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另外網站投資看股利成長，股息股價雙邊漲！ - 國泰投信也說明：股票A 股價為100 元，現金股利配發5 元，目前殖利率為5%，預計未來五年股利均穩定配發5 元，也就是說股利成長率為0% 。
這兩本書分別來自碁峰 和台灣東販所出版 。
國立高雄科技大學 行銷與流通管理系 歐宗殷所指導 蔡雅安的 以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究 （2021），提出銷售成長率公式關鍵因素是什麼，來自於便利商店、數位應用、虛實整合、機器學習、預測模型。
而第二篇論文華夏科技大學 資訊管理系碩士在職專班 陳祐祥所指導 丁敏慧的 多技術模型分類長照失能險問題 （2020），提出因為有 長期照護、特徵選取、數據離散化、資料採礦的重點而找出了 銷售成長率公式的解答。
最後網站銷售額指標是什麼 - 三度漢語網則補充：銷售成長率 減去1就是銷售增長率***如果是負數是取絕對值***，銷售成長率就是預期下一年度***下 ... 得到銷售增長率後便可應用下述公式計算銷售額或銷售量指標的大小。
Office 2021高效實用範例必修16課(附500分鐘影音教學/範例檔)
為了解決銷售成長率公式 的問題，作者unknow 這樣論述：
掌握軟體活用技 強化職場即戰力 ★Office 2021重磅來襲 X Microsoft 365雲端整合行動力 Word、Excel、PowerPoint、Access，生活與商務應用一本通， 快速完成各式主題文件、試算表、簡報與資料庫，現學現用好輕鬆！ 【隨身速查表】超值提供Office快速鍵速查表+Excel函數速查表，隨時查找應用最快速 【超值影音教學】Office 2021關鍵新功能影音搶先看+全書應用範例檔&500分鐘影音教學，搭配學習效率佳 ■32個主題式實務範例 以16個日常生活與職場工作的題材作為主體範例
，再輔以16個延伸練習實例，從實務應用中快速學會軟體功能。 ■Office 2021全新介面 解鎖Office 2021新版操作環境，透過完整的學習體驗，快速熟悉Word、Excel、PowerPoint、Access四大軟體各項功能所在位置，新舊版本輕鬆銜接。 ■全方位引導式學習流程 每個範例內容皆有作品展示、重點說明、範例執行與延伸練習，依循學習順序練習，就能做出實用的作品！ ■實作×影音課程雙效導入 涵蓋Office最常用的Word、Excel、PowerPoint、Access四大工具，充分掌握生活、行政、活動、報告、業務、行銷、管理…等
職場工作的實務範例，搭配精心錄製的影音教學，學習效率更加倍。 ■數位雲端高效工作術PDF電子書 Microsoft 365+OneDrive，再加上協同作業，有效管理與更新資料，讓整體工作團隊都能掌握最新文件，還能透過不同作業系統 Android、iOS 的行動裝置隨時隨地取得雲端資訊。 【Word精選範例】 滿意度調查表\Word常用的文字編輯技巧 商品訂購單\Word表格應用 景點印象海報\Word圖片與圖案的應用 課程表信件\Word合併列印與標籤套印 主題式研究報告\Word長文件製作 【PowerPoint精選範例】
食品衛生宣傳簡報\PowerPoint文字整合與視覺設計 運動推廣簡報\PowerPoint表格圖表設計 夏日祭典簡報\PowerPoint多媒體動畫 好漾微旅行簡報\PowerPoint放映技巧與列印 【Excel精選範例】 活動支出明細表\Excel資料建立與公式運算 業績統計表\Excel函數應用 銷售成長率分析表\Excel圖表製作 產品出貨年度報表\Excel樞紐分析 【Access精選範例】 會員管理資料庫\Access資料庫的建置 零售管理資料庫\Access資料排序、篩選與查詢 申購管理資料庫
\Access表單與報表 如果你正想找一本能解決學習、工作上可能會遇到的 文件、報表、簡報與資料庫製作問題，那就趕快翻開本書吧！
以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究
為了解決銷售成長率公式 的問題，作者蔡雅安 這樣論述：
隨著經濟的成長、產業競爭以及疫情後消費型態改變，越來越多無法預測的威脅與競爭對手出其不意的創新方案，讓零售產業之競爭型態朝向多元化、多樣化和創新性。再加上網路購物商業發達，購物選擇多元又便利，迫使連鎖式便利商店面臨朝向數位應用、虛實整合、會員經營及創新複合之通路新業態的商業模式，以便能滿足競爭市場的消費需求。 本研究以線下實體便利商店之門市商圈立地、硬體設施、賣場規劃、貨架商品、相關經營坪效為情境變數並結合 OMO (Online Merge Offline) 線上電商平台之銷售數值，運用多種變數來讓機器學習，使用演算法包括多層感知器 (Multilayer Perceptro
n, MLP) 、隨機森林 (Randow Forest, RF) 、極端梯度提升樹方法(Extreme Gradient Boost, XGB) ，用以建構有效的預測模型，預測今後未來一段時間門市的銷售情況供賣場規劃之參考，以降低賣場硬體設備及裝潢投資成本並提升銷售管理效能。 本研究使用共三種演算方法及蒐集到 40 個變數來進行多店鋪模型預測後，再透由預測評價指標來比較各模型間的準確率，以全部變數的資料採隨機森林 (RF)演算法，得出平均絕對誤差 ( Mean Absolute Error, MAE) 值為 2148.409 及平均絕對百分比誤差 (Mean Absolute Perc
entage Error, MAPE) 值為 0.031 均為最佳值，故隨機森林演算法為最佳預測摸型。透過此模型，可以提供給經營者針對實體門市面臨競爭及數位轉型時，優化管理策略、增加產業競爭力並提升消費者滿意度和服務品質。
圖解有趣的生活統計學：零概念也能樂在其中!真正實用的統計學知識
為了解決銷售成長率公式 的問題，作者佐々木彈 這樣論述：
圖解統計學的不可思議 原來統計學與我們這麼近！ 無論是文組生、初學或再學者， 零知識也能輕鬆看懂！ 一般人哪需要統計學？其實生活中處處都有！ ●如何了解傳染病的流行情況？ ●如何計算電視的收視率？ ●颱風預測圖的圓圈是怎麼畫出來的？ ●民意調查跟街頭問卷調查有什麼不同？ ●買彩券要贏回多少錢才能算中獎？ 深入淺出、豐富圖解 令人恍然大悟的統計學原理！ 讓你明天就想暢聊的88個統計學話題！ 本書用最淺顯易懂的圖文搭配， 講解對現代生活中最實用的統計知識！ 拋開過往的成見，別再對統計學望之卻步！ 再給自己一次機會重新認識統計
學！
多技術模型分類長照失能險問題
為了解決銷售成長率公式 的問題，作者丁敏慧 這樣論述：
台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個
決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可
應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。