabel koduloomade liigi ja arvu kohta naiste/meeste ja linnade lõikes. Leida, kes on kõige vanema töötaja koduloom. Eesnimi, Perenimi, Tähtkuju, Pereseis, Aastaaeg, Sünnikuu Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste ees-ja perenimed, kes on sündinud 60-ndatel (1950- 1959 ). Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mittu etteantud liiki lemmiklooma on etteantud osakonna töötajatel.
8 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. Leida kõige noorema töötaja hobi. Eesnimi, Perenimi, Palk, Huviala, Sugu, Sünnikuu Kriteerium: aasta.
Iga mudeli jaoks arvutada:
keskmine hind tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid, kelle eesnimi algab K-tähega. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida kui palju mehi/naisi (etteantav väärtus) töötab etteantud ametis.
9 Väljastada töölehele Filter_1 vabaabielu elavate alla 30-aastaste meeste isikukoodid. Koostada risttabel erinevate perekonnaseisude analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes. Leida, millises linnas elab kõige vanem töötaja. Perenimi, Linn, Huviala, Kodulemmik, Vanus, Sünnikuupäev Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid, kelle perenimi lõpeb K-tähega. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida etteantud osakonnas töötavate inimeste hulk, kellel on etteantud hobi.
10 Väljastada töölehele Filter_1 Tallinnas elavate naiste palgad. Koostada risttabel inimeste hobide esinemissageduste analüüsimiseks linnade ja vanusegruppide lõikes. Vanusegrupid koostada 15 aasta kaupa. Leida kõige noorema töötaja ees- ja perenimi. Eesnimi, Perenimi, Pereseis, Osakond, Tähtkuju ja Aastaaeg Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 sügisel sündinud inimeste ees- ja perenimed. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mitmel etteantud perekonnaseisuga inimesel on etteantud liiki lemmikloom .
11 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. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese koduloom. Perenimi, Aadress, Pereseis, Kodulemmik, Sugu, Vanus Kriteerium: aasta.
Iga mudeli jaoks arvutada:
keskmine hind tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 suvel sündinud inimeste ees- ja perenimed. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, kui palju etteantud perekonnaseisuga inimesi töötab etteantud ametis.
12 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. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese perekonnaseis. Eesnimi, Linn, Amet, Palk, Aastaaeg, Sünnikuupäev Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 kevadel sündinud inimeste ees- ja perenimed. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, kui palju etteantud perekonnaseisuga inimesi töötab etteantud osakonnas.
13 Moodustada töölehele Filter_1 nimekiri osakondadest, kus töötab alla 40-aastaseid lahutatud naisi (ainult unikaalsed väärtused). Koostada risttabel: meeste ja naiste keskmine palk osakondade ja linnade lõikes. Etteantud isikukoodi järgi leida osakond, kus see inimene töötab. Eesnimi, Perenimi, Aadress, Huviala, Sugu, Sünnikuu Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 talvel sündinud inimeste ees- ja perenimed. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida kui palju mehi/naisi (etteantav väärtus) töötab etteantud osakonnas.
14 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. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese hobi. Eesnimi, Sugu, Osakond, Palk, Kodulemmik, Vanus Kriteerium: aasta.
Iga mudeli jaoks arvutada:
keskmine hind tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 korduvate perenimedega inimeste isikukoodid, ees- ja perenimed ning aadressid . Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mitmel inimesel etteantud linnas on etteantud hobi.
15 Filtreerida töölehele Filter_1 üle 50-aastaste koeraomanike isikukoodid. Koostada risttabel erinevate perekonnaseisude analüüsimiseks meeste-naiste ja linnade lõikes. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese ees- ja perekonnanimi. Perenimi, Aadress, Linn, Pereseis, Sünnikuupäev ja Tähtkuju Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 inimeste nimed, kelle ees- ja perenimi algab sama tähega. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mitu inimest töötab etteantud ametis ja elab etteantud linnas.
16 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. Etteantud isikukoodi järgi leida linna nimi, kus inimene elab. Perenimi, Amet, Osakond, Huviala, Tähtkuju ja Aastaaeg Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Väljastada töölehele Filter_2 nende ees- ja perenimed, kelle aadressis esineb tähekombinatsioon "mäe". Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida etteantud osakondade arv etteantud linnas.
17 Filtreerida töölehele Filter_1 Tallinnas elavate kassiomanike isikukoodid. Koostada risttabel lemmikloomade liigi ja hulga kohta sugude ja linnade lõikes. Etteantud isikukoodi järgi leida inimese lemmikloom. Eesnimi, Aadress, Palk,Osakond, Sünnikuupäev ja Süünikuu Kriteerium: aasta.
Iga mudeli jaoks arvutada:
keskmine hind tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega



Filtreerida töölehele Filter_2 nende töötajate ees- ja perenimi, kelle palk on alla keskmise. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida etteantud perekonnaseisuga inimeste arv, kes elavad etteantud linnas.
18 Filtreerida töölehele Filter_1 nende naiste ees- ja perenimed, kelle vanus jääb vahemikku 50-60. Koostada risttabel töötajate perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes. Leida kõige madalama palgaga töötaja nimi. Perenimi, Linn, Osakond, Amet, Sugu ja Vanus Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Filtreerida töölehele Filter_2 nende töötajate perenimi, osakond ja amet, kelle palk on üle keskmise. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, kui palju mehi/naisi (etteantav väärtus) elab etteantud linnas.
19 Filtreerida töölehele Filter_1 nende meeste isikukoodid, kelle vanus jääb vahemikku 30-40. Koostada risttabel töötajate perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes. Leida kõige kõrgema palgaga töötaja nimi. Eesnimi, Perenimi, Pereseis, Amet, Tähtkuju ja Aastaaeg Kriteerium: käigukast.
Iga mudeli jaoks arvutada:
esinemise arv tabelis, esinemise arv antud tingimusega, summaarne hind antud tingimusega ja keskmine hind antud tingimusega
Filtreerida töölehele Filter_2 pallimängudest huvitatud töötajate isikukood , sugu ja osakond. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Leida, mitmel etteantud linnas elaval töötajal on kodus etteantud loomaliiki kuuluv lemmikloom .

Sheet 2: Töötajad

Isikukood Eesnimi Perenimi Linn Aadress Pereseis Osakond Amet Palk Huviala Kodulemmik Sugu Sünnipäev Vanus Sünniaasta Jooksav sünnipäev Tähtkuju Sünnikuu Aastaaeg Sünniaasta_2 36505130719 Jaan Kaasik Rakvere Pärnu mnt 453A-19 abielus Transport autojuht 1,090 € kalapüük koer mees 5/13/1965 54 1965 5/13/2019 Sõnn Mai Kevad 3 34808140585 Aadu Malva Paldiski Läänemere 62-68 abielus Transport autojuht 1,180 € karate ei ole mees 8/14/1948 71 1948 8/14/2019 Lõvi August Suvi 1 37210070151 Paul Naaber Tamsalu Mustamäe tee 195-48 abielus Transport autojuht 1,050 € programmeerimine koer mees 10/7/1972 46 1972 10/7/2019 Kaalud Oktober Sügis 7 34504190222 Margus Roosimägi Kallaste Õismäe tee 96-35 abielus Transport autojuht 1,360 € karate ei ole mees 4/19/1945 74 1945 4/19/2019 Jäär Aprill Kevad 3 38602110722 Priit Burmeister Jõgeva Mustamäe tee 165-58 lahutatud Transport autojuht 1,150 € programmeerimine hamster mees 2/11/1986 33 1986 2/11/2019 Veevalaja Veebruar Talv 1 35811080030 Arnold Merilaid Keila Pae 60-13 lahutatud Transport autojuht 940 € käsitöö kass mees 11/8/1958 60 1958 11/8/2019 Skorpion November Sügis 2 37210060467 Hanno Pedak Tõrva Läänemere tee 17-216 lesk Transport autojuht 1,070 € pillimäng papagoi mees 10/6/1972 46 1972 10/6/2019 Kaalud Oktober Sügis 7 36705150941 Boris Küünemäe Saue Kopli 65/2-5 vabaabielus Transport autojuht 970 € karate hamster mees 5/15/1967 52 1967 5/15/2019 Sõnn Mai Kevad 1 35504050446 Ando Nõmmik Kunda Mahtra 25-105 vabaabielus Transport autojuht 1,160 € ratsutamine kilpkonn mees 4/5/1955 64 1955 4/5/2019 Jäär Aprill Kevad 2 38804250911 Ahto Danilov Paide Linnamäe tee 85-21 vallaline Transport autojuht 1,370 € raamatu lugemine ei ole mees 4/25/1988 31 1988 4/25/2019 Sõnn Aprill Kevad 1 34303130136 Aarne Oks Paldiski Liiva 7a-3 vallaline Transport autojuht 1,050 € raamatu lugemine ei ole mees 3/13/1943 76 1943 3/13/2019 Kalad Märts Kevad 2 34004050217 Kristjan Mägi Saue Tartu mnt 24-1 lahutatud Müük diiler 1,090 € pillimäng ei ole mees 4/5/1940 79 1940 4/5/2019 Jäär Aprill Kevad 2 38402070214 Jaan Noormets Tallinn Kivila 18-69 lahutatud Müük diiler 1,160 € võrkpall koer mees 2/7/1984 35 1984 2/7/2019 Veevalaja Veebruar Talv 4 37202200902 Reijo Okspuu Kadrina Pakase 47 vabaabielus Müük diiler 980 € programmeerimine kass mees 2/20/1972 47 1972 2/20/2019 Kalad Veebruar Talv 7 36902240722 Aare Raudsepp Tallinn Kärberi 13-8 vabaabielus Müük diiler 1,050 € kergejõustik meresiga mees 2/24/1969 50 1969 2/24/2019 Kalad Veebruar Talv 3 47402150417 Tiina Rajamäe Viljandi Arbu 5-24 lahutatud Transport dispetser 1,070 € programmeerimine ei ole naine 2/15/1974 45 1974 2/15/2019 Veevalaja Veebruar Talv 4 37411270496 Karl Salu Rakvere Sepa 2-3 lahutatud Ladu dispetser 990 € kalapüük kass mees 11/27/1974 44 1974 11/27/2019 Ambur November Sügis 4 48405030944 Elvi Berk Rakvere Sõpruse 3 - 125 vabaabielus Transport dispetser 960 € kalapüük kilpkonn naine 5/3/1984 35 1984 5/3/2019 Sõnn Mai Kevad 4 48107150516 Kristiina Oks Kohtla-Järve Koidu 10-9 vallaline Transport dispetser 940 € lumelauasõit ei ole naine 7/15/1981 38 1981 7/15/2019 Vähk Juuli Suvi 3 44203030178 Mare Eesmaa Kiili Mahtra 36-50 abielus Majandus juhataja 2,540 € golfimäng kass naine 3/3/1942 77 1942 3/3/2019 Kalad Märts Kevad 5 37210240441 Hendrik Kanter Võru Aegviidu Piibe mnt 44-1 abielus Tootmine juhataja 3,270 € golfimäng ei ole mees 10/24/1972 46 1972 10/24/2019 Skorpion Oktober Sügis 7 46210090988 Malle Kivioja Tallinn Võru 2-125 lahutatud Finants juhataja 3,650 € golfimäng kass naine 10/9/1962 56 1962 10/9/2019 Kaalud Oktober Sügis 1 36909210954 Erno Salumets Kuressaare Pronksi 6a-1 lahutatud Müük juhataja 3,650 € sulgpall papagoi mees 9/21/1969 49 1969 9/21/2019 Neitsi September Sügis 3 34210060017 Anton Meister Pärnu Liivalaia 32-35 lesk Ladu juhataja 2,270 € kalapüük kass mees 10/6/1942 76 1942 10/6/2019 Kaalud Oktober Sügis 5 38305190379 Aarne Mikson Pärnu Linnamäe tee 85-21 vallaline Ost juhataja 2,960 € pillimäng ei ole mees 5/19/1983 36 1983 5/19/2019 Sõnn Mai Kevad 6 44211240925 Malle Ligi Pärnu Lõime 6-4 abielus Finants jurist 2,270 € pillimäng koer naine 11/24/1942 76 1942 11/24/2019 Ambur November Sügis 5 44411130888 Faina Lepp Paide Vikerlase 13-216 lahutatud Finants jurist 2,350 € võrkpall madu naine 11/13/1944 74 1944 11/13/2019 Skorpion November Sügis 2 37102030149 Erki Arsenov Loksa Retke 22-43 abielus Ladu kompekteerija 1,030 € rahvatants papagoi mees 2/3/ 1971 48 1971 2/3/2019 Veevalaja Veebruar Talv 6 46909170171 Airi Põld Paldiski Nisu 5-7 lahutatud Ladu kompekteerija 1,160 € ratsutamine koer naine 9/17/1969 49 1969 9/17/2019 Neitsi September Sügis 3 45006210936 Mirja Bergmann Tartu Rästa 7/3 abielus Majandus koristaja 650 € käsitöö kass naine 6/21/1950 69 1950 6/21/2019 Kaksikud Juuni Suvi 1 48401080820 Aasa Randla Kunda Telliskivi 52a-1 abielus Majandus koristaja 720 € käsitöö hamster naine 1/8/1984 35 1984 1/8/2019 Kaljukits Jaanuar Talv 4 44207110230 Tiina Toomsalu Loksa Pronksi 6a-1 lesk Majandus koristaja 650 € pillimäng koer naine 7/11/1942 77 1942 7/11/2019 Vähk Juuli Suvi 5 38901180808 Erki Ainsaar Valga Raudla 30a-20 abielus Tootmine lukksepp 1,150 € kergejõustik kass mees 1/18/1989 30 1989 1/18/2019 Kaljukits Jaanuar Talv 1 38310210529 Eevald Parts Tamsalu Sõle 61-19 abielus Tootmine lukksepp 1,290 € lumelauasõit ei ole mees 10/21/1983 35 1983 10/21/2019 Kaalud Oktober Sügis 6 36109040214 Kristjan Jürimäe Valga Akadeemia tee 62-75 lahutatud Tootmine lukksepp 1,270 € lumelauasõit koer mees 9/4/1961 57 1961 9/4/2019 Neitsi September Sügis 2 34506270104 Reijo Müürsepp Vändra Maleva 2b-11 lesk Tootmine lukksepp 1,160 € rahvatants kass mees 6/27/1945 74 1945 6/27/2019 Vähk Juuni Suvi 3 37008050804 Aadu Heinlo Kuressaare Odra 4-1 vabaabielus Tootmine lukksepp 860 € käsitöö koer mees 8/5/1970 49 1970 8/5/2019 Lõvi August Suvi 2 37609120658 Aare Marmor Tamsalu Arbi 2-155 abielus Tootmine meister 1,420 € programmeerimine koer mees 9/12/1976 42 1976 9/12/2019 Neitsi September Sügis 2 34007250511 Marko Erikson Haapsalu Sõle 61-19 lahutatud Tootmine meister 1,378 € jalgrattasport kass mees 7/25/1940 79 1940 7/25/2019 Lõvi Juuli Suvi 2 36108130050 Kaivo Mets Tapa Virbi 4-132 vabaabielus Tootmine meister 1,380 € jalgpall papagoi mees 8/13/1961 58 1961 8/13/2019 Lõvi August Suvi 2 47903090504 Erika Bachmann Tallinn Kaluri 2-12 abielus Müük müügijuht 1,350 € korvpall koer naine 3/9/1979 40 1979 3/9/2019 Kalad Märts Kevad 1 47105020007 Ene Elmik Loksa Kivimurru 11 - 10 abielus Müük müügijuht 1,270 € raamatu lugemine kilpkonn naine 5/2/1971 48 1971 5/2/2019 Sõnn Mai Kevad 6 37110010868 Tarmo Müller Tõrva Maleva 2b-11 vabaabielus Müük müügijuht 2,080 € karate madu mees 10/1/1971 47 1971 10/1/2019 Kaalud Oktober Sügis 6 45704030496 Kristel Astok Kiili Kolde 88-79 abielus Finants raamatupidaja 1,274 € programmeerimine koer naine 4/3/1957 62 1957 4/3/2019 Jäär Aprill Kevad 1 38301060031 Vilma Eesmaa Valga Ümera 24-5 abielus Finants raamatupidaja 1,160 € karate ei ole mees 1/6/1983 36 1983 1/6/2019 Kaljukits Jaanuar Talv 6 47105130963 Ene Burmeister Paide Liivalaia 32-35 lahutatud Finants raamatupidaja 1,070 € jalgrattasport meresiga naine 5/13/1971 48 1971 5/13/2019 Sõnn Mai Kevad 6 35205180673 Jaan Laubre Jõhvi Roheline 3 lahutatud Finants raamatupidaja 1,270 € lumelauasõit kilpkonn mees 5/18/1952 67 1952 5/18/2019 Sõnn Mai Kevad 2 44409100049 Evi Sarapik Kiili Pronksi 6a-1 lesk Finants raamatupidaja 1,270 € raamatu lugemine papagoi naine 9/10/1944 74 1944 9/10/2019 Neitsi September Sügis 2 45109030894 Katy Veesimaa Tartu Paasiku 28-3 abielus Finants referent 970 € jalgrattasport ei ole naine 9/3/1951 67 1951 9/3/2019 Neitsi September Sügis 2 36809040675 Maarja Ambros Tallinn Ümera 60-45 abielus Ost sekretäär 850 € pillimäng hamster mees 9/4/1968 50 1968 9/4/2019 Neitsi September Sügis 2 48308230166 Laine Eek Tallinn Õismäe tee 105-44 abielus Majandus sekretär 770 € käsitöö ei ole naine 8/23/1983 35 1983 8/23/2019 Lõvi August Suvi 6 44508020335 Aigi Härm Saku Sõpruse 3 - 125 abielus Ost sekretär 1,080 € jalgrattasport hamster naine 8/2/1945 74 1945 8/2/2019 Lõvi August Suvi 3 47103260243 Evelin Põld Haapsalu Võidu 80 abielus Majandus sekretär 960 € rahvatants kass naine 3/26/1971 48 1971 3/26/2019 Jäär Märts Kevad 6 46003030319 Hilja Raid Tartu Võru 2-122 abielus Müük sekretär 960 € võrkpall ei ole naine 3/3/1960 59 1960 3/3/2019 Kalad Märts Kevad 3 44212180084 Jana Kaal Viljandi Nurga 4-98 lahutatud Müük sekretär 860 € raamatu lugemine kass naine 12/18/1942 76 1942 12/18/2019 Ambur Detsember Talv 5 47403030624 Valve Mäesalu Saku Sepa 2 - 3 lahutatud Ost sekretär 1,120 € käsitöö kass naine 3/3/1974 45 1974 3/3/2019 Kalad Märts Kevad 4 48209130038 Annika Paju Tallinn Ehitajate tee 74-32 lahutatud Majandus sekretär 760 € kergejõustik kass naine 9/13/1982 36 1982 9/13/2019 Neitsi September Sügis 3 48006080465 Juulia Tubin Kallaste Vana-Kalamaja 7-9 lahutatud Müük sekretär 860 € käsitöö ei ole naine 6/8/1980 39 1980 6/8/2019 Kaksikud Juuni Suvi 1 44606190557 Sirje Härm Tallinn Maleva 2b-11 lesk Ost sekretär 860 € kalapüük meresiga naine 6/19/1946 73 1946 6/19/2019 Kaksikud Juuni Suvi 1 45508240148 Erika Kasemets Põlva Lasnamäe 50/10-23 vabaabielus Müük sekretär 980 € sulgpall koer naine 8/24/1955 63 1955 8/24/2019 Neitsi August Suvi 2 45909050610 Helen Aigro Pärnu Randla 13 - 619 vallaline Müük sekretär 850 € raamatu lugemine kass naine 9/5/1959 59 1959 9/5/2019 Neitsi September Sügis 2 46303030988 Faina Kukk Loksa Kärberi 14 - 2 vallaline Müük sekretär 870 € lumelauasõit papagoi naine 3/3/1963 56 1963 3/3/2019 Kalad Märts Kevad 1 37808220891 Reijo Bauman Tartu Raadiku 19-73 abielus Tootmine tööline 1,050 € karate ei ole mees 8/22/1978 40 1978 8/22/2019 Lõvi August Suvi 1 48306070961 Erna Eek Narva Õismäe tee 21-10 abielus Tootmine tööline 830 € jalgpall koer naine 6/7/1983 36 1983 6/7/2019 Kaksikud Juuni Suvi 6 48205090295 Aadu Elson Haapsalu Puhangu 4-14 abielus Tootmine tööline 1,120 € lumelauasõit kass naine 5/9/1982 37 1982 5/9/2019 Sõnn Mai Kevad 3 37007260696 Einar Laanepõld Kadrina Tartu mnt 32-22 abielus Ladu tööline 750 € jalgrattasport ei ole mees 7/26/1970 49 1970 7/26/2019 Lõvi Juuli Suvi 2 48311130833 Heli Lind Saue Järveotsa tee 43-15 abielus Tootmine tööline 750 € raamatu lugemine kass naine 11/13/1983 35 1983 11/13/2019 Skorpion November Sügis 6 47608150058 Raivo Lokk Türi Koorti 18-24 abielus Tootmine tööline 970 € sulgpall hamster naine 8/15/1976 43 1976 8/15/2019 Lõvi August Suvi 2 34304170615 Eino Luige Saku Sõpruse pst 246-40 abielus Tootmine tööline 760 € raamatu lugemine ei ole mees 4/17/1943 76 1943 4/17/2019 Jäär Aprill Kevad 2 35810100356 Madis Maasalu Sindi Ehte 5-28 abielus Tootmine tööline 1,080 € rahvatants ei ole mees 10/10/1958 60 1958 10/10/2019 Kaalud Oktober Sügis 2 36002200391 Margus Maasalu Vändra Kagu 13-4 abielus Tootmine tööline 1,070 € lumelauasõit ei ole mees 2/20/1960 59 1960 2/20/2019 Kalad Veebruar Talv 3 46407080393 Tiina Markus Kohtla-Järve Mustamäe tee 195-102 abielus Ladu tööline 750 € jalgrattasport kass naine 7/8/1964 55 1964 7/8/2019 Vähk Juuli Suvi 1 37705040659 Reijo Meigas Rapla Ehitajate tee 68-21 abielus Ladu tööline 960 € rahvatants koer mees 5/4/1977 42 1977 5/4/2019 Sõnn Mai Kevad 2 37211200348 Aarne Norak Tallinn Paasiku 4-101 abielus Tootmine tööline 930 € rahvatants kass mees 11/20/1972 46 1972 11/20/2019 Skorpion November Sügis 7 44911280456 Selma Parre Vändra Kalevipoja 11-110 abielus Ladu tööline 1,070 € pillimäng koer naine 11/28/1949 69 1949 11/28/2019 Ambur November Sügis 2 36001050084 Kustav Salu Jõhvi Vikerlase 17-87 abielus Tootmine tööline 1,160 € lumelauasõit koer mees 1/5/1960 59 1960 1/5/2019 Kaljukits Jaanuar Talv 3 36504170054 Kaspar Veesimaa Tapa Vana-Kalamaja 20-16a abielus Tootmine tööline 870 € rahvatants koer mees 4/17/1965 54 1965 4/17/2019 Jäär Aprill Kevad 3 35101130124 Kaivo Berk Rapla Sõpruse pst 250 - 144 lahutatud Ladu tööline 760 € lumelauasõit ei ole mees 1/13/1951 68 1951 1/13/2019 Kaljukits Jaanuar Talv 2 47712170754 Sirje Kreen Tallinn Ümera 6 -- 53 lahutatud Tootmine tööline 850 € käsitöö koer naine 12/17/1977 41 1977 12/17/2019 Ambur Detsember Talv 2 47211150090 Kersti Miller Kunda Langu 5-27 lahutatud Tootmine tööline 850 € kergejõustik kass naine 11/15/1972 46 1972 11/15/2019 Skorpion November Sügis 7 44701210234 Malle Põldmaa Kallaste Paekaare 62-53 lahutatud Tootmine tööline 970 € rahvatants kass naine 1/21/1947 72 1947 1/21/2019 Veevalaja Jaanuar Talv 2 35412110930 Arvi Väljas Tallinn Kibuvitsa 3-3 lahutatud Tootmine tööline 870 € võrkpall kass mees 12/11/1954 64 1954 12/11/2019 Ambur Detsember Talv 1 35909140289 Olav Berk Viljandi Paekaare 58-51 lesk Tootmine tööline 870 € käsitöö koer mees 9/14/1959 59 1959 9/14/2019 Neitsi September Sügis 2 37408230939 Riho Kuusk Saku Mustamäe tee 195-102 lesk Tootmine tööline 1,030 € kalapüük meresiga mees 8/23/1974 44 1974 8/23/2019 Lõvi August Suvi 4 35309010485 Argo Salu Jõgeva Keskuse 14-44 lesk Tootmine tööline 1,160 € kalapüük koer mees 9/1/1953 65 1953 9/1/2019 Neitsi September Sügis 1 36506070555 Karl Agur Tallinn Ringi 3-18 vabaabielus Tootmine tööline 720 € jalgpall koer mees 6/7/1965 54 1965 6/7/2019 Kaksikud Juuni Suvi 3 48105180669 Leida Jaanus Tartu Kihnu 16-39 vabaabielus Tootmine tööline 960 € jalgrattasport kass naine 5/18/1981 38 1981 5/18/2019 Sõnn Mai Kevad 3 34112150956 Reijo Muld Haapsalu Liinamäe 35-37 vabaabielus Tootmine tööline 1,190 € rahvatants kass mees 12/15/1941 77 1941 12/15/2019 Ambur Detsember Talv 1 34910190405 Hanno Pajusaar Kunda Linnamäe 25-204 vabaabielus Tootmine tööline 1,140 € lumelauasõit kass mees 10/19/1949 69 1949 10/19/2019 Kaalud Oktober Sügis 2 37205220288 Madis Paulus Viljandi Sõle 5-10 vabaabielus Tootmine tööline 1,130 € raamatu lugemine papagoi mees 5/22/1972 47 1972 5/22/2019 Kaksikud Mai Kevad 7 37106180544 Meelis Petrov Sindi Raadiku 1 - 23 vabaabielus Tootmine tööline 860 € sulgpall koer mees 6/18/1971 48 1971 6/18/2019 Kaksikud Juuni Suvi 6 44707080463 Irma Piirsalu Keila Raadiku 1 - 23 vabaabielus Tootmine tööline 1,050 € ratsutamine koer naine 7/8/1947 72 1947 7/8/2019 Vähk Juuli Suvi 2 36809190988 Meelis Kalju Jõgeva Vuti 67 vallaline Ladu tööline 770 € võrkpall kass mees 9/19/1968 50 1968 9/19/2019 Neitsi September Sügis 2 38204220473 Arnold Norak Kuressaare Kivila 16-71 vallaline Tootmine tööline 1,070 € kergejõustik koer mees 4/22/1982 37 1982 4/22/2019 Sõnn Aprill Kevad 3 35204120460 Einar Ehala Jõhvi Kivimurru 11 - 10 abielus Tootmine treial 1,027 € ratsutamine papagoi mees 4/12/1952 67 1952 4/12/2019 Jäär Aprill Kevad 2 36612210549 Andrus Koort Türi Taime 19 - 5 abielus Tootmine treial 1,150 € ratsutamine koer mees 12/21/1966 52 1966 12/21/2019 Ambur Detsember Talv 2 38108200347 Ahti Tubin Kadrina Vana-Kalamaja 7-9 abielus Tootmine treial 1,350 € ratsutamine ei ole mees 8/20/1981 37 1981 8/20/2019 Lõvi August Suvi 3 38403010526 Erki Lepiksoo Tapa Sütiste 39-64 vabaabielus Tootmine treial 1,180 € käsitöö koer mees 3/1/1984 35 1984 3/1/2019 Kalad Märts Kevad 4 36604060863 Aadu Pulk Kohtla-Järve Raudla 30A-20 lesk Transport valvur 670 € kalapüük hamster mees 4/6/1966 53 1966 4/6/2019 Jäär Aprill Kevad 2

Sheet 3: Lisa

Tähtkujud AlgusKuupäevad Sümbol Stiihiad
Kuu Number Kuu nimetused Aastaeg Kaljukits 1/1/2019 g maa
1 Jaanuar Talv Veevalaja 1/21/2019 h õhk
2 Veebruar Talv Kalad 2/19/2019 i vesi
3 Märts Kevad Jäär 3/21/2019 ^ tuli
4 Aprill Kevad Sõnn 4/21/2019 _ maa
5 Mai Kevad Kaksikud 5/22/2019 ` õhk
6 Juuni Suvi Vähk 6/22/2019 a vesi
7 Juuli Suvi Lõvi 7/23/2019 b tuli
8 August Suvi Neitsi 8/24/2019 c maa
9 September Sügis Kaalud 9/24/2019 d õhk
10 Oktober Sügis Skorpion 10/24/2019 e vesi
11 November Sügis Ambur 11/23/2019 f tuli
12 Detsember Talv Kaljukits 12/22/2019 g maa

Sheet 4: Filter_1

nende töötajate ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui 10000.
Palk
Eesnimi Perenimi >1000
Priit Burmeister
Ahto Danilov
Jaan Kaasik
Aadu Malva
Paul Naaber
Ando Nõmmik
Aarne Oks
Hanno Pedak
Margus Roosimägi
Kristjan Mägi
Jaan Noormets
Aare Raudsepp
Tiina Rajamäe
Mare Eesmaa
Hendrik Kanter
Malle Kivioja
Anton Meister
Aarne Mikson
Erno Salumets
Faina Lepp
Malle Ligi
Erki Arsenov
Airi Põld
Erki Ainsaar
Kristjan Jürimäe
Reijo Müürsepp
Eevald Parts
Marko Erikson
Aare Marmor
Kaivo Mets
Erika Bachmann
Ene Elmik
Tarmo Müller
Kristel Astok
Ene Burmeister
Vilma Eesmaa
Jaan Laubre
Evi Sarapik
Aigi Härm
Valve Mäesalu
Einar Ehala
Andrus Koort
Erki Lepiksoo
Ahti Tubin
Reijo Bauman
Aadu Elson
Riho Kuusk
Madis Maasalu
Margus Maasalu
Reijo Muld
Arnold Norak
Hanno Pajusaar
Selma Parre
Madis Paulus
Irma Piirsalu
Argo Salu
Kustav Salu

Sheet 5: Filter_2

Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid ning ees- ja perenimed, kellel ei ole ühegi teise töötajaga sama sünniaasta.
Isikukood Eesnimi Perenimi
Sünniaasta_2
34808140585 Aadu Malva
1
38602110722 Priit Burmeister
36705150941 Boris Küünemäe
38804250911 Ahto Danilov
46210090988 Malle Kivioja
45006210936 Mirja Bergmann
38901180808 Erki Ainsaar
47903090504 Erika Bachmann
45704030496 Kristel Astok
48006080465 Juulia Tubin
44606190557 Sirje Härm
46303030988 Faina Kukk
37808220891 Reijo Bauman
46407080393 Tiina Markus
35412110930 Arvi Väljas
35309010485 Argo Salu
34112150956 Reijo Muld

Sheet 6: Risttabel+Diagramm

Koostada risttabel inimeste hobide esinemissageduste analüüsimiseks linnade ja vanusegruppide lõikes. Vanusegrupid koostada 15 aasta kaupa.
Count - Huviala Vanus
Linn 30-44 45-59 60-74 75-89 Total Result
Haapsalu 1 1
2 4
Jõgeva 1 1 1
3
Jõhvi
1 2
3
Kadrina 1 2
3
Kallaste 1
2
3
Keila
2
2
Kiili
2 1 3
Kohtla-Järve 1 2
3
Kunda 1 1 2
4
Kuressaare 1 2
3
Loksa
3
1 4
Narva 1
1
Paide 1 1 1
3
Paldiski
1 1 1 3
Pärnu 1 1
2 4
Põlva
1
1
Rakvere 2 1
3
Rapla 1
1
2
Saku 1 1 1 1 4
Saue 1 1
1 3
Sindi
1 1
2
Tallinn 5 5 2
12
Tamsalu 2 1
3
Tapa 1 2
3
Tartu 2 1 2
5
Tõrva
2
2
Türi 1 1
2
Valga 2 1
3
Vändra
1 2
3
Viljandi
3
1 4
Võru
1
1
Total Result 28 38 23 10 99

Sheet 7: Otsing_1

Leida, millises linnas elab kõige madalama palgaga töötaja
Linn Tartu

Sheet 8: Otsing_2

Leida etteantud perekonnaseisuga inimeste arv, kes töötavad etteantud ametis.
Perekonnaseis Amet Inimeste_arv
lahutatud raamatupidaja 2
Amet Pereseis
autojuht abielus
diiler lahutatud
dispetser lesk
juhataja vabaabielus
jurist vallaline
kompekteerija
koristaja
lukksepp
meister
müügijuht
raamatupidaja
referent
sekretäär
sekretär
tööline
treial
valvur

Sheet 9: Päring

Töölehel Päring luua tabeliobjekt (Table), mis koosneb 6 veerust.
1. veerus on töötajate isikukoodid (valite ise), mis määratakse valideerimise abil isikukoodide loetelust.
Isikukood Perenimi Pereseis Osakond Kodulemmik Aastaaeg Tähtkuju 36505130719 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 35811080030 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 34210060017 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 37210060467 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 44911280456 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 38403010526 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 37408230939 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 44701210234 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 35204120460 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 37210070151 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508 Err:508

Sheet 10: Abi_1

Amet Pereseis autojuht abielus diiler lahutatud dispetser lesk juhataja vabaabielus jurist vallaline kompekteerija
koristaja
lukksepp
meister
müügijuht
raamatupidaja
referent
sekretäär
sekretär
tööline
treial
valvur

Sheet 11: KIA

Auto Aasta Kütus Käigukast Hind Mudel Tyhik tyhik2 Kia Carens 2.0 106 kW 2007 B A 5100 Carens 4 11 Kia Carens LX 2.0 83 kW 2005 D A 2990 Carens 4 11 Kia Carens 2.0 103 kW 2008 D M 6000 Carens 4 11 Kia Carens 2.0 CRDi 2.0 100 kW 2008 D M 5185 Carens 4 11 Kia Carens Luxury Package 2.0 CRDi 103 kW 2007 D M 5650 Carens 4 11 Kia Carnival Ex 2.9 106 kW 2006 D A 5400 Carnival 4 13 Kia Carnival Executive Luxury 2.9 CRDi 136 kW 2006 D A 6590 Carnival 4 13 Kia Carnival 2.9 136 kW 2007 D M 5700 Carnival 4 13 Kia Carnival 2.9 crdi 106 kW 2005 D M 2900 Carnival 4 13 Kia Carnival 2.9 TDI 106 kW 2006 D M 2850 Carnival 4 13 Kia cee'd 1.6 CDRi 1.6 85 kW 2008 D A 5764 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX 1.6 93 kW 2008 B A 5800 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX 1.6 93 kW 2008 B A 5800 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX 1.6 93 kW 2008 B A 6000 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX 1.6 93 kW 2008 B A 6000 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX 1.6 93 kW 2008 B A 6000 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX 1.6 93 kW 2008 B A 6000 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX 1.6 93 kW 2008 B A 6400 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX Plus 1.6 93 kW 2008 B A 5750 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX Plus 1.6 93 kW 2008 B A 6300 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX Plus 1.6 93 kW 2008 B A 6600 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX Plus 1.6 93 kW 2008 B A 6800 cee'd 4 10 Kia cee'd 1.4 16V 80 kW 2007 B M 4500 cee'd 4 10 Kia cee'd 1.4 80 kW 2008 B M 5400 cee'd 4 10 Kia cee'd 1.4 80 kW 2008 B M 6400 cee'd 4 10 Kia cee'd 1.6 85 kW 2008 D M 6300 cee'd 4 10 Kia cee'd 1.6 90 kW 2007 B M 4400 cee'd 4 10 Kia cee'd CVVT LX Plus 1.4 80 kW 2008 B M 5500 cee'd 4 10 Kia cee'd LX 1.4 80 kW 2008 B M 6390 cee'd 4 10 Kia cee'd LX plus 1.4 80 kW 2007 B M 5450 cee'd 4 10 Kia cee'd LX Plus 1.6 66 kW 2007 D M 5490 cee'd 4 10 Kia cee'd LX Plus 1.6 CRDi 66 kW 2010 D M 5999 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon 1.6 2007 B M 5500 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon 1.6 90 kW 2007 B M 4900 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon 1.6 93 kW 2007 B M 5600 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon LX Plus 1.4 R4 80 kW 2008 B M 5600 cee'd 4 10 Kia cee'd 1.4 80 kW 2007 B
4700 cee'd 4 10 Kia cee'd Sporty Wagon 1.4 80 kW 2008
5900 cee'd 4 10 Kia Cerato 2.0 105 kW 2005 B A 3400 Cerato 4 11 Kia Cerato EX 2.0 105 kW 2005 B M 3000 Cerato 4 11 Kia Magentis 2.0 106 kW 2007 B M 5700 Magentis 4 13 Kia Magentis Optima 2.0 103 kW 2007 D M 4590 Magentis 4 13 Kia Picanto 1.0 51 kW 2011 B M 4990 Picanto 4 12 Kia Picanto EX 1.1 48 kW 2006 B M 2500 Picanto 4 12 Kia Picanto LX 1.1 48 kW 2006 B M 3250 Picanto 4 12 Kia Rio 1.4 71 kW 2008 B A 4990 Rio 4 8 Kia Rio 1.4 71 kW 2006 B M 2600 Rio 4 8 Kia Rio 1.4 71 kW 2007 B M 4600 Rio 4 8 Kia Rio 1.5 81 kW 2008 D M 4450 Rio 4 8 Kia Sportage 2.0 104 kW 2006 B M 5600 Sportage 4 13

Sheet 12: KIA_Analyys

Tingimus
M
Mudel Arv Mitu Keskmine Summa
Carens 5 3 5,611.67 € 16,835.00 €
Carnival 5 3 3,816.67 € 11,450.00 €
cee'd 28 14 5,530.64 € 77,429.00 €
Cerato 2 1 3,000.00 € 3,000.00 €
Magentis 2 2 5,145.00 € 10,290.00 €
Picanto 3 3 3,580.00 € 10,740.00 €
Rio 4 3 3,883.33 € 11,650.00 €
Sportage 1 1 5,600.00 € 5,600.00 €

Sheet 13: Abi_2

Tyhik tyhik2
4 11
Käigukast 4 11
A 4 11
M 4 11
4 11
4 13
4 13
4 13
4 13
4 13
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 10
4 11
4 11
4 13
4 13
4 12
4 12
4 12
4 8
4 8
4 8
4 8
4 13