Her er en oversigt over forskellen mellem tekstbehandling og databehandling:

tekstbehandling:

* fokus: Primært at håndtere tekst og formatering.

* Formål: Oprettelse, redigering og formatering af dokumenter som breve, rapporter, essays osv.

* Eksempler på opgaver:

* Skrivning og redigeringstekst.

* Anvendelse af skrifttyper, stilarter og formatering.

* Indsættelse af billeder og tabeller.

* Oprettelse af konturer, lister og overskrifter.

* Kontrol af stavemåde og grammatik.

* software: Microsoft Word, Google Docs, Apple Pages, Libreoffice Writer.

databehandling:

* fokus: Manipulering og analyse af data, normalt numeriske data.

* Formål: Omdanne rå data til meningsfuld information.

* Eksempler på opgaver:

* Sortering og filtrering af data.

* Udførelse af beregninger (f.eks. Gennemsnit, beløb, sammenligninger).

* Generering af rapporter og diagrammer.

* Oprettelse af databaser og styring af poster.

* Statistisk analyse.

* software: Microsoft Excel, Google Sheets, SPSS, SAS, R, Python.

Nøgleforskelle:

| Funktion | Tekstbehandling | Databehandling |

| --- | --- | --- |

| fokus | Tekst og formatering | Dataanalyse og manipulation |

| Datatype | Primært tekstlig | Numerisk, undertiden tekstlig |

| opgaver | Redigering, formatering | Beregninger, analyse, rapportering |

| Eksempler på output | Brev, rapporter, essays | Regneark, diagrammer, grafer |

| software | Tekstbehandlere | Regneark, databaser, statistiske pakker |

overlappende:

Mens der er en klar sondring, overlapper de undertiden:

* regneark: Ofte brugt til både databehandling * og * Oprettelse af tabeller i tekstbehandlingsdokumenter.

* Databaser: Kan gemme tekstdata, sommetider bruges til at oprette mailinglister eller anden ordbehandlingsrelaterede opgaver.

I det væsentlige:

* tekstbehandling fokuserer på tekst, formatering og oprettelse af dokumenter.

* Databehandling fokuserer på tal, beregninger og udtrækning af indsigt fra data.