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另外網站在excel表格中数值相乘后再相加的公式该怎么表示? - Yowu也說明：方法1 在个单元格中将两个或两个以上的数字相乘下载PDF文件l中的所有公式都以等号=开头。 在等号后输入要相乘的各个数字，数字之间用星号间隔。
這兩本書分別來自美藝學苑社 和廣悅文化事業有限公司所出版 。
國立交通大學 工業工程與管理學系 張永佳、張桂琥所指導 賴佩婷的 改善傳統失效模式與效應分析的風險優先數 （2010），提出excel相乘相加關鍵因素是什麼，來自於失效模式效應分析、風險優先數、修正後的風險優先數、風險評估。
而第二篇論文聖約翰科技大學 電機工程系碩士在職專班 陳柏宏所指導 劉振宏的 具效率性的指數平滑法應用於OEM庫存預測之研究 （2009），提出因為有 預測法、指數平滑法、零件、成本管理、庫存的重點而找出了 excel相乘相加的解答。
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真希望高中數學這樣教：系列暢銷20萬冊!跟著東大教授的解題祕訣，6天掌握高中數學關鍵
為了解決excel相乘相加 的問題，作者西成活裕,鄉和貴 這樣論述：
★《真希望國中數學這樣教》好評不斷，「高中版」再次出擊，未上市即再版★ ★特請師大附中數學科教師 陳鵬旭 審訂，適用台灣最新課綱，學測／分科測驗都OK★ 東大教授西成活裕、數學麻瓜鄉和貴 聯手回來了！ 他們要用6天，一起陪你征服高中數學── 輕鬆詼諧的手繪圖解X真誠幽默的對話方式，無痛掌握數學關鍵！ 不僅如此，更要為大數據時代下的每個人，裝上生活中最實用的「數據分析技能」。 一本「即使是文組生，也絕對能夠完全理解」的知識型漫畫，馴服數字，就從這裡開始！ 42歲就當上東大教授，夢想是讓0歲到100歲都能體會數學趣味的西成活裕， 在前作《真希望國中數學這樣教》好
評回饋不斷後， 收到許多讀者來信，跪求敲碗「教授！高中數學也麻煩你了！」 本書是他延續前書獨特幽默的對話、生活化的舉例， 再次引導這位「超級害怕數學」但「已被打通國中數學竅門」的文組男子鄉和貴， 一步步重建高中數學邏輯，直搗「排列組合、指數函數、幾何向量」的核心。 就算你是數學麻瓜，在數學上跌過無數次跤， 閱讀本書時你會發現，跟著西成教授的思考，竟有種「自己變聰明了」的興奮感。 讀者們大力推薦這本書「有趣到短短3天就能追完！」 而且透過本書可以「完全掃除對數學的陰霾」，建立紮實又能活用的數學概念， 甚至最後你可能會帶著自信，期待著不如就來場數學測驗吧！
本書特色 【1】人氣教授開課囉！不再死背、不必硬記，系統化讓數學麻瓜都能懂的「西成式」魔法！ 從趣味歷史故事導出數列和；從賽馬遊戲認識排列組合，西成式的數學魔法，組織原本片段且零碎的課綱，主打讓數學實用化。面對數學，你能更從容；面對生活，你能更聰明。 【2】因應台灣111年大學入學測驗！文組生不怕數學提早分級檢測，無痛搞定必懂內容！ 從高中入門「數列、排列組合、指數函數」，到魔王級的「三角函數、向量」通通收錄。視數學為天敵的你不必再獨自痛苦，讓幽默的西成老師，搭配詼諧插畫一步步教會你。 【4】超前部署數據時代預測技能！從「數據分析」到「活用Excel」，升級你的生活
工具箱！ 現代人，懂得掌握大數據就先贏一半！特別開授收集數據資料庫，運用趨勢線預測未來變動的附錄課，西成教授貫徹生活應用的概念，讓你輕鬆搞懂數據時代必備的科學分析。
excel相乘相加進入發燒排行的影片
呂聰賢
改善傳統失效模式與效應分析的風險優先數
為了解決excel相乘相加 的問題，作者賴佩婷 這樣論述：
失效模式與效應分析(Failure Modes and Effects Analysis, FMEA)是一項用來改善品質和提高產品生產可靠性的重要風險評估工具。近年來，失效模式與效應分析已經被廣泛地應用於各個產業。在傳統的失效模式與效應分析中，風險優先數(Risk Priority Number, RPN)被用來排序和評估各失效模式的潛在失效效應，而使用者依嚴重度(S)、發生度(O)、可偵測度(D)對各效應評分，此三項評分的乘積即為 RPN，範圍從 1 到 1,000。然而，傳統的風險優先數方法有其缺點，例如：未考慮三項評分參數之權重、RPN 有許多重複數、衡量尺度的問題。為了改善傳
統風險優先數的缺點並且增進風險評估的能力，本研究提出一個有效且簡單的新指標來取代傳統風險優先數，並將此新指標命名為 MRPN(modified RPN)；此指標運用指數相加的數學方程式取代原本直接將三個衡量因子相乘的RPN。此外，運用實務上的案例來說明本研究所建立的 MRPN 方法不僅可以改善了傳統風險優先數的問題，並能得到更正確且合理的風險評估結果。
不編程，而學AI：Excel與TensonFlow的結合
為了解決excel相乘相加 的問題，作者高煥堂 這樣論述：
具效率性的指數平滑法應用於OEM庫存預測之研究
為了解決excel相乘相加 的問題，作者劉振宏 這樣論述：
台灣電子科技業向來以OEM代工為生產主力，而代工廠基於取得更低的料件成本，在訂購料件時，經常採取大量進貨以量制價模式，購入大量庫存以獲得更低成本的料件；同時，往往庫存數量與金額的增加，極有可能造成企業經營成本風險上升。企業獲利的基礎在於良好的庫存成本管控，而庫存成本掌控的關鍵則在於較準確的庫存數量預測；傳統的產品維修料件的庫存系統運作方式，往往造成當產品庫存較高或甚至產品本身失去維修價值時，維修料件將失去變現能力，進而造成料件呆滯以及報廢的費用損失。本論文依據筆者所服務的公司為例，試圖從原有簡單移動平均的預測方法中加以改進備料方法以及運用調整指數平滑法參數降低運算成本，並實際運用於庫存實際預
測，發現可在降低庫存料件數量的情況下依舊維持較低的誤差值，數值約降低10至20%。另一方面實際分析發現原簡單移動平均的預估方式運算負載較高，本論文另外針對其運算法加以改進後，時間複雜度由N2降至2N，可節省預測運算成本，提供將來提高料件預測準確性之參考。