銷售預測excel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

今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決銷售預測excel的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

銷售預測excel進入發燒排行的影片

運用ARIMA模型與LSTM模型預測廢鋼和鎳的價格-以某電爐廠為例

為了解決銷售預測excel的問題，作者蔡依玲 這樣論述：

鋼鐵廠生產鋼鐵產品的製程複雜且費時，當鋼品產出後，原料成本與市場行情已有所差距，若能精準掌控原料價格的趨勢變化，對其產品的訂價、銷售策略等都是很大的幫助。對公司來說，成本的管控與利潤的制定是一個很重要的課題，關係著企業經營成敗的重要關鍵，因此希望藉由本研究建立主要原料價格預測模型，並運用該預測模型在原料的採購與產品的銷售及定價策略時作為重要參考依據。 本研究針對不鏽鋼產品其主要原料廢鋼及鎳進行分析，分別以ARIMA模型以及灰關聯分析結合LSTM模型來預測廢鋼和鎳的價格。灰關聯分析結合LSTM模型先利用灰關聯分析篩選出影響主要原料價格的關鍵因素(美元匯率、黃金價格、美元指數、原油價格、天

然氣價格、LME鎳庫存量)，然後將關鍵因素做為深度學習模型(LSTM)的輸入來建立廢鋼及鎳價格預測模型，以MSE及R2來衡量ARIMA模型與灰關聯分析結合LSTM模型的績效，結果以LSTM模型，其預測績效略優於ARIMA預測模型，本研究結果可以運用在鋼鐵業其廢鋼及鎳採購上的參考工具。

圖解研究方法

為了解決銷售預測excel的問題，作者榮泰生 這樣論述：

　　#ㄧ單元一概念，迅速掌握研究方法的精華與內涵。 　　#量化與質性研究並重，建立紮實的研究基礎。 　　#平易近人，清晰易懂；目標導向，循序漸進。 　　#圖文並茂．容易理解．快速吸收。 　　研究方法近年來被應用得愈來愈廣泛。例如︰廣告公司的研究人員，利用調查法來研究消費者的行為。利用實驗法來了解廣告的效果。政府機構或民間團體利用調查法來了解民意、預估選情。學術研究者利用質性研究來深入了解企業問題，進而提出富有創意的命題等。 　　本書融合美國暢銷教科書的精華，以及作者多年教學研究與實務經驗撰寫而成，是大專院校「研究方法」或「行銷研究」的優良教材。

運用不同預測模式探討筆記型電腦維修零件備料需求

為了解決銷售預測excel的問題，作者胡瀚承 這樣論述：

筆記型電腦，在2019疫情之前逐漸被平板及手機取代的電子產品。卻在2020疫情之後帶來不可思議的銷售成長，COVID-19(Coronavirus Disease 2019)來襲後造成的防疫新生活。使得筆記型電腦的銷售量大幅提升，因為遠距教學及視訊會議的需求暴增，人們因疫情無法面對面而產生的商機，對於筆記型電腦的使用需求日益漸增。當然，電子產品的使用都會有生命週期，除了人為因素造成的故障，電子產品的元件生命週期也是有一定的使用次數限制導致自然損壞。在產業鏈中，維修筆記型電腦的門檻相對的也較不容易，技術的門檻要求相當高。大多數的消費者購買筆記型電腦後，在電腦遇到問題發生故障後，為了快速且急需使

用筆記型電腦時，會選擇在非離家近的筆記型電腦維修站，還是會特別送至原廠維修站，決策此問題的點通常在於該設備是否還具有原廠保固。因為費用的支出永遠是消費者優先在意的主因，次因則是完修時間，為了滿足快速修復的需求條件除了技術外，零件備料的庫存量則是影響完修時間長短的原因。本研究之個案研究資料為某資深第三方非原廠筆記型電腦維修公司所提供的近三年筆記型電腦維修紀錄，經分析彙整較適合的維修紀錄資料庫，將原始維修紀錄加以區分類別與屬性，作為維修備料預測模式建立之基底。另因第三方非原廠筆記型電腦維修公司的顧客所使用的筆記型電腦產品均已過保固，過保固後的筆記型電腦維修需求也是占有相當的市場需求。本研究將主機板

故障電路區分為8大類區塊並彙整資料，進行移動平均法、指數平滑法、季節變動預測法等時間序列法模型進行預測後，發現每年的5月是筆記型電腦故障次數的高峰期。因季節影響筆記型電腦的主因可能是氣候季節變化造成的環境溫度上升、生活習慣的改變等，因而增加了筆記型電腦故障損壞的機率。利用本研究結論可供未來第三方筆記型電腦維修零件備料需求參考。