word階層的問題，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

Notion高效管理250招：筆記×資料庫×團隊協作，數位生活與工作最佳幫手

為了解決word階層的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　國內第一本最多應用技巧的Notion全面參考指南！    　　10大主題．全方位計劃管理  　　隨時都能開始的筆記與資料整理術    　　■活用連結分頁資料庫以及筆記平台內容嵌入，Word、Excel文件整合。  　　■涵蓋閱讀書單、費用計算、雲端書櫃、旅遊行程、專案時程、排程日曆...等應用實例。  　　■電腦、手機跨平台（Windows / macOS、iOS / Android）適用，靈活操作即時更新。    　　【超值加贈】  　　全書範例與素材/達人都在用的28款實用範本  　　頁面設計優質圖示資源速查表/快速鍵隨身速查表  　　學習資源使用方式影音教學    　　解鎖Not

ion，讓你懂觀念、有想法、會應用  　　高效雲端管理，分享協作密技不藏私大公開    　　使用Notion時，你可能會遇到這些問題：  　　‧操作不熟悉 - 區塊類型選擇困難  　　‧資料整理不拿手 – 整合散亂筆記有問題  　　‧資料庫問題多 – 資料類型與關聯不清楚  　　 　　由Notion最實用最基本的操作開始，一步驟一圖文全面詳解，不論是個人或團隊應用，輕鬆編排文字、圖片、音樂、影片、附件...等，以及資料庫到報告產出，跨平台應用，全方位高效掌握。    　　*熟悉Notion，扎實前端基礎  　　區塊自訂重組編排，頁面階層無限延伸，文字、資料庫、各式媒體格式，以及YouTube、

Google Drive、Google Maps...等資料完全整併，善用Markdown語法及操作快速鍵，事半功倍、提升效率。    　　*結合生活與工作，完全實務應用  　　設計、教育、閱讀和寫作、銷售量、健康保健、人力資源...數十種不同情境範本，完全掌握工作效率及大小活動流程，跨平台、系統通用，用電腦、行動裝置隨手記事，輕鬆成為雲端工作達人。    　　*高質感素材與區塊樣式美化筆記，專業呈現  　　不僅要求作品專業完美，也希望工具平台介面簡單有設計感？Notion是一款介面簡潔的軟體，有設計感，靈活、流暢的操作加上Block編輯模式，大量免費封面圖片、圖示、Unsplash圖庫，輕鬆

設計出不同用途的專業內容。    　　*善用資料庫，幫你管理各種專案進度  　　資料庫支援匯入、建置、屬性類型指定、關聯、計算...等全面應用，有 Timeline、Board、List、Gallery、Calendar...等多種檢視模式，搭配篩選條件各別檢視以及計算功能，掌握預算不超標。    　　*團隊協作，邀請他人共同編輯與分配權限  　　提升團隊協作效率，完美地跨時區、跨平台共同編輯作業，還可以依每位成員或訪客的性質調整編輯管理權限，讓團隊成員可取得最精準的同步資料與即時討論。

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組織公民行為研究之文獻計量分析

為了解決word階層的問題，作者蔡明施 這樣論述：

為探究組織公民行為研究之文獻發展趨勢、知識結構及新興議題，本研究以文獻計量學分析為方法，分別使用Scopus索摘引文資料庫與臺灣人文及社會科學引文索引資料庫（TCI-HSS）作為文獻來源，進行文獻探勘，以「組織公民行為」（Organizational Citizenship Behavior）、「角色外行為」(extra-role behavior)搭配教育（education*)、學校(school)或教師(teacher)為主題詞檢索，限縮於「期刊文獻」（Article）及「回顧型文獻」（Review）範疇，年份不限，最終檢索結果分別納入Scopus（2,666篇）為1983年至2021

年間發表及TCI-HSS（77篇）為2001年至2020年間發表之文獻資料。本研究以VOSviewer及CiteSpace書目軟體作為分析工具，利用聚類分析技術（Cluster analysis）和繪圖（Mapping）功能，藉由國家、機構、作者引文分析及作者、文獻、期刊的共被引分析、關鍵詞共現分析，將文獻資料可視化，並繪製科學知識圖譜，對組織公民行為研究的整體發展脈絡進行梳理，分析其研究熱點變化趨勢，推測其前沿動態。研究結果發現，組織公民行為研究，以美國、中國大陸及英國為研究重鎮，具有強大的影響力，以色列海法大學、美國印第安那大學布隆明頓分校及美國密西根州立大學為重要的研究機構。「Journ

al of Applied Psychology」為組織公民行為研究之指標性期刊，深具權威性。高被引文獻作者為Dennis W Organ、Philip Michael Podsakoff、Scott Bradley MacKenzie、Robert H. Moorman及Linn Van Dyne等人；文獻共被引分析之2個有效聚類「組織公民行為之概念定義、前因後果、構面分類與量表發展及研究方法」及「組織公民行為的構面再定義、社會交換理論完整回顧、結構方程模型的評估及提出對行為研究中常見的方法偏差及建議補救方法」為組織公民行為研究之知識基礎。高頻次關鍵字「工作滿意度」、「組織承諾」、「領導者與

成員交換理論」、「轉型領導」、「組織公平」及關鍵字共現分析五個有效聚類「組織公民行為」、「心理賦權」、「組織特性」、「離職傾向」及「員工態度」為研究熱點。Koopman等人（2016）的文獻自2016年至今仍持續突現，文中探討組織公民行為之光明面和黑暗面：對幫助他人的好處和代價的日常調查的議題，為研究前沿之一；「量化」、「企業社會責任」、「工作敬業」、「環境導向組織公民行為」、「心理資本」及「敬業心」等六個高突現關鍵詞持續突現，亦為研究前沿之一。本研究綜合研究結果，提出具體建議，作為教育人員提昇學校行政管理相關知能及未來研究之參考。

主管不教的54招 Excel數字管理：100張圖解決你業務量過多、對數字不拿手、 報告抓不到重點!

為了解決word階層的問題，作者林學 這樣論述：

★全書超圖解！ 經常遲交被修理？當上主管手忙腳亂？ 作者萃取從不加班的管理者， 私下都在用的EXCEL技巧！ 　　‧還在猛按電子計算機，算出業績與成本？ 　　‧想呈現產品市占率……，卻不會用圓餅圖凸顯結果？ 　　‧部屬交出的報表檔案多，無法整合仔細確認？ 　　如果有以上煩惱，你得學超實用的Excel函數、數據分析、巨集……等技巧。 　　不論你是業務、行銷還是財會人員，也不論你是一般員工還是管理者，只要按照本書的解說，20分鐘就能完成原本1小時的工作！ 　　★90%的管理者都不擅長Excel，導致…… 　　作者林學長期指導「IT商務應用」的專業培訓課程，發現一般工作者及管理者是否具

備Excel技能，在專業表現與職涯發展上會出現明顯差距。這是因為Excel能解決業務量過多、對數字不拿手、報告抓不到重點等各種問題，消除90%管理上的煩惱。 　　然而，你很難從學校或教育訓練的課堂上學會這些方法，所以作者精選職場上最實用的54個Excel技巧，透過詳細的圖解和說明，讓你按部就班地學會如何掌握數字，做出一目瞭然的圖表和資料，提出說服力倍增的分析與簡報，管理自身或團隊的進度……。 　　如此一來，你就能有效率地解決龐雜事務，更能提升個人成果與團隊績效。因此，讓我們開始實務操作吧！ 　　★學校沒教，如何讓Excel幫你製作各種報表 　　你可以運用彙整與計算的功能，消化掉不斷湧來、

堆得像小山的報表。     　　‧幾個部屬每日提交業務報告，如何立刻彙整成一個檔案？ 　　‧猛按計算機，加總年度業績金額？寫出算式讓電腦代勞。 　　‧製作日程表時，逐一輸入日期很費工夫，該怎麼辦？ 　　‧活用「貫穿加總」，不必變更格式，還能跨檔案加總數字。 　　★學校沒教，如何讓Excel幫你用函數分析數字與資料 　　你可以設定函數，並透過比較與篩選，看穿癥結、擬出改善方案。 　　‧想看出營收變化，先統一數據資料的格式才方便做比較。 　　‧如何使用COUNTA函數、COUNTIF函數，篩選與分析業績？ 　　‧從部屬過往的銷售額、接單率、接單額，找出他的KPI。 　　‧想計算所有成員一個月內訪

問客戶的次數？你的絕佳幫手是…… 　　★學校沒教，如何讓Excel幫你凸顯業績表現 　　你可以用簡報強調差異，激勵團隊成員或部門員工自動自發。 　　‧用長條圖和排名表，哪個方式能刺激業績吊車尾的人？ 　　‧長條圖、折線圖、圓餅圖……，如何針對需要使用合適圖表？ 　　‧向上司或顧客做簡報，怎麼用圖表顯示出與別人的不同？ 　　‧活用「註解」功能給予回饋，提醒部屬：「主管有在看！」 　　★學校沒教，如何讓Excel幫你節省工作時間 　　你可以用功能鍵，節省點擊、選取、在鍵盤與滑鼠間移動的時間。 　　‧想同時打開並列印不同月份的報表，按哪些快速鍵最方便？ 　　‧用「Ctrl」搭配不同按鍵，你就能快

速儲存、回復、搜尋資料 　　‧想修改資料，卻覆蓋掉後面的文字？天啊，這是什麼魔法？ 　　還有一鍵將檔案「插入註解」、迅速調整圖表和文字等多種秘訣！ 本書特色 　　‧54招主管和學校沒教的Excel技巧，幫你縮短工作時間 　　‧全圖解一步步解說操作竅門，讓你看圖就能立刻上手 　　＊此書為《學校老師沒教的Excel最強教科書》第二版 推薦人 　　卡米爾數據專案經理　彭其捷 　　資深會計人、《會計人的Excel小教室》作者　贊贊小屋  

漸進式關聯激發法之智慧農場應用

為了解決word階層的問題，作者白家鴻 這樣論述：

本文目的是用來區分不同可可豆的類別，以利應用於智慧農業中。而 智慧農業應用的關鍵是要如何區分所有類別之間的微小差異，有時候可能 因為這些微小的差異導致農產品的味道品嘗起來十分地不同。我們提出的方案旨在構建更穩健的方式以更好地利用其中傳遞的信 息，其中關鍵概念是自適應性累積關聯表示法獲得相關的通道係數。具體 來說，我們引入了一個上下文記憶單元來逐步智慧化地選擇上下文通道統 計數據，然後使用累積的上下文統計數據來探索隱藏式通道狀態的通道係 數關係。因此，我們提出了漸進式關聯激發法 (PCE) 模組 [1]，該模組採用基 於關注通道的架構來同時連繫上下文通道關係。透過上下文記憶單元的漸 進方式並藉

由保留更詳細的信息可以有效地引導出高階層的表示法，這有 利於區分與處理智能農業應用任務的微小變化。最後將我們的模組運用在 可可豆數據集裡做評估與分析，這些數據集當中包括了各種細微差異的可 可豆類別，而實驗結果與現有的其他五種模組相比，我們的 PCE 模組都 有顯著的優勢與準確性。