स्प्रैडशीट सॉफ़्टवेयर

लेखक: John Stephens
निर्माण की तारीख: 28 जनवरी 2021
डेट अपडेट करें: 29 जून 2024
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स्प्रेडशीट #1: परिचय
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परिभाषा - स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर का क्या अर्थ है?

स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर एक सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन है जो सारणीबद्ध रूप में डेटा को व्यवस्थित, संग्रहीत और विश्लेषण करने में सक्षम है। आवेदन कागज लेखांकन कार्यपत्रकों के डिजिटल सिमुलेशन प्रदान कर सकता है। उनके पास कई इंटरेक्टिव शीट भी हो सकती हैं, जिनमें डेटा का प्रतिनिधित्व, संख्यात्मक या ग्राफिक रूप में किया जाता है। इन क्षमताओं के साथ, स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर ने कई पेपर-आधारित प्रणालियों को बदल दिया है, विशेष रूप से व्यापारिक दुनिया में। मूल रूप से लेखांकन और बहीखाता कार्यों के लिए एक सहायता के रूप में विकसित, स्प्रेडशीट अब व्यापक रूप से अन्य विपक्षों में उपयोग किया जाता है जहां सारणीबद्ध सूचियों का उपयोग किया जा सकता है, संशोधित और सहयोग किया जा सकता है।


स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर को स्प्रेडशीट प्रोग्राम या स्प्रेडशीट एप्लिकेशन के रूप में भी जाना जाता है।

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Techopedia स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर की व्याख्या करता है

वर्ड प्रोसेसर की तुलना में, स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर संख्याओं के साथ काम करते समय एक अलग लाभ प्रदान करता है। शब्द प्रोसेसर की तुलना में स्प्रेडशीट में गणना करना और कार्य करना आसान है, और इस तरह प्रभावी डेटा हैंडलिंग संभव है। स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर डेटा की लचीली प्रस्तुति भी प्रदान करता है। यह सॉफ्टवेयर डेटाबेस के साथ बातचीत करने में सक्षम है, खेतों को आबाद कर सकता है और डेटा निर्माण और संशोधन के स्वचालन में भी मदद कर सकता है। स्प्रैडशीट सॉफ़्टवेयर को ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों में साझा किया जा सकता है और आसान सहयोग के लिए अनुमति देता है।

स्प्रेडशीट में डेटा को कोशिकाओं द्वारा दर्शाया जाता है, जिन्हें पंक्तियों और स्तंभों के रूप में व्यवस्थित किया जाता है और वे संख्यात्मक या हो सकते हैं। सशर्त अभिव्यक्तियों, कार्यों को संचालित करने और नंबर भी स्प्रेडशीट में उपलब्ध हैं। गणना स्वचालित हो सकती है, और स्प्रेडशीट आमतौर पर अन्य डेटा प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों की तुलना में उपयोग करना आसान होता है।


हालाँकि, स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर की सीमाओं में डेटा त्रुटियों की पहचान करने में कठिनाई, रिकॉर्ड की संख्या की सीमितता पर प्रतिबंध, बड़ी मात्रा में निपटने में अक्षमता, बड़े पैमाने पर डेटा का उपयोग और हेरफेर करने में असमर्थता, डेटाबेस के मामले में रिपोर्ट बनाने में असमर्थता, उच्च डेटा शामिल हैं। भंडारण की आवश्यकता और कुछ क्वेरी और सॉर्टिंग तकनीकों की अनुपलब्धता।