股票分類excel的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

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

為了解決股票分類excel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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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

為了解決股票分類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。

Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】

為了解決股票分類excel的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　▲博碩嚴選！Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材！ 　　▲好評再上市，回饋發行中！   　　☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 　　☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 　　☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 　　☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙   　　Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile

。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。   　　▌圖文並茂，難易適中 ▌ 　　完全以入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。   　　▌功能導向，實作範例 ▌ 　　內容以功能導向為主軸，利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與

絕活技巧。

銀行業客戶理財商品知識與投資屬性分析之探討

為了解決股票分類excel的問題，作者黃耀模 這樣論述：

台灣銀行業財富管理業務發展已有多年，在歷經2008年金融海嘯之後，許多在銀行之投資理財客戶財務受傷慘重，金融投資消費糾紛層出不窮，投資人逐漸重視產品風險，而主管機關金融監督管理委員會(以下簡稱金管會)也對銀行業在銷售理財產品上訂定嚴格規範以便加強管理銀行業的理財業務，其重點在認識你的客戶(Know Your Customer)通稱KYC及客戶的理財產品風險適合度分析，本研究主要在探討現行銀行在投資理財產品上所設計的問卷是否可真實反應其投資風險屬性，研究結果顯示客戶的商品知識與其投資風險屬性呈現正相關，意即商品知識愈高者其投資風險屬性也愈積極，期望報酬也愈高。