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這兩本書分別來自旗標 和所出版 。
銘傳大學 應用統計資訊學系碩士班 陳克琛、王智立所指導 陳淑涓的 資料採礦方法於UCAN平台資料庫之應用研究 （2014），提出Excel 職場聖經關鍵因素是什麼，來自於UCAN、資料採礦、多元邏輯斯迴歸、決策樹。
而第二篇論文銘傳大學 應用統計資訊學系碩士班 王智立、陳克琛所指導 謝孟仁的 應用資料採礦技術於大學生就業發展方向之研究 （2014），提出因為有 資料探勘、類神經網路、Holland code、大專院校就業職能平台、邏輯斯迴歸的重點而找出了 Excel 職場聖經的解答。
Excel 職場聖經：731 技學好學滿
為了解決Excel 職場聖經 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
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範例檔案。 【Excel 新手的困境】： 「直接雙按 E-mail 夾檔的 Excel 來編輯，可是存檔、關閉活頁簿後，卻找不到檔案存到哪裡去了？」 「同事傳來的活頁簿檔案，裡面有些欄位不見了、有些資料被固定住不能捲動、要編輯資料還得輸入密碼，怎麼辦？不好意思問同事，又不知道怎麼解決！」 「各部門送來的單據好多，光是打字就得花很多時間！有什麼方法可以加快資料的輸入？」 「收到會計寄來的對帳單，可是裡面的公式怎麼都看不到啊，還有【資料編輯列】也不見了？有些儲存格也不能輸入資料，還出現 #VALUE!、#NAME? 是怎麼回事？
」 「慘了！把欄、列互換後資料全都亂了，光是調整資料就要花不少時間。」 「報表要印出來，但不管怎麼調，永遠有一欄印到下一頁！」 「產品編號第一個數字要以「0」開頭，不管怎麼輸入就是不會出現？」 「咦！資料有重複，但是筆數太多要怎麼挑出來啊？」 以上是很多職場新手的心聲，即使學過基本的 Excel 操作，但在處理資料時，還是會遇到一些小問題。當資料筆數少，還能用手工的方式慢慢複製、貼上，但是資料量很大時，人工作業相當耗時、傷眼。 本書以系統化的方式帶你打穩 Excel 基礎，逐步教你製作出專業的報表以
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資料採礦方法於UCAN平台資料庫之應用研究
為了解決Excel 職場聖經 的問題，作者陳淑涓 這樣論述：
在現今資訊爆炸的時代，資料量越來越大。為解決這問題，資料採礦的技術被大量運用於處理大數據中。而所謂資料採礦，為「依照使用者需求，自資料庫中選擇合適的資料，加以處理、轉換、探勘至評估的一連串過程」(Fayyad，1996)。如何運用資料採礦技術，而挖掘出真正需要的資訊，也是我們在研究中所要探討的。 本研究應用大專校院就業職能平台(Career & Competency Assessement Network；UCAN) 興趣量表結果中的16類與畢業生畢業後一年就業調查資料為例，以M大學97-98 學年度之大學部新生於大一入學時所進行之UCAN 興趣測評資料，並與該批學生在大學畢業後一年利用學
校所進行之畢業生流向調查資料庫勾稽串聯，以資料採礦技術建構適當模型，並評估模型預測準確率。此外，本研究與John Holland於1985年所提出之人境適配論的六類職涯類型作結合，與畢業後一年實際職涯類型做一致性比較。研究結果如下 ：1. 受試者在學期間於UCAN平台所測評之16類職涯興趣量表結果與畢業後一年實際就業類型之模型準確度為8.57%；而結合Holland(1985)理論的六類職涯類型之模型預測準確率為22.70%。2. 以決策樹(Decision tree)與多元邏輯斯迴歸(multinomial logistic regression)資料採礦技術建模 結果發現於UCAN平台
16類職涯結果與畢業後一年實際就業類型之決策樹整合模型準確度較高；而結合Holland(1985)理論的六類職涯類型之模型預測準確率也有提升效果。藉由模型預測準確率比較可發現，透過資料採礦方法中的決策樹與多元邏輯斯迴歸建模之預測準確率都有明顯提升，且以整合模型所建的模型也會比較穩定。
Excel 職場聖經：731 技學好學滿 (第二版)
為了解決Excel 職場聖經 的問題，作者 這樣論述：
應用資料採礦技術於大學生就業發展方向之研究
為了解決Excel 職場聖經 的問題，作者謝孟仁 這樣論述：
隨著資訊科技迅速的發展，大量資料的累積已相當普及，但要從巨量數據(big data)中尋找出有用的資訊並不簡單，該如何挖掘出有價值的資訊給決策者，做出有效的決策，這是值得去探討的。資料探勘(data mining)是近年來逐漸蓬勃發展的一項技術，是一種結合數個不同問題領域(problem domain)的專業技術，並可找出資料中資訊的一個流程(procedure)(廖述賢、溫志皓，2012)。本研究以大專校院就業職能平台(Career & Competency Assessement Network；UCAN) 實際資料中的16類和畢業生畢業後一年就業調查資料為例，故本研究受調查對象之資料係
以學生在校期間(大學一年級)所進行之UCAN職涯興趣測評結果，與該學生畢業後一年實際之就業類型，進行預測模式之建構，並對此模式進行預測準確率評估，因此，本研究之受測者資料係連貫4-5年的縱貫性資料(Longitudinal data)研究。另外，本研究再結合Holland code(1985)理論的6大類職涯類型，找出學生測評結果與學生畢業後工作職場之一致性。研究結果發現受測者在學期間所進行UCAN16類職涯類型之測評結果與畢業後一年的實際就業類型的模式預測準確度僅為9.84%，而考慮Holland code(1985)合併為6類型之後，其測評結果與畢業後一年的實際就業類型的模式預測準確率提升
為24.78%。最後，本研究利用類神經網路(Neural Network)及邏輯斯迴歸(Logistic Regression)資料探勘技術模擬分析，結果發現UCAN的16類職涯類型在學期間之測評結果與畢業後一年的實際就業類型在兩種方法建模下準確度有提高了不少；而結合Holland code(1985) 6類型測評結果與畢業後一年的實際就業類型的兩模型準確率也有所提升。因此，藉由比較可以發現類神經網路和邏輯斯迴歸這兩種資料採礦分析方法之預測，皆有明顯提升。