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另外網站[Excel]專案管理表中,如何計算剩餘的工作天數? - 旅遊日本 ...也說明:Excel 剩餘工作天數,大家都在找解答。 ... 計算兩個日期之間的差| Excel 剩餘工作天數 ... Excel倒計時的函數公式計算剩餘天數、時間、秒數| Excel 剩餘工作天數.

國立雲林科技大學 營建工程系 陳維東所指導 林昱辰的 測量輔助器材之研發—以高鐵測量作業為例 (2018),提出工作天數計算關鍵因素是什麼,來自於提升工作效率、測量、測量輔助器材。

而第二篇論文國立屏東科技大學 工業管理系所 黃怡詔所指導 吳嬑雯的 電力用戶屬性關聯性之研究 (2015),提出因為有 工作天數、關聯分析、自我相關函數、電力管理的重點而找出了 工作天數計算的解答。

最後網站如何精準抓出下一個工作日的到貨日期- Project Club 專案管理 ...則補充:(說明=>以A2日期為基礎,加1個工作日,並請排除非週末的例假日) ... 訂單撿完貨後、要在次一個工作日到貨(週末、假日不到貨),實務上如何利用Excel 函數計算出結果呢?

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了工作天數計算,大家也想知道這些:

Excel VBA最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來上冊(全彩印刷)

為了解決工作天數計算的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

本書特色   ★★★★★Excel VBA帶領辦公室自動化的最佳著作★★★★★   ☆☆☆☆☆【38個主題】、【865個程式實例】☆☆☆☆☆   常聽人說Excel VBA不好學,原因是目前沒有一本Excel VBA的中文書是從零開始,逐步與完整解說程式語法、物件與工作表應用的書籍,這也是筆者撰寫這本書的動力來源。   這是國內中文書第一本從零開始帶領讀者完整學習Excel VBA的書籍,【上、下冊】共有38個章節,其中【上冊有18章】著重在認識Excel VBA完整語法與工作表基本操作,【下冊有20章】重點是完整辦公室自動化的應用。除了完整講解VBA語法,每個語法皆有多個程式實例輔

助解說,可以增進讀者學習效率,讀者可以使用VBA學會下列的應用。   ☆【建立與美化工作表】   ☆【徹底了解儲存格】、【工作表】與【活頁簿】   ☆【資料驗證】   ☆【數據統計】、【排序】與【篩選】   ☆【樞紐分析表】   ☆【走勢圖分析】   ☆【視覺化圖表】   ☆【決策分析】   ☆【靜態】與【動態表單設計】   ☆【印表機控制】   ☆【財務管理】   有了上述知識,讀者可以輕鬆將上述觀念應用在【人力】、【財會】、【業務】、【管理】、【分析】等自動化工作。  

測量輔助器材之研發—以高鐵測量作業為例

為了解決工作天數計算的問題,作者林昱辰 這樣論述:

台灣高速鐵路由於具有較高的行車速度安全就有較高的標準,安全監測乃高鐵營運安全當中一項極重要的工作。安全監測是針對高鐵進行體檢,以清楚了解高鐵哪一個區域沉陷或位移量較大,進而達到事前預警的功能。 在安全監測作業過程的時效性及測量準確度極為重要,就作業現況分析可優化作業內容或步驟。本論文以魚骨圖分析探討測量作業對人員安全、照明以及測量速度等問題,並尋找替代方案或新的輔助器具,運用價值工程分析表經組員討論外圍水準測量、夜間水準測量及座標測量等三種作業方式之解決或替代方案,並提出各方案的優缺點,最後以投票決選出一最適合的方案。 研究結果顯示,外圍水準測量、夜間水準測量及座標測量等三種作業

方式之替代方案,依序為電動滑板車代替人員行走、用電動軌道車替代人員行走於軌道上、使用稜鏡輔助架。方案選定後實際製作出測量輔助器材,再驗證工作效率、測量精確度、人員安全等三方面成效,水準部分工作效率提升29.6~33%,測量閉合差精度從+5.0 mm~-3.5 mm降低為+1.0 mm~-1.5 mm。座標部分工作效率提升30%,測量精確度改善之前後N、E值不超過±0.4mm,整體工作效率提升約30%,精確度亦增加。至於節省成本部分,若以高鐵作業2016年度工作天數計算,則共節省111個工天,換算每一隊個人節省3,552人工時,改善後無形效益大幅增加作業人員的安全,LED燈亮度照亮周邊環境,電動

軌道車降低作業人員作業跌倒或摔傷、警示工程車駕駛,提升人員、儀器之安全,降低閉合精度、降低作業人員受傷風險。關鍵字:提升工作效率、測量、測量輔助器材

電力用戶屬性關聯性之研究

為了解決工作天數計算的問題,作者吳嬑雯 這樣論述:

電力在人們的生活中占很大的一部分,不論是民生日用品或是工廠生產機具都與之息息相關,因此如何有效的用電成了台電公司必須面對的課題,工作天數是判斷用電戶工作型態的基本方法,透過工作天數的判斷,可得知公司不需用電的時段,台電公司便可依據此數據減少對該公司的供電,在本研究中以自我相關函數對用戶的用電資料進行運算,並搭配迴歸分析的方式,增加可計算之用戶數量並節省收集資料的時間,關聯分析的部分則是針對用電戶屬性如契約別、用電別、區處別、行業別、基本電費、流動電費、經常契約容量、最高用電量、最低用電量、平均用電量及工作天數等11個屬性進行相關係數的計算,從中選出高度相關之屬性,以文獻及其他分析方式加以輔助

證明此關聯分析之結果。