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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pdf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
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■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
」影音教學。大量資料數據時代,該如何挖掘並分析行銷、業務、市場、人事、教育…等各個職場與生活層面的資訊,並提出有效方案,這些都得從資料數據的取得、整合與清理開始,影片中將分享六大主題技巧,讓你輕鬆了解完整觀念與操作。 Excel 2021/2019/2016/2013/2010/Microsoft 365(原Office 365)跨版本適用
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pdf 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自學聖經:從完整入門到職場活用的技巧與實例大全(附商業分析資料取得與整合超值影片/範例/速查表)
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為了解決excel職場聖經pdf 的問題,作者文淵閣工作室 這樣論述:
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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pdf 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。
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