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excel矩陣公式的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳耀茂寫的 EXCEL品質管理(二版) 和向後千春,冨永敦子的 今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和楓葉社文化所出版 。
國立高雄大學 資訊管理學系碩士班 丁一賢所指導 黃亭之的 運用資料探勘技術於心房顫動自動偵測之研究 （2021），提出excel矩陣公式關鍵因素是什麼，來自於心電圖、心房顫動、資料探勘、分類分析法。
而第二篇論文淡江大學 土木工程學系碩士班 葉怡成所指導 游證弘的 工地行人之單像攝影三維定位與標記影像自動化識別與二維定位 （2020），提出因為有 工地、攝影測量、行人定位、深度學習、影像識別、標記二維定位的重點而找出了 excel矩陣公式的解答。
EXCEL品質管理(二版)
為了解決excel矩陣公式 的問題，作者陳耀茂 這樣論述：
改善是品管活動的核心，能時時改善，企業也才能時時進步，但改善不是口號，是要付出行動的，也就是說要有改善的工具，所謂的工欲善其事，必先利其器就是這個道理。統計方法就是很好的改善神器，對中高層人員來說或許不難，但對基層人員或初學者來說難免有些難以應用，因此，日本早先在日本科學技術連盟的主導下，產學合作整理出QC七工具，各行各業推行之後成效卓著，但QC七工具的規劃較偏於量性資料，後來有感於質性資料的分析也有其需要，不久之後，產學再次合作又整理出新QC七工具，這些工具的使用、活用確實使改善如虎添翼發揮甚大效用，致使日本的品質居於世界的領導地位。 實踐SQC需要具有能以統計的方式處理資料
的工具。此處所謂的工具是指在電腦上操作的資料解析用軟體。資料解析用軟體有統計軟體如SPSS、SAS等與表格計算軟體如EXCEL。SPSS、SAS等這些軟體的強項是較偏向量化數據，但對質性的圖形或表格顯得無力感，然而EXCEL此軟體是圖形或表格製作的強項，因此能活用EXCEL不但可以分析量性資料，對於質性資料的製作也能發揮神奇功效。 本書是介紹使用表格計算軟體EXCEL來實踐SQC的一本品質管理專門書，所設想的讀者是想學習EXCEL用於製作圖表以及想將EXCEL用於實踐品質管理的人作為對象。 本書的特色是將QC七大手法與新QC七大手法的計算，均利用EXCEL來製作，對於討厭利用手
來計算的人來說是非常有助益的，而且對日後公司中舉辦品管發表會時，想要製作圖表的人來說，更是如虎添翼方便不少。
運用資料探勘技術於心房顫動自動偵測之研究
為了解決excel矩陣公式 的問題，作者黃亭之 這樣論述：
隨著國人飲食文化的改變、高齡化時代的來臨、經常久坐而缺乏運動、生活作息的改變而造成熬夜或晚睡，導致國人死於心臟疾病的人數逐年升高。心電圖(Electrocardiogram，ECG)是一種記錄心臟搏動時的電氣活動，以反映心臟生理活動的工具，是目前臨床醫生診斷心臟疾病最為廣泛的方式之一。ECG圖形包含P波、QRS群波、T波和U波，這些波形代表著心臟一次的收縮與舒張，可以藉由這些波形的特徵判斷不同心臟疾病，例如：心房顫動、心室早期收縮、心房早期收縮等等。本研究針對心房顫動主要的特徵波形P波及R波進行分析，運用MATLAB設計了一套偵測特徵波形的程式，將其偵測到的特徵波形之數值存成資料集，再將資料
集切割成不同筆數，分別對不同筆數的資料進行決策樹的分類模型，並用五折交叉驗證及十折交叉驗證。研究結果顯示，整體的準確率為97.8%，精確率為97.2%，召回率為99.9%，F1值為98.6%，代表著本論文設計的特徵波形之偵測程式，能夠準確的判斷病患是否有罹患心房顫動，讓病患可以盡早就醫。
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矩陣公式 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。
工地行人之單像攝影三維定位與標記影像自動化識別與二維定位
為了解決excel矩陣公式 的問題，作者游證弘 這樣論述：
隨著深度學習的快速發展，行人識別技術已經相當成熟。另一方面，攝影測量也已經相當成熟，利用雙像定位，可以對影像中的共同點進行3D定位。因此如果能結合行人識別技術與攝影測量，就可能對工地中的工人進行自動化的3D定位。這種含3D座標的行人識別技術可用來管理與監控施工現場，對於提高生產效率和現場安全具有重大價值。然而目前這方面的文獻很少，主要的原因是利用雙像定位必須先找出兩張影像中的共同點，也就是必須對左右雙像中的工人作匹配，因此不只要識別行人，還要識別其身分，因此相當困難。為了免除必須對左右雙像中的工人作匹配的困擾，本文採用單像進行3D定位。本研究的主要目的有二：(1)單像攝影測量進行物方座標的三
維定位。(2) 識別工地現場用來做為攝影測量後方交會法已知點的標記，並 對其進行像平面座標二維定位。採用的研究方法如下： (1)利用附加條件，例如行人站立點的高程，將雙像定位轉化為單像定位。(2)利用深度學習實現已知點標記的自動識別和二維定位。研究結果顯示 (1)傳統的雙像攝影測量、單像之高程已知法、身高已知法、距離已知法的行人定位誤差平均值分別為0.28 m、0.45 m、0.24 m、0.14 m。單像法可以達到雙像法的精度。(2) 敏感性分析顯示，單像之高程已知法、身高已知法、距離已知法的假設高程、身高、距離各有10公分的誤差大約會造成20公分的3D定位誤差。(3) 深度學習的結果顯示，
三種標記識別模型的識別精準度、召回率、mAP、二維定位誤差(像素)分別為單標示單分類法(94%、 37%、 45%,、 6.99)、多標示單分類法(84%、63%、 55%、 3.44)、多標示多分類法(97%、 64%、 58%、3.76)。結果表明，深度學習可以精確識別與定� �標記。