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這兩本書分別來自碁峰 和台灣東販所出版 。
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而第二篇論文景文科技大學 環境科技與物業管理系碩士在職專班 鄭文彬所指導 蔡易芝的 物業清潔技能養成與組織管理之探討–論清潔組長之必要性 （2017），提出因為有 團體協作、教育訓練、清潔主管、問卷調查、SPSS分析軟體的重點而找出了 Excel 資料分析 在 哪裡的解答。
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Excel自學聖經(第二版)：從完整入門到職場活用的技巧與實例大全
為了解決Excel 資料分析 在 哪裡 的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：
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【超值加贈】「隨身版Excel快速鍵」、「函數索引與函數速查表」 / 「全書範例檔」 最強數據統計、圖像表達與商業分析力 完成工作、產出報告高效率 由Excel最全面的職場應用角度出發，一步驟一圖示掌握資料建立、格式設定、篩選排序、表格表單、函數、圖表與視覺設計、樞紐分析、大數據處理、藍圖分析、巨集與VBA自動化、列印…等。詳細的功能說明搭配職場範例，最系統化的分類，讓你即查即用，瞬間補充大量Excel技能，告別加班人生。 使用Excel時，你是否也有以下問題： ■工具不熟悉，總是比別人花更多時間 ■數據錯誤百出，老是找不出哪裡有問題
■資料分析不拿手，就是看不出什麼是重點 解鎖Excel使用困局， 八大完整面向讓你 懂觀念、有想法、會應用 ★建立與格式化報表 從認識工作環境著手，一步步完成報表建置並套用合適的格式、框線與色彩，建立更全面與完整的 Excel操作觀念。 ★資料取得、整理與驗證 別拿到資料就卯起來計算，整理好的資料才能產生正確的結論！控管資料完整性、正確性，有效剔除錯誤！ ★函數處理與數據統計 充分學習實務上必須掌握的統計函數、條件式函數、日期與時間函數，才能提升資料運算力，駕馭函數應用及數據統計，讓數據來幫你說話！ ★視覺化圖
表 圖表可以突顯資料的重點，透過色彩與類型的視覺化效果設計，學習各式圖表應用，提升對商業圖表的掌握，用一張圖表說服老闆與客戶。 ★市場關鍵分析 想要提升數據決策力，就要知道如何整合多個資料表、樞紐分析、小計分析藍本、目標搜尋，有效交叉比對整理大數據資料與分析，挖掘數據的商業價值。 ★快速自動化工作 一再重複的繁雜工作就靠巨集、VBA來搞定，實現更複雜的報表自動化與整合，相同工作一鍵就處理好，早早就交差。 ★超效率實用工具 範本套用、加密管理、雲端共同作業、快速鍵應用…等，解決Excel各式繁瑣的小問題。 ★更多輸出與整合應用
列印、轉存PDF、ODF文件、結合Word合併列印與PowerPoint簡報，讓報表與圖表完美呈現。 ★加值新功能與技巧 新增收集並整理數據的觀念、數據運算分析函數、組合式圖表…等技巧，以及Excel 2021智慧功能XLOOKUP、IFS函數與全新動態陣列應用，提升資料數據分析效能，另有“函數索引”方便快速查找書中相對頁數。 ★獨家影音教學 ‧特別規劃「職場面試18個Excel關鍵問題」影音教學與範例。哪些功能與應用是面試者最看重的，而同時也是職場必備的技能，到底該怎麼準備與熟悉技巧，影片中將提供詳盡的教戰手則。 ‧特別收錄「商業分析資料取得與整合
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以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型
為了解決Excel 資料分析 在 哪裡 的問題，作者徐韻如 這樣論述：
聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(
ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差
15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。
超圖解 資料科學Data Science：數據處理 入門中的入門，強化處理力&判讀力×資料倫理
為了解決Excel 資料分析 在 哪裡 的問題，作者上藤一郎 這樣論述：
身處在資料化社會， 每天都面對排山倒海而來的資訊，我們究竟該如何應對？ 每天一睜眼，抓起手機一看，又是滿滿當當的資訊浪潮來襲；不僅如此，送小孩上學、到公司工作，下班與家人聊天，我們無時不刻都在與周遭的人分享情報、使用情報。 情報「資料化」其實是一門近在你我身旁的科學， 在資訊及通訊科技（ICT）高度發展的今日，這樣的時代早已經到來，而且越卷越快速，任何人都無法避免面對這股浪潮。 比如什麼是大數據？大數據又該如何運用？運用的倫理界線在哪裡？等等問題，我們的日常周遭充斥著各式各樣的資料。如果少了資料，就連一般的生活都無法順利運作。「資料科學」即是研究現代社會不可或缺的「
資料」之科學。 「懂資料」並「運用資料」的資料科學知識能力在未來AI世代越來越顯其重要性，本書將在本書的章節中一一介紹，以當代和未來社會中，分析佔據我們生活越來越多時間的「資料處理」的過程，以及我們該用什麼心態和方法面對。 本書是一本「入門用的入門書」，使用大量的插畫與圖表進行簡單易懂的解說，讓讀者能夠粗略掌握資料科學的概要。本書不使用困難的公式，因此也很推薦給看到公式就頭痛的人。 名人推薦 了解AI與資料科學的最佳入門書！ 【學界、業界專業人士好評推薦】 國立高雄大學電機系教授及人工智慧研究中心顧問、前執行長｜吳志宏 Google機器學習開發專家 | 吳柏翰(
Jerry Wu) 高雄大學特聘教授、財團法人人工智慧法律國際研究基金會執行長 | 張麗卿 翱翔智慧創辦人 | 張竣貿 Google語音助理技能開發者 | 游紹宏 中央研究院資訊創新科技研究中心主任及特聘研究員 | 黃彥男 （按姓氏筆畫排序）
物業清潔技能養成與組織管理之探討–論清潔組長之必要性
為了解決Excel 資料分析 在 哪裡 的問題，作者蔡易芝 這樣論述：
清潔服務產業聘請基層人員服務契約客戶以營利，清潔工作人員的技能影響公司是否順利經營案場，現行台灣清潔維護公司選才方式以履歷表及面談法為主，對於新聘用之基層清潔人員是否真實擁有相關工作技能無法立即判斷，清潔人員進入公司後工作教育訓練實施定位不明，多數由清潔組長與各組員自行就工作內容零星傳授。 本研究以探討教育訓練的對清潔人員的實用性作探討，經文獻探討後認為可能影響教育訓練成敗的因素有三點：教育訓練品質、基層人員是否願意參與教育訓練、清潔公司與主管有無教授清潔技巧。因此，本研究首先釐清基層清潔組長職務內容中對於技能教育訓練將成為清潔人員工作技能來源之一。並透過文獻回顧說明外包清潔業之組織型
態、服務品質與顧客滿意度關係、清潔組長存在的必要性與功能、清潔工作技巧培訓等並藉由專家問卷分析清潔人員工作技巧訓練模式應分為以下三個構面：1.員工主動學習意願2.公司與主管教授工作技巧模式構面3.教育訓練成果構面本研究確認問卷構面後，以問卷調查法檢視基層清潔人員心中對清潔維護公司教育訓練的支持度，藉以此進行16項工作技巧學習意願調查。 調查結果經IBM SPSS軟體分析，以問卷數據進行信度、T檢定、次數分配表分析後得到以下結果：1.調查結果支持清潔維護公司應選擇優良的基層清潔組長帶領清潔團隊從事工作技能培訓。2.教育訓練應由清潔組長與清潔團隊做小規模且常態性舉行。3.本研究希望提供清潔維
護公司整體工作技能教育訓練之策略研擬。