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超實用!會計.生管.財務的辦公室EXCEL必備50招省時技(2016/2019/2021)

為了解決存股excel 2021的問題，作者張雯燕,ZCT 這樣論述：

　　職人必備！省時、方便、立即應用 　　9大類財會管理職場應用實例與50個超實用Excel操控技巧   　　本書係依照辦公室財會人員所需的各項Excel技巧，讓每個人可以依據職務的類型，學習必要的Excel功能表單設計，進而熟悉與活用Excel公式、函數等操作，做個全方位的管理職人。   　　全書統整為9大財會系統包括：總管事務、進銷存管理、會計帳務、薪資計算、資產管理、股務管理、投資評估、生產管理、商品分析，採用最新Excel精選圖例操作50張實用的EXCEL表格，內容完全符合會計、生管、財務等商務必學的實用主題，有效提昇工作效率，展現你的職場價值。   本書特色   　　★以「省時實用

、圖例操作」的寫作原則導入Excel實務技巧。 　　★符合辦公室會計、生管、財務等商務活用主題，有效提昇工作效能。 　　★包含總管事務、進銷存管理、會計帳務、薪資計算、資產管理、股務管理、投資評估、生產管理、商品分析等9大財會管理試算表。 　　★近50組Excel辦公室通用範例表格，讓您馬上學習套用。 　　★可針對有興趣的範例主題單獨學習，不用擔心範例不連貫的情形。 　　★本書範例均適用於Excel 2016/2019/2021。

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第一人稱邱凰淑繪畫創作論述

為了解決存股excel 2021的問題，作者邱凰淑 這樣論述：

　　本篇創作論文研究主旨為「第一人稱」。主要是以我自身的視角、觀點、以及經歷的所見所聞，而集結成的，以自身經歷為發想，從日常生活中萃取，將自身的情感轉化為作品。身而為人，我們都只是平凡人，在這個世界上的每種生物，都是獨一無二的存在，我們都是自己故事中的主角，平凡的日常；日常的街邊小景，都有我們存在過的痕跡。　　第一章主要講述我的創作背景、動機、研究目的以及解釋這個題目。以自身的情感、感受，來為我的論文做個開端。第二章探討與我創作相關的一些文獻資料。中國人物畫最為蓬勃發展的朝代是唐代，後來漸漸衰落，但是每一個年代都還是有優秀的人物畫家，只是生不逢時，那時有比人物畫更盛行的畫種。藝術家之影響以及

與我創作題材相關的藝術家，不管是作品的空間氛圍、題材選取，都有一定的影響。並理解象徵主義和存在主義，並帶來的啟發。　　第三章詳細的紀錄了我的創作過程、媒材的選用、創作轉變以及與傳統技法的差異。在這個資源那麼多的世代，任何東西都可以成為媒材，要如何選取、找到喜愛擅長的媒材，這是必經之路。第四章為詳細的作品理念與解析，分別為《群像》、《鏡像》、《隔》這三個系列。第五章為本文的總結，以回顧反省、和對自己未來的期許，來做一個結論。

超實用！Word．Excel．PowerPoint辦公室Office必備50招省時技(2016/2019/2021)

為了解決存股excel 2021的問題，作者張雯燕 這樣論述：

　　職人必備！省時、方便、立即應用 　　精選Office商務應用50招實用操控技 　　Microsoft Office在企業電腦化中可說是最為廣泛使用的辦公軟體，本書以【商業應用】為目的，將目前使用率最高的三大商用軟體—Word、Excel、PowerPoint，使用最新Office 精選圖例製作出50組最具實用性的商務表單，不論是編排報告、試算數據、製作簡報，均能正確的導入實際的功能與技巧，以達到「省時效率」的使用原則，有效提昇工作效率，展現你的職場價值。 本書特色 　　★以「省時實用、圖例操作」的寫作原則導入Office商務應用。 　　★活用Word、Excel、PowerPoi

nt商務範例，有效提昇工作效率。 　　★步驟圖文解說搭配重點提示循序完成，學會方法也學會整合應用。 　　★提供50組最實用的生活與職場案例表單，讓您馬上學習與套用。 　　★可針對有興趣的單元主題單獨學習，不用擔心範例不連貫的情形。 　　★本書範例均適用於Office 2016/2019/2021。

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

為了解決存股excel 2021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。