Två uppgifter som inte är lämpliga för kalkylblad är:
1. Komplex dataanalys som kräver sofistikerad statistisk modellering eller maskininlärning: Kalkylark är bra för grundläggande beräkningar och visualiseringar, men de saknar kraft och flexibilitet i dedikerade statistiska programvarupaket (som R eller SPSS) eller maskininlärningsbibliotek (som SCIKIT-Learn i Python). Att försöka utföra komplexa analyser i ett kalkylblad kan vara besvärligt, felaktigt och svårt att reproducera.
2. Hantera en stor relationsdatabas med många sammankopplade tabeller: Kalkylark är utformade för relativt platta datastrukturer. När du behöver hantera en stor databas med många tabeller länkade genom relationer (t.ex. kunder, beställningar, produkter) är ett databashanteringssystem (DBMS) som MySQL, PostgreSQL eller SQL Server mycket mer lämplig. Kalkylark skulle bli oerhört svårt och benägna att datasaker i detta scenario.
