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Excel sales forecast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
國立雲林科技大學 工業工程與管理系 邱靜娥所指導 蔡依玲的 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 （2021），提出Excel sales forecast關鍵因素是什麼，來自於不鏽鋼產品、統計時間序列、灰關聯分析、長短期記憶。
而第二篇論文國立雲林科技大學 會計系 陳慧巧所指導 洪淑媚的 製造業因應疫情衝擊之關鍵績效指標建立與財務報表評估之研究—以中小企業個案為例 （2021），提出因為有 個案研究、財務分析、新冠肺炎、大數據分析、平衡計分卡的重點而找出了 Excel sales forecast的解答。
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Excel sales forecast 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。
製造業因應疫情衝擊之關鍵績效指標建立與財務報表評估之研究—以中小企業個案為例
為了解決Excel sales forecast 的問題，作者洪淑媚 這樣論述：
2019年底嚴重特殊傳染性肺炎自中國爆發，迅速向全球各地蔓延，停工、停產致使供應鏈中斷，衝擊市場需求。全球供應鏈也重新思索產業分工的配置，及在地供應的可能性。台灣疫情控制穩定得以持續生產，迎來歐美等國家在需求不變情形下，為降低對中國供應鏈的依賴，而尋求的供應對象；唯台灣為出口導向國家，而能源及原材料多仰賴進口，因此疫情期間面臨缺料、缺工、缺電、缺貨運等多重因素衝擊，生產成本提高及交期拉長、資金成本增加。台灣緊固件產在世界上具有非常重要的地位，該行業影響著交通、車輛、飛機、建築、醫療等生產。本研究以個案公司2017年至2021年財務報表探討個案公司疫情前後的財務變化，透過專家訪談建構平衡計分卡
，並運用Power BI進行數據分析並輸出視覺化效果及預測，讓管理者可以更快速了解營運狀況，進行商業決策及預測性分析。研究結果顯示，個案公司2020年營收較2017年衰退8%，與前期比衰退26%，2021恢復到2017年水平，2019年至2021年營業成本占各該年度營收的比重受中美貿易戰及疫情影響，較疫情爆發前來得高；疫情時代下許多的不確定因素交互影響，使得成本的變化非常急遽，銷售的情況也難以捉摸，透過平衡計分卡建構財務構面、顧客構面、內部流程構面及學習成長構面的KPI，建構視覺化財務表報儀錶板，快速掌握企業財務動態為本研究貢獻。