Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant (0)

2 HALB
Punktid
Varia - Need luuletused on nii erilised, et neid ei saa kuidagi kategoriseerida

Overview

Variandid
Töötajad
Lisa
Filter1,Filter2
Risttabel +Diagramm
Otsing_1, Otsing_2
Päring
Abi1
Abi2

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: 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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 50-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
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
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
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
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 50-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
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
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
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
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
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
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
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 Sünnikuupäev Vanus Tähtkuju Sünnikuu Aastaaeg Kuupäev päikesemärk
Perenimi lõppeb K-ga 38602110722 Priit Burmeister Jõgeva Mustamäe tee 165-58 lahutatud Transport autojuht 1,150 € programmeerimine hamster mees 2/11/1986 33 Veevalaja February talv 2/11/ 2019 h
ei 38804250911 Ahto Danilov Paide Linnamäe tee 85-21 vallaline Transport autojuht 1,370 € raamatu lugemine ei ole mees 4/25/1988 31 Sõnn April kevad 4/25/2019 _
ei 36505130719 Jaan Kaasik Rakvere Pärnu mnt 453A-19 abielus Transport autojuht 1,090 € kalapüük koer mees 5/13/1965 54 Sõnn May kevad 5/13/2019 _
jah 36705150941 Boris Küünemäe Saue Kopli 65/2-5 vabaabielus Transport autojuht 970 € karate hamster mees 5/15/1967 52 Sõnn May kevad 5/15/2019 _
ei 34808140585 Aadu Malva Paldiski Läänemere 62-68 abielus Transport autojuht 1,180 € karate ei ole mees 8/14/1948 70 Lõvi August suvi 8/14/2019 b
ei 35811080030 Arnold Merilaid Keila Pae 60-13 lahutatud Transport autojuht 940 € käsitöö kass mees 11/8/1958 60 Skorpion November sügis 11/8/2019 e
ei 37210070151 Paul Naaber Tamsalu Mustamäe tee 195-48 abielus Transport autojuht 1,050 € programmeerimine koer mees 10/7/1972 46 Kaalud October sügis 10/7/2019 d
ei 35504050446 Ando Nõmmik Kunda Mahtra 25-105 vabaabielus Transport autojuht 1,160 € ratsutamine kilpkonn mees 4/5/1955 64 Jäär April kevad 4/5/2019 ^
jah 34303130136 Aarne Oks Paldiski Liiva 7a-3 vallaline Transport autojuht 1,050 € raamatu lugemine ei ole mees 3/13/1943 76 Kalad March kevad 3/13/2019 i
ei 37210060467 Hanno Pedak Tõrva Läänemere tee 17-216 lesk Transport autojuht 1,070 € pillimäng papagoi mees 10/6/1972 46 Kaalud October sügis 10/6/2019 d
jah 34504190222 Margus Roosimägi Kallaste Õismäe tee 96-35 abielus Transport autojuht 1,360 € karate ei ole mees 4/19/1945 74 Jäär April kevad 4/19/2019 ^
ei 34004050217 Kristjan Mägi Saue Tartu mnt 24-1 lahutatud Müük diiler 1,090 € pillimäng ei ole mees 4/5/1940 79 Jäär April kevad 4/5/2019 ^
ei 38402070214 Jaan Noormets Tallinn Kivila 18-69 lahutatud Müük diiler 1,160 € võrkpall koer mees 2/7/1984 35 Veevalaja February talv 2/7/2019 h
ei 37202200902 Reijo Okspuu Kadrina Pakase 47 vabaabielus Müük diiler 980 € programmeerimine kass mees 2/20/1972 47 Kalad February talv 2/20/2019 i
ei 36902240722 Aare Raudsepp Tallinn Kärberi 13-8 vabaabielus Müük diiler 1,050 € kergejõustik meresiga mees 2/24/1969 50 Kalad February talv 2/24/2019 i
ei 48405030944 Elvi Berk Rakvere Sõpruse 3 - 125 vabaabielus Transport dispetser 960 € kalapüük kilpkonn naine 5/3/1984 35 Sõnn May kevad 5/3/2019 _
jah 48107150516 Kristiina Oks Kohtla-Järve Koidu 10-9 vallaline Transport dispetser 940 € lumelauasõit ei ole naine 7/15/1981 38 Vähk July suvi 7/15/2019 a
ei 47402150417 Tiina Rajamäe Viljandi Arbu 5-24 lahutatud Transport dispetser 1,070 € programmeerimine ei ole naine 2/15/1974 45 Veevalaja February talv 2/15/2019 h
ei 37411270496 Karl Salu Rakvere Sepa 2-3 lahutatud Ladu dispetser 990 € kalapüük kass mees 11/27/1974 44 Ambur November sügis 11/27/2019 f
ei 44203030178 Mare Eesmaa Kiili Mahtra 36-50 abielus Majandus juhataja 2,540 € golfimäng kass naine 3/3/1942 77 Kalad March kevad 3/3/2019 i
ei 37210240441 Hendrik Kanter Võru Aegviidu Piibe mnt 44-1 abielus Tootmine juhataja 3,270 € golfimäng ei ole mees 10/24/1972 46 Skorpion October sügis 10/24/2019 e
ei 46210090988 Malle Kivioja Tallinn Võru 2-125 lahutatud Finants juhataja 3,650 € golfimäng kass naine 10/9/1962 56 Kaalud October sügis 10/9/2019 d
ei 34210060017 Anton Meister Pärnu Liivalaia 32-35 lesk Ladu juhataja 2,270 € kalapüük kass mees 10/6/1942 76 Kaalud October sügis 10/6/2019 d
ei 38305190379 Aarne Mikson Pärnu Linnamäe tee 85-21 vallaline Ost juhataja 2,960 € pillimäng ei ole mees 5/19/1983 36 Sõnn May kevad 5/19/2019 _
ei 36909210954 Erno Salumets Kuressaare Pronksi 6a-1 lahutatud Müük juhataja 3,650 € sulgpall papagoi mees 9/21/1969 49 Neitsi September sügis 9/21/2019 c
ei 44411130888 Faina Lepp Paide Vikerlase 13-216 lahutatud Finants jurist 2,350 € võrkpall madu naine 11/13/1944 74 Skorpion November sügis 11/13/2019 e
ei 44211240925 Malle Ligi Pärnu Lõime 6-4 abielus Finants jurist 2,270 € pillimäng koer naine 11/24/1942 76 Ambur November sügis 11/24/2019 f
ei 37102030149 Erki Arsenov Loksa Retke 22-43 abielus Ladu kompekteerija 1,030 € rahvatants papagoi mees 2/3/ 1971 48 Veevalaja February talv 2/3/2019 h
ei 46909170171 Airi Põld Paldiski Nisu 5-7 lahutatud Ladu kompekteerija 1,160 € ratsutamine koer naine 9/17/1969 49 Neitsi September sügis 9/17/2019 c
ei 45006210936 Mirja Bergmann Tartu Rästa 7/3 abielus Majandus koristaja 650 € käsitöö kass naine 6/21/1950 69 Kaksikud June suvi 6/21/2019 `
ei 48401080820 Aasa Randla Kunda Telliskivi 52a-1 abielus Majandus koristaja 720 € käsitöö hamster naine 1/8/1984 35 Kaljukits January talv 1/8/2019 g
ei 44207110230 Tiina Toomsalu Loksa Pronksi 6a-1 lesk Majandus koristaja 650 € pillimäng koer naine 7/11/1942 77 Vähk July suvi 7/11/2019 a
ei 38901180808 Erki Ainsaar Valga Raudla 30a-20 abielus Tootmine lukksepp 1,150 € kergejõustik kass mees 1/18/1989 30 Kaljukits January talv 1/18/2019 g
ei 37008050804 Aadu Heinlo Kuressaare Odra 4-1 vabaabielus Tootmine lukksepp 860 € käsitöö koer mees 8/5/1970 49 Lõvi August suvi 8/5/2019 b
ei 36109040214 Kristjan Jürimäe Valga Akadeemia tee 62-75 lahutatud Tootmine lukksepp 1,270 € lumelauasõit koer mees 9/4/1961 57 Neitsi September sügis 9/4/2019 c
ei 34506270104 Reijo Müürsepp Vändra Maleva 2b-11 lesk Tootmine lukksepp 1,160 € rahvatants kass mees 6/27/1945 74 Vähk June suvi 6/27/2019 a
ei 38310210529 Eevald Parts Tamsalu Sõle 61-19 abielus Tootmine lukksepp 1,290 € lumelauasõit ei ole mees 10/21/1983 35 Kaalud October sügis 10/21/2019 d
ei 34007250511 Marko Erikson Haapsalu Sõle 61-19 lahutatud Tootmine meister 1,378 € jalgrattasport kass mees 7/25/1940 79 Lõvi July suvi 7/25/2019 b
ei 37609120658 Aare Marmor Tamsalu Arbi 2-155 abielus Tootmine meister 1,420 € programmeerimine koer mees 9/12/1976 42 Neitsi September sügis 9/12/2019 c
ei 36108130050 Kaivo Mets Tapa Virbi 4-132 vabaabielus Tootmine meister 1,380 € jalgpall papagoi mees 8/13/1961 58 Lõvi August suvi 8/13/2019 b
ei 47903090504 Erika Bachmann Tallinn Kaluri 2-12 abielus Müük müügijuht 1,350 € korvpall koer naine 3/9/1979 40 Kalad March kevad 3/9/2019 i
ei 47105020007 Ene Elmik Loksa Kivimurru 11 - 10 abielus Müük müügijuht 1,270 € raamatu lugemine kilpkonn naine 5/2/1971 48 Sõnn May kevad 5/2/2019 _
jah 37110010868 Tarmo Müller Tõrva Maleva 2b-11 vabaabielus Müük müügijuht 2,080 € karate madu mees 10/1/1971 47 Kaalud October sügis 10/1/2019 d
ei 45704030496 Kristel Astok Kiili Kolde 88-79 abielus Finants raamatupidaja 1,274 € programmeerimine koer naine 4/3/1957 62 Jäär April kevad 4/3/2019 ^
jah 47105130963 Ene Burmeister Paide Liivalaia 32-35 lahutatud Finants raamatupidaja 1,070 € jalgrattasport meresiga naine 5/13/1971 48 Sõnn May kevad 5/13/2019 _
ei 38301060031 Vilma Eesmaa Valga Ümera 24-5 abielus Finants raamatupidaja 1,160 € karate ei ole mees 1/6/1983 36 Kaljukits January talv 1/6/2019 g
ei 35205180673 Jaan Laubre Jõhvi Roheline 3 lahutatud Finants raamatupidaja 1,270 € lumelauasõit kilpkonn mees 5/18/1952 67 Sõnn May kevad 5/18/2019 _
ei 44409100049 Evi Sarapik Kiili Pronksi 6a-1 lesk Finants raamatupidaja 1,270 € raamatu lugemine papagoi naine 9/10/1944 74 Neitsi September sügis 9/10/2019 c
jah 45109030894 Katy Veesimaa Tartu Paasiku 28-3 abielus Finants referent 970 € jalgrattasport ei ole naine 9/3/1951 67 Neitsi September sügis 9/3/2019 c
ei 45909050610 Helen Aigro Pärnu Randla 13 - 619 vallaline Müük sekretär 850 € raamatu lugemine kass naine 9/5/1959 59 Neitsi September sügis 9/5/2019 c
ei 48308230166 Laine Eek Tallinn Õismäe tee 105-44 abielus Majandus sekretär 770 € käsitöö ei ole naine 8/23/1983 35 Lõvi August suvi 8/23/2019 b
jah 44508020335 Aigi Härm Saku Sõpruse 3 - 125 abielus Ost sekretär 1,080 € jalgrattasport hamster naine 8/2/1945 74 Lõvi August suvi 8/2/2019 b
ei 44606190557 Sirje Härm Tallinn Maleva 2b-11 lesk Ost sekretär 860 € kalapüük meresiga naine 6/19/1946 73 Kaksikud June suvi 6/19/2019 `
ei 44212180084 Jana Kaal Viljandi Nurga 4-98 lahutatud Müük sekretär 860 € raamatu lugemine kass naine 12/18/1942 76 Ambur December talv 12/18/2019 f
ei 45508240148 Erika Kasemets Põlva Lasnamäe 50/10-23 vabaabielus Müük sekretär 980 € sulgpall koer naine 8/24/1955 63 Neitsi August suvi 8/24/2019 c
ei 46303030988 Faina Kukk Loksa Kärberi 14 - 2 vallaline Müük sekretär 870 € lumelauasõit papagoi naine 3/3/1963 56 Kalad March kevad 3/3/2019 i
jah 47403030624 Valve Mäesalu Saku Sepa 2 - 3 lahutatud Ost sekretär 1,120 € käsitöö kass naine 3/3/1974 45 Kalad March kevad 3/3/2019 i
ei 48209130038 Annika Paju Tallinn Ehitajate tee 74-32 lahutatud Majandus sekretär 760 € kergejõustik kass naine 9/13/1982 36 Neitsi September sügis 9/13/2019 c
ei 47103260243 Evelin Põld Haapsalu Võidu 80 abielus Majandus sekretär 960 € rahvatants kass naine 3/26/1971 48 Jäär March kevad 3/26/2019 ^
ei 46003030319 Hilja Raid Tartu Võru 2-122 abielus Müük sekretär 960 € võrkpall ei ole naine 3/3/1960 59 Kalad March kevad 3/3/2019 i
ei 48006080465 Juulia Tubin Kallaste Vana-Kalamaja 7-9 lahutatud Müük sekretär 860 € käsitöö ei ole naine 6/8/1980 39 Kaksikud June suvi 6/8/2019 `
ei 36809040675 Maarja Ambros Tallinn Ümera 60-45 abielus Ost sekretäär 850 € pillimäng hamster mees 9/4/1968 50 Neitsi September sügis 9/4/2019 c
ei 35204120460 Einar Ehala Jõhvi Kivimurru 11 - 10 abielus Tootmine treial 1,027 € ratsutamine papagoi mees 4/12/1952 67 Jäär April kevad 4/12/2019 ^
ei 36612210549 Andrus Koort Türi Taime 19 - 5 abielus Tootmine treial 1,150 € ratsutamine koer mees 12/21/1966 52 Ambur December talv 12/21/2019 f
ei 38403010526 Erki Lepiksoo Tapa Sütiste 39-64 vabaabielus Tootmine treial 1,180 € käsitöö koer mees 3/1/1984 35 Kalad March kevad 3/1/2019 i
ei 38108200347 Ahti Tubin Kadrina Vana-Kalamaja 7-9 abielus Tootmine treial 1,350 € ratsutamine ei ole mees 8/20/1981 37 Lõvi August suvi 8/20/2019 b
ei 36506070555 Karl Agur Tallinn Ringi 3-18 vabaabielus Tootmine tööline 720 € jalgpall koer mees 6/7/1965 54 Kaksikud June suvi 6/7/2019 `
ei 37808220891 Reijo Bauman Tartu Raadiku 19-73 abielus Tootmine tööline 1,050 € karate ei ole mees 8/22/1978 40 Lõvi August suvi 8/22/2019 b
ei 35101130124 Kaivo Berk Rapla Sõpruse pst 250 - 144 lahutatud Ladu tööline 760 € lumelauasõit ei ole mees 1/13/1951 68 Kaljukits January talv 1/13/2019 g
jah 35909140289 Olav Berk Viljandi Paekaare 58-51 lesk Tootmine tööline 870 € käsitöö koer mees 9/14/1959 59 Neitsi September sügis 9/14/2019 c
jah 48306070961 Erna Eek Narva Õismäe tee 21-10 abielus Tootmine tööline 830 € jalgpall koer naine 6/7/1983 36 Kaksikud June suvi 6/7/2019 `
jah 48205090295 Aadu Elson Haapsalu Puhangu 4-14 abielus Tootmine tööline 1,120 € lumelauasõit kass naine 5/9/1982 37 Sõnn May kevad 5/9/2019 _
ei 48105180669 Leida Jaanus Tartu Kihnu 16-39 vabaabielus Tootmine tööline 960 € jalgrattasport kass naine 5/18/1981 38 Sõnn May kevad 5/18/2019 _
ei 36809190988 Meelis Kalju Jõgeva Vuti 67 vallaline Ladu tööline 770 € võrkpall kass mees 9/19/1968 50 Neitsi September sügis 9/19/2019 c
ei 47712170754 Sirje Kreen Tallinn Ümera 6 -- 53 lahutatud Tootmine tööline 850 € käsitöö koer naine 12/17/1977 41 Ambur December talv 12/17/2019 f
ei 37408230939 Riho Kuusk Saku Mustamäe tee 195-102 lesk Tootmine tööline 1,030 € kalapüük meresiga mees 8/23/1974 44 Lõvi August suvi 8/23/2019 b
jah 37007260696 Einar Laanepõld Kadrina Tartu mnt 32-22 abielus Ladu tööline 750 € jalgrattasport ei ole mees 7/26/1970 49 Lõvi July suvi 7/26/2019 b
ei 48311130833 Heli Lind Saue Järveotsa tee 43-15 abielus Tootmine tööline 750 € raamatu lugemine kass naine 11/13/1983 35 Skorpion November sügis 11/13/2019 e
ei 47608150058 Raivo Lokk Türi Koorti 18-24 abielus Tootmine tööline 970 € sulgpall hamster naine 8/15/1976 42 Lõvi August suvi 8/15/2019 b
jah 34304170615 Eino Luige Saku Sõpruse pst 246-40 abielus Tootmine tööline 760 € raamatu lugemine ei ole mees 4/17/1943 76 Jäär April kevad 4/17/2019 ^
ei 35810100356 Madis Maasalu Sindi Ehte 5-28 abielus Tootmine tööline 1,080 € rahvatants ei ole mees 10/10/1958 60 Kaalud October sügis 10/10/2019 d
ei 36002200391 Margus Maasalu Vändra Kagu 13-4 abielus Tootmine tööline 1,070 € lumelauasõit ei ole mees 2/20/1960 59 Kalad February talv 2/20/2019 i
ei 46407080393 Tiina Markus Kohtla-Järve Mustamäe tee 195-102 abielus Ladu tööline 750 € jalgrattasport kass naine 7/8/1964 55 Vähk July suvi 7/8/2019 a
ei 37705040659 Reijo Meigas Rapla Ehitajate tee 68-21 abielus Ladu tööline 960 € rahvatants koer mees 5/4/1977 42 Sõnn May kevad 5/4/2019 _
ei 47211150090 Kersti Miller Kunda Langu 5-27 lahutatud Tootmine tööline 850 € kergejõustik kass naine 11/15/1972 46 Skorpion November sügis 11/15/2019 e
ei 34112150956 Reijo Muld Haapsalu Liinamäe 35-37 vabaabielus Tootmine tööline 1,190 € rahvatants kass mees 12/15/1941 77 Ambur December talv 12/15/2019 f
ei 38204220473 Arnold Norak Kuressaare Kivila 16-71 vallaline Tootmine tööline 1,070 € kergejõustik koer mees 4/22/1982 37 Sõnn April kevad 4/22/2019 _
jah 37211200348 Aarne Norak Tallinn Paasiku 4-101 abielus Tootmine tööline 930 € rahvatants kass mees 11/20/1972 46 Skorpion November sügis 11/20/2019 e
jah 34910190405 Hanno Pajusaar Kunda Linnamäe 25-204 vabaabielus Tootmine tööline 1,140 € lumelauasõit kass mees 10/19/1949 69 Kaalud October sügis 10/19/2019 d
ei 44911280456 Selma Parre Vändra Kalevipoja 11-110 abielus Ladu tööline 1,070 € pillimäng koer naine 11/28/1949 69 Ambur November sügis 11/28/2019 f
ei 37205220288 Madis Paulus Viljandi Sõle 5-10 vabaabielus Tootmine tööline 1,130 € raamatu lugemine papagoi mees 5/22/1972 47 Kaksikud May kevad 5/22/2019 `
ei 37106180544 Meelis Petrov Sindi Raadiku 1 - 23 vabaabielus Tootmine tööline 860 € sulgpall koer mees 6/18/1971 48 Kaksikud June suvi 6/18/2019 `
ei 44707080463 Irma Piirsalu Keila Raadiku 1 - 23 vabaabielus Tootmine tööline 1,050 € ratsutamine koer naine 7/8/1947 72 Vähk July suvi 7/8/2019 a
ei 44701210234 Malle Põldmaa Kallaste Paekaare 62-53 lahutatud Tootmine tööline 970 € rahvatants kass naine 1/21/1947 72 Veevalaja January talv 1/21/2019 h
ei 35309010485 Argo Salu Jõgeva Keskuse 14-44 lesk Tootmine tööline 1,160 € kalapüük koer mees 9/1/1953 65 Neitsi September sügis 9/1/2019 c
ei 36001050084 Kustav Salu Jõhvi Vikerlase 17-87 abielus Tootmine tööline 1,160 € lumelauasõit koer mees 1/5/1960 59 Kaljukits January talv 1/5/2019 g
ei 36504170054 Kaspar Veesimaa Tapa Vana-Kalamaja 20-16a abielus Tootmine tööline 870 € rahvatants koer mees 4/17/1965 54 Jäär April kevad 4/17/2019 ^
ei 35412110930 Arvi Väljas Tallinn Kibuvitsa 3-3 lahutatud Tootmine tööline 870 € võrkpall kass mees 12/11/1954 64 Ambur December talv 12/11/2019 f
ei 36604060863 Aadu Pulk Kohtla-Järve Raudla 30A-20 lesk Transport valvur 670 € kalapüük hamster mees 4/6/1966 53 Jäär April kevad 4/6/2019 ^
jah

Sheet 3: Lisa


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

Sheet 4: Filter1,Filter2


Väljastada töölehele Filter_1 vabaabielu elavate alla 50-aastaste meeste isikukoodid.
Vanus Pereseis Sugu
>50 vabaabielu mees
Isikukood
35504050446
36108130050
36506070555
34112150956
34910190405
Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid, kelle perenimi lõpeb K-tähega.
Perenimi lõppeb K-ga
*jah*
Kontrolliks Isikukood
Perenimi 36505130719
Kaasik 35504050446
Nõmmik 37210060467
Pedak 48405030944
Berk 47105020007
Elmik 45704030496
Astok 44409100049
Sarapik 48308230166
Eek 46303030988
Kukk 35101130124
Berk 35909140289
Berk 48306070961
Eek 37408230939
Kuusk 47608150058
Lokk 38204220473
Norak 37211200348
Norak 36604060863
Pulk

Sheet 5: Risttabel+Diagramm


Koostada risttabel erinevate perekonnaseisude analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes.
Linn - all -
Sum - Pereseis Amet
Pereseis autojuht diiler dispetser juhataja jurist kompekteerija koristaja lukksepp meister müügijuht raamatupidaja referent sekretär sekretäär treial tööline valvur Total Result
abielus


lahutatud


lesk


vabaabielus


vallaline


Total Result


















Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm.

Sheet 6: Otsing_1, Otsing_2


Leida, millises linnas elab kõige vanem töötaja.
max vanus
79

Linn
Saue
Haapsalu
Leida etteantud osakonnas töötavate inimeste hulk, kellel on etteantud hobi.
Osakond huviala
Tootmine rahvatants




kellel etteantud asjad
6

Sheet 7: Päring


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:
Perenimi, Linn, Huviala, Kodulemmik, Vanus, Sünnikuupäev
Isikukood perenimi huviala kodulemmik vanus sünnikuupäev
38602110722 Burmeister programmeerimine hamster 33 2/11/1986
36505130719 Kaasik kalapüük koer 54 5/13/1965
37210070151 Naaber programmeerimine koer 46 10/7/1972
34303130136 Oks raamatu lugemine ei ole 76 3/13/1943
45006210936 Bergmann käsitöö kass 69 6/21/1950

Sheet 8: Abi1




Huviala
Osakond programmeerimine
Transport raamatu lugemine
Müük kalapüük
Ladu karate
Majandus käsitöö
Tootmine ratsutamine
Finants pillimäng
Ost võrkpall
kergejõustik
lumelauasõit
golfimäng
sulgpall
rahvatants
jalgrattasport
jalgpall
korvpall

Sheet 9: Abi2


A
Vasakule Paremale
IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #1 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #2 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #3 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #4 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #5 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #6 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #7 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #8 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #9 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #10 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #11 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #12 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #13 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #14 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #15 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #16 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #17 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #18 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #19 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #20 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #21 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #22 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #23 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #24 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #25 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #26 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #27 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #28 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #29 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #30 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #31 IT alused - Exceli iseseisev kodune töö - 9 variant #32
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 32 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2018-01-01 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 63 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor Carl Siitsman Õppematerjali autor

Sarnased õppematerjalid

Exceli koduto o
53
xlsx

Exceli koduto�o�

Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Ülesanne variant arvutada valemi järgi =MOD(XX; 20), kus XX - kaks viimast kasutajanime numbrit Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui 10000. esinemissageduste analüüsimiseks linnade ja vanusegruppide lõikes

Kategoriseerimata
Excel kodutöö nr 3
40
xlsx

Excel kodutöö nr 3.

Ülesanne variant arvutada valemi järgi =MOD(XX; 20), kus XX - kaks viimast kasutajanime numbrit Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada 15 (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui linnade ja vanusegruppide lõikes. 10000. Vanusegrupid koostada 15 aasta kaupa. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste Risttabeli andmete alusel koostada isi

Andme-ja tekstitöötlus
Informaatika Kodu KT
108
xlsx

Informaatika Kodu KT

Ülesanne disain asub lehel Kia_an_näide Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui linnade ja vanusegruppide lõikes. 10000. Vanusegrupid koostada 15 aasta

Informaatika
Informaatika Exceli kodutöö
94
xlsx

Informaatika Exceli kodutöö

Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui linnade ja vanusegruppide lõikes. 10000. Vanusegrupid koostada 15 aasta kaupa. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste Risttabeli andmete alusel koostada isikukoodid ning ees- ja perenimed, kellel ei

Algoritmid ja andmestruktuurid
Excel
66
xlsx

Excel

Variandi number 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Arendatud filter (tulemused esitada töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) Filtreerida töölehele Filter_1 nende meeste isikukoodid, kelle vanus jääb vahemikku 30 kuni 40. Filtreerida töölehele Filter_2 pallimängudest huvitatud töötajate isikukood, sugu ja osakond. Filtreerida töölehele Filter_1 nende naiste ees- ja perenimed, kelle vanus jääb vahemikku 50 kuni 60. Filtreerida töölehele Filter_2 nende töötajate perenimi, osakond ja amet, kelle palk on üle keskmise. Filtreerida töölehele Filter_1 Tallinnas elavate kassiomanike isikukoodid. Filtreerida töölehele Filter_2 nende töötajate ees- ja perenimi, kelle palk on alla keskmise. Filtreerida töölehele Filter_1 kalapüügiga tegelevate meeste ees- ja perenimed, kelle vanus on üle 50. Väljastada töölehele Filter_2 nende ees- ja perenimed, kelle aadres

Informaatika
IT alused viimane kodutöö
22
xlsx

IT alused viimane kodutöö

Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Ülesanne variant arvutada valemi järgi =MOD(XX; 20), kus XX - kaks viimast kasutajanime numbrit Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui 10000. esinemissageduste analüüsimiseks linnade ja vanusegruppide lõikes

Andmetöötlus
Kodutöö Excel
16
xlsx

Kodutöö Excel

1. Luua uus töövihik ja kopeerida sellesse antud vihiku järgmised töölehed: Variandid, Töötajad määrata nimi Excel_perekonnanimi.xlsx 2. Lisada töölehele Lisa tabel kuu nimetustega ja aastaaegadega. Kasutada seda tabelit otsingu rakendamisel. 3. Töölehtedel Töötajad ja Lisa määrata kõikidele tabeli veergudele nimed (nime võib anda ka 4. Lisada tabelisse lehel Töötajad veerud Sugu, Sünnikuupäev ja Vanus ning koostada valemid leidmiseks isikukoodide abil. 5. Lisada veerud Tähtkuju, Sünnikuu ja Aastaaeg. Sünniaja järgi leida kõikide töötajate päikese tähtkuju, milles asus päike inimese sünnihetkel), sünnikuu nimetus (tekst) ja aastaaeg. Kasutada otsingufunktsioone leidmaks sobivad väärtused tabelitest töölehel Lisa. 6. Oma ülesande variandi number leida valemi =MOD(XX; 20) abil, kus XX on matriklinumbri kak 7. Lisada uued töölehed järgmiste nimetustega: Filter_1 , Filter_2 Risttabel+Diagramm, Otsing_1, Otsing_

Informaatika
Exceli kodutöö
28
xlsx

Exceli kodutöö

Isikukood Eesnimi Perenimi Sugu Sünnipäev Vanus 38602110722 Priit Burmeister M 11.02.1986 27 48804250911 Ahto Danilov N 25.04.1988 24 36505130719 Jaan Kaasik M 13.05.1965 47 46705150941 Boris Küünemäe N 15.05.1967 45 34808140585 Aadu Malva M 14.08.1948 64 45811080030 Arnold Merilaid N 08.11.1958 54 47210070151 Paul Naaber N 07.10.1972 40 35504050446 Ando Nõmmik M 05.04.1955 57 44303130136 Aarne Oks N 13.03.1943 69 47210060467 Hanno Pedak N 06.10.1972 40 34504190222 Margus Roosimägi M 19.04.1945 67 34004050217 Kristjan Mägi M 05.04.1940 72 38402070214 Jaan Noorme

Informaatika




Meedia

Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun