自動填入的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

[精準活用祕笈]超實用!提高數據整理、統計運算分析的Excel必備省時函數

為了解決自動填入的問題，作者張雯燕 這樣論述：

　　★ 步驟教學說明一定學得會 　　★ 買一本不再每次都Google 　　★ 熟用秒算＋直接提早下班   　　※快速了解公式及函數重要知識點 　　※熟悉學術、生活及職場應用的必備函數 　　※方便查詢函數功能、語法、參數與實例 　　※除了傳統函數外，也介紹最新版函數 　　※提供大量應用實例，有助提昇工作效率   　　內容豐富實用，簡單易操作，一本在手，輕鬆解決EXCEL函數疑難雜症！   　　本書統整了適用於大數據．人資．行政．總務．業務．會計．生管．財務．企宣．公務員．市場調查．銷售管理．產品研發…等商務應用、資料分析的重要函數，並搭配實例，示範如何將函數應用在實際工作中。   　　Par

t1→介紹公式與函數的重要知識點(詳見第01章)。 　　Part2→介紹各種類別旳實用函數，包括數值運算、邏輯、統計、資料取得、日期、時間、字串、財務、會計、資料驗證、資訊、查閱與參照等。(詳見第02~08章) 　　Part3→以完整的商務性綜合範例將多種函數交互應用，包括在職訓練成績計算排名與查詢，及現金流量表製作等。(詳見第09章)   　　書中所有介紹的函數都有對應的實例教學，而且每一個函數的介紹安排，包括功能說明、通用語法、引數解說、實作前的範例檔案、操作過程及實作後的成果展示。   　　【數值函數】 　　✧以自動加總計算總成績  　　✧以自動加總計算總成績平均  　　✧忽略空白儲存格

來計算平均成績 　　✧求取商品銷售總額  　　✧求取對應儲存格商品銷售總額  　　✧針對篩選的項目進行總數小計  　　✧全班各科分數最高分及最低分 　　✧將商品折扣價格以三種函數取捨進位  　　✧團體旅遊的出車總數及費用  　　✧在固定預算下購買商品的數量及所剩金額  　　✧隨機產生摸彩券中獎號碼 　　✧外包錄音（或錄影）費用結算表 　　✧股票停損停利決策表  　　✧以BMI 指數來衡量肥胖程度  　　✧求取0到16所有數值平方根  　　✧畢氏定理的驗證  　　✧不同測量系統之間的轉換   　　【邏輯與統計函數】 　　✧學校英語能力檢測  　　✧期末考成績人數統計表  　　✧分別統計期末考男生

及女生及格人數  　　✧中秋禮盒調查表  　　✧指定員工禮盒購買金額  　　✧指考成績人數統計表  　　✧記錄缺課人數  　　✧計算全班男生平均成績  　　✧全班男生及女生平均成績  　　✧不同班級男生及女生平均成績  　　✧多益成績各成績區間落點的人數 　　✧計算投籃大賽的中位數與眾數  　　✧列出段考總分前三名及後三名分數  　　✧將全班段考成績由大到小排名  　　✧投籃機高手團體賽  　　✧IQ智商表現水平描述 　　✧輸出各種考試科目最高分及最低分  　　✧旅遊地點問卷調查  　　✧不同摸彩獎品組合可能的總數  　　✧不同密碼字母排列的可能總數   　　【資料存取與資料庫函數】 　　✧統

計旅遊地點的參加人數  　　✧找尋招生最好的學校及季別  　　✧將多個符合條件的欄位進行加總 　　✧考試的及格標準百分比制定 .4-9 　　✧給定學生的成績表現評語  　　✧以VLOOKUP查詢各員工報名的套裝旅遊行程價格 　　✧以HLOOKUP查詢各員工報名的套裝旅遊行程價格 　　✧傳回指定參照的資料內容應用 　　✧軟體授權價目表查詢  　　✧以INDEX及MATCH軟體授權費用查詢  　　✧彙總平均分數、前3名及倒數3名分數   　　【日期與時間函數】 　　✧將生日取出年月日三種資訊  　　✧食品保鮮期追蹤  　　✧建立同仁的出生年月日基本資料 　　✧記錄各年度全馬平均時間  　　✧同仁虛

歲年齡計算  　　✧同仁年齡計算到月份  　　✧吃到飽自助餐平日及假日收費表 　　✧軟體開發時間表實際工作日  　　✧軟體開發專案付款日  　　✧實習工作體驗日申請計畫  　　✧設定軟體試用到期日  　　✧全馬平均時間計算時、分、秒三欄位資訊   　　【字串函數】 　　✧CHAR與CODE函數應用  　　✧線上軟體登入帳號的大量生成  　　✧FIND()函數的各種不同實例  　　✧從識別證文字取出欄位資訊  　　✧以國字表示貨品金額  　　✧將姓名首字大寫、國籍全部轉換為大寫  　　✧快速變更新舊產品編號與名稱  　　✧各種TEXT()函數的語法實例  　　✧候選人看好度  　　✧合併來自多個

範圍和/或字串的文字  　　✧TEXTJOIN函數應用範例1 　　✧TEXTJOIN函數應用範例2   　　【財務與會計函數】 　　✧購屋準備─零存整付累積頭期款 　　✧計算每期償還的貸款金額  　　✧儲蓄型保單利率試算 　　✧試算投資成本 　　✧貸款第一個月的償還本金的試算 　　✧貸款第一個月的償還利息的試算 　　✧達到儲蓄目標金額所需的期數 　　✧保險單淨值計算  　　✧傳回現金流量表的淨現值  　　✧評估儲蓄險的效益  　　✧已償還的貸款本金  　　✧機動利率定期存款的本利和   　　【資料驗證、資訊、查閱與參照函數】 　　✧全形的電話轉換成半形 　　✧限定密碼不可少於8位 　　✧不允許

重複收集相同的單字  　　✧由購買次數來判斷是否為老客戶 　　✧IS系列函數綜合應用  　　✧ROW/COLUMN函數綜合運用  　　✧ROWS/COLUMNS函數綜合運用  　　✧TRANSPOSE函數綜合運用 　　✧網站超連結功能實作 　　✧CELL函數綜合運用 　　✧查看Excel不同的類型編號所取得的訊息 　　✧不同資訊類型文字的回傳結果  　　✧不同引數值的TYPE 函數回傳結果  　　✧實測OFFSET不同引數值的回傳結果  　　✧實作SHEET/SHEETS兩者間的差別  　　✧FORMULATEXT函數不同引數的不同回傳結果  　　✧ADDRESS函數不同引數的回傳結果  　　

✧從類別編號自動填入書籍的類別名稱   　　【綜合商務應用範例】 　　✧運用填滿方式來填入員工編號  　　✧以自動加總計算總成績  　　✧計算成績平均  　　✧排列員工成績名次  　　✧建立員工成績查詢表  　　✧顯示合格與不合格人數 　　✧使用名稱管理員 　　✧使用「範圍名稱」運算 　　✧設定表首日期 　　✧自動顯示異常資料 　　✧動態月份表單製作

自動填入進入發燒排行的影片

網路購物之消費者對個人交易資料使用行為意圖之研究

為了解決自動填入的問題，作者洪淑靜 這樣論述：

網路時代的來臨改變人類的消費習慣，現今網路購物業者為了增加消費者消費的良好體驗，會記下消費者之個人資訊以便消費者下次購物時，能自動填入消費者之個人資訊，減少交易步驟，本研究針對網路購物消費者在使用自動填入個人交易資料的行為意圖進行調查。本研究利用「問卷調查法」針對有網路購物經驗之民眾做調查，以探討網路過程中「個人交易資料」做兩個維度的個人交易資料研究，分別是「個人資料」與「交易資訊」，利用魏克生符號檢定證明消費者在兩個維度下，會保持不同的使用態度，再以科技接受模型從兩個維度個別探討在網站中自動填入個人資料對消費者網路購物意願的影響。研究結果顯示對消費者來說，在使用自動填入個人交易資料過程中，

選擇自動填入「個人資料」與自動填入「付款資訊」就保持不一樣的認知易用性、認知有用性、信任、使用者態度、行為意圖，願意讓網站自動填入「個人資料」的意圖會大於自動填入「付款資訊」，且認知易用性、認知有用性、信任、使用者態度都會影響消費者進行網路購物的意願。因此建議業者若要增加消費者之購買意願，除了做好使用者體驗，並要做好資料庫的保護機制，讓消費者得以信賴。

Excel 2019必學範例：大數據資料整理術(附範例光碟)

為了解決自動填入的問題，作者全華研究室,王麗琴 這樣論述：

　　本書共分為12個範例，每個範例都可靈活運用在工作上、課業上，且範例都有詳細的說明及操作過程，在操作過程中可以學習到各種Excel的操作技巧。書中還有許多Excel必學的函數、大數據資料整理術、圖表視覺化等實用內容。學會了這些使用技巧後，日後就可以舉一反三，應用到其他例子。 　　在本書中的所有範例，都會先針對每個範例做說明，並且告訴你可以學習到什麼。而書中的範例在本書的「範例光碟」中，附有原始檔案、相關檔案及最後範例結果檔案，並提供教學影片，讓你跟著作者一起做，所以在學習前，別忘了先開啟光碟中的檔案，跟著書中的步驟一起練習喔！ 本書特色 　　1.本書共分為12個範例

，每個範例都有詳細的範例說明及範例的操作過程。 　　2.每章結束後皆附有自我評量，能讓讀者立即了解學習成效，利用實作題的演練，檢查自己的吸收狀況。 　　3.提供教學影片，操作步驟一看就懂。

基於文字探勘之智慧工程文件摘要系統

為了解決自動填入的問題，作者張簡宇傑 這樣論述：

工程邀標書(Request for Quotation, RFQ)為一經常用於高度客製化產業中的工程文件，例如於大型變壓器製造業中，當顧客(如發電廠、大型工廠)欲進行變壓器採購流程時，會先提供RFQ並邀請具製造能力之變壓器廠商提供設計方案、成本估算、報價等作業。RFQ之長度冗長、內容繁雜，而其中的設計規格、製程技術、標準規範等要求嚴謹，欲參與競標的製造商需在短時間內解析RFQ所有重要資訊，對規格要求不能有所遺漏，且能快速對其所有採購內容細項進行成本估算、以利產出最佳之報價，此為一耗時且耗費高級工程技術專業人力的任務。本研究以此為例，發展一工程文件專屬的自動化摘要生成流程，在進行自動化摘要生成

前，需先蒐集大量前案RFQ文件集 (包括了1,331 個 69kV-230kV型號變壓器之RFQ 文件集)，並進行關鍵字詞提取(Retrieval)及重要性排序(Ranking)作業。本研究以TF-IDF以及N-gram演算法進行關鍵字詞提取及重要性排序。更進一步以1,331篇RFQ文件集、120萬維基文本、及1000篇變壓器技術論文之文檔作為三類訓練集 (Training datasets)，以茲評估訓練集組合，以利詞嵌入 (Word2vec) 非監督式學習演算法較佳模型之訓練與產出，藉此能將此領域文件中之文字與其相對應之向量做精確之表示。提取關鍵字詞的目的在對RFQ技術文件的重要文句進行自

動初步篩選—篩選出含有關鍵字詞的文句。進一步，將含關鍵字詞之文句，再以Word2vec模型將轉換成向量值，並利用TextRank進行相似文句重要程度排序，進而以重要程度高、含各類關鍵字詞之文句，自動組成高品質之精簡摘要。其有效性乃以文件摘要之壓縮率及保留率(Compression and retention ratio) 來評估。本研究以40份RFQ文件測試不同訓練集產出之Word2vec模型，評估其生成摘要之有效性。本研究發展一根據規格自動填入之摘要表，分別使用原文與生成摘要輸入該表，比較計算兩者的壓縮率與保留率，找出Word2vec最佳模型。又變壓器有不同規格，一規格又下會有不同要求，本研

究更使用1,331 RFQ文件對於描述相同規格參數(電壓、阻抗、容量)等要求的文句進行K-means分群與關鍵字提取，統整客戶常見具相似規格需求進行管理，並使用40篇新RFQ進行驗證，以利在閱讀新RFQ案例時，減少閱讀規格要求時缺漏的機會，增加產品設計、成本評估與報價的精準度。