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弘光科技大學 健康事業管理研究所 張炳華所指導 莊忠憲的 應用科技接受模式探討民眾對遠距醫療 的需求及使用意向調查 (2021),提出製作圖表excel關鍵因素是什麼,來自於遠距醫療、科技接受模式、認知有用性、認知有易性、使用態度、使用意向。

而第二篇論文國立臺北大學 公共行政暨政策學系碩士在職專班 劉嘉薇所指導 羅莉婷的 選舉預測方法比較:社群大數據與民意調查實證研究 (2020),提出因為有 選舉預測、社群媒體、大數據、民意調查、總統選舉的重點而找出了 製作圖表excel的解答。

最後網站Word 教學課程--圖表目錄製作與內文的交互參照則補充:圖表 目錄製作與內文的交互參照 · 1. 插入圖表標號:. 先為圖表分別插入標號。 · 2. 在圖/表目錄頁分別插入圖/表目錄:. 參考資料 插入圖表目錄 選取標籤「圖」或「表」 確定 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了製作圖表excel,大家也想知道這些:

這樣的經營分析才有效:企劃、生產、銷售、財務管理的資料分析與決策(附光碟)

為了解決製作圖表excel的問題,作者日花弘子 這樣論述:

  本書的重點放在經營公司管理上常用到的商業決策與資料分析議題,以嚴選的15類Excel應用分析做為重點,從短劇的會話事例做為導讀開端,切入「銷售」、「企劃」、「生產」與「會計、財務」等角度,加上利用Excel的功能和完整範例做為貫穿應用,藉以讓讀者掌握理論與實際應用的方法,綜合提升您的管理與決策能力。   ◎以「能在現場活用、立即解決問題」的觀點從一般的會話切題  ◎從企劃、生產、銷售、財務管理的角度解析,掌握公司經營訣竅  ◎將公司內平凡的數據資料重新統整成職場上的策略性資訊  ◎學習分析與判讀結果,進而提升經營管理者的決策能力  ◎近50套Excel範例檔、圖表與分析表範例,讓您馬上

實作  ◎跨版本適用於Excel 2007/2003/2002/2000 光碟內容   1.近50套Excel範例檔、圖表與分析表範例,讓您馬上取用和學習!   2.檔案跨版本適用於Excel 2010/2007/2003/2002/2000! 作者簡介 日花弘子   在電機工場擔任過設計師,後來成為以Microcoft Office產品為主的技術指導。現在以電腦軟體作家的身分活躍中。   主要著作:  「這樣的統計分析才準確:商業資料的統計分析與活用」  「最新Excel函數範例活用大辭典」  「新Excel函數254個活用範例實務講座」  (以上皆由博碩文化出版)

製作圖表excel進入發燒排行的影片

► 內容綱要
00:00 開場白
00:32 OFFSET 函數簡介
02:36 OFFSET 結合 COUNTA 函數應用
04:24 動態下拉選單
06:17 使用 OFFSET 製作動態圖表

► 練習檔下載
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載點二 https://share.weiyun.com/rUODCqiu

► 影片中操作的軟體版本
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#記得打開影片的CC字幕喔 #Excel #Offset #函數

應用科技接受模式探討民眾對遠距醫療 的需求及使用意向調查

為了解決製作圖表excel的問題,作者莊忠憲 這樣論述:

研究目的: 以科技接受模式探討民眾對遠距醫療之使用意向與及需求調查。研究方法: 研究對象為18-70歲的台灣地區民眾,研究採橫斷面問卷調查,以Google表單設計問卷並進行網路發放,抽樣採便利抽樣,問卷回收631份。問卷內容共計30題,量表一律採李克特五等第量表,量表總信度為0.954,效度採專家效度,調查期間為111年2月至3月。資料處理與統計方法﹕本研究經由Google表單以不具名方式收集問卷,收集問卷結果後經由Excel編碼後,資料匯入SPSS 18版統計套裝軟體進行統計分析。結果:人口學資料分析,性別以女性居多、年齡以29歲以下填答者居多、教育程度以專科或大學居多。在描述性統計分析,

科技接受模式之認知有用性、認知有易性、使用態度與使用意向平均數(標準差)分別為3.9(0.79)、4.2(0.77)、4.2(0.78)與3.8(0.83)。在不同背景差異性分析中發現,性別上在認知有易性、使用意向有顯著差異;在年齡的差異性分析中發現認知有易性、使用態度有顯著差異。在遠距醫療使用因素分析上,認知有用性對遠距醫療之使用意向有顯著預測性(p

選舉預測方法比較:社群大數據與民意調查實證研究

為了解決製作圖表excel的問題,作者羅莉婷 這樣論述:

預測獲勝者一直係選舉過程最受熱議話題,而民意調查則是探詢投票意向較常見測量方式,然民調預測失準案例頻傳,又面臨如家戶電話回應率低、「唯手機族」人口增加及年輕族群涵蓋率不足等調查誤差問題,加上社群媒體逐漸影響政治及選舉活動,促使國外紛紛興起運用社群大數據預測選舉浪潮,亦已累積相當豐碩文獻,回顧國內卻缺乏較完整、系統性發展。因此,本文試以我國2020年總統大選為個案,探討社群大數據方法應用於臺灣選舉可行性,經檢閱文獻共彙整出測量社群民意三大變數(9個指標)納入分析架構:「數量」、「文本情緒」及「社群用戶特性描述」等相關變數,並採取量化研究方法,同時觀察各社群指標與民調在不同選舉時期預測趨勢,最後

比較兩者預測誤差變化,總共獲得185次預測結果,並進一步透過「整合途徑」模式,嘗試結合各社群指標及傳統民調與社群大數據兩種不同類型資料比較分析。綜觀本研究發現,主要以「社群用戶特性描述」相關指標表現與最後選舉得票數具較大關聯,其中「臉書粉絲專頁貼文按讚數」變數之總體平均絕對誤差最小,且優於民調測量誤差,成為本次社群大數據預測選舉最具指標性變數。另外,大部分經整合後之測量變數預測表現,確實相對單一變數預測成效好,惟傳統民調與社群大數據兩者資料合併預測結果不如原先預期,極可能受到社群用戶、民調受訪者與實際選民等人口特性差異而影響預測成效,一方面也透露出社群大數據方法目前最大挑戰-即如何回應社群用戶

代表性問題。基於上述研究結果,茲提出幾點建議作為未來研究延伸:首先,增加時間權重方法,瞭解選民對近期選舉事件關注程度;其次,依社群用戶人口特性加權處理,改善社群用戶與實際選民之間差異;第三,探討調查方法精進以及使用社群網絡分析方法,並針對不同方法進行廣泛性跨國比較。最後,本研究並非關注在線上社群大數據能否取代傳統民調方法,而是期望藉由此種間接、非侵擾模式來洞察選民真實態度,作為補充、改善選舉民調偏誤情形,且即時又快速的另一種衡量民意方式。