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Excel自學聖經:從完整入門到職場活用的技巧與實例大全(電子書)
出版日:2022/09/01 作者:文淵閣工作室  出版社:碁峯資訊股份有限公司  裝訂:電子書
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
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統計學關鍵字典:大數據時代,如何為你的履歷加分?113個統計學的基本公式、定理與法則(電子書)
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出版日:2021/12/01 作者:石井俊全  出版社:楓葉社文化  裝訂:電子書
~大數據時代,用統計學為你的履歷加分~ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人! 【本書特色】 ◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理,讓需要統計學的人學習更有效率。 ◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」,重點觀念一目瞭然。 ◎獨立專欄列舉實例,讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。 生活在互聯網的時代,統計學的知識在所有的領域都不可或缺。 尤其是商業領域,統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。 但是統計學的知識,有其嚴謹的定義和使用框架。 儘管我們在學生時代學過基本的統計方法,比如平均數、中位數、標準差、機率,但是實際面對市場調查或財務報表時,往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。 實際上,即使是經常在實務中應用統計方法的人,往往在接手全新的專案時,便沒辦法比照舊有方法,導致所學知識派不上用場。即使想認真學習,也常因為統計學是一門專業科目,若非花費大筆報名費用參加課程,便是得尋覓坊間參考書自行鑽研,而在學習上浪費大量的時間。 本書正是為所有想學習統計學的人,提供最有效率的學習途徑。 書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論,以跨頁形式歸納基本內容,並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 本書架構根據應用類型,分為以下11個大類別: ●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少?這個數值能代表你的所得嗎? ●相關關係▸▸取一個數值,表現工作時數與睡眠時數的相關性 ●機率▸▸能從過去的中獎結果,預測下次的中獎號碼? ●機率分布▸▸五次推銷,能夠成功簽約的機率是多少? ●估計▸▸節目收視率差1%,這樣的差距算大嗎? ●檢定▸▸想證明新藥是否有療效,證據就是檢定 ●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率,是否存在性別差異? ●迴歸分析▸▸一個公式,就能預測高級葡萄酒的價格 ●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 ●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織,使人才能夠適得其所 ●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 從國高中學習的「資料整理」與「機率和統計」, 到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」, 乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。 本書涵蓋目前統計學所有的應用領域,並以大百科的檢索條目
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