字元 字數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

Excel自學聖經(第二版)：從完整入門到職場活用的技巧與實例大全

為了解決字元 字數的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　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，相同工作一鍵就處理好，早早就交差。    　　★超效率實用工具  　　範本套用、加密管理、雲端共同作業、快速鍵應用…等，解決Excel各式繁瑣的小問題。    　　★更多輸出與整合應用  　

　列印、轉存PDF、ODF文件、結合Word合併列印與PowerPoint簡報，讓報表與圖表完美呈現。    　　★加值新功能與技巧  　　新增收集並整理數據的觀念、數據運算分析函數、組合式圖表…等技巧，以及Excel 2021智慧功能XLOOKUP、IFS函數與全新動態陣列應用，提升資料數據分析效能，另有“函數索引”方便快速查找書中相對頁數。    　　★獨家影音教學  　　‧特別規劃「職場面試18個Excel關鍵問題」影音教學與範例。哪些功能與應用是面試者最看重的，而同時也是職場必備的技能，到底該怎麼準備與熟悉技巧，影片中將提供詳盡的教戰手則。    　　‧特別收錄「商業分析資料取得與整合

」影音教學。大量資料數據時代，該如何挖掘並分析行銷、業務、市場、人事、教育…等各個職場與生活層面的資訊，並提出有效方案，這些都得從資料數據的取得、整合與清理開始，影片中將分享六大主題技巧，讓你輕鬆了解完整觀念與操作。    　　Excel 2021/2019/2016/2013/2010/Microsoft 365（原Office 365）跨版本適用

字元 字數進入發燒排行的影片

公文辨識資料整合系統-以公司部門為例

為了解決字元 字數的問題，作者周仲屏 這樣論述：

文件辨識系統適用於任何文書業務，文書工作不僅需花時間與人力資源去完成，文書業務不僅會直接影響公司整體營運亦會間接影響績效。最近有很多公司透過雲端服務開發屬於自己的文件辨識系統，如使用Google的Cloud vision、AWS的文件辨識及Azure的Computer vision。在文中應用雲端辨識服務及比較系統開發和購置的成本與時間，發現對於中小型企業而言，這樣的系統應用開發具有成本效益，將每份原本資料處理時間從30-40分鐘降至5-10分鐘，每份文件節省時間約30分鐘。在辨識檔案不壓縮的情況下，中文打字錯誤平均從每20字錯1字降至0字；數字打反或打錯機率從30%降至0%；英文打字錯誤從

每20組錯1組降至0組，辨識系統讓計算錯誤率降低，且日後如需查閱時，不再需要花費1-2工作天至倉庫尋找，只需花5-15分鐘完成確認，自行開發系統有顯著提升整體業務效率。

翻倍效率工作術：不會就太可惜的Excel必學函數(第三版) (大數據時代必備的資料統計整理與運算力)

為了解決字元 字數的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　近3萬名讀者見證的Excel函數暢銷經典！  　　最新升級增強進化版！127個省時有效率的超實用範例！  　　給你大數據時代必備的資料統計整理與運算力！    　　《超值加贈》  　　Excel快速鍵速查表/函數速查表/函數索引表/全書範例檔  　　理財分析計算教學PDF/消費數據統計影音教學    　　【人力資源】【行政秘書】【財務會計】【決策分析】【大數據處理】必學函數  　　依用途、函數名稱有效整理歸類，隨時查找最快速！    　　◎ 127個範例隨查即用超效率  　　嚴選使用度最高，涵蓋生活、職場上最實用的函數與實例。沒有Excel版本之分，隨時替換套用最便利。搭配函數詳細解說

+依字母排序速查索引表，想提昇工作效率就要懂得靈活運用工具！    　　◎ 一分鐘搞定大量數據資料沒問題  　　老闆交辦工作不能等，但資料缺失、混亂、重複怎麼辦？不會程式也能秒用Excel整理大量數據，利用函數輕鬆處理資料，快速解決眼前一堆複雑惱人的報表。    　　【人力資源】  　　計算年資與特別休假日天數  　　計算加班費  　　計算新進員工試用期滿的日期  　　顯示日期應對的星期值  　　計算不含國定假日的實際工作天數  　　計算上班工時與薪資  　　統計符合條件的員工人數  　　統計人員分佈的中位值與眾數  　　業績達整體績效70%以上的評比“優”  　　..............

.more  　 　　【財務會計】  　　各部門員工薪資小計與總計  　　計算每個月累計薪資  　　加總多個工作表內的銷售金額  　　同時計算多個數值相乘的值  　　加總符合單一或多個條件的數值  　　取出符合條件的資料並加總  　　計算退休金每期應付金額  　　計算基金投資的報酬率  　　...............more  　　 　　【行政秘書】  　　只計算篩選出來的資料  　　依指定條件進行金額計算  　　星期六、日分別以綠、紅文字標示  　　國定假日用淺橘色文字標示  　　以提醒文字取代函數的錯誤訊息  　　限定只能輸入半型字元  　　限定不能輸入重複的資料  　　用色彩標示每隔

一列的資料項目底色  　　由課程表取得各課程費用  　　...............more  　　 　　【決策分析】  　　求預算內可購買的商品數量與餘額  　　從商品存貨數量管理庫存  　　從商品入庫日期取得各月份入庫數量  　　從商品入庫日期取得各季入庫數量  　　查詢特定商品的進貨日期、金額與總額  　　分析公司雜項支出最多的項目  　　計算最高與最低績效值  　　統計年度支出的前二名金額與品名  　　查詢最高進貨額的進貨日期  　　...............more  　　 　　【大數據處理】  　　將缺失資料自動填滿  　　刪除空白、()和換行符號  　　檢查數值資料中是否摻

雜了文字  　　限定只能輸入半形字元  　　限定輸入的訂單數量不能少於100份  　　限定統一編號輸入的格式與字數  　　限定不能輸入未來的日期  　　限定不能於休息日輸入預訂資料  　　限定名冊中員工編號不能重複輸入  　　下拉式選單填入重複性的資料  　　將單欄資料轉成多欄  　　合併多個工作表資料  　　...............more  　 　　等更多精選實用函數　　

基於小樣本數據建立標註模型－以社群貼文為例

為了解決字元 字數的問題，作者顏碩均 這樣論述：

背景動機：近年來網路上文本數據急遽增加，分析文本成為各產業的趨勢，現有的深度學習能靠著文本和標籤進行分類預測，但標籤通常以人工方式進行標註，大量的數據以人工標籤方式並不切實際。另外，深度學習網路皆由多層神經網路層組成，訓練龐大數據相當耗時，然而在沒有這麼多標籤的情況下要建立實時且準確的標註模型非常困難。目的：為解決上述問題，本研究以小樣本建立標註模型，分別以兩個面向解決此問題，分別是數據建模前的提前篩選以及深度學習之小樣本模型，設立兩項目標：1.使用抽樣策略，減少模型訓練時所需樣本數量2.使用小樣本建立標註模型時，選擇最佳的深度學習法作為建模方法。方法：本研究收集了2019-2020社群網站

PTT Prozac版上文章作為數據，並以該文章分類作為模型訓練時的標籤，刪除了兩個標籤以外的文章，另外，文章最大字數只擷取至512個字元，字數超過的文章只保留前512個字元。數據經篩選後留下了1680筆文章，將其拆分為訓練數據840筆和測試數據840筆。處理文章以文本表徵呈現使用了BERT作為萃取工具，將一篇文章以768維度表示，在訓練模型前，處理過後的樣本透過六種選擇策略(熵、吉尼係數、分群、熵+吉尼係數、熵+吉尼係數+分群、隨機)分別以不同數量進行樣本的篩選，最後在遷移學習、主動學習、多任務學習以及元學習上建立標註模型，所有模型的優化函數為Adam，損失函數為交叉熵，學習率3e-6，批次

大小8，以上數值在每個模型中迭代10次。並以準確度、F1分數、召回率以及精確度做為評估標準。因此每種標註模型將會產生120種結果，協助判別各種組合在小樣本上的優勢與劣勢。結果：以方法進行實驗產生的120種數值表示，事先進行數據選擇的準確度，能夠比隨機抽樣高上3個百分點，並且使用熵作為抽樣方法最為穩定；另外，四種標註模型中，以元學習的準確度最高，在完整數據建模的準確度84.64%之下，元學習僅使用20%的樣本建模，準確度可達到78.45%。討論與結論：研究發現使用熵進行數據選擇並以元學習訓練模型，只需20%的數據能夠達到完整數據建模準確度的9成，透過小樣本建模達到高水準的標註能力，除了能解決模型

的運算時間之外，人工介入標籤的行為也大幅減少，並且以元學習的特性來說，其模型的參數還可以應用在不同領域中，大幅減少在個別任務中重新訓練參數的繁雜步驟，而與元學習同樣使用額外數據集訓練的多任務學習準確度較低，與文獻顯示一致，多任務學習較易受到不同類型的任務所影響，因此以元學習建立小樣本模型最佳。未來以小樣本建模的問題應還會持續存在，若自然語言處理尚未出現新技術，建議可以多嘗試多種特徵選擇策略，在建立模型前就使用相對具有建模意義的數據，增加模型準確度。