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Excel VBA最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來上冊(全彩印刷)

為了解決excel if顏色判斷的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

本書特色 　　★★★★★Excel VBA帶領辦公室自動化的最佳著作★★★★★ 　　☆☆☆☆☆【38個主題】、【865個程式實例】☆☆☆☆☆ 　　常聽人說Excel VBA不好學，原因是目前沒有一本Excel VBA的中文書是從零開始，逐步與完整解說程式語法、物件與工作表應用的書籍，這也是筆者撰寫這本書的動力來源。 　　這是國內中文書第一本從零開始帶領讀者完整學習Excel VBA的書籍，【上、下冊】共有38個章節，其中【上冊有18章】著重在認識Excel VBA完整語法與工作表基本操作，【下冊有20章】重點是完整辦公室自動化的應用。除了完整講解VBA語法，每個語法皆有多個程式實例輔

助解說，可以增進讀者學習效率，讀者可以使用VBA學會下列的應用。 　　☆【建立與美化工作表】 　　☆【徹底了解儲存格】、【工作表】與【活頁簿】 　　☆【資料驗證】 　　☆【數據統計】、【排序】與【篩選】 　　☆【樞紐分析表】 　　☆【走勢圖分析】 　　☆【視覺化圖表】 　　☆【決策分析】 　　☆【靜態】與【動態表單設計】 　　☆【印表機控制】 　　☆【財務管理】 　　有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在【人力】、【財會】、【業務】、【管理】、【分析】等自動化工作。  

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高解析度LCD桌上型積層製造之智慧拉力監控系統研究

為了解決excel if顏色判斷的問題，作者莊書豪 這樣論述：

現今商用光固化技術的列印系統，每層厚度是固定的，而每層成型軸拉升的速度也是相同的，將造成難以控制的離型力，無法保證有效率列印出工件。本研究以高解析度LCD之桌上型積層製造系統為基礎，探討下照式光固化機台在列印離型過程中拉力對物件成型的影響。本研究在成型軸上裝置荷重元，透過荷重元以及利用不同圖形面積與不同拉升速度的拉力實驗來探討列印離型上升過程中的離型力變化。本研究藉由讀取切層完畢的圖檔，計算出每一層光罩的面積，在藉由拉力實驗的結果來進行推論，透過算式計算出每一層合適的成型軸拉升速度，使得成型物件更有效率，產生出新的列印運動命令，並把影像傳送至高解析度LCD螢幕，最後搭配光固化樹脂與力感測器，

用較短時間達到印製工件。本研究使用三種不同高度的圖形進行實際列印，發現可以減少約13%的列印時間。本研究也開發出一個拉力監控的程式，藉由拉升過程中拉力的感測，來判斷列印是否有異常發生，若是列印中發生異常的情況，監控系統會發送警報訊息給使用者，讓使用者可以即時的做處理，也可以經由攝影機線上觀看列印的成果。

Excel VBA 職場高效應用實例

為了解決excel if顏色判斷的問題，作者楊永華 這樣論述：

本書特色 　　本書適合有一定Excel 操作基礎且想更進一步提高工作效率的讀者閱讀，並提供陣列、字典等高級應用，可拓展讀者的知識面及強化Excel VBA的實戰操作技能。 名人推薦 　　本書深入淺出的實例剖析，對大家在學習與解決方案的思路方面能有效地提高。在此，我深信它能給大家帶來不同的Excel VBA應用體驗。－國立臺灣科技大學華東區校友會榮譽會長 林言志 　　Excel是日常必備的工具，但僅夠普羅大眾基本運用。VBA一樣是工具，但卻可有效延展EXCEL的功能，提高個人的工作效率，並提升個人職場競爭力。此外，不需學習過度艱澀的語言就可經過全面性案例練習快速上手。所以，只需要這本

有系統性、豐富全面的實用書，加上自己的恆心，很快可以成為職場上的佼佼者。－臺灣上市公司大陸地區財務主管 林家慶 　　本書的實例能讓我輕鬆運用在工作上很多的數據處理問題，且也能顯著地提升在數據處理方面的能力，我深信這是一本值得推薦的好書。－百腦匯營運管理中心成本控制處高級總監 吳清南 　　Excel是我們日常工作中資料分析最被廣泛應用的工具。在這個用"數據"說話的年代，每個管理者及資料分析人員必須在龐大的數據中擷取出有效的管理信訊。作者憑藉著多年來不同領域的豐富實戰經驗，整理出一則則實用、好用的工作案例。利用V B A將工作模組化，大量的節約了數據整理及分析的時間。相信透過本書的學習能讓職場

上的你事半功倍，贏在當下！－味全冷藏工廠廠長 張紹文 　　面對繁雜的Excel數據處理，應用Excel VBA是不做他想的工具利器。通過本書諸多實例的介紹，能讓我解決工作中實際發生的問題，是一本不可多得的工具書。－國立臺灣科技大學 謝嘉訓 　　書中貼近工作應用上的實例，能讓我輕鬆掌握解決資料處理方面的問題。－國立臺灣科技大學 王治平  

運用資料探勘技術於流感併發重症疫情監控應用

為了解決excel if顏色判斷的問題，作者吳姿瑩 這樣論述：

流感併發重症增加疾病負擔與增加醫療資源耗用，衛生福利部疾病管制署雖有建置流感併發重症之地理分佈圖，但其只考量各縣市病例數，易造成人口數多縣市自然病例數多而呈現疫情較嚴重假象；若改以每週罹病比率呈現疫情嚴重度時，人口數少縣市容易因1例個案造成超過閾值而被誤認疫情嚴重。本研究使用傳染病疫情通報系統2009至2016年確定病例數為研究對象，運用資料探勘技術找出具有相同特徵之群集，並算出各群平均數做為判定疫情嚴重程度依據。以醫療區畫分原則結合管制圖藉由疫情顏色分級運用GIS繪製流感併發重症疫情分佈圖，最後使用時間序列分析模式預測疫情程度，另本研究發現考慮急診RODS類流感地區別每週就診百分比加上AR

(2)之預測分析模型具有最佳預測能力，再藉由判斷不同疫情嚴重程度是否於固定週數內達高峰之預測準確度，得知疫情為中度時，8週內達高峰準確率為74%、4週內為63%，將可判斷是否需啟動相關防疫措施。流感大多從10月上升至隔年1、2月為高峰，3月開始下降，雖以秋、冬較容易有疫情，但春夏仍可能有疫情爆發，以2017年第17-31週出現疫情並於第32週趨緩，即為此例。透過地理資訊系統可清楚看出第27週疫情集中在雲林縣、高雄市與屏東縣且為重度狀態。本研究運用資料探勘流程並配合管制圖的應用，透過視覺化友善介面方式，監控疫情是否開始拉警報，以達提前預警效果，也可讓沒受過專業訓練的一般民眾也可快速了解疫情嚴重程

度，民眾提高警覺並及早預防或重點防治。