excel預測值的問題，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

文組都會的簡明統計學

為了解決excel預測值的問題，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。

超簡單：用Python讓Excel飛起來

為了解決excel預測值的問題，作者王秀文 這樣論述：

《超簡單：用Python讓Excel飛起來》是一本講解如何用Python和Excel“強強聯手”打造辦公利器的案例型教程。 　　 全書共9章。第1~3章主要講解Python程式設計環境的搭建、Python的基礎語法知識、模組的安裝和導入、常用模組的基本用法等內容，為後面的案例應用打下堅實的基礎。第4~8直通過大量典型案例講解如何用Python程式設計操控Excel，實現資料整理、資料分析、資料視覺化等工作的自動化和批量化處理。第9章主要講解如何在Excel中調用Python代碼，進一步拓寬辦公自動化的應用範圍。 　　 《超簡單：用Python讓Excel飛起來》理論知識精練，案例典型實用，學習

資源齊備，適合有一定Excel基礎又想進一步提高工作效率的辦公人員，如從事文秘、行政、人事、行銷、財務等職業的人士閱讀，也可供Python程式設計愛好者參考。 王秀文，有超過6年的後端開發、運維開發經驗，擅長Python、Node.js、Java、Go等主流程式設計語言。曾參與翻譯Elasticsearch官方技術文檔。有IoT系統開發經驗和CRM系統設計開發經驗，現主要從事架構設計工作，負責系統設計與調優。 　　 郭明鑫，有超過8年的後端開發、測試開發經驗，擅長Python、Java、Go、Smalltalk等主流程式設計語言。有豐富的資料分析經驗和大資料項目目設計開發經

驗，現主要從事電信領域的架構設計與實現，負責系統設計與演算法調優。 　　 王宇韜（CFA、FRM、AQF），華能貴誠信託金融科技實驗室發起人，賓夕法尼亞大學碩士，上海交通大學學士，曾在劍橋大學交流學習，兩年內通過CFA 3級、FRM 2級、AQF。在華能貴誠信託自主研發了輿情監控系統、資金雷達、流程自動化AI系統、機器視頻面試系統等。專注于科技在金融領域的應用，編著有《Python金融大資料採擷與分析全流程詳解》和《Python大資料分析與機器學習商業案例實戰》。 前言 如何獲取學習資源 第1章 Python 快速上手 1.1 為什麼要學習用Python 控制Excel

1.2 Python 程式設計環境的搭建 1.2.1 安裝Python 官方的程式設計環境IDLE 1.2.2 安裝與配置Anaconda 和PyCharm 1.3 Python 的模組 1.3.1 初識模組 1.3.2 模組的安裝 1.4 讓Excel 飛一下 第2章 Python 的基礎語法知識 2.1 變數 2.2 資料類型：數位與字串 2.2.1 數字 2.2.2 字串 2.2.3 資料類型的查詢 2.2.4 資料類型的轉換 2.3 資料類型：清單、字典、元組與集合 2.3.1 列表 2.3.2 字典 2.3.3 元組和集合 2.4 運算子 2.4.1 算術運算子和字串運算子 2.

4.2 比較運算子 2.4.3 設定運算子 2.4.4 邏輯運算子 2.5 編碼基本規範 2.5.1 縮進 2.5.2 注釋 2.6 控制語句 2.6.1 if 語句 2.6.2 for 語句 2.6.3 while 語句 2.6.4 控制語句的嵌套 2.7 函數 2.7.1 內置函數 2.7.2 自訂函數 第3章 Python 模組 3.1 模組的導入 3.1.1 import 語句導入法 3.1.2 from 語句導入法 3.2 處理檔和資料夾的模組—os 3.2.1 獲取當前運行的Python 代碼檔路徑 3.2.2 列出指定路徑下的資料夾包含的檔和子資料夾名稱 3.2.3 分離文件主

名和副檔名 3.2.4 重命名檔和資料夾 3.3 批量處理Excel 檔的模組—xlwings 3.3.1 創建工作簿 3.3.2 保存工作簿 3.3.3 打開工作簿 3.3.4 操控工作表和儲存格 3.4 陣列計算的數學模組—NumPy 3.4.1 陣列的基礎知識 3.4.2 陣列的創建 3.5 資料導入和整理模組—pandas 3.5.1 二維資料表格DataFrame 的創建與索引的修改 3.5.2 文件的讀取和寫入 3.5.3 資料的選取和處理 3.5.4 資料表的拼接 3.6 資料視覺化模組—Matplotlib 3.6.1 繪製折線圖 3.6.2 繪製直條圖 3.7 模組的交互 3

.7.1 xlwings 模組與pandas 模組的交互 3.7.2 xlwings 模組與Matplotlib 模組的交互 第4章 使用Python 批量處理工作簿和工作表 案例01 批量新建並保存工作簿 舉一反三 批量新建並關閉工作簿 案例02 批量打開一個資料夾下的所有工作簿 舉一反三 列出資料夾下所有檔和子資料夾的名稱 案例03 批量重命名一個工作簿中的所有工作表 舉一反三 批量重命名一個工作簿中的部分工作表 案例04 批量重命名多個工作簿 舉一反三 批量重命名多個工作簿中的同名工作表 案例05 在多個工作簿中批量新增工作表 舉一反三 在多個工作簿中批量刪除工作表 案例06 批量列印

工作簿 舉一反三 批量列印多個工作簿中的指定工作表 案例07 將一個工作簿的所有工作表批量複製到其他工作簿 舉一反三 將某個工作表的資料批量複製到其他工作簿的指定工作表中 案例08 按條件將一個工作表拆分為多個工作簿 舉一反三 按條件將一個工作表拆分為多個工作表 舉一反三 將多個工作表拆分為多個工作簿 案例09 批量合併多個工作簿中的同名工作表 舉一反三 將工作簿中名稱有規律的工作表合併到一個工作表 第5章 使用Python 批量處理行、列和儲存格 案例01 精確調整多個工作簿的行高和列寬 舉一反三 精確調整一個工作簿中所有工作表的行高和列寬 案例02 批量更改多個工作簿的資料格式 舉一反三

批量更改多個工作簿的外觀格式 案例03 批量替換多個工作簿的行資料 舉一反三 批量替換多個工作簿中的儲存格資料 舉一反三 批量修改多個工作簿中指定工作表的列資料 案例04 批量提取一個工作簿中所有工作表的特定資料 舉一反三 批量提取一個工作簿中所有工作表的列資料 舉一反三 在多個工作簿的指定工作表中批量追加行資料 案例05 對多個工作簿中指定工作表的資料進行分列 舉一反三 批量合併多個工作簿中指定工作表的列資料 舉一反三 將多個工作簿中指定工作表的列資料拆分為多行 案例06 批量提取一個工作簿中所有工作表的唯一值 舉一反三 批量提取一個工作簿中所有工作表的唯一值並匯總 第6章 使用Pyth

on 批量進行資料分析 案例01 批量昇冪排序一個工作簿中的所有工作表 舉一反三 批量降冪排序一個工作簿中的所有工作表 舉一反三 批量排序多個工作簿中的資料 案例02 篩選一個工作簿中的所有工作表資料 舉一反三 在一個工作簿中篩選單一類別資料 案例03 對多個工作簿中的工作表分別進行分類匯總 舉一反三 批量分類匯總多個工作簿中的指定工作表 舉一反三 將多個工作簿資料分類匯總到一個工作簿 案例04 對一個工作簿中的所有工作表分別求和 舉一反三 對一個工作簿中的所有工作表分別求和並將求和結果寫入固定儲存格 案例05 批量統計工作簿的最大值和最小值 舉一反三 批量統計一個工作簿中所有工作表的最大值和

最小值 案例06 批量製作樞紐分析表 舉一反三 為一個工作簿的所有工作表製作樞紐分析表 案例07 使用相關係數判斷資料的相關性 舉一反三 求單個變數和其他變數間的相關性 案例08 使用方差分析對比資料的差異 舉一反三 繪製箱形圖識別異常值 案例09 使用描述統計和長條圖制定目標 舉一反三 使用自訂區間繪製長條圖 案例10 使用回歸分析預測未來值 舉一反三 使用回歸方程計算預測值 第7章 使用Python 製作簡單的圖表並設置圖表元素 案例01 在Python 中製作簡單的圖表 舉一反三 在Python 中製作直條圖 舉一反三 在Python 中製作橫條圖 舉一反三 在Python 中製作圓形

圖 案例02 在Python 中導入Excel 資料製作簡單的圖表 舉一反三 導入資料製作散點圖 舉一反三 導入資料製作面積圖 案例03 在Python 中製作組合圖表 舉一反三 製作雙折線圖 案例04 添加並設置圖表標題和坐標軸標題 舉一反三 添加圖例 案例05 添加並設置資料標籤 舉一反三 設置y 軸的取值範圍 案例06 為組合圖表添加並設置次坐標軸 舉一反三 添加並設置格線 第8章 使用Python 製作常用圖表 案例01 製作直條圖展示資料的對比關係 舉一反三 批量製作橫條圖 案例02 製作折線圖展示資料的變化趨勢 舉一反三 製作折線圖並為最高點添加資料標籤 舉一反三 製作平滑折線圖

案例03 製作散點圖判斷兩組資料的相關性 舉一反三 為散點圖添加線性趨勢線 舉一反三 製作氣泡圖 案例04 製作圓形圖展示部分和總體的比例關係 舉一反三 製作圓環圖 案例05 製作雷達圖對比多項指標 舉一反三 製作某一品牌性能評價指標雷達圖 案例06 製作溫度計圖展示工作進度 舉一反三 製作上半年銷售業績的溫度計圖   第9章 在Excel 中調用Python 代碼 9.1 在工作表中調用Python 自訂函數 9.1.1 在Excel 中載入xlwings 外掛程式 9.1.2 導入並調用Python 自訂函數 9.2 在VBA 中調用Python 自訂函數 9.2.1 通過命令創建檔並調

用Python 自訂函數 9.2.2 手動創建檔並調用Python 自訂函數 9.2.3 VBA 代碼和Python 代碼的混合使用 9.3 將Python 代碼轉換為可執行程式 9.3.1 PyInstaller 模組的語法和參數含義 9.3.2 將Python 代碼打包成可執行程式 9.3.3 打包文件的實際應用  

運用線性迴歸改善民航機故障率與派遣可靠度

為了解決excel預測值的問題，作者王凱弘 這樣論述：

航機維護是飛安與可靠率並重的產業，近年來由於中美貿易衝突與新冠肺炎肆虐，各國採取保護政策，造成國際航班減少，使得貨運需求增加，民航業者改變現有機隊運輸模式，增加貨運或客載貨航班，使得貨運營收不減反增，伴隨而來的是航機系統零附件會有更多的磨耗，隨時可能引發航機故障，造成航班延誤，降低航機派遣可靠度，這是航空業者必須關心的議題。 本研究主題為改善民航機故障率與派遣可靠度，藉由文獻探討航機系統故障率與派遣可靠度的定義，以及線性迴歸的統計原理，了解線性迴歸可以用於小樣本與各個產業分析，由於台灣的腹地不大，各航空之同型機機隊皆不超過30架，選擇研究個案之相同機型的民航機為研究對象，研究資料為小樣

本，收集特定期間之航機故障與派遣資訊，採用線性迴歸為研究方法。資料經由應用軟體EXCEL，將其轉換運算為航機系統故障率與派遣可靠度作為研究資料，研究驗證首先將研究資料檔案，匯入統計分析軟體SAS-EG，然後選擇四種自變數選取模式，包含同時選擇法、前進選擇法、向後削去法與逐步選擇法，設定信賴水準α為0.1，依序執行線性迴歸運算，最後分析比較四種選擇法之統計報表。 研究結果顯示依照派遣可靠度預測值，由低至高依序安排航機檢修順序，可以改善航機派遣的可靠度；反之，安排機隊之航機執行派遣任務，依照派遣可靠度預測值，由最高至低依序值勤，可避免航機系統突發故障。另外檢修故障率最嚴重的航機系統，依照迴歸

方程式的迴歸係數，由低至高依序執行特別維護檢修工作，可同時改善其系統故障率與派遣可靠度。總結上述研究結果，將有助於改善航機故障率與派遣可靠度，對於民航機維護應有所參考。