excel預測模型的問題，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

今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決excel預測模型的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

excel預測模型進入發燒排行的影片

營建工程重大職災判決預測系統

為了解決excel預測模型的問題，作者陳奕廷 這樣論述：

營造業因其危險的特性，每年職災所造成的死亡人數居全產業之首，衍生不少社會問題，訴訟案件便是其中之一，行為人將觸犯職業安全衛生法及刑法等罪責。然而，職災訴訟案件一般當事人(含雇主、勞工與勞工家屬)大多不具備法學知識，以至於無法釐清其責任歸屬，大大的降低法院處理的成效。為解決上述問題，本研究從司法部裁判書查詢系統蒐集案例，並從裁判書中汲取出辨別差異的「屬性」，而後發送問卷，使用模糊層級分析法整合專家知識，最後再運用MS Excel建置案例式推理系統，建立一可藉由過去的經驗來推導現今狀況的管道，以利營建重大職災訴訟之判決有較佳的認知及掌握。研究結果表示，職災專家認為對營建職災審判結果影響最大的前四

個因素依序為：導致職災因素(0.140)、被告深具悔意(0.098)、被告坦承犯行(0.096)，職災死亡人數(0.087)；本系統在約86.55%的案例相似度的基礎上，可獲致近85.62%的推理精確度，顯示所建置的系統係屬可接受。本系統除了能提供法官與檢查官在起訴或審判前的初步方向，也讓勞資雙方於職災審判前得以預測可能的判決結果，並提供被告人事先了解其應負法律責任的相關資訊，因此得以儘早研擬因應對策(例如，儘快與受害者家屬商談和解事項等)。

文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel

為了解決excel預測模型的問題，作者楊清鴻,陳宗和,陳瑞泓,王雅惠 這樣論述：

　　資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字，引發的學習熱潮從未間斷，如果您正尋找資料科學、AI 的入門書，本書就是您的 Mr. Right！   　　【獨家資料科學 5 步驟，記牢、做熟這 5 步就夠了！】   　　只要上網 google "資料料學" 一定會發現，出現的關鍵字實在超級廣，包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等，這麼雜到底怎麼開始？總不可能通通碰過一輪？！   　　初學者看這本最適合！本書大聲告訴您：「資料科學沒那麼複雜！」，只要跟著書中精心設計的「資料科學 5 步驟」，記牢、做熟這 5 步就夠了！   　　問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處

理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析   　　【用 Excel 輕鬆實作機器學習，跟複雜的程式說掰掰！】   　　機器學習 (Machine Learning) 是資料科學實作非常重要的一環，很多書都告訴您必須碰程式，這也讓非 IT 背景的初學者相當苦手，本書正是程式苦手者的超級救星！Excel 是多數人都很熟悉的工具，這本書能讓各種不同學習背景和工作性質的讀者受惠，再也不限 IT 背景才能學。   　　再者，用程式來實作機器學習雖然「省事」，卻也「省略很多事」，若沒有自己細心研究，可能連資料集長什麼樣子都模模糊糊；而在訓練機器學習模型時也是一樣，程式往往把模型封裝成內部在做什麼都神

神祕祕的黑盒子，三兩下就告訴您「模型訓練好了！」，到頭來只能虛虛地感覺自己「好像」學會了。   　　反觀 Excel 除了易學，還多了能細細觀察模型內部運作細節的優點！首先，數據資料都清清楚楚攤在儲存格上，再也不是看不到摸不到！而本書所介紹的【線性迴歸】、【KNN】、【K-Means】、【深度學習】等機器學習演算法，只需用到簡單幾個的 Excel 函數就可以輕鬆操作，讀者可以觀察公式清楚看出模型各階段的數據是怎麼算出來的；最後，書中各模型的工作表佈局和配色也都經過精心安排，希望透過種種設計讓讀者更容易掌握模型細部的運作細節！   本書特色   　　□ 用最熟悉的 Excel 馬上可以動手做！

　　□ 精心設計豐富插圖，每一頁都有感！  　　□ 零數學公式、統計符號，輕鬆學會資料科學、機器學習！ 　　□ 機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN 分類、K-Means 分群、深度學習分類 　　□ 範例滿載！一次不熟換個範例多 run 幾次保證讓您會！

隨機過程之散射變換

為了解決excel預測模型的問題，作者陳柏穎 這樣論述：

用於預測標籤的時間序列分類在現今被廣泛使用。舉例來說，長短期記憶模型被應用於名叫星海爭霸二的複雜遊戲中。而散射變換以及支援向量機也被運用於音樂摘錄上的分類，其準確度可高達87.5%。然而，只有少數論文探討為何這些特徵提取之技巧，可以在理論上應用於非平穩過程。本篇論文將會分成四個章節。在第一個章節中，我們將介紹一些時間序列過程，分別為弱平穩過程、週期性平穩過程、及EPACS 過程。在第二章節中，我們將介紹散射變換，其為一種截取訊號特徵的工具，且可利用腦電圖分類睡眠階段[1]。為了更深入了解散射變換之定義，我們必須先了解一些關於短時距傅立葉變換及小波變換之先備知識和限制。在第三章節中，我們將介紹

一些散射變換於弱相關隨機過程之統計性質，包含散射矩（scattering moment）於卜瓦松過程上以及散射變換於白噪音上。最後，我們將先行介紹NAST ── 散射變換之推廣。接者，我們將會介紹一些NAST 相似於散射變換之性質。最後，我們將說明NAST 於週期平穩過程上的非擴散性質，並著重於解釋為何其為一個良好的提取訊號特徵之工具。