اذهب الي المحتوي
أوفيسنا

نجوم المشاركات

  1. أبو إبراهيم الغامدي
  2. hassanalberry

    hassanalberry

    عضو جديد 01


    • نقاط

      1

    • Posts

      37


  3. ibn_egypt

    ibn_egypt

    الخبراء


    • نقاط

      1

    • Posts

      764


  4. jjafferr

    jjafferr

    أوفيسنا


    • نقاط

      1

    • Posts

      9,724


Popular Content

Showing content with the highest reputation on 10 ديس, 2017 in all areas

  1. وعليكم السلام ورحمة الله أهلا بك أستاذ عبد الفتاح ومرحبا.. عودا حميد.. أرجو أن أوفق لإرضاء طموحك.. لأني أتساءل كيف ستقوم باستخدم الطريقة على مستوى المستخدم؟! هل ستسلمة بيانات مفتوحة المصدر؟! أم أن لديك طريقة ما تتيح للمستخدم انتقاء حقول البيانات ومعالجنها ومن ثم تصديرها؟! على كل حال إليك الطريقة.. يمكن تصدير حقول مختارة من جدول أو استعلام عن طريق مزودات البيانات لأكسس (DAO,ADO) عن طريق خصيصة توصيف البيانات لكل منهما.. هناك فروق بسيط بين المزودين لكن سوف أركز على (DAO) لكونة المزود الافتراضي لأكسس.. يمكن توصيف البيانات على مستوى قاعدة البيانات، كما يمكن توصيف البيانات على مستوى مصدر السجلات (Recordset).. صيغة الشفرة لهذه المكونات كالتالي مكون (ِADO) Function OLEDB() As ADODB.Connection Set OLEDB = New ADODB.Connection OLEDB.Open "Provider = Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source =" & CurrentProject.Path & _ "\EMPLOYEES.XLSX;Extended Properties = 'Excel 12.0;HDR=YES;'" End Function مكون (DAO) Function XLDB() As DAO.Database DB_PATH = CurrentProject.Path & "\BOOK2" Set XLDB = OpenDatabase(DB_PATH, True, False, "EXCEL 12.0;HDR=YES;") End Function يكون مصدر البيانات لهذين المكونيين هو ملف أكسل، فإذا كان ملف أكسل موجود مسبقا فإن المكون سيقوم بإدراج ورقة البيانات إلى الملف، أما إذا كان ملف أكسل غير موجود فسيقوم المكون بإنشاء الملف وإدراج ورقة البيانات.. إذا كان ملف أكسل يحتوي على ورقة بيانات بنفس الاسم فسيعيد المكون رسالة الخطأ (3010) مفادها أن ورقة البيانات موجودة مسبقا.. ينطبق ما سبق على مكون مصدر السجلات (Recordset) وهذه صيغته Sub EXPORT_TO_EXCEL_02(SHEET_NAME) '.. EXPORT TO EXCEL USING CURENTDB EXECUTE CurrentDb.Execute "SELECT ID, [LAST NAME],[FIRST NAME] INTO [" & SHEET_NAME & "]IN'" _ & CurrentProject.Path & "\employees'[Excel 8.0;HDR=yes;] FROM EMP1" End Sub يمكن أيضا استخدام (DOCMD.RUNSQL) لكونها تعمد على (DAO) في مصدر البيانات وهذه صيغته Sub EXPORT_TO_EXCEL_01(SHEET_NAME) '.. EXPORT TO EXCEL USING DOCMD RUNSQL DoCmd.RunSQL "SELECT ID, [LAST NAME],[FIRST NAME] INTO [" & SHEET_NAME & "]IN'" _ & CurrentProject.Path & "\employees'[Excel 8.0;HDR=yes;] FROM EMP1" End Sub أرجو ملاحظة أن الأخيرين لهما نفس الصيغة في تعريف البيانات الصيغة المخصصة لتوصيف بيانات أكسل هي "EXCEL 8.0;HDR=YES;" 'تستخدم هذه الصيغة على مستوى قاعدة البيانات [EXCEL 8.0;HDR=YES;] 'تستخدم هذه الصيغة على مستوى مصدر السجلات الرقم في هذه الصيغة يمثل رقم إصدار نسخة الأوفس، وهو هنا للسخة 2003، وأنصح باستخدام هذه الرقم لتجنب وقوع خطأ عدم مطابقة النسخة عند تصدير البيانات... طريقة تصدير البيانات تعتمد على صيغة استعلام عمل جدول (SELECT ... INTO.. IN.. [EXCEL 8.0;HDR=YES] FROM) ..SELECT تأخذ اسماء حقول البيانات ..INTO ينشئ جدول يحمل البيانات العائدة من SELECT .. الجدول هنا هو ورقة البيانات في أكسل ..IN تأخد اسم ملف أكسل مع الدليل [EXCEL 8.0] ثوصيف مصدر البيانات المصدر إليها البيانات FROM تأخذ اسم جدول البيانات في أكسس المثال التالي يوضح كيف يمكن استخددام الطريقة على مستوى المستخدم؛ وذلك بتمكينه اختيار الحقول إما من الجدول أو استعلام ومن ثم تصديرها إلى أكسل Access With Excel.zip
    5 points
  2. اخترت أسلوبين لتحليل البيانات لشرحهما والمقارنة بنيهما، والأسلوبين هما التجميع Clustering والتصنيف Classification، والسبب لاختياري هذين الأسلوبين أنني كنت محتار تماما في الفرق بينهما، وبالتالي قرأت عنهما الكثير وتوصلت لفهم بسيط لكل منهما والفرق الأساسي بينهما، ولكي أشرحهما سأقوم باستعراض مثال بسيط معكم. تخيل أنك لا تعرف شيء عن المركبات أو السيارات، وتم إعطائك مجموعة كبيرة من البيانات Big Data عن المركبات التي تسير في شوارع مدينتك، وكانت هذه البيانات في صورة جدول يتضمن سعة المحرك باللتر، والزمن الذي تستغرقه المركبة للوصول إلى سرعة 100 كيلومتر/الساعة بالثانية، كما يوضح الرسم البياني أدناه تذكر أنك لا تعرف شيء عن المركبات، ولا تستطيع أن تحدد نوع المركبة، أو حجمها من البيانات المتاحة، ولكن مطلوب منك تحليل البيانات ومحاولة إيجاد علاقات منطقية بينها. هل تستخدم التجميع Clustering أم التصنيف Classification ؟ من المنطقي في هذه الحالة ألا تحاول استخدام التصنيف، فأنت لا تعرف الأصناف الموجودة ومواصفات كل منها، وهذه هي نفس المشكلة التي سيواجهها جهاز الحاسب الآلي الذي يستطيع معالجة البيانات بسرعة ولكن ليس لديه فهم مسبق عن ماهية البيانات. وبالتالي يصبح حتميا استخدام التجميع Clustering، وهو عبارة عن تجميع البيانات القريبة من بعضها البعض في مجموعة واحدة Cluster، وإيجاد المتوسط الحسابي لها بحيث تكون النقاط المشمولة في المجموعة أقرب للمتوسط الحسابي للمجموعة الخاصة بها من المتوسط الحسابي لأي مجموعة أخرى، كما يوضح الشكل أدناه. والسؤال الآن، ما الذي استفدناه من هذا التجميع؟ دعونا أولا نسجل بعض الملاحظات عن المجموعات الأربعة التي ظهرت لدينا: - المجموعة 1 تتضمن أكبر عدد من النقاط وتتميز بانخفاض سعة المحرك وارتفاع زمن الوصول إلى 100 كيلومتر/الساعة (أي انخفاض القدرة على التسارع) - المجموعة 2 تتضمن تقريبا أقل عدد من النقاط وتتميز بارتفاع سعة المحرك وانخفاض زمن الوصول إلى 100 كيلومتر/الساعة (أي ارتفاع القدرة على التسارع) - المجموعة 3 تتضمن عدد قليل من النقاط وتتميز بانخفاض سعة المحرك وانخفاض زمن الوصول إلى 100 كيلومتر/الساعة (أي ارتفاع القدرة على التسارع) - المجموعة 4 تتضمن عدد متوسط من النقاط وتتميز بارتفاع سعة المحرك وارتفاع زمن الوصول إلى 100 كيلومتر/الساعة (أي انخفاض القدرة على التسارع) دعونا نقوم بتحليل هذه النتائج من وجهة النظر المنطقية: نفترض الآن أنك تريد أن تفهم أسباب منطقية وعدم منطقية النتائج، طبعا ستلجأ لصديق يفهم جيدا في أنواع المركبات وأصنافها، وسيكون رده في الغالب كما يلي: · المجموعة 1 ذات سعة المحرك المنخفضة والتسارع المنخفض هي السيارات العادية Passenger Vehicles · المجموعة 2 ذات سعة المحرك المرتفعة والتسارع المرتفع هي السيارات الرياضية Sports Cars · المجموعة 3 ذات سعة المحرك المنخفضة والتسارع المرتفعة هي الدراجات النارية Motor Cycles · المجموعة 4 ذات سعة المحرك المرتفعة والتسارع المنخفض هي الشاحنات Trucks إذن التجميع لا يبدأ بتصنيفات محددة ولكنه يصل إلى الأصناف من خلال التجميع والتحليل، وطبعا في هذا المثال لم نصل إلى أي اكتشافات أو أنماط جديدة لأننا تطرقنا إلى موضوع مفهوم مسبقا وتصنيفاته معروفة، ولكن فائدة التجميع تظهر في تحليل البيانات غير محددة التصنيف. فعلى سبيل المثال لو توفرت لديك معلومات عن أعمار المتسوقين وأنواع المشروبات التي يشترونها، يمكنك تجميعها في مجموعات تحدد من خلالها إذا ما كان العمر يؤثر على اختيار المشروب، ونوعية المشروب المفضل لفئات عمرية محددة، وبالتالي يتم توجيه المواد الإعلانية للأشخاص طبقا لاختياراتهم المسبقة. دعونا الآن نتطرق إلى التصنيف، وسنستخدم نفس مثال المركبات، في هذه الحالة قبل أن تبدأ في تحليل البيانات ستسأل صديقك خبير المركبات عن الأصناف المختلفة للمركبات، وفي الغالب سيعطيك جدول بالأصناف المختلفة كما يلي: وستقوم بناء على هذه الجدول تصنيف المركبات إلى الأصناف الأربعة كما يوضح الرسم التالي: أو بمعني آخر العيب الرئيسي للتصنيف أنه قد يمنعك من اكتشاف علاقات جديدة بين البيانات أرجو أن أكون قد تمكنت من توضيح الفرق بين التجميع والتصنيف، والله ولي التوفيق دائما
    1 point
  3. الشكر الجزيل اخى سليم على المساعده
    1 point
  4. اخى الفاضل معادلة التسلسل مبنية على شرط وجود إسم يعطى رقم وعمود الأسماء c للحل السهل اجعل عمود البلد بعد عمود الأسماء
    1 point
  5. تسلم ايدك والله متشكر جدا جدا اتمني اتعلم منك ♥
    1 point
  6. السلام عليكم اخي @غريب طرابلس يوجد قسم اعلانات شخصية للاعضاء ، والذي تستطيع ان تعرض برامجك للبيع ، مع مراعاة وضع طريقة الاتصال بك في الموضوع: https://www.officena.net/ib/forum/157-إعلانات-شخصية-للاعضاء/ وشكرا اخي @صالح حمادي وانا ذكرت هذه الطابعة في المادة هـ.3. جعفر
    1 point
  7. IsDate: تستخدم هذه الدالة لفحص ما إذا كان المتغير الممرر لها تاريخ أم لا حيث تعيد true إذا كان المتغير تاريخاً و تعيد false إذا لم يكن تاريخاً. IsDate(«تعبير») IsDate("12/03/2017")=True IsDate("أوفيسنا")=False Now: تستخدم هذه الدالة لإستخراج تاريخ و وقت النظام الحاليين. Now() و تكون النتيجة بالشكل التالي: 15-03-2017 10:18:15 Time: تستخدم هذه الدالة لإستخراج وقت النظام الحالي. Time() و تكون النتيجة بالشكل التالي: 10:18:15 Timer: تستخدم هذه الدالة لإستخراج عدد الثواني منذ منتصف الليل. Timer() MonthName: تستخدم هذه الدالة لإرجاع اسم الشهر المحدد . MonthName(«اختصار», «شهر») MonthName(3,True)="مارس" MonthName(8)="أوت" TimeSerial: تستخدم هذه الدالة لإرجاع متغير من نوع تاريخ يحتوي على الوقت لساعة و دقيقة و ثانية محددة. TimeSerial(«ثانية», «دقيقة», «ساعة») TimeSerial(10, 56, 13)=10:56:13 Weekday: تستخدم هذه الدالة لإرجاع متغير "عدد صحيح" يمثل رقم اليوم في الأسبوع. Weekday(أول أيام الأسبوع, التاريخ) Weekday("15/3/2017", vbSunday)=4 WeekdayName: تستخدم هذه الدالة لإرجاع اسم اليوم المحدد من الأسبوع. WeekdayName(«أول أيام الأسبوع», «اختصار», «يوم من الأسبوع») WeekdayName(3, True, vbSunday)="الثلاثاء" و هذه هي القيم المستعملة لتحديد أول أيام الأسبوع: vbUseSystem سيتم استخدام إعدادات النظام vbSunday يمثل يوم الأحد vbMonday يمثل يوم الاثنين vbTuesday يمثل يوم الثلاثاء vbWednesday يمثل يوم الأربعاء vbThursday يمثل يوم الخميس vbFriday يمثل يوم الجمعة vbSaturday يمثل يوم السبت
    1 point
  8. اخى وأستاذي الكريم أ.جمال .. طب ما طالما حضرتك افترضت ان كلمة كيلو فقط هى التى ستكون موجودة بالخلايا وان الخلايا ستسير بتنسيق موحد 10 كيلو 20 كيلو 30 كيلو ... وهكذا يبقي احنا في غنى عن المعادلات تماماً والأكواد وكل اللى فات ده، وباستخدام تنسيق الخلايا ومعادلة الجمع العادية يتحقق طلب السائل حتى كمان نريحه من كتابة كلمة "كيلو" كل مرة .. يكتب الرقم وفقط.. مرفق ملف للتوضيح أستاذنا الفاضل أبو محمد، جزاك الله كل خير على هذا الملف المجمع لكل الطرق ... سيضم الى المكتبة فوراً تحياتي أستاذي الكريم ابن بلدى الغالي انت الأجمل والأروع والأفضل دائما ... مفيش أحسن من كده جبت من الآخر، زادك الله علما وفضلا تحياتي للجميع FormatCell.rar
    1 point
×
×
  • اضف...

Important Information