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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ifs函數的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　Excel最強完全版，博客來、金石堂年度百大暢銷榜電腦資訊TOP 1  　　全台唯一雙料冠軍，超高評價，連續60週同主題銷售第1，  　　系列銷量突破14萬冊！    　　國內眾多Excel使用者第一指名，榮登各大通路暢銷榜最多Excel圖書作者團隊經典最新版  　　集Excel功能與業界技法大成～30個主題．超強580技X快速索引100技    　　橫跨觀念、函數、圖表、樞紐、數據統計、資料分析、巨集與VBA自動化  　　涵蓋人力資源、財務會計、行銷企劃、業務銷售、管理分析必備實例    　　【獨家收錄】「職場面試18個Excel關鍵問題」&「商業分析資料取得與整合」影音教學

  　　【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

」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

ifs函數進入發燒排行的影片

利用深度學習於車用LED瑕疵檢測

為了解決ifs函數的問題，作者黃俊欽 這樣論述：

對於製造業來說自動化檢測(Automated Optical Inspection；AOI)是自動化中相當重要的一部分，在生產線中，產品都是透過作業員用人工目視的方式檢測，但因檢查人員判斷標準不一與作業員隨著工時增加而產生疲勞等因素，導致產品的品質把關上仍然會出現瑕疵的風險，因此準確且快速的檢測出產品的外觀品質，對於製造業來說一直是相當重要的一個目標。本研究針對Q公司所提供之車用印刷電路板之發光二極體(Light-Emitting Diode；LED)元件進行表面瑕疵檢測，因LED尺寸小，不易判斷瑕疵，而表面瑕疵又分為刮傷、破裂、汙染等等，且Q公司目前仍是使用人工檢測的方式來進行瑕疵檢測，為

了減少人工成本與降低產品檢測的時間，本研究透過Q公司所提供之車用印刷電路板之LED樣本5000張影像，使用多種深度學習的演算法來進行LED的瑕疵辨識，在模型訓練完成後以準確率(Accuracy)、精確率(Precision)、召回率(Recall)、F1分數(F1-Score)、檢測時間等效能評估標準互相比較，最後得出最適當的演算法。研究結果顯示，本研究所使用的Yolov4演算法為較理想之演算法，良品產品的準確率達到了98%，而瑕疵品的準確率則達96%以上，並且無漏檢現象，有效地將檢測時間從12(秒/個)降低為5(秒/個)。

Excel 2019應用大全

為了解決ifs函數的問題，作者張婷婷 這樣論述：

本書共分為25章，由淺入深，循序漸進地講解了Excel 2019相關知識，分別從Excel基礎知識、函數、圖表、資料分析以及宏和VBA幾個方面進行了詳細的介紹。本書圖文結合，重要知識點以實例介紹，易於讀者理解。  

碎形維度與疊代函數系統之間的關係及其在股價預測上的應用

為了解決ifs函數的問題，作者蘇麟雯 這樣論述：

我們會先介紹一些碎形幾何中的一些基礎定義，像是豪斯多夫距離、豪斯多夫維度、疊代函數系統及吸引子，並研究一些碎形理論的基礎結果，如：壓縮映射原理、拼貼定理、箱子計數定理、莫蘭定理，我們會用二維數據建造疊代函數系統，並證明疊代函數系統的係數及碎形維度之間的關係，最後藉由以上結果來進行股價預測。