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邁向加薪之路!從職場範例學 Excel 函數╳函數組合應用

為了解決excel自動帶入日期的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　人資、秘書、會計、行政、總務、業助必備！ 　　在職場中進行各種表單製作，我們常會遇到「這要用什麼函數來計算呢？」或是「腦海中浮現 SUMIF 這個函數好像可以依條件加總，可是要帶入什麼資料呢？」，或是「好不容易拼湊出公式，但卻出現錯誤訊息」。會遇到這些狀況是必然的，因為 Excel 提供了上百個函數，要記住所有函數的語法並懂得運用實在不容易。不過，只要徹底弄懂「公式」及「函數」的基本觀念，當要撰寫公式時再查詢函數的語法，就能輕鬆得到想要的結果了！ 　　本書幫您整理了職場上必備的各項函數並帶入工作實例，只要學會函數及組合應用技巧，就能讓你【立即派上用場】，擺脫工作總是

做不完的困境。 　　．各商品放置在不同欄位，如何統計各家分店的所有商品銷量？ 　　．只要一行公式就能加總間隔在不同列的各分店總收入與總支出。 　　．如何個別計算上半年、下半年的總銷售套數？ 　　．只要輸入「日期」與「時段」，就能查詢餐廳是否還有空位。 　　．不同工作表，如何自動抓取「上個月餘額」，變成「本月的前期餘額」？ 　　．在報價單中限定「報價日期」不能輸入「未來日期」、「交貨日期」不能輸入「過去日期」。 　　．製作出勤表時，如何依輸入的年、月自動填入日期與星期？ 　　．如何將出勤表的「週六」、「週日」標示為不同顏色？ 　　．將早上九點以前打卡的時間，全部視為九點，並將遲到的人標示出來。

　　．將員工編號與員工姓名合併在一起，並分成兩列。 　　．如何驗證重複的資料，並在第一欄加上「重複」的標示？ 　　．如何快速建立 1～9999 的文字加數字編號？ 　　．如何在不同間隔列中填滿不同的產品序號？ 　　．各產品介紹分別放在不同工作表中，希望在第一個工作表製作「產品目錄」。 本書特色 　　●詳細解說函數的引數作用，讓讀者看到長串公式不再畏懼！ 　　●以「多個函數組合應用」為主軸，有別於市面上僅介紹單一函數的書。 　　●將函數融入行政、人資、業務、財務、總務、……等職場實例，讓您立即活用在職場上。 　　●文中穿插相關知識，讓您不僅學會主要的函數應用，還能順帶學會額外的技巧。

　　．【舉一反三】：補充說明本單元所介紹的函數，還可以如何應用。 　　．【補充說明】：除了本單元介紹的函數，還可以用其它函數或內建功能來完成相同的結果。 　　．【TIPS】：補充相關的技巧或注意事項。 　　．【Hot Key】：幫您提高工作效率的「快速鍵」。 　　●提供多種函數查詢方法： 　　．【目錄】：提供「函數功能」及「範例」查詢。 　　．【函數語法說明】：摘錄各單元的函數語法並加上參照頁碼，方便讀者隨時查閱函數語法。 　　．【函數索引】：依函數字母排序，方便查找函數的相關內容。

excel自動帶入日期進入發燒排行的影片

利用微軟EXCEL改善織襪廠作業表單 -以Y公司為例

為了解決excel自動帶入日期的問題，作者姚俞汎 這樣論述：

在這科技蓬勃發展的時代，很多公司都藉著資訊系統化來提高作業的效率，而資訊系統不管是購置市售的套裝軟體或是委外開發還是自行開發，都將需要一筆額外的成本，許多公司因考量預算因素，仍依靠著人工紙本的方式作業。　　而個案公司，也使用人工方式謄寫各種表單，不僅時間成本高，錯誤率也高，且之後查詢資料也不易，因此本研究針對織襪產業的委託加工流程作為剖析，透過成本趨近於零且客製化程度較高的Microsoft Office Excel來管理原本的人工謄寫流程，並利用Excel實際作業，經過本研究的測試，發現導入Microsoft Office Excel作業方式，可以大幅提高工作效率，減少時間成本，進而提高整

體的作業效率，本研究成果歸納如下:1.降低錯誤率：利用函數自動帶入功能，可不必再把時間浪費在找尋錯誤，提升作業效率。2.提升找尋資訊效率：利用Excel上的「篩選」功能，可增加查詢的容易度，提升找尋資訊之效率。3.提升資訊統計速度：利用Excel上的「樞紐分析」功能和計算功能，即可統計出所需資訊。4.提升書寫速度：利用Excel製作好的套印表單，選出所需要列印之範圍，利用印表機印下所需表單。

R數據分析秘笈

為了解決excel自動帶入日期的問題，作者（美）維西瓦·維斯瓦納坦，珊蒂·維斯瓦納坦 這樣論述：

作為一種統計計算、數據分析和繪圖環境，自從2000年1.0版本問世以來，R的流行度獲得了指數級的增長。一些電子表格用戶想要完成電子表格軟件無法實現的功能，或需要處理的數據量大到電子表格軟件無法方便地完成，他們寄希望於R。類似地，商業分析軟件用戶也被這個免費且強大的選項所吸引。於是，一大群人目前正寄希望於用R快速處理事務。作為一個可擴展的系統，R的功能分布在眾多的包中，每一個包囊括了大量函數。即使是經驗豐富的使用者也很難將所有的細節記在腦海中。本書旨在為已有一定基礎的R用戶提供現成的方法來實現很多重要的數據分析任務。當面對一個特定任務時，用戶可以在幾分鍾內找到合適的方法並實施

，而不必在互聯網或眾多書籍中苦苦搜索。Viswa Viswanathan是西頓霍爾大學斯蒂爾曼商學院計算和決策科學系的一名副教授。在獲得人工智能領域的博士學位之后，Viswa先從事了十多年學術工作，接下來的十幾年在軟件行業高就。在這段時間中，他曾就職於Infosys、Igate和Starbase公司。他於2011年重新回歸學術界。Viswa在非常廣泛的領域中開展教學，包括運籌學、計算機科學、軟件工程、管理信息系統，以及企業系統。除了在大學中教學之外，Viswa還負責專業人士的培訓項目。他有多篇同行評議的研究論文發表在《Operations Research》《IEEE Software》《Co

mputers and Industrial Engineering》以及《International Journal of Artificial Intelligence in Education》等期刊上。他也編寫了《Data Analytics with R: A hands-on approach》一書。Viswa非常享受親自動手開發軟件的過程，並且獨立構思、搭建、開發、部署了幾個基於網絡的應用程序。除了對數據分析、人工智能、計算機科學、軟件工程等技術領域有深厚的興趣之外，Viswa也對教育有濃厚的興趣，特別關注學習的根源和培養更深入學習的方法。他已經在這個領域做了不少研究並希望在未來

繼續研究這一學科。Shanthi Viswanathan是一位經驗豐富的技術專家，她為許多企業客戶提供技術管理和企業結構咨詢。她曾工作於Infosys、Oracle和Accenture公司。作為一名顧問，Shanthi為一些大型機構，比如Canon、Cisco、Celgene、Amway、Time Warner Cable 和GE等，在數據架構和分析，高級數據管理，面向服務的架構，商業流程管理，以及建模等方面提供幫助。當她空閑時，Shanthi會在紐約州和新澤西州的郊外徒步旅行，擺弄園藝，以及教授瑜伽。Shanthi想要感謝她的丈夫Viswa，在他們一起徒步旅行時關於各種主題展開的深入討論；以

及將她帶入R和Java的世界。她也要感謝她的兒子Nitin和Siddarth使她進入了數據分析領域。