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這兩本書分別來自人民郵電 和碁峰所出版 。

中華醫事科技大學 視光系碩士班 陳佳勳、陳昆祥所指導 蘇壯沂的 用眼模式與生理參數之關聯性研究 (2021),提出Excel 分組 人數關鍵因素是什麼,來自於用眼模式、性別、年齡、眼部生理參數。

而第二篇論文中臺科技大學 醫療暨健康產業管理系碩士班 葉德豐所指導 陳佩郁的 以整合性科技接受模型探討護理人員對護理資訊系統之接受性 (2020),提出因為有 護理人員、整合性接受型模式、行為意圖、滿意度的重點而找出了 Excel 分組 人數的解答。

最後網站[求助]随机分组的问题-Excel VBA程序开发-ExcelHome技术论坛則補充:[求助]随机分组的问题在田径比赛中,跑道最多只有8道,因此,如果某一项目(中短距离)的报名人数超过了8,那么就要分为多组进行比赛。比如,9人,则要分两组。17人, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Excel 分組 人數,大家也想知道這些:

Power BI數據分析與數據可視化(微課版)

為了解決Excel 分組 人數的問題,作者夏幫貴 這樣論述:

本書注重基礎、循序漸進,系統地講述了Microsoft推出的智慧商業資料分析軟體Power BI的相關基礎知識,涵蓋了安裝Power BI Desktop、獲取資料、查詢編輯器、資料分析運算式、資料視圖、管理關係、報表、視覺化效果、Power BI服務等內容,並在最後一章以社科研究資料分析為例進行了知識點的綜合講解。對於每一個知識點,本書都儘量結合實例説明讀者學習理解。前8章最後都配有綜合實例來說明本章知識的使用方法。   本書內容豐富、講解詳細,適用於初、中級Power BI用戶,可用作各類院校相關專業的教材,也可作為Power BI愛好者的參考書。 夏幫貴,1998年畢

業于西南大學,主要從事資料庫、軟體發展,已出版VB、C/C 、VF、Java、PHP、ASP.NET等相關教材十餘部。 第1章 初識Power BI 1 1.1 Power BI簡介 1 1.1.1 Power BI功能簡介 1 1.1.2 Power BI家族 3 1.2 安裝Power BI Desktop 5 1.2.1 安裝需求 5 1.2.2 下載安裝程式 5 1.2.3 安裝Power BI Desktop的步驟 6 1.3 瞭解Power BI Desktop介面 8 1.3.1 開始螢幕 8 1.3.2 主介面 8 1.4 使用Powe

r BI文檔 13 1.4.1 查看Power BI Desktop文檔 14 1.4.2 使用Power BI示例 14 1.5 實戰:使用客戶盈利率示例 15 1.6 小結 17 1.7 習題 17 第2章 獲取資料 18 2.1 資料連接概要 18 2.1.1 資料來源類型 18 2.1.2 連接模式 18 2.2 連接檔 19 2.2.1 連接Excel檔 20 2.2.2 連接文本/CSV檔 22 2.2.3 連接XML檔 23 2.2.4 連接JSON檔 25 2.2.5 連接資料夾 27 2.3 連接資料庫 29 2.3.1 連接SQL Serv

er資料庫 29 2.3.2 連接MySQL資料庫 31 2.3.3 連接SQL Server分析服務資料庫 33 2.4 連接Web資料 34 2.4.1 連接Web共用的資料檔案 34 2.4.2 獲取網頁中的資料 35 2.5 實戰:連接Access資料庫 36 2.6 小結 37 2.7 習題 37 第3章 查詢編輯器 39 3.1 查詢編輯器概述 39 3.1.1 查詢編輯器打開方式 39 3.1.2 查詢編輯器介面簡介 39 3.2 基礎查詢操作 45 3.2.1 添加新的資料來源 45 3.2.2 複製查詢 45 3.2.3 引用查詢 46 3.

2.4 用輸入資料創建表 47 3.3 資料轉換 49 3.3.1 修改資料類型 49 3.3.2 資料分組 50 3.3.3 拆分列 51 3.3.4 算數運算 52 3.4 添加列 53 3.4.1 用示例創建列 53 3.4.2 創建計算列 55 3.4.3 按條件創建列 56 3.5 新增查詢 57 3.6 合併查詢 58 3.7 實戰:創建地區產品銷售總額分組查詢 61 3.8 小結 63 3.9 習題 63 第4章 資料分析運算式 65 4.1 DAX基礎 65 4.1.1 語法規則 65 4.1.2 運運算元 66 4.1.3 資料類型 68

4.1.4 上下文 69 4.2 DAX函數 69 4.2.1 DAX函數概述 69 4.2.2 彙總函式 70 4.2.3 邏輯函數 72 4.2.4 數學函數 73 4.2.5 文本函數 74 4.2.6 資訊函數 75 4.2.7 日期和時間函數 75 4.2.8 時間智慧函數 77 4.2.9 篩選器函數 80 4.3 實戰:創建本月銷量所占百分比 81 4.4 小結 82 4.5 習題 82 第5章 資料視圖和管理關係 84 5.1 資料視圖基本操作 84 5.1.1 設置當前表 84 5.1.2 修改列名稱 85 5.1.3 新建列 86

5.1.4 刪除列 86 5.1.5 排序和篩選 86 5.1.6 更改資料類型和格式 87 5.1.7 資料刷新 89 5.2 管理關係 89 5.2.1 關係的基本概念 89 5.2.2 自動檢測關係 90 5.2.3 創建關係 90 5.2.4 編輯關係 91 5.2.5 刪除關係 92 5.3 實戰:更改列名和創建關係 92 5.4 小結 94 5.5 習題 94 第6章 報表 95 6.1 報表概述 95 6.1.1 報表特點 95 6.1.2 報表與儀錶板 95 6.2 報表基本操作 96 6.2.1 新建報表 96 6.2.2 添加報表頁 9

6 6.2.3 修改報表頁名稱 97 6.2.4 刪除報表頁 97 6.3 視覺物件基本操作 97 6.3.1 為報表添加視覺物件 97 6.3.2 複製、粘貼和刪除視覺物件 98 6.3.3 視覺物件欄位設置 99 6.3.4 視覺物件格式設置 102 6.3.5 視覺物件分析設置 106 6.4 鑽取 107 6.4.1 鑽取頁面 107 6.4.2 鑽取層級結構 109 6.5 資料分組 111 6.5.1 列表分組 111 6.5.2 裝箱分組 113 6.6 視覺物件資料 115 6.6.1 查看視覺物件資料 115 6.6.2 匯出視覺物件資料 1

16 6.7 報表主題 117 6.7.1 啟用報表主題功能 117 6.7.2 為報表應用主題 118 6.8 實戰:創建日期銷量簇狀直條圖 119 6.9 小結 120 6.10 習題 121 第7章 視覺化效果 122 7.1 簡單物件 122 7.1.1 插入圖像 122 7.1.2 插入按鈕 124 7.1.3 插入形狀 124 7.1.4 插入文字方塊 125 7.2 內置視覺物件 126 7.2.1 堆積橫條圖和堆積直條圖 126 7.2.2 百分比堆積橫條圖和百分比堆積直條圖 127 7.2.3 簇狀橫條圖和簇狀直條圖 128 7.2.4 折線

圖 129 7.2.5 區域圖和堆積面積圖 130 7.2.6 折線和堆積直條圖 131 7.2.7 功能區圖表 132 7.2.8 瀑布圖 133 7.2.9 散點圖 134 7.2.10 圓形圖和圓環圖 135 7.2.11 樹狀圖 136 7.2.12 漏斗圖 137 7.2.13 儀錶圖 138 7.2.14 卡片 138 7.2.15 多行卡 139 7.2.16 KPI圖 139 7.2.17 表格 140 7.2.18 矩陣 141 7.2.19 切片器 141 7.3 實戰:創建專業計畫分析報表 144 7.4 小結 145 7.5 習題 1

45 第8章 Power BI服務 147 8.1 註冊Power BI服務 147 8.1.1 註冊試用帳號 147 8.1.2 從Power BI Desktop登錄 152 8.2 在Power BI Desktop中使用Power BI服務 153 8.2.1 使用自訂視覺物件 153 8.2.2 發佈報表 155 8.3 Power BI服務中的報表操作 155 8.3.1 共用報表 156 8.3.2 獲取資料 157 8.3.3 創建報表 158 8.4 儀錶板 160 8.4.1 創建儀錶板 161 8.4.2 創建磁貼 161 8.4.3 編輯磁

貼 163 8.4.4 從Excel工作簿固定磁貼 165 8.4.5 從報表固定磁貼 166 8.4.6 儀錶板視圖 167 8.5 在移動設備中使用Power BI 168 8.5.1 登錄Power BI服務 168 8.5.2 查看儀錶板 171 8.5.3 查看報表 171 8.6 實戰:創建錄取分析儀錶板 172 8.6.1 導入成績庫數據 172 8.6.2 創建報名和錄取人數對比報表 173 8.6.3 創建錄取分析儀錶板 174 8.7 小結 175 8.8 習題 175 第9章 社科研究資料分析 177 9.1 獲取社科研究資料 177 9.

2 社科研究資料分析 178 9.2.1 被引數分析 179 9.2.2 按屆次分析被圖書引用情況 179 9.2.3 按獎項等次分析被圖書引用情況 181 9.2.4 按出版社分析被圖書引用情況 182 9.2.5 按出版年份分析被引用情況 183 9.2.6 按一級學科分析被圖書引用情況 184 9.3 小結 185 9.4 習題 185

用眼模式與生理參數之關聯性研究

為了解決Excel 分組 人數的問題,作者蘇壯沂 這樣論述:

近視已經成為一個重要的全球公共衛生和社會經濟問題,因為高度近視會導致病理性近視而造成視力障礙,所以有許多研究者將”近視”視為一種疾病,而近距離、長時間的使用眼睛觀看也會導致近視加深。有鑑於此,瞭解個人的近視狀況並採取必要措施,來預防或延緩近視加深非常重要,並且可以通過檢測眼睛的各種生理參數來瞭解眼部狀況。此外,調節機制是由睫狀肌收縮引發水晶體形狀變化,致使等價球面度數增加,顯示用眼模式會造成等價球面度數的差異。因此本研究以等價球面度數作為用眼模式的指標,探討用眼模式對眼部生理參數的影響,以及各項眼部生理參數之間的相關性。本研究共招募等價球面度數皆 ≤ -0.5 D的成年人39人,其中男性16

人(41.03%)、女性23人(58.97%),男性受試者的平均年齡為 27.19 歲,女性受試者的平均年齡為 28.78 歲。使用電腦驗光機及人工水晶體測量儀,檢測受試者的眼軸長度(AL)、角膜曲率(CR)、前房深度(ACD)、水晶體厚度(LT)、角膜水平直徑(或稱白對白距離,WTW)、角膜中央厚度(CCT) 及等價球面度數(SER),並計算眼軸長度/角膜曲率半徑比值(AL/CR)。再依照性別、年齡及等價球面度數分組,以Microsoft Excel(2019)進行研究參與者之年齡、性別及初始電腦驗光度數統計,再以SAS(2002)進行變方分析及Pearson線性相關分析。研究結果發現,不論

是否將等價球面度數列為變因,31-40歲組的ACD皆較20-30歲組為淺,LT較厚。女性的AL較男性為長(P < 0.05),31-40歲組也顯著地較20-30歲組為長。高度近視組雙眼的AL、SER與AL/CR皆較中度近視組及低度近視極顯著為長,高度近視比低度近視具有更長的AL和更大的AL/CR比值。AL與K1CR、K2CR及AL/CR間呈正相關,與K1、K2及SER則呈負相關。眼睛的 AL 會隨著近視的進展而增加,眼睛的其他生理參數也會隨之改變。因此,在近視的診斷上,如果配合眼部生理參數檢測,應可提高臨床視力治療與矯正方向的正確性。

翻倍效率工作術:Excel職場最強急救包

為了解決Excel 分組 人數的問題,作者文淵閣工作室 這樣論述:

  Excel工作現場實證176技   函數、圖表、報表、樞紐、數據分析與自動化一本到位!   用對的方法解決麻煩的Excel試算與資料整理   讓老闆與客戶眼睛為之一亮的視覺化圖表   運用數據分析找出關鍵訊息輕鬆做決策…   人資、行政、財會、業務、行銷與管理必備職場力   超值加贈:Excel快速鍵速查表/函數速查表/全書範例檔   Excel系列書在台累計銷售突破10萬冊!   暢銷團隊就是想告訴您,簡單操作就能呈現專業、   基本功能也能快速分析資料,大數據時代的最強商業職人技!   當你還困在排序、篩選、複製貼上…     別人早已在彈指間完成數萬筆的資

料整理與分析!   想提昇工作效率就要懂得更聰明的用法!   不只是功能解說!集結職場上最實用的觀念、技巧與主題,隨查即用,   以最簡單的方式幫你解決各式惱人的問題。   這本書是寫給這樣的你:   ■想要以 Excel 基本功能就能完成手邊工作   ■對數據整理、資料分析就是不拿手   ■工作量爆多,文件遲交,永遠都是在加班   ■拆分大量資料與數據只會一筆一筆做   ■整理好的試算表常常錯誤百出   ■隔壁同事做的圖表老是比你更專業   立即可用的職場報表:   零用金支出明細表、人事資料表、出貨表、員工名冊、估價單、文具出貨表、房價表、訂購清單、業績統計表、生活收支明細表、雜貨清單

、人數統計、員工聯絡資訊、轉帳代碼表、寄貨名冊、訂單銷售表、產品資料表、廠商資料表、薪資資料表、差旅費用記錄表、測驗結果表、團購單、評價表、工程管理表、年資表、員工到職表、業績統計表、通訊錄…等更多實用主題。

以整合性科技接受模型探討護理人員對護理資訊系統之接受性

為了解決Excel 分組 人數的問題,作者陳佩郁 這樣論述:

背景:護理人員每天耗時最多的護理活動項目是書寫護理相關的記錄,傳統的護理作業方式是護理人員在執行病人臨床照護後,須回到護理站才能查詢或輸入病人相關資料,造成工作不便及時間上的負擔。推行護理資訊化可提供護理人員執行照護作業標準,亦能減少重複書寫時間及手工謄寫所造成的錯誤。然而,護理資訊系統的導入是否能成功,除資訊科技技術層面的問題外,尚需考慮到護理人員對系統的接受度。目的:本研究旨在以整合性科技接受模型(UTAUT)探討護理人員對護理資訊系統(NIS)之接受性與滿意度。方法:本研究採橫斷結構式問卷調查研究,經IRB審查核准後,以南投縣與彰化縣二家公立綜合醫院之一般病房及加護病房護理人員為研究對

象收集資料,問卷內容包括個人基本資料、UTAUT量表、行為意圖及滿意度,所有量表採Likert五分尺度計分。本研究共發放270份問卷,有效回收問卷253份,回收率93.7%,問卷內部一致性均在0.888以上。統計分析包括描述性統計分析、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、皮爾森相關及複迴歸分析等進行資料處理。結果:研究結果顯示UTAUT四個構面以預期效果(3.93)得分最高,其他依序為社會影響力(3.92)、預期工作量(3.87),最低為便利條件(3.76);除了「醫院提供足夠的行動裝置(筆記型電腦或行動護理車)讓我能使用NIS(3.37)」與「NIS和醫院其他系統有良好相容性(3.67)」等兩

項便利條件之項目外,其他題項平均皆在3.75分以上。行為意圖(3.99)及滿意度(3.70)各題項平均皆在3.70分上,其中在「我對NIS的作業速度感到滿意(3.53)」分數最低。根據迴歸分析的結果,具研究所學歷的護理師在預期效果、預期工作量與社會影響力顯著較高;電腦能力熟練者在預期效果與預期工作量較高;使用過其他版本NIS者在預期工作量與社會影響力顯著較高。個人基本資料在行為意圖與滿意度間無顯著差異,40歲以上、主管以及加護病房護理師在NIS的使用時間顯著較短。南投醫院的護理師在預期效果顯著較高,但NIS的使用時間則顯著較少。UTAUT四個構面均正向影響行為意圖,其中以社會影響力的效果最大;

除預期效果外的三個構面對滿意度有正向影響,以便利條件的效果最顯著;而預期效果則是唯一影響NIS使用時間的構面,且彼此為負向關聯。結論:研究結果顯示UTAUT與行為意圖及滿意度有高度正相關,當醫院、主管與同儕間均支持使用NIS時,護理師會更有意願使用NIS;當醫院提供足夠NIS支援系統時(包括軟體、硬體與教育訓練),護理人員使用NIS的滿意度提高。當護理師認為使用NIS可以有助於提升工作效率時,會更積極學習,對操作NIS更為熟練,則使用NIS時間反而因此下降。