google試算表公式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

超高效 Google 雲端應用：打造競爭優勢的必勝工作術

為了解決google試算表公式的問題，作者胡昭民,ZCT 這樣論述：

收錄 Google 諸多雲端工具的使用方法 體驗雲端服務的魅力，培養跨領域多元整合的IT競爭力！   　　生活中，總有一個地方會使用到 Google 吧！本書網羅 Google 所提供的眾多應用程式，將其使用方法以平易近人的筆觸進行詳細的解說。透過本書你可以徹底掌握這些應用程式的使用技巧，不論是在生活或工作上，必定有可以派得上用場的時候。善用 Google 所提供的雲端工具：享受科技所帶來的便利，輕鬆提升工作效率。本書將是你快速入門與熟悉 Google 應用程式的最佳利器。   　　主要章節 　　・說明雲端運算，介紹什麼是雲端服務 　　・Chrome 瀏覽器的搜尋技巧，包含圖片／影片／學術

搜尋 　　・最多可支援 10 GB 附加檔案的 Gmail 　　・隨時隨地都能掌握行程的線上日曆 　　・線上地圖（MAP）和申請我的商家 　　・利用 Hangouts 即時通訊進行商務活動 　　・Sites 協作平台：線上網頁設計及網站架設工具 　　・提供上傳、分類、分享照片的網路相簿 　　・可自由儲存在網路並且共用檔案的雲端硬碟 　　・Google Meet：遠距教學／居家上課／線上會議的最佳選擇 　　・Google Office 必備工具：文件／試算表／簡報 　　・YouTube：影片上傳／編修／行銷 　　・Google 搜尋引擎最佳化（SEO）：關鍵字廣告、搜尋引擎運作原理、語音搜尋 　

　・人工智慧（AI）：Google 的核心關鍵技術 　　・Google Analytics 數據分析：輕鬆學會 GA 與 GA4 的入門輕課程   　　目標讀者 　　・想將雲端工具運用在生活或職場上的人 　　・想掌握 Google 應用程式相關基礎知識的人 　　・對雲端服務或是人工智慧（AI）有興趣的人   本書特色   　　系統化整理：迅速掌握各項應用程式的核心功能 　　操作畫面豐富：搭配逐步解說，淺顯易懂好吸收 　　強化資訊知識：善用雲端科技，培養職場競爭力

google試算表公式進入發燒排行的影片

繫纜浮靶系統自動復位裝置模擬分析

為了解決google試算表公式的問題，作者廖晨鐘 這樣論述：

繫纜浮靶為國軍海上火砲射擊訓練的成績判定依據，若其不能固定在特定位置將會直接影響訓練成績判定的公信力。而浮靶漂移的原因主要是受外界環境因素所導致作業上的一些限制造成的。為克服海上浮靶布放作業時的困難，本文參考鐵路系統的電車線自動張力平衡裝置，設計了繫纜浮靶系統自動復位裝置。並利用懸垂理論搭配Microsoft office excel試算表將所有計算公式輸入，以製作本次模擬計算的計算工具進行模擬計算，以證明此裝置能有效抑制浮靶系統之漂移量。本研究僅考慮固定海流流速及風速下對於浮靶系統漂移量之影響，無考慮波浪等非線性因素。經統計臺灣地區海域歷年平均海流流速多在2節以下。因此選取2節以下每0.5

節為一個模擬計算流速，並搭配三種不同的繫纜繩徑去進行模擬分析，比較在無懸掛重錘及加掛25公斤重錘後之漂移量差異。結果顯示本文藉由外加懸掛重錘使繫纜張力增加，進而達到對抗水平位移力的構想，確實可有效的抑制浮靶系統的漂移量。模擬過程中也發現影響浮靶系統漂移的因素，除外在的海流及風之外，其固定浮靶本體與水下錨定物的繫纜繩徑也會大幅度影響漂移距離，尤其在流速1節以上隨繫纜繩徑增加，漂移量也會明顯增大。最後希望本研究中新式浮靶系統的構型及模擬數據能夠提供目前國內布靶作業參考。

文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel

為了解決google試算表公式的問題，作者楊清鴻,陳宗和,陳瑞泓,王雅惠 這樣論述：

　　資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字，引發的學習熱潮從未間斷，如果您正尋找資料科學、AI 的入門書，本書就是您的 Mr. Right！   　　【獨家資料科學 5 步驟，記牢、做熟這 5 步就夠了！】   　　只要上網 google "資料料學" 一定會發現，出現的關鍵字實在超級廣，包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等，這麼雜到底怎麼開始？總不可能通通碰過一輪？！   　　初學者看這本最適合！本書大聲告訴您：「資料科學沒那麼複雜！」，只要跟著書中精心設計的「資料科學 5 步驟」，記牢、做熟這 5 步就夠了！   　　問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處

理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析   　　【用 Excel 輕鬆實作機器學習，跟複雜的程式說掰掰！】   　　機器學習 (Machine Learning) 是資料科學實作非常重要的一環，很多書都告訴您必須碰程式，這也讓非 IT 背景的初學者相當苦手，本書正是程式苦手者的超級救星！Excel 是多數人都很熟悉的工具，這本書能讓各種不同學習背景和工作性質的讀者受惠，再也不限 IT 背景才能學。   　　再者，用程式來實作機器學習雖然「省事」，卻也「省略很多事」，若沒有自己細心研究，可能連資料集長什麼樣子都模模糊糊；而在訓練機器學習模型時也是一樣，程式往往把模型封裝成內部在做什麼都神

神祕祕的黑盒子，三兩下就告訴您「模型訓練好了！」，到頭來只能虛虛地感覺自己「好像」學會了。   　　反觀 Excel 除了易學，還多了能細細觀察模型內部運作細節的優點！首先，數據資料都清清楚楚攤在儲存格上，再也不是看不到摸不到！而本書所介紹的【線性迴歸】、【KNN】、【K-Means】、【深度學習】等機器學習演算法，只需用到簡單幾個的 Excel 函數就可以輕鬆操作，讀者可以觀察公式清楚看出模型各階段的數據是怎麼算出來的；最後，書中各模型的工作表佈局和配色也都經過精心安排，希望透過種種設計讓讀者更容易掌握模型細部的運作細節！   本書特色   　　□ 用最熟悉的 Excel 馬上可以動手做！

　　□ 精心設計豐富插圖，每一頁都有感！  　　□ 零數學公式、統計符號，輕鬆學會資料科學、機器學習！ 　　□ 機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN 分類、K-Means 分群、深度學習分類 　　□ 範例滿載！一次不熟換個範例多 run 幾次保證讓您會！

箱涵災損重建之簡易水文分析模式建置

為了解決google試算表公式的問題，作者陳昱愷 這樣論述：

近年來因為氣候變遷，極端降雨頻率增加。且台灣之雨量約78%之年雨量集中於5月至10月。因降雨之時間與空間分布不均，降雨強度變化甚大。所以常常在雨季期間發生道路、邊坡與橋梁遭沖毀等事件。而遭破壞後之修復工程特別重視搶修與復舊之效率，且須如期如質的完成搶修任務。因此，本文將以三個因颱風或豪大雨導致的道路箱涵災損修復工程為例。藉由案例蒐集與分析，提出較佳的施工流程與建議。另外以SWMM模式為分析工具，比對本文建置的簡易水文分析模式。由分析結果可知本文所建立之簡易水文分析模式，能提供給未來相關災害發生時迅速供災修工程規劃之參考使用。【關鍵字】：箱涵、SWMM、水文分析