股票excel範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

超實用!會計.生管.財務的辦公室EXCEL必備50招省時技(2016/2019/2021)

為了解決股票excel範例的問題，作者張雯燕,ZCT 這樣論述：

　　職人必備！省時、方便、立即應用 　　9大類財會管理職場應用實例與50個超實用Excel操控技巧   　　本書係依照辦公室財會人員所需的各項Excel技巧，讓每個人可以依據職務的類型，學習必要的Excel功能表單設計，進而熟悉與活用Excel公式、函數等操作，做個全方位的管理職人。   　　全書統整為9大財會系統包括：總管事務、進銷存管理、會計帳務、薪資計算、資產管理、股務管理、投資評估、生產管理、商品分析，採用最新Excel精選圖例操作50張實用的EXCEL表格，內容完全符合會計、生管、財務等商務必學的實用主題，有效提昇工作效率，展現你的職場價值。   本書特色   　　★以「省時實用

、圖例操作」的寫作原則導入Excel實務技巧。 　　★符合辦公室會計、生管、財務等商務活用主題，有效提昇工作效能。 　　★包含總管事務、進銷存管理、會計帳務、薪資計算、資產管理、股務管理、投資評估、生產管理、商品分析等9大財會管理試算表。 　　★近50組Excel辦公室通用範例表格，讓您馬上學習套用。 　　★可針對有興趣的範例主題單獨學習，不用擔心範例不連貫的情形。 　　★本書範例均適用於Excel 2016/2019/2021。

股票excel範例進入發燒排行的影片

運用大數據分析金融商品替代關聯規則

為了解決股票excel範例的問題，作者游文宏 這樣論述：

台灣經濟發展高度仰賴進出口貿易，匯率波動影響產業獲利，國際原油走勢牽動民生需求與經濟發展，投資人在選擇投資標的時候，要觀察國際情勢脈絡、新聞、政治、法人、投資人心理或其他未知因素，如何在低風險的情況下，提高股匯市或跨金融商品買賣的報酬，一直是投資人最關心的事。本研究運用關聯法則(Association Rule)的資料探勘(Data Mining)演算法Apriori，來探討五大國際儲備貨幣匯率、國際三大原油現貨價、紐約黃金期貨價與台灣發行量加權股價指數相互間之替代關聯規則，分析2015/01/02至2016/12/30的交易資料中發現，在支援度(Support)大於50%時，美元與人民幣匯

率，於同一交易日之共同漲或是共同跌的信心度(Confidence)均高於85%；在支援度大於30%時，日圓、人民幣還有美元匯率，於同一個交易日之共同漲或是共同跌的信心度均高於90%，由此可看出美元、人民幣與日圓匯率之間的關聯性是相互影響，且是共同漲跌的群組。實驗結果，可以提供給未來投資者進行參考。

Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】

為了解決股票excel範例的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　▲博碩嚴選！Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材！ 　　▲好評再上市，回饋發行中！   　　☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 　　☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 　　☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 　　☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙   　　Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile

。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。   　　▌圖文並茂，難易適中 ▌ 　　完全以入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。   　　▌功能導向，實作範例 ▌ 　　內容以功能導向為主軸，利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與

絕活技巧。

整合屬性選取和資料離散雙技術之分類器績效評估－以上市公司財務資料之營收成長率為例

為了解決股票excel範例的問題，作者黃正和 這樣論述：

股票買賣是目前在台灣普遍的一種投資方法，相信每一個投資人都希望在財務管理與投資上能夠有效的降低風險，提高報酬率，如果有一個財務預測或模型可以提供投資人掌握產業或公司的成長性，增加投資的獲利，相信對投資人一定有很大的幫助。本研究運用屬性選取與資料離散雙技術，建立9個預測模型，運用7種分類器，以台灣經濟新報金融財經網站資料庫為基礎，由上市公司的財務報表內挑選出24個條件屬性和1個決策屬性營收成長率，研究財務變數對營收成長率的影響，並以7個產業 (電機機械、生技醫療、半導體、光電業、電子零組件、航運業、不分產業)，實驗資料蒐集自2009年起至2014年第1季 (共5年，計21季)，依8種年份，2種

決策屬性 (二類及三類分法)，共5,665筆範例，實證結果如下：1. 建構之財務變數預測模型運用資料離散與屬性選取雙技術可以有效預測產業之營收成長率，預測模型顯示各別產業準確率高於不分產業。2. 不同決策屬性預測各產業之績效亦不相同，二類分法適用產業有不分產業、電機機械產業、生技醫療產業、光電產業、電子零組件產業等5種；三類分法適用產業有半導體產業、航運產業等2種。3. 9個預測模型與分類器分別適用不同的產業別。4. 影響決策屬性營收成長率最重要條件屬性為總資產成長率，其次依序為營業資產報酬率、每股營業額、營業利益率、利息保障倍數、每股營業利益、固定資產週轉率、資本額、存貨週轉率、應數帳款週轉

率等9個變數。本研究有以下二點發現：1.產業不同、年份不同，適用的分類器及模型間亦有差異性。2.產業不同、年份及模型不同，屬性選取後重要條件屬性也隨之改變。