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一圖秒懂 最強Excel商用圖表(實用基礎版)：讓圖自己會說話，1秒內表達重點!

為了解決百分比圖的問題，作者龍逸凡,王冰雪 這樣論述：

高效率！視覺圖表工作術 職場必備Excel全圖解   　　80張步驟圖20類場景應用120個圖表範本   　　哪些圖該用在什麼場景？用錯了很糗，該怎麼辦？ 　　32個技巧教你走出誤區，避開90%的人都會犯的錯誤， 　　還能快、狠、準做出說服老闆、打動客戶的超強提案！   　　◎圖像化時代，一張專業Excel圖表就是你的秘密武器！  　　商業人士的工作都離不開Excel，不管你是業務、公關甚至倉儲管理，都無法避免做簡報或企畫。這時除了用文字說服人，如果附上一份簡潔有力的圖表，絕對更能表現出專業和企圖心，不但上司、客戶立馬另眼相待，也能受到部屬無限崇拜！   　　◎圖表亂做？從「製圖目的」

反推類型，就不會有選擇誤區！ 　　Excel多達15種圖表大類，光選哪個就是一門技巧，若不小心選錯，就浪費了辛苦蒐集的製圖資料。Excel達人告訴你秘訣——與其花大把時間去熟悉每種圖表，不如從「製圖目的」下手選擇，舉例如下。 　　●想「對比數據」時：用直條圖的長短高低，一眼判斷出數據大小。 　　●想「分析趨勢」時：用折線圖的波動，直接看出數據的變化。 　　●想「分析組成結構」時：用圓形類圖，一個圓代表100%，最能看出占比。 　　●想「表達進度」時：用百分比堆疊圖，輕鬆區別未完成vs已完成。   　　◎零障礙！新手也能跟著做，視覺化圖表一秒速成！ 　　銷售額趨勢圖、專案進度完成圖……這些聽起來

很專業的圖表，其實一點都不難。選對工具，跟著本書的步驟step by step，即使沒有Excel基礎，也能做出令人驚艷的專業圖表。以下的圖表教學，都於本書中詳細介紹。 　　Ch4示範實例：產品銷售額對比圖、全年利潤對比圖、部門業績對比圖。 　　Ch5示範實例：全年營業額趨勢圖、銷售收入變化圖。 　　Ch6示範實例：消費者職業分析圖、產品銷售百分比圖。 　　Ch7示範實例：價格&銷量關係圖、財務影響因素分析圖。 　　Ch8示範實例：專案進度完成圖、平台粉絲增加進度圖。   　　◎如何做出好提案？掌握4大要領，你也能做出美感！ 　　一樣的數據和素材，要怎麼做出令人眼睛一亮的圖表？只要掌握

幾個要領，就能充分表達內容重點，又兼具視覺上的美感。基本觀念搞懂了，不用外包美編，也能做出高水準的分析圖表。 　　●版面越精緻越好嗎？  NO！圖表呈現要秉持「減法原則」 　　●配色豐富才有美感？  NO！對比色太多＝沒有對比 　　●標題下得越詳細越好？ NO！總結出數據的標題最安全 　　●圖字設計才能吸引人注意？  NO！斜體、加粗會干擾閱讀   好評推薦   　　數位行銷顧問  林杰銘  　　超級業務、超業講師  解世博

百分比圖進入發燒排行的影片

利用兩階段閃電路徑搜尋演算法解決薄膜電晶體液晶顯示器組立製程的基版配對問題

為了解決百分比圖的問題，作者葉祐豪 這樣論述：

摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV表目錄 VII圖目錄 IX第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的與方法 41.3 研究架構與流程 5第二章 啟發式演算法介紹 72.1 基因演算法 （Genetic algorithm, GA） 82.1.1 選擇策略（Selection） 92.1.2 交配策略（Crossover） 102.1.3 突變策略（Mutation） 112.2 和聲搜尋演算法（Harmony search， HS） 152.2.1 和聲記憶空間大小(Harmony Memory Size, HMS) 162.2.2 和聲記憶機率(

Harmony Memory Considering Rate, HMCR) 172.2.3 調音機率(Pitch Adjusting Rate, PAR)與調音幅度(BW) 182.3 閃電路徑搜尋演算法（Lightning Search Algorithm, LSA） 222.3.1 先導搜尋（Lead search） 242.3.2 空間搜尋（Space search） 262.3.3 通道分叉機制（Channel Forking） 28第三章 問題定義與研究方法 323.1 演算法運算之數學模型 333.2 演算法編碼方式 343.3 演算法適應值函數（Fitness Functio

n） 363.4 兩階段閃電路徑搜尋演算法 373.4.1 兩階段局部搜尋策略 38第四章 實驗結果與分析 414.1 實驗環境 424.2 第一部分：分析四種演算法 424.2.1 演算法參數設計與產生 424.2.2 演算法總搜尋次數計算 424.2.3 演算法參數選擇 464.2.4 演算法參數實驗數據比較 614.2.5 參數設定討論與分析 634.3 第二部分：模擬製程資料驗證 654.3.1 實驗結果與分析 654.4 本章結論 77第五章 結論 785.1 研究結論 785.2 研究建議 78參考文獻 81表目錄表 2-1演算法通用參數介紹 7表 3-1符號定義 34表

3-2演算法編碼方式 35表 4-1單片基版裁切片數與螢幕尺寸對照表 41表 4-2 GA與HS演算法27組參數組合表 44表 4-3 LSA與TS-LSA演算法27組參數組合表 45表 4-4基因演算法之3組最優平均數F統計分析（PA=60,c=24） 46表 4-5基因演算法之3組最優平均數T統計分析（PA=60,c=24） 47表 4-6基因演算法最佳與最差平均數F統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-7基因演算法最佳與最差平均數T統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-8基因演算法27組參數實驗結果(PA=20) 49表 4-9基因演算法27組參數實驗結

果(PA=40) 50表 4-10基因演算法27組參數實驗結果(PA=60) 51表 4-11和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 52表 4-12和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 53表 4-13和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 54表 4-14閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 55表 4-15閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 56表 4-16閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 57表 4-17兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 58表 4-18兩階段閃電路徑搜尋

演算法27組參數實驗結果(PA=40) 59表 4-19兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 60表 4-20第一部分：四種演算法的統計數據 61表 4-21基因演算法之參數設定 64表 4-22和聲搜尋演算法之參數設定 64表 4-23閃電路徑搜尋演算法之參數設定 64表 4-24兩階段閃電路徑搜尋演算法之參數設定 65表 4-25匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 85%) 74表 4-26匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 90%) 75表 4-27匹配結果比較表(TFT yield 85%

- CF yield 95%) 76 圖目錄圖 1-1 排序機系統 3圖 1-2 研究架構流程圖 6圖 2-1 基因演算法輪盤法選擇策略 10圖 2-2 基因演算法交配策略 11圖 2-3 基因演算法突變策略 12圖 2-4 基因演算法流程圖 14圖 2-5 和聲搜尋演算法初始化和聲記憶空間 17圖 2-6 和聲搜尋演算法試探解產生方式 18圖 2-7 和聲搜尋演算法調音時機 19圖 2-8 和聲搜尋演算法調音方式 19圖 2-9 和聲搜尋演算法流程圖 21圖 2-10 閃電形成過程 22圖 2-11 閃電路徑搜尋演算法之閃電拋射子初始化示

意圖 24圖 2-12 閃電路徑搜尋演算法之先導搜尋機制示意圖 26圖 2-13 閃電路徑搜尋演算法之空間搜索機制示意圖 27圖 2-14 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道拋射子更新示意圖 28圖 2-15 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道分叉機制示意圖 29圖 2-16 閃電路徑搜尋演算法流程圖 31圖 3-1 TFT panel與CF panel匹配作業 32圖 3-2 演算法參數示範 36圖 3-3 兩階段局部搜尋策略示意圖 39圖 3-4 兩階段閃電路徑搜尋演算法流程圖 40圖 4-1 基因演算法27組參數統計數據散佈圖（PA=60,c=24） 48圖

4-2 演算法收斂特性曲線 62圖 4-3 匹配與裁切片數對於良率的影響 67圖 4-4 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 85%) 68圖 4-5 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 90%) 69圖 4-6 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 95%) 70圖 4-7 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 85%) 71圖 4-8 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 90%) 72圖 4-9 演算

法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 95%) 73

我是說在座的各位爸媽--都是作文老師!

為了解決百分比圖的問題，作者洪俊彥 這樣論述：

　　當孩子的作文啟蒙恩師！ 　　9 個居家必備、親子共寫、教學兼教養 　　教作文也教做人的寫作練習 　　週記、說明書、作息時間檢核表、 　　計畫書、居家修繕/改善單、路線圖、 　　遊記、企劃書、心得 　　透過九種寫作練習，親子共寫，培養孩子—— 　　⊙實實在在的感受力 　　⊙運用圖表整理思緒的組織力 　　⊙結合生活與書寫的素養力 　　⊙會思考能決斷的思辨力 　　⊙紮實且一生受用的寫作力 　　寫作教育工作者洪俊彥，累積十年教學功力，引進嶄新的讀寫思維，從具體生活著眼、垂手可得的現成素材著手，帶領爸媽喚醒孩子的表達潛能－－融合感受、組織、素養、思辨與寫作的綜合能力。 　　◆作文不好就

去補習呀，干爸媽什麼事？ 　　→錯！只要用心，爸媽就是最好的作文老師！ 　　◆作文一定要用「寫」的，才算有練習到。 　　→錯！就算是日常的親子對話，只要加點巧思，寫作力也會倍增！ 　　◆多讀範文，多背名言佳句就會寫作文了嘛！作文？瞎掰就好啦！ 　　→錯！讀者不是笨蛋，只有真實的感受與想法才能打動他們！ 　　◆作文不就是寫在稿紙上，分起承轉合四段的那種嗎？ 　　→錯！凡是在現實生活中用得上文字的地方，都是作文！ 　　◆學作文，不就是為了考試嗎？ 　　→錯！出了社會以後，到哪裡都需要作文！ 　　培養實實在在的感受力，運用圖表、表格組織龐雜的思緒 　　結合生活與寫作，為孩子打造「核心素養」

　　教學與教養同步進行！ 名人推薦 　　我特別喜歡這本書帶領家長如何引導孩子以生活周遭的事情做為題材，一同完成作文。——中央大學網路學習科技研究所講座教授 陳德懷　真心推薦  

使用機器學習對帕金森患者初始步態 進行冰凍步態預測

為了解決百分比圖的問題，作者朱怡瑄 這樣論述：

帕金森氏症為全球第二常見的慢性中樞神經退化疾病，好發於四十歲以上的人口，並且患病率會隨著年齡的增長而持續上升。其中，帕金森氏症的冰凍步態是造成患者跌倒的主因之一，並且他們的跌倒機率還是未患有精神疾病老年人的兩倍；對於患有冰凍步態的患者，踏出第一步尤為困難，且根據相關研究調查發現，顯示出初始步態與冰凍步態兩者的關聯性。 本研究結合初始步態及靜態足底壓力資料預測出:未患病、冰凍步態輕症及重症三類，原始藥前樣本數量分別為58筆、145筆及71筆，藥後則為58筆、144筆及77筆，經SMOTE平衡數量後，首先透過極限梯度提升找出重要因素，進而運用長短期記憶、堆疊式集成學習、卷積神經網路

三種演算法建模預測並比較分析績效。 經本研究結果分析，無論是藥前或是藥後資料，皆以APA及LOC擷取足底壓力圖像特徵的方式在卷積神經網路上的表現最為優異，其藥前與藥後靈敏度為86.21%、81.26%，AUC值則為96.61%、94.22%；在重要性因素上，藥前與藥後排名首要的因素分別為APA1的長度與APA2a左右擺動的速度，並由重要因素百分比圖顯示，在預測本研究目標上，APA與LOC的壓力中心軌跡皆其可取之處。本研究預測模型與影響重要性因素的結果為提供醫師臨床決策之參考。