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這兩本書分別來自人民郵電 和電子工業出版社所出版 。
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excel數字排序123關鍵因素是什麼，來自於選舉預測、社群媒體、大數據、民意調查、總統選舉。
最後網站求2-20排列组合列表-Excel VBA程序开发-ExcelHome技术论坛則補充：求2-20排列组合列表例：2代表2个数字1、2；不重复组合：12、21 3代表3个数字1、2、3；不重复组合123、132、213、231、312、321 4代表3个 ...
和秋葉一起學Excel（第2版）
為了解決excel數字排序123 的問題，作者秋葉 這樣論述：
為什麼建議職場中的你選擇這本書？為什麼建議你□好在大學畢業前選擇這本書? 因為學會Excel，你可以： 1.讓簡歷更受HR青睞 現在是處處都講資料化管理的時代，如果你的簡歷赫然寫著“精通Excel”，沒有HR會理你！ 但你在簡歷上這樣寫：能熟練運用VLOOKUP、IF、COUNTIF等解決資料計算問題；會用樞紐分析表進行資料統計和分析；會用條件格式讓資料一目了然，提升表格的易用性；能熟練製作折線圖、散點圖、漏斗分析圖、一頁紙報告。效果可能就會不一樣，它會成為你求職的核心競爭力。 2.創造更多的個人時間 幾百份Word版的問卷，登記結果、再統計分析，沒有大半天做不完。天天熬夜加班的“表哥表妹
”，哪兒還有時間逛街、看劇、談對象？ 學好Excel，一鍵轉錄，加上樞紐分析表，三下五除二，十分鐘搞定。 3.掌握一門現代辦公的通用語言 企業通訊錄、客戶資訊管理、生產計畫排期、經營分析，小到App，大到ERP，無時無刻不在產生各種資料。 Excel相容幾乎所有的資料檔案，是各種系統之間的橋樑，更是整理資料、輸出視覺化報表的重要工具。Excel 是現代辦公室的通用語言，你必須得會。 快，和秋葉一起學Excel！ 第1章 新手上路快速認識Excel 1．1 Excel到底有什麼用 2 Excel，就是一個超級計算器 2 Excel，就是一個“偷懶神器” 3 Exc
el，就是一個資料分析和管理工具 4 1．2 姿勢不對，越用越費勁 4 1．3 Excel入門從熟悉介面開始 7 第2章 準確高效地錄入資料 2．1 高效錄入資料的4個訣竅 14 訣竅一：快速輸入當前時間和日期 14 訣竅二：批量輸入相同內容 15 訣竅三：批量選擇資料區域 15 訣竅四：減少滑鼠和鍵盤間的來回切換 17 2．2 批量生成數字序列編號 17 拖曳法：拖到哪就填充到哪 18 按兩下法：自動填充到□後一行 19 按指定條件自動生成序列 192．3 特殊資料的輸入方法 21 輸入編號前面的0 21 輸入身份證號、銀行帳號 22 輸入標準的日期 22
輸入特殊符號 23 2．4 必須知道的數位類型和格式 25 Excel中的3種資料類型 25 數位格式可以隨意更改 26 2．5 巧用自訂數字格式減少重複操作 27 讓日期變得整整齊齊 28 數位單位不用輸入，“變”出來 29 自動補齊編號前的0 30 手機號碼自動分段 30 巧用數位格式規則標示數值升降 30 2．6 自訂數位格式的基本原理 31 核心規則一：四類資料分別設置格式 31 核心規則二：預留位置0和#的區別 32 核心規則三：文本型字元加英文雙引號 33 核心規則四：附加條件用中括弧[] 33 2．7 預防輸錯資料就用資料驗證 35 輸入前自動提醒
36 一言不合就報警 36 選擇填空□保險 38 2．8 如何將圖片和PDF資料錄入Excel 40 2．9 如何將網頁數據導入Excel 42 2．10 如何高效收集資料 43 第3章 商務表格製作與列印技巧 3．1 超大表格便捷流覽 48 3．2 表格美化必備技巧 52 3．3 每頁重複列印標題行 56 3．4 把內容塞進一頁列印 57 3．5 防止表格被人篡改 61 3．6 高效批量列印信函證書 66 第4章 簡單快速統計分析 4．1 智慧表格計演算法 72 普通資料區域轉換成智慧表格 72 快速查看匯總結果 73 按條件篩選資料並查看匯總結果 74
用切片器快速篩選 75 擴展表格區域並更新彙總套件結果 76 4．2 樞紐分析表分類統計 77 創建樞紐分析表 77 欄位清單和匯總方法 78 多級分類匯總和交叉匯總的差別 80 4．3 樞紐分析表的佈局和美化 83 快速改變佈局結構 85 快速調整報表的外觀 86 4．4 不重複計數 93 4．5 “變”出□值、平均數 94 4．6 百分比構成分析 96 占總數的百分比 98 相對百分比（倍數和比率） 103 環比增長率 103 4．7 累計、增量和排名統計 106 累計數值計算 106 增量計算（差額） 107 排名統計 108 4．8 目標完成率和
差額分析 111 4．9 日期分組、數值分段統計 114 按月季度、年等週期自動分組 114 按數值區間自動分組統計 116 4．10 按指定條件查看匯總資料 120 篩選器 120 篩選頁 121 切片器 121 4．11 按順序排列匯總資料 122 單級分類匯總的自動排序 122 多級分類匯總的自動排序 123 手工調整局部次序 123 4．12 遇到這些問題怎麼破（Q&A） 124 第5章 批量化的資料整理妙招 5．1 資料表格不規範，加班熬夜做統計 132 5．2 分列——拆分、提取和轉換格式 135 5．3 快速填充——厲害的文本處理工具 144 5
．4 查找和替換 148 5．5 定位——批量選中區域 156 5．6 刪除重複項 166 5．7 選擇性粘貼 168 5．8 篩選 172 5．9 排序 181 5．10 搞定Excel的問題解決之道 190 第6章 自動化計算的函數公式 6．1 函數公式到底有多厲害 200 6．2 函數公式極速入門 201 6．3 讓Excel變聰明的IF和邏輯函數 211 6．4 查找核對必備的VLOOKUP家族 218 6．5 常用函數及應用實例 233 6．6 公式常見錯誤怎麼處理 264 6．7 函數記不住怎麼辦 267 第7章 簡單快速讓資料說話 7．1 喜形好色
的老闆 274 7．2 讓異常數位自動變紅 279 紅色突顯超標數字 279 用顏色和符號標識數值增減 280 7．3 用條件格式突顯儲存格 280 指定排名範圍突出顯示 282 到期提醒——按日期範圍突出顯示 283 快速標記重複項 284 7．4 圖形化展現儲存格數值 285 圖形規則的類型和用法 285 資料條清晰比較數值大小 286 用色階呈現等級水準和熱度 289 用圖示集反映專案狀態 291 7．5 按條件讓整行資料變色 296 整行變色易錯點及原理詳解 297 7．6 巧用條件格式智能提醒 301 批量複製條件格式到其他區域 301 可動態切換的
條件規則 302 函數，讓條件格式發揮更大功效 304 7．7 批量添加mini圖 307 創建迷你圖表 308 迷你圖表的類型 308 更換類型 309 亮點標記和修改外觀 309 第8章 專業的商務圖表製作 8．1 圖表類型和基本操作 314 插入圖表 316 快速調整佈局 316 快速美化圖表 317 圖表元素構成和添加方法 318 編輯圖表的方法 319 8．2 玩轉六種基礎圖表 323 直條圖 323 橫條圖 324 折線圖 325 圓形圖 327 散點圖 331 雷達圖 336 8．3 高級的新增圖表 337 樹狀圖 337 旭日圖
339 瀑布圖 339 漏斗圖 340 長條圖 341 排列圖（柏拉圖、帕累托圖） 342 箱形圖 344 8．4 經典複合圖表應用實例 345 8．5 讓圖表動起來 363 8．6 圖表的選擇與設計誤區 373 8．7 圖表製作常見小問題 383 第9章 Excel高手的效率秘笈 9．1 資料表格越做越累，你一開始就用錯了 394 第一坑：空白橫行 397 第二坑：含混不清 398 第三坑：胡亂合併 399 第四坑：濫用批註 400 9．2 用新版，工作變得更簡單 401 9．3 解決問題的高效搜索技巧 403 9．4 外掛程式工具資源 409 9．5 常
用快速鍵組合速記表 415 9．6 常用函數速查表 418 後記 圖書與線上課程 424
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excel數字排序123 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。
菜鳥學SPSS資料分析
為了解決excel數字排序123 的問題，作者但婉欣 這樣論述：
本書深入淺出地介紹了SPSS24.0的基本操作和資料分析方法。 本書共有12章，主要分為兩大部分：第一部分為SPSS與資料分析基礎知識（第1~5章），主要介紹SPSS介面功能、SPSS與資料分析、資料的管理、報表的生成、圖形的生成；第二部分為資料分析方法（第6~12章），主要介紹描述性分析、假設檢驗、參數檢驗、非參數檢驗、卡方檢驗、方差分析、相關分析。 本書內容不僅涵蓋統計分析理論知識，而且在每一種統計分析方法中都結合了實際案例、完整的操作步驟、結果分析等，且每一步操作都有文字和操作介面圖詳細闡述，產生的結果都配有介面圖和文字的完整解讀，簡單易懂、清晰全面，十分適合初學者閱讀。
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．3．2 採集流程4 1．4 資料分析5 1．4．1 數據的預處理5 1．4．2 資料的描述統計6 1．4．3 資料的推論統計6 1．5 撰寫SPSS報告8 1．5．1 撰寫報告的邏輯思路8 1．5．2 撰寫報告的注意事項9 第2章 SPSS介面功能介紹10 2．1 SPSS基本介面介紹10 2．1．1 資料編輯視窗10 2．1．2 資料視圖11 2．1．3 變數視圖12 2．1．4 結果輸出窗口12 2．2 常用參數設置13 2．2．1 “常規”選項卡13 2．2．2 “語言”選項卡14 2．2．3 “檢視器”選項卡14 2．2．4 “資料”選項卡15 2．2．5 “貨幣”選項卡16 2．
2．6 “輸出”選項卡17 2．2．7 “圖表”選項卡17 2．2．8 “透視表”選項卡18 2．2．9 “檔位置”選項卡18 2．2．10 “腳本”選項卡19 2．2．11 “多重插補”選項卡20 2．2．12 “語法編輯器”選項卡20 第3章 資料的管理22 3．1 資料的錄入與保存22 3．1．1 定義變數22 3．1．2 錄入資料26 3．1．3 保存資料27 3．2 其他格式資料的導入27 3．2．1 Excel數據的導入28 3．2．2 文本資料的導入30 3．3 數據的重構34 3．3．1 資料結構34 3．3．2 資料重建（橫向結構→縱向結構）35 3．3．3 資料重建（縱向
結構→橫向結構）39 3．4 資料的合併41 3．4．1 添加個案（縱向合併）42 3．4．2 添加變數（橫向合併）44 3．5 標識重複個案47 3．5．1 為何要標識重複個案47 3．5．2 “雙十一”交易明細分析：刪除重復資料48 3．6 數據的拆分50 3．6．1 拆分文件（比較組）51 3．6．2 拆分檔（按組來組織輸出）53 3．7 數據的篩選53 3．7．1 數據篩選概述53 3．7．2 收入與生活滿意度分析：數據的篩選54 3．8 數據的加權56 3．8．1 什麼是加權56 3．8．2 “春節回家嗎？”分析：數據的加權56 3．8．3 為什麼要加權57 3．8．4 總結59 3
．9 資料的匯總59 3．9．1 化學成績分析：簡單資料匯總59 3．9．2 化學成績分析：多重資料匯總61 3．10 新變數的生成63 3．10．1 課程成績分析：生成新變數64 3．10．2 “如果”按鈕65 3．11 個案中值的計數67 3．11．1 滿意度分析：統計個案中值67 3．11．2 拓展知識70 3．12 對變數重新賦值71 3．12．1 信用評分分析：重新編碼為不同變數71 3．12．2 職工獎金分析：重新編碼為相同的變數73 3．13 視覺化分段76 3．13．1 什麼是可視分箱76 3．13．2 北京月度價格分析：可視分箱分組76 3．14 個案排秩80 3．14．1
化學成績分析：利用個案排秩81 3．14．2 化學成績分析：利用自動重新編碼83 3．15 缺失值的處理84 3．15．1 人均消費性支出分析：替換缺失值85 3．15．2 刪除缺失值86 3．16 數據的排序88 3．16．1 多變數的單向排序89 3．16．2 多變數的混合排序90 第4章 報表的生成93 4．1 交叉表93 4．1．1 交叉表概述93 4．1．2 製作交叉表93 4．2 定製錶97 4．2．1 定製錶概述97 4．2．2 定製錶的各項功能97 4．3 定製表的實例操作101 4．3．1 問卷調查分析：製作定製錶101 4．3．2 購物頻次分析：製作定製錶103 第5章
圖形的生成106 5．1 圖表構建器介紹106 5．1．1 如何使用“圖表構建器”106 5．1．2 使用圖表構建器總結108 5．2 長條圖109 5．2．1 利用“圖表構建器”繪製長條圖109 5．2．2 利用“長條圖”菜單繪製長條圖110 5．3 折線圖113 5．3．1 利用“舊對話方塊”繪製折線圖113 5．3．2 利用“圖表構建器”繪製折線圖115 5．4 圓形圖117 5．4．1 利用“圖表構建器”繪製圓形圖117 5．4．2 利用“圓形圖”菜單繪製圓形圖119 5．5 橫條圖120 5．5．1 利用“舊對話方塊”繪製橫條圖120 5．5．2 利用“圖表構建器”繪製橫條圖123
5．6 箱圖125 5．6．1 利用“圖表構建器”繪製箱圖125 5．6．2 利用“舊對話方塊”繪製箱圖127 5．6．3 利用“描述統計”製作箱圖128 5．7 散點圖130 5．7．1 簡單散點圖130 5．7．2 矩陣散點圖132 5．7．3 重疊散點圖133 5．7．4 三維散點圖135 第6章 描述性分析137 6．1 描述統計與變數分佈形態137 6．1．1 集中趨勢137 6．1．2 離散趨勢138 6．1．3 分佈形態140 6．2 頻率分析141 6．2．1 分類變數的頻率分析142 6．2．2 連續變數的頻率分析144 6．3 描述統計145 6．3．1 描述統計概述1
45 6．3．2 考生資訊分析：描述統計145 6．4 探索性分析148 6．4．1 身高、體重分析：探索性分析148 6．4．2 結果解讀151 第7章 假設檢驗155 7．1 假設檢驗概述155 7．1．1 假設檢驗的基本思想155 7．1．2 假設檢驗的四大步驟155 7．1．3 假設檢驗的意義156 7．1．4 單尾核對總和雙尾檢驗156 7．1．5 假設檢驗需要注意的問題157 7．2 Z分佈與t分佈158 7．2．1 Z分佈158 7．2．2 t分佈159 7．2．3 Z分佈與t分佈的關係160 7．3 第一類錯誤和第二類錯誤160 7．3．1 判斷假設檢驗的四種情況161 7．
3．2 嬰兒奶粉市場投放分析：第一類錯誤和第二類錯誤161 7．3．3 如何控制兩類錯誤162 第8章 參數檢驗――t檢驗163 8．1 單樣本t檢驗163 8．1．1 概述163 8．1．2 初中生體重分析：單樣本t檢驗163 8．2 獨立樣本t檢驗165 8．2．1 適用條件及假設檢驗165 8．2．2 健株與病株差異性分析：獨立樣本t檢驗166 8．3 成對樣本t檢驗170 8．3．1 概述171 8．3．2 檢測血磷值分析：成對樣本t檢驗171 第9章 非參數檢驗174 9．1 非參數檢驗綜述174 9．1．1 基本概念174 9．1．2 單樣本的非參數檢驗174 9．1．3 兩個
獨立樣本的非參數檢驗175 9．1．4 多個獨立樣本的非參數檢驗176 9．1．5 兩配對樣本的非參數檢驗177 9．1．6 多配對樣本的非參數檢驗177 9．2 游程檢驗178 9．2．1 游程檢驗概述178 9．2．2 消費額數據分析：游程檢驗179 9．3 單樣本K-S檢驗181 9．3．1 單樣本K-S檢驗概述181 9．3．2 耗油量資料分析：單樣本K-S檢驗182 9．4 二項分佈檢驗184 9．4．1 二項分佈檢驗概述184 9．4．2 檢驗答題正確率分析：二項分佈檢驗184 9．5 兩個獨立樣本的非參數檢驗185 9．5．1 概述185 9．5．2 不同工藝類型產品的使用壽命資
料分析：曼-惠特尼U檢驗、 K-S檢驗、游程檢驗及極端反應檢驗186 9．6 多個獨立樣本的非參數檢驗189 9．6．1 檢驗方法189 9．6．2 股票收益率對比分析：Kruskal-Wallis H檢驗、中位數檢驗及Jonckheere-Terpstra檢驗189 9．7 兩個相關樣本的非參數檢驗191 9．7．1 概述191 9．7．2 患者血磷值差異分析：Wilcoxon符號秩檢驗及符號檢驗191 9．8 多個相關樣本的非參數檢驗193 9．8．1 概述193 9．8．2 產品銷售額差異分析：Friedman檢驗及Kendall W檢驗193 9．9 非參數檢驗與參數檢驗的比較195
9．9．1 非參數檢驗與參數檢驗的區別195 9．9．2 非參數檢驗與參數檢驗的優缺點195 9．9．3 非參數檢驗與參數檢驗的分類195 第10章 卡方檢驗196 10．1 卡方檢驗綜述196 10．1．1 卡方檢驗原理196 10．1．2 數字偏好分析：卡方檢驗196 10．2 擬合優度檢驗199 10．2．1 概述199 10．2．2 專業學科分佈比例分析：擬合優度檢驗199 10．3 獨立性檢驗201 10．3．1 獨立性檢驗的適用條件201 10．3．2 學歷與消費水準分析：獨立性檢驗202 10．4 一致性檢驗204 10．4．1 概述204 10．4．2 評價結果分析：一致性檢
驗204 第11章 方差分析208 11．1 單因素完全隨機方差分析208 11．1．1 F檢驗208 11．1．2 前提條件209 11．1．3 媒體推廣效果分析：單因素完全隨機方差分析210 11．2 單因素重複測量方差分析214 11．2．1 F檢驗214 11．2．2 重複測量設計的優缺點215 11．2．3 前提條件215 11．2．4 滿意度指標分析：單因素重複測量方差分析215 11．3 兩因素完全隨機方差分析221 11．3．1 分析思路221 11．3．2 假設檢驗222 11．3．3 閱讀速度影響因素分析：兩因素完全隨機方差分析222 11．4 兩因素重複測量方差分析22
8 11．4．1 兩因素重複測量方差分析概述228 11．4．2 命題反應分析：兩因素重複測量方差分析228 11．5 單因素多元方差分析231 11．5．1 分析思路232 11．5．2 身高和體重資料分析：單因素多元方差分析232 11．6 兩因素多元方差分析238 11．6．1 兩因素多元方差分析概述238 11．6．2 大學生支出情況分析：兩因素多元方差分析238 第12章 相關分析243 12．1 皮爾遜相關分析243 12．1．1 理論概述243 12．1．2 影響超市銷售的因素分析：皮爾遜相關分析244 12．2 肯德爾等級相關分析247 12．2．1 肯德爾相關係數247 1
2．2．2 大學排名資料分析：肯德爾等級相關分析247 12．3 斯皮爾曼等級相關分析249 12．3．1 斯皮爾曼等級相關係數249 12．3．2 知名度和服務品質相關性分析：斯皮爾曼等級相關分析250 12．4 偏相關分析251 12．4．1 理論概述251 12．4．2 投資額與收益率的相關性分析：偏相關分析251 參考文獻254