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excel年齡分布的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦向後千春,冨永敦子寫的 今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學! 和全華研究室,王麗琴的 Excel 2019必學範例：大數據資料整理術(附範例光碟)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自楓葉社文化 和全華圖書所出版 。
中華醫事科技大學 視光系碩士班 陳佳勳、陳昆祥所指導 蘇壯沂的 用眼模式與生理參數之關聯性研究 （2021），提出excel年齡分布關鍵因素是什麼，來自於用眼模式、性別、年齡、眼部生理參數。
而第二篇論文亞洲大學 健康產業管理學系長期照護組 楊鎮嘉所指導 呂家怡的 影響居家照顧服務員選擇執業地點之因素探討 （2021），提出因為有 居家照顧服務員、執業地點因素、長照人力、層級分析法的重點而找出了 excel年齡分布的解答。
今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!
為了解決excel年齡分布 的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：
～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 那麼，要如何從
「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ ◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 Part 1高度相關，還是低度相關？ 統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定
幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 統計關鍵字►相關矩陣、因素分析
新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資
訊素養能力。 本書特色 ◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 ◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 ◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。
用眼模式與生理參數之關聯性研究
為了解決excel年齡分布 的問題，作者蘇壯沂 這樣論述：
近視已經成為一個重要的全球公共衛生和社會經濟問題，因為高度近視會導致病理性近視而造成視力障礙，所以有許多研究者將”近視”視為一種疾病，而近距離、長時間的使用眼睛觀看也會導致近視加深。有鑑於此，瞭解個人的近視狀況並採取必要措施，來預防或延緩近視加深非常重要，並且可以通過檢測眼睛的各種生理參數來瞭解眼部狀況。此外，調節機制是由睫狀肌收縮引發水晶體形狀變化，致使等價球面度數增加，顯示用眼模式會造成等價球面度數的差異。因此本研究以等價球面度數作為用眼模式的指標，探討用眼模式對眼部生理參數的影響，以及各項眼部生理參數之間的相關性。本研究共招募等價球面度數皆 ≤ -0.5 D的成年人39人，其中男性16
人(41.03%)、女性23人(58.97%)，男性受試者的平均年齡為 27.19 歲，女性受試者的平均年齡為 28.78 歲。使用電腦驗光機及人工水晶體測量儀，檢測受試者的眼軸長度(AL)、角膜曲率(CR)、前房深度(ACD)、水晶體厚度(LT)、角膜水平直徑(或稱白對白距離，WTW)、角膜中央厚度(CCT) 及等價球面度數(SER)，並計算眼軸長度/角膜曲率半徑比值(AL/CR)。再依照性別、年齡及等價球面度數分組，以Microsoft Excel（2019）進行研究參與者之年齡、性別及初始電腦驗光度數統計，再以SAS（2002）進行變方分析及Pearson線性相關分析。研究結果發現，不論
是否將等價球面度數列為變因，31-40歲組的ACD皆較20-30歲組為淺，LT較厚。女性的AL較男性為長(P < 0.05)，31-40歲組也顯著地較20-30歲組為長。高度近視組雙眼的AL、SER與AL/CR皆較中度近視組及低度近視極顯著為長，高度近視比低度近視具有更長的AL和更大的AL/CR比值。AL與K1CR、K2CR及AL/CR間呈正相關，與K1、K2及SER則呈負相關。眼睛的 AL 會隨著近視的進展而增加，眼睛的其他生理參數也會隨之改變。因此，在近視的診斷上，如果配合眼部生理參數檢測，應可提高臨床視力治療與矯正方向的正確性。
Excel 2019必學範例：大數據資料整理術(附範例光碟)
為了解決excel年齡分布 的問題，作者全華研究室,王麗琴 這樣論述：
本書共分為12個範例，每個範例都可靈活運用在工作上、課業上，且範例都有詳細的說明及操作過程，在操作過程中可以學習到各種Excel的操作技巧。書中還有許多Excel必學的函數、大數據資料整理術、圖表視覺化等實用內容。學會了這些使用技巧後，日後就可以舉一反三，應用到其他例子。 在本書中的所有範例，都會先針對每個範例做說明，並且告訴你可以學習到什麼。而書中的範例在本書的「範例光碟」中，附有原始檔案、相關檔案及最後範例結果檔案，並提供教學影片，讓你跟著作者一起做，所以在學習前，別忘了先開啟光碟中的檔案，跟著書中的步驟一起練習喔！ 本書特色 1.本書共分為12個範例
，每個範例都有詳細的範例說明及範例的操作過程。 2.每章結束後皆附有自我評量，能讓讀者立即了解學習成效，利用實作題的演練，檢查自己的吸收狀況。 3.提供教學影片，操作步驟一看就懂。
影響居家照顧服務員選擇執業地點之因素探討
為了解決excel年齡分布 的問題，作者呂家怡 這樣論述：
我國2018年邁入高齡社會，由於老年人口年齡結構快速高齡化，因此居家照顧需求增加。居家照顧服務為將服務送到需要服務者自己熟悉的生活環境中，提供個別化照顧服務；而居家照顧服務員（居服員）人力不足可能原因為勞動條件不佳、社會地位低落及職涯缺乏發展可能等。因此，這對於接受居家式長期照顧服務之長照需求者生活品質等皆會受到影響，故可見居家服務於我國長期照顧服務之重要性及人力問題。本研究目的為探討居家照顧服務員選擇執業地點之因素，如經濟水準、薪水收入高低、家庭因素考量等方面。方法採用層級分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)建構，來分析居家照顧服務員選擇執業地點之因素。依
據《長期照顧服務人員訓練認證繼續教育及登錄辦法》，長照人員向政府申請長照人員認證後，即可獲取長照人員認證卡，並以年齡大於二十歲在職中本國籍居家照顧服務員為研究對象，共回收有效問卷30份，採便利取樣方式透過研究者工作場所或熟識之居家照顧服務員進行調查，問卷回收期間為2021年4月8日至2021年9月8日。本研究運用Microsoft Excel 2010版運算，了解各因素權重；及運用SPSS 21.0統計套裝軟體，進行背景分析。本研究結果得知，居家照顧服務員選擇執業地點影響因素前五項權重較高者為：「薪資（0.063)」、「津貼(0.053)」、「福利(0.053)」、「個人職涯發展機會(0.05
2)」、「組織未來發展潛力(0.048)」。居家照顧服務員選擇執業地點影響因素權重較低三項者為：「鄉鎮平均收入(0.014)」、「執業地點規模(0.015)」、「生活品質(0.015)」；可見，居家照顧服務員在選擇執業地點時，薪資較高、提供較多津貼、完善福利制度、是否有個人職涯機會及未來發展淺力，會更能吸引居家照顧服務員投入其執業。總結來說，透過本研究的分析瞭解，了解居家照顧服務員選擇執業地點之因素，提供機構經營者能規劃吸引居家服務資源進入相關機構的策略，以及提供政府對於縣市長照政策制定的過程中，讓相關部門能瞭解居家照顧服務員執業地點的選擇因素之參考，並未來與相關政策或評鑑結合，期望能改善我國
照顧人力不足之困境。