excel計算個數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

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excel計算個數的問題，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

excel計算個數進入發燒排行的影片

拉鍊產業銷售預測之研究

為了解決excel計算個數的問題，作者鍾富瑋 這樣論述：

本研究根據臺灣拉鍊產業某個案公司在1998年1月到2019年12月所提供之銷售淨額資料，共計264筆之每月銷售淨額，使用時間序列分析法與人工類神經網路等分析方法進行銷售淨額之預測分析。為了驗證銷售預測模式的有效性，本研究將銷售預測模式分為模式訓練階段與模式測試階段進行，並以1998年1月至2014年12月的資料為訓練模式的樣本(共204筆)，而以2015年1月至2019年12月的資料當做測試模式的樣本個數(共60筆)。最後再依照個案公司測試資料所建立模式的RMSE值來判定各種分析方法之績效，並將研究結果提供給個案公司做為未來經營管理上的參考。研究結果顯示：個案公司在過去22年間之每月銷售淨額

中，平均呈現大致平穩之趨勢，同時由訓練與測試資料的分析中得知，採用「移動平均法×季節指數」所建構的銷售淨額預測模式之整體誤差(RMSE值)為最小，對於個案公司而言，是一項值得建議使用的工具。

文組都會的簡明統計學

為了解決excel計算個數的問題，作者高橋信,鄉和貴 這樣論述：

難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！ 就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師， 不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！ 　　近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。 　　可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？ 　　「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」 　　「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」 　　「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」 　　所有關於統計學的基礎提問，

就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！ 　　◆第1天：歡迎來到統計學的世界 　　相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。 　　奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？ 　　課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。 　　認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。 　　◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走 　　在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說

，在在考驗我們的「數據素養」。 　　提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。 　　學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！ 　　◆第3～4天：掌握資料的感覺 　　統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。 　　從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。 　　◆第5天：使資料視覺化呈現 　　這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。 　　同時

我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。 　　◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料 　　如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？ 　　讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！ 　　從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？ 　　本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！ 　　統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。 　　歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號

！ 本書特色 　　◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。 　　◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。 　　◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。

應用EIQ方法探討物流中心的揀貨作業績效之模擬與分析

為了解決excel計算個數的問題，作者許正安 這樣論述：

物流中心（DC：Distribution Center）具有聯結上游供應商(製造商)與下游顧客(零售店)的關鍵性角色。揀貨作業是物流中心的主要作業之一，必須因應訂單的型態、商品的類型、儲存與揀貨設備而採取不同的作業組合，並採用不同的揀貨及分類方式。常見的揀貨方式，可區分為訂單別揀貨與批量別揀貨兩大類。EIQ分析法對於設計物流系統是簡單快速又有效的方法，可以顯示出顧客的訂購特性，評估採取訂單別揀貨或批量別揀貨的作業績效衡量式，以作為選擇合適揀貨方式的判斷依據。本研究是利用EXCEL亂數產生數值，產生模擬值之EIQ分析表的數據，而模擬設計因子模式組合方式，包括：不同的訂單規模(大、中、小)、不同

的商品揀取比例(高、中、低)和不同的移動時間(大、中、小)，來得到不同的模擬組合，並計算訂單別揀貨時間和批量別揀貨時間，最後進行揀貨時間的探討研究與績效評估。本研究在探討不同因子對揀貨時間的影響，因子有M移動時間、P(S)揀取每一項商品第一個數量的時間和Pn(Sn)同一商品中，揀取第一個商品以外的揀取時間。透過本研究結論得知，如果Pn(Sn)值愈大，愈有利於訂單別揀貨。而倉儲空間規模較小(M)的環境，也有利於訂單別揀貨。大訂購批量訂單，較適合訂單別揀貨；小訂購批量訂單，較適合批量別揀貨。高商品群揀取比率，較適合訂單別揀貨；低商品群揀取比率，較適合批量別揀貨。揀貨時間隨著Pn(Sn)增大而增加，

其中批量別揀貨時間所呈現之斜率大於訂單別揀貨時間。