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這兩本書分別來自機械工業出版社 和詹氏所出版 。
國立臺灣科技大學 建築系 施宣光所指導 趙伯晟的 參數化協助單元式帷幕製造流程-以義大商業大樓帷幕為例 （2020），提出excel自動扣除關鍵因素是什麼，來自於參數化模型、G-code、單元式帷幕、鋁擠型加工。
而第二篇論文輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士班 謝邦昌、廖佩珊所指導 林彥君的 大數據分類模型在企業價值影響因子與投資預測模型之應用 （2017），提出因為有 企業價值、資料探勘、二階段集群、決策樹、邏輯斯迴歸的重點而找出了 excel自動扣除的解答。
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Excel 2019會計與財務應用大全
為了解決excel自動扣除 的問題，作者張明真 這樣論述：
本書共21章，內容包括工作簿與工作表的基本應用、設置單元格格式和樣式、建立財務報表的基本方法、賬務處理表格管理、常見的財務報表、財務投資決策分析函數、進銷存管理、固定資產管理、員工工資管理、公司部門費用管理、公司損益表管理、現金流量表管理、會計報表製作、財務分析處理、企業往來賬務處理、樞紐分析表與資料透視圖的應用、利用條件格式和圖形分析資料、規劃求解算出最大利潤、財務預測、網路化財務管理、工作表的列印等。 本書內容系統、全面，圖文相輔，以實際運用為出發點，結合大量的應用案例，全面地講解了Excel2019在會計與財務管理工作中的相關應用技能與操作技巧，力求幫助讀者拓展知識
面、提高綜合應用能力。
參數化協助單元式帷幕製造流程-以義大商業大樓帷幕為例
為了解決excel自動扣除 的問題，作者趙伯晟 這樣論述：
本研究以義大商業大樓帷幕為例，其建築外覆系統為單元式帷幕所構成，透過Grasshopper for Rhinoceros所開發的參數化程式，協助將大量且多變化的立面單元分割尺寸數據進行統整、分析，以及運用Grasshopper視覺化程式環境協助匯出鋁擠型裁切料單，可根據需求分樓層或整層範圍進行長度配組、耗損率計算，並能彙整相同長度鋁擠數量，依據不同尺寸同類型的鋁擠進行編號，轉出Excel 表單，便於後續鋁擠裁切和單元組裝的應用。經由參數程式開發，從立面單元分割中所彙整的數據，同時能運用在實際鋁擠加工，透過建置參數模型，連結Grasshopper plug-in "Human UI"所編寫的自
訂義介面，使用者能由選單進行參數模型的長度、機器轉數、刀具設定等設置，並藉由程式判讀模型上加工路徑，經由幾何資訊自動轉出該路徑為G-code指令，此指令即能提供機器運作，因應多種類的鋁擠類型與長度，皆能快速轉出機器指令，在生產製造前即能快速建置指令，透過CAMotics軟體能預先模擬CNC的加工路徑，避免加工上產生危險和錯誤，協助製造加工更易於管控進度，實現單元式帷幕參數製造。
10天搞定裝修工程估算作業
為了解決excel自動扣除 的問題，作者陳重義 這樣論述：
輕鬆搞定！列式完成=計算完成 ◆ 完成『浴室廚房陽台』數量計算列式的同時，下列工項一併完成 浴室 浴室地坪舖 30*30 止滑磚 淋浴間地坪舖小口磚 浴室牆面貼 30*60 拋光石英磚 浴室平頂塑鋁板天花 or 玻纖強化石膏板 浴室地坪、牆面防水層（牆面防水高度攫取資本資料工作表） 浴室地坪牆角四周打矽利康 浴室平頂天花週邊與墻界面打矽利康 浴室門嵌打矽利康 浴室平頂線板 浴室釘窗簾盒 浴室淋浴拉門 浴室門檻、浴缸 浴室臉盆檯面延伸板 浴缸邊平台及側牆舖石材 廚房 廚房地坪舖 80*80cm or 60*60c
m 拋光石英磚（與客餐廳相同地坪材時併入另一拋光油漆工作表計算） 廚房牆面貼 30*60 拋光石英磚 廚房平頂造型防火矽酸鈣板 廚房平頂天花週邊與墻界面打矽利康 陽台 陽台地坪舖 20*20 止滑地磚 陽台牆面貼平磚（計算併入外牆工作表） 陽台平頂舖防火矽酸鈣板 陽台、露臺防水層（牆邊滾角防水高度攫取資本資料工作表） 陽台平頂週邊與墻界面打矽利康 ◆ 完成『外牆』數量計算列式的同時，下列工項一併完成 外牆粉刷數量 外牆貼磚數量 外牆石材數量 外牆鋁包板數量 外牆岷石子數量 外牆格柵數量 外牆玻璃欄杆 ◆ EXCEL實
例應用： 錄製巨集選單應用 自動篩選選單應用 下拉式選單應用 小計選單應用 樞紐分析表統計 本書特色 本書導入業界實案，驗證十天完成地上12樓／地下2層建案（32戶）裝修工程估算作業可行性 化繁為簡！ 49項裝修建材工作表一次建立 ◆ 只要十個工作天，求得各工項數據 隔間&門窗...1天 浴室廚房陽台...2.5天 外牆&內牆粉刷...3天 防水...1.5天 油漆&其他...2天 ◆ 天地壁三向度交錯，聰明估算就不難 扣除或增加材料之計量準則 設計圖說與現場實照比對 閉合線算法
大數據分類模型在企業價值影響因子與投資預測模型之應用
為了解決excel自動扣除 的問題，作者林彥君 這樣論述：
隨著資料庫技術的成長以及投資企業觀點的改變，愈來愈多的領域採用資料採礦來探索隱藏在大量資料中的訊息，然而，在投資市場中，為了能夠獲取更好的投資報酬，不斷的在篩選與抉擇，因此為了能夠提供投資人對投資能更有效選擇有更多的了解與參考，將眾多的影響投資變數進行分析建模，期能提供投資人了解。本研究利用資料探勘之技術，建立分群、分類規則、預測模型，探討企業價值與市場價值間之波動，找出企業價值之影響因子，並區分出企業價值基本素質較低之公司，提供投資人選股方向。本研究是以扣除金融業之台灣上市上櫃公司作為研究對象，主要探討企業價值與市場價值之關係，並建立規則將公司之基本素質分類。研究結果如下：一、 二階段集群
分析結果分出，穩定公司、風險公司、成長公司三種類型之公司群。二、 決策樹分析結果，整體而言，利用現金流量比率、總資產報酬率與每股盈餘，能夠有效的分類出穩定公司及風險公司，作為判斷的依據。 三、 穩定公司的影響因子為總資產報酬率、負債比率與流動比率之交互作用、現金流量比率；風險公司的影響因子為現金流量比率、每股現金流量、總資產報酬成長率、每股盈餘與總資產報酬成長率之交互作用。四、 依據研究結果顯示，穩定公司及風險公司之模型正確率皆達七成，表示本研究建立之模型的確能夠依據公司企業價值之影響變數作為公司市場價值變動之參考，有助於投資人選股方向，也是一值得參考之分析模型。