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Excel Financiero 0123, Ejercicios de Competencias en MS Microsoft Excel

Universidad Nacional del Centro del Perú (UNCP)Competencias en MS Microsoft Excel

Casos Finanzas 01010111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111

Tipo: Ejercicios

2022/2023

Subido el 09/07/2023

gianmarco-alex-hurtado-valerio
gianmarco-alex-hurtado-valerio 🇵🇪

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FECHA REGISTRO NOMBRES TURNO SALARIO
1/1/2023 Zamora Ismael Tarde S/ 1,000.00
1/15/2023 Morales Liliana Noche S/ 1,550.00
1/31/2023 Torres Martín Tarde S/ 1,800.00
2/2/2023 Pino Jaime Mañana S/ 1,600.00
2/15/2023 Peña Carlos Tarde S/ 2,000.00
3/10/2023 Torres Gabriel Mañana S/ 2,250.00
3/25/2023 Alcarraz Isabel Tarde S/ 1,900.00
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FECHA REGISTRO NOMBRES TURNO SALARIO

  • 1/1/2023 Zamora Ismael Tarde S/ 1,000.
  • 1/15/2023 Morales Liliana Noche S/ 1,550.
  • 1/31/2023 Torres Martín Tarde S/ 1,800.
    • 2/2/2023 Pino Jaime Mañana S/ 1,600.
  • 2/15/2023 Peña Carlos Tarde S/ 2,000.
  • 3/10/2023 Torres Gabriel Mañana S/ 2,250.
  • 3/25/2023 Alcarraz Isabel Tarde S/ 1,900.

TRABAJADORES EDAD GENERO SALARIO CATEGORÍA Ismael Zamora 34 Masculino S/ 1,800.00 A Liliana Morales 43 Femenino S/ 2,200.00 A Martín Galvez 36 Masculino S/ 1,950.00 C Jaime Pino 42 Masculino S/ 2,500.00 D Carlos Peña 32 Masculino S/ 3,500.00 A Gabriel Torres 26 Masculino S/ 3,200.00 A Isabel Alcarraz 26 Femenino S/ 2,200.00 C Maritza Del Solar 32 Femenino S/ 1,980.00 A José Bendezú 42 Masculino S/ 1,800.00 C Lucho Medina 45 Masculino S/ 1,530.00 B Ignacio Torres 39 Masculino S/ 2,800.00 D Lucia Torres 40 Femenino S/ 1,700.00 D María Prado 30 Femenino S/ 1,980.00 B Adrian Salazar 34 Femenino S/ 2,400.00 B Julian De la Vega 22 Masculino S/ 2,210.00 B Rosa Campos 28 Femenino S/ 1,800.00 A Luis Poma 41 Masculino S/ 4,400.00 B Juan Sarate 37 Masculino S/ 3,200.00 B Micaela Vertiz 26 Femenino S/ 1,600.00 A Miriam Suárez 19 Femenino S/ 1,300.00 C

Realizar los siguientes filtros avanzados:

  1. Extraer los datos con una edad menor a 30
  2. Extraer los datos que tengan categoría A, C y D
  3. Extraer los datos que tengan genero femenino
  4. Extraer los datos que tengan una edad entre 30 y 40
  5. Extraer los datos que tengan genero masculino y un salario menor a 2000
  6. Extraer los datos que tengan una edad mayor a 30, de genero masculino y de categoría A o B

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  1. Extraer los datos que tengan genero femenino
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  3. Extraer los datos que tengan una categoría A o B
  4. Extraer los datos que tengan una edad menor a 30 y categoría A o B