google試算表比對資料的問題，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

Google Apps Script雲端自動化與動態網頁實戰(第二版) (附：近280分鐘影音教學/範例程式檔)

為了解決google試算表比對資料的問題，作者呂國泰,王榕藝 這樣論述：

　　網路好評，國內第一本最完整GAS實作中文書最新版！ 　　以13個案例掌握熱門的Google Apps Script雲端神器， 　　從入門到自動化實戰開發與設計！ 　　翻轉工作流程，快速打造雲端自動化系統！ 　　無論是大型公司或中小企業，有些常態或重複性的工作都需花費不少人力與時間。隨著資訊技術不斷進步，利用雲端、網頁系統來管理工作流程已是趨勢，而本書就是運用容易取得的Google應用服務作為自動化流程的基底。 　　強大的Google推出許多免費的雲端應用服務，如Google日曆、試算表與表單、翻譯與語音等，但這些服務皆以各自運作為主，鮮少可互相搭配使用。直到Goo

gle推出了「Google Apps Script」，藉此可讓不同雲端服務間得以互動，以增進日常工作的自動化處理效率。本書就希望引領讀者學習開發出符合需求的自動化系統，減少常態性與重複性工作。 　　‧清楚明確的步驟式教學，以常見的重複性工作流程作為主要範例，如：自動發信系統、出缺席查詢系統、單據控管系統、會議室借用與查詢系統、每日行程通知…等，說明如何將工作流程得以精簡化或自動化。另外，還有全自動多國語言翻譯機、團隊開會日曆、檔案下載列表…等多元案例。 　　‧範例資料庫以Google試算表為主，對於資料的新增、維護、刪除，以及在統計與報表產生較為容易，也有助日後進行各種數據的分析與統計。

　　‧不同Google Apps間的資料傳遞，使序號性資料得以完全掌握，且能將每筆資料轉為Google文件與PDF檔案。 　　‧在Google試算表中藉由自定義的按鈕，使其可輕易執行相關動作。 　　‧結合自動觸發方式，讓所建立的專案得以自動執行，藉此提高工作效率。 　　‧將Google試算表中的資料傳送到普及率最高的LINE通訊軟體，輕鬆就能掌握訊息。 　　‧藉由Google Apps Script使前端網頁獲得Google試算表中的每筆資料，再也不必與他人共用Google試算表檔案。 　　附：近280分鐘超值影音教學/全書範例程式檔

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基於Android的移動式簽到系統整合研究-以政府機關差勤實務為例

為了解決google試算表比對資料的問題，作者蔡孟諭 這樣論述：

隨著資訊科技的蓬勃發展及我國電子化政府的政策推動，目前我國的政府機關已幾乎全面使用電子化出勤系統。為了提升出勤作業簽到流程的便利與效率，政府部門廣泛使用電子簽到設備（如RFID閱讀器、指紋讀取機、身分證條碼閱讀器、人臉辨識裝置等）來搭配線上差勤系統，更進一步地，近年已有廠商開發出可安裝於個人智慧型手機的差勤簽到APP，透過如GPS、藍芽、wifi、網路IP等定位技術，以提供員工更加便捷的簽到程序。為解決員工每日上下班時冗長的簽到隊伍問題，新北市政府從民國109年起，便在原有「新北市政府公務雲」APP中推出了「差勤按刷卡」功能，該功能可透過捕捉辦公地點所裝設之特定藍芽訊號以完成簽到作業。此功能

的提供，大幅減少了新北市政府員工排隊簽到的等候時間，有效提高了出勤簽到的效率。另外，為了配合居家辦公的出勤型態，此APP也提供了居家辦公專用的「差勤按刷卡（居家）」功能，讓員工也能在居家辦公時簡單透過手機完成差勤打卡作業。然而，出勤簽到APP的出現雖然提供了快速便利，但其流程與功能上卻存在了一些問題，例如其忽略了簽到人員身份識別的重要性，或對於簽到人員所在地點並無任何判斷機制等問題，這些漏洞將導致代刷卡或不實簽到的可能性，反而在差勤管理實務上產生額外弊端。本研究目的在於改良目前政府機關所使用之出勤簽到APP，使用目前市面智慧型手機皆具備之基本功能（藍芽、定位、攝影機等），對出勤簽到APP的簽到

流程進行再設計；將簽到人員的身分驗證及確認簽到地點的機制納入，避免出勤簽到時可能存在之不實簽到與代簽弊端。簡而言之，本研究係在現有出勤簽到系統APP之基礎上，增加了定位、身分辨識及方便使用者自行檢測APP運作是否正常之測試等功能。本研究所提出的簽到APP整合了藍芽定位、GPS定位及人臉辨識等技術作為驗證機制，能以「事前查核」取代「事後查核」，強化了「居家辦公」及「公假公差」人員之差勤管理，彌補了原先出勤簽到APP可能有的漏洞及不足的功能、也減少了非必要之限制，提供人事人員於差勤管理上更大的助益。

Python 自動化的樂趣：搞定重複瑣碎&單調無聊的工作(第二版)

為了解決google試算表比對資料的問題，作者AlSweigart 這樣論述：

　　如果您曾經花費數小時處理檔案的重新命名，或更新數百個試算表內的儲存格資料，就能體會這類日常的工作有多麼單調無趣了。但假如能利用電腦自動幫您完成呢？ 　　您不需要有什麼程式設計的經驗，在這本經過完整修訂的經典暢銷書第二版中，能學到運用Python寫出程式，幫您在幾分鐘內搞定人工手動處理需要花費數小時的工作。您將學到Python的基礎知識，並探索Python豐富的模組程式庫來完成某些特定工作，例如從網站上抓取資料、讀取PDF和Word文件，以及自動化執行滑鼠點按和鍵盤輸入的工作。 　　本書受到全世界許多讀者的支持，第二版增訂了關於輸入驗證的全新章節，以及有關自動化處理G

mail和Google試算表的內容，另外還有關於自動更新CSV檔的技巧提示。讀者將學到如何能輕鬆地使用Python編寫程式，把自動化的好用和效率應用在下列這些工作上： 　　‧在一個或多個檔案中搜尋文字 　　‧建立、更新、搬移和重新命名檔案和資料夾 　　‧搜尋網頁和下載網路上的圖文內容 　　‧處理PDF檔的分割與合併，加入浮水印和加上密碼等作業 　　‧傳送Email和簡訊 　　‧填寫線上表單 　　本書會一步一步地教您完成每支程式，並在每章後面新增的實作專題中啟發及引導您改進這些程式的應用，讓您發揮學到的技巧讓類似的工作能自動化完成。如此就不用再浪費時間去做人工手動的作業，您寫出的Python

自動化程式能搞定這些繁瑣的工作。本書是為初學者所設計的，就算您從沒寫過一行程式，跟著書中的講解就能學到這些應用和操作，學會如何享受Python自動化的樂趣，搞定重複瑣碎與單調無聊的工作。 名人推薦 　　“您需要使用Python自動完成無聊的工作嗎？是的，如果您想使用自動化來增強工作流程效率，這是一個很好的起點。強烈推薦！” —Network World 　　“學習Python最好的書之一。” —Giles McMullen-Klein, FlickThrough Reviews

設計與實現人臉辨識應用於動態考勤系統

為了解決google試算表比對資料的問題，作者莊鎧任 這樣論述：

本論文設計多目標人臉辨識方法，並用於實現動態考勤系統，其中包含了四個子系統，分別為半自動建立預訓練系統、門禁系統、人臉辨識系統與後端驗證系統。主要方法為透過攝像機擷取人員出勤與離開之連續畫面，檢測出人員之人臉輪廓及其五官，並透過人臉辨識得知該人員之人名，將人名與時間上傳至雲端資料庫系統，最後將出勤與離開紀錄之表單做整合。人臉辨識系統使用MTCNN(Multi-Task cascaded Convolutional Neuarl Networks)做為人臉偵測方法，定出人臉預選框(Labeling)，使用FaceNet做為人臉辨識，計算出embs值(embeddings value)，與預訓練

檔中的embs值進行比對，判斷匹配值最低的人臉之人名為該人員的人名。為提昇人臉辨識的正確率，使用TLD(Tracking-Learning-Detection)追蹤人臉，並持續驗證人臉預選框。利用條件設置，其功能包含測距法、過濾錯誤判斷之人臉、避免重複存值，於後端驗證系統中將表單Input與表單Output彙整成一份有出勤與離開紀錄的總表單，以驗證其表單中人員出勤與離開之邏輯是否異常。其中，預訓練檔使用半自動建立預訓練系統進行調整，藉由MTCNN自動擷取出訓練檔中人臉資訊，並於FaceNet算出embs值，將該值利用降維法將資料特徵可視化，可視化的圖密集程度即代表可該預訓練檔的強度，同時在辨識

人員時使用門禁系統對非本實驗室人員與陌生人之檢測。 本動態考勤系統的準確度為99.21%，相較於靜態人臉辨識，本系統不須人員固定位置掃描並可同時多人進行考勤作業，且能預防部分人員代打卡之嫌疑。