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2023數位科技概論與應用[歷年試題+模擬考]：根據108課綱編寫(升科大四技二專)

為了解決excel函數書推薦的問題，作者甄帥,林柏超 這樣論述：

　　◎整合相關考題，熟悉各種出題情境 　　◎十回模擬試題‧增加實戰經驗 　　◎收錄近年試題‧名師重點解析 　　本書依據108課綱編寫，特別為參加統測的同學設計一系列的題目，包含主題式實力加強題庫、全範圍綜合模擬考及近年試題彙編，全新編寫適合新課綱素養的各類題型，讓本書不僅提供完整的考試題型，而更加豐富、靈活，讓你面對多變的考題，也能游刃有餘。如能仔細練習這些題目，必能熟悉各種出題情境，迅速解題獲得高分。希望藉由本書的題目，能讓同學在升學考試方面得到助益。 　　數位科技概論與應用的範圍太廣，所以有很多不同的名詞需要熟記，而且數位科技概論與應用是一門日新月異的科學，隨時都會

有新的名詞出來。要特別注意一些容易混淆的縮寫簡稱，像是GPS全球衛星定位系統（Global Position System, 簡稱GPS）、UPS不斷電系統（Uninterruptable Power Supply，簡稱UPS）及AR（擴增實境）、VR（虛擬實境）。雖然只差一個英文字母，但所指的東西卻完全不同。但是同學們不用害怕，考試不會考太艱難又不常見到的單字，只需要將常見的名詞記住，相信就可以駕輕就熟。 　　數位科技概論與應用中的硬體架構算是必考的題目之一，硬體指的就是看得到摸得到的東西，因此在日常生活的時候只要我們多去使用，就可以知道書本上指的東西到底是什麼，加深自己的印象，還有硬體的

規格一定要很清楚，像是CPU 2.5GHz指的是CPU的時脈，硬碟的容量可以用MB、GB或是TB來計算等。 　 　　在軟體方面，最常考的是微軟所出的應用軟體，不管是在作業系統Windows系列，或是文書處理軟體像是Word、Excel等都是必考題，這些應用軟體不只在考試的時候相當重要，在之後就業也是必備的技能之一，要熟悉這些軟體就是要常去使用，多去學習，這樣才可以知道像是貼上檔案要用鍵盤中的Ctrl+V，Excel中的Average函數是用來算平均值等這些功能。 　　在數位科技概論與應用中，程式語言算是比較艱難的一部份，常考的題目以BASIC為最大宗，所以同學想要在程式語言部份拿高分，必須要

深入去了解一些關於程式的定義，像是IF的架構、DO While ..Loop怎麼用等。 　　近代科技最大的突破大概就是網際網路的普及了，因為網路改變了我們許多生活的習慣，也帶來了很大的便利，這部分在數位科技概論與應用裡會不斷的更新，像是網路搜尋引擎、電子商務等等都需要好好的研讀，多上網體驗一下書本中的知識就可以將知識烙印在腦海中。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

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多技術模型分類長照失能險問題

為了解決excel函數書推薦的問題，作者丁敏慧 這樣論述：

台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個

決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可

應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。

【漫畫圖解】上班族必學Excel文書處理術：七天輕鬆學會製作表格、數據、視覺化圖表，工作效率倍增，無形提升競爭力

為了解決excel函數書推薦的問題，作者羽毛田睦土 這樣論述：

＼專為害怕厚重工具書的讀者設計／ ★日本亞馬遜「試算表書籍」暢銷榜No.1★   看漫畫，無痛學會活用Excel， 搭配常見窘境，加快學習速度和深度， 短短七天，只要按圖索驥， 讓你從菜雞變達人， 令主管和同事刮目相看，無形提升職場價值！   　　★ Excel，是處理表格、數據、視覺化圖表的商用語言 　　★ 行政、業務、行銷、會計、助理、老師……各行各業都適用 　　★ 「熟不熟」的程度，讓一個人的工作能力和效率，高下立見 　　★ 本書附有範例檔，練習驗證自己的學習成效 　　 　　◎ 終結土法煉鋼，讓文書處理效率翻倍 　　無論是報價單、請款單、業績報表、通訊錄、資料圖表分析…… 　　Exc

el是各類表格文件的通用軟體，每個人都有機會接觸到相關檔案。 　　雖然對Excel不熟、似懂非懂，可以用土法煉鋼的方式操作：   　　．輸入資料後，格式無法統一，要每個表格逐一設定 　　．每次數據更新，都得重頭手動計算一遍 　　．重複剪貼資料，為了製作不同數據的圖表 　　．列印出來的資料，跟螢幕上看到的不同，常常浪費很多紙   　　只要學會必備的文書處理技巧，就能解決這些困擾， 　　讓你省下許多跟軟體消磨的時間！   　　◎ 漫畫圖解的形式，降低閱讀和學習門檻 　　市面上，有不少Excel的工具書，但通常很厚重， 　　就算初學者有心想學，也容易打退堂鼓或半途而廢。 　　因此，日本Excel培訓

師羽毛田睦土和日本知名職場漫畫家Akiba Sayaka攜手合作， 　　以漫畫的形式，搭配情境和步驟式的圖解，讓技巧淺顯易懂， 　　降低閱讀和學習門檻，任何人都能輕鬆學會！   　　◎ 七天25大主題、40種常見情境，循序漸進成為Excel達人 　　透過各種使用Excel常見的情境漫畫，只要按圖索驥， 　　拆解學習，從基礎到進階的功能，只要短短七天的時間，讓你從菜雞變達人── 　　 　　DAY 1：Excel的四大功能，是工作上的超強幫手 　　DAY 2：五大基本操作、讓效率多3倍的快速鍵 　　DAY 3：處理各種類別的資料、設定篩選資料的條件、製作資料庫 　　DAY 4：了解公式的基本用法、

處理四則運算、避免公式出現錯誤、七大必學函數 　　DAY 5：做出易讀、有美感、有溝通力的表格和圖表，需要掌握哪些訣竅？ 　　DAY 6：怎麼設定格式，才能避免列印失敗？ 　　DAY 7：利用範例檔案，不斷複習，讓技巧內化成實力 　　 　　本書利用全彩圖解，帶你輕鬆學會Excel文書處理術， 　　讓你現學現用、不再求助同事幫忙， 　　令主管和同事刮目相看，無形提升職場競爭力和效率！ 　　 高效推薦 　　 　　白慧蘭｜工作生活家主理人 　　周勝輝｜Excel書籍作者、講師與FB社團管理員 　　資工心理人｜「資工心理人的理財探吉筆記」版主 　　蔡明志｜輔仁大學資管系副教授 　　鄭緯筌｜「Vista

寫作陪伴計畫」主理人、《經濟日報》專欄作家 　　贊贊小屋（李員興）｜「會計人的Excel小教室」版主 　　蘇書平｜先行智庫執行長   　　「Excel是職場中常用的軟體，本書運用漫畫的方式，帶領大家手把手的學習運用Excel完成工作所需的各式方法，內容簡單易懂，讓沒有經驗的人也能夠輕鬆上手。」──資工心理人，「資工心理人的理財探吉筆記」版主 　 　　「你是否覺得Excel雖然重要，卻因為太過複雜，以至於提不起勁來學習？現在我想跟你說個好消息，這本書就是你的福音！」──鄭緯筌，「Vista寫作陪伴計畫」主理人、《經濟日報》專欄作家   　　「贊贊小屋教學過程中，遇到滿多學員擔心自己Excel基礎

不好，推薦這本書，看漫畫輕鬆學Excel！」──贊贊小屋（李員興），「會計人的Excel小教室」版主

以廣義奇異值分解法與約束型卡爾曼濾波法進行指數追蹤

為了解決excel函數書推薦的問題，作者傅俊中 這樣論述：

因應指數股票型投資基金(Exchange Traded Funds, ETF)市場需求持續的擴大，促使指數追蹤 (index tracking)的課題受到廣大的重視；而線性模型(linear model)與最小誤差平方法(least squares method)是處理追蹤誤差(tracking error)最簡易且普遍的方式。然而，最小誤差平方法的凸目標函數(convex object function)雖可為線性模型解出唯一的最佳參數解，卻難以提供其它具有可行性的次佳解。因此，為能表列更具實務意義層面的最佳解，本研究以廣義奇異值分解法(Generalized Singular Value

Decomposition，GSVD)來解構(decompose)凸目標函數，嘗試以封閉解(close-form solution)的形式詳列所有可行解，以利實務上權衡取捨之用。 後續，再進一步地將前述GSVD法所選定出的資產配置之權重參數引入約束型卡爾曼濾波器(constrained Kalman Filter)，作為即時預測指數的初始猜值(initial guess)，便於後續指數的預測。因推導、證明與實證的結果一致且符合期望，足資佐證廣義奇異值分解法、約束型卡爾曼濾波器適用在指數追蹤的課題上。