本書整理大數據、人資、行政、總務、業務、會計、生管、財務、企宣、公務員、市場調查、銷售管理、產品研發…等商務應用、資料分析的重要函數。為了方便每一位讀者操作學習，所有實例都附有原始的範例檔案，並提供執行結果檔案。
在章節架構的安排上，第一章先介紹公式與函數的重要知識點，從第二章到第八章則介紹各種類別的實用函數，包括數值運算、邏輯、統計、資料取得、日期、時間、字串、財務、會計、資料驗證、資訊、查閱與參照等。所有介紹的函數都有對應的實例教學，而且每一個函數的介紹安排，包括功能說明、通用語法、引數解說、實作前的範例檔案、操作過程及實作後的成果展示。
第九章包含了幾個完整的商務綜合範例，例如職訓練成績計算排名和查詢、現金流量表等。
此外，本書還新增了「實戰ChatGPT大師級函數提示技巧與範例」精彩單元，內容包括：
➤人工智慧的基礎
➤認識聊天機器人
➤ChatGPT初體驗
➤ChatGPT的正確訣竅與私房技巧
➤ChatGPT對Excel函數用戶的協助
➤利用ChatGPT輕鬆學習函數提示技巧
➤實戰ChatGPT的函數提示應用案例
本書各類函數的多元範例，精彩內容如下：
【數值函數】
✧ 以自動加總計算總成績 ✧ 在固定預算下購買商品的數量及所剩金額
✧ 以自動加總計算總成績平均 ✧ 隨機產生摸彩券中獎號碼
✧ 忽略空白儲存格來計算平均成績 ✧ 外包錄音（或錄影）費用結算表
✧ 求取商品銷售總額 ✧ 股票停損停利決策表
✧ 求取對應儲存格商品銷售總額 ✧ 以BMI 指數來衡量肥胖程度
✧ 針對篩選的項目進行總數小計 ✧ 求取0到16所有數值平方根
✧ 全班各科分數最高分及最低分 ✧ 畢氏定理的驗證
✧ 將商品折扣價格以三種函數取捨進位 ✧ 不同測量系統之間的轉換
✧ 團體旅遊的出車總數及費用
【邏輯與統計函數】
✧ 學校英語能力檢測 ✧ 多益成績各成績區間落點的人數
✧ 期末考成績人數統計表 ✧ 計算投籃大賽的中位數與眾數
✧ 分別統計期末考男生及女生及格人數 ✧ 列出段考總分前三名及後三名分數
✧ 中秋禮盒調查表 ✧ 將全班段考成績由大到小排名
✧ 指定員工禮盒購買金額 ✧ 投籃機高手團體賽
✧ 指考成績人數統計表 ✧ IQ智商表現水平描述
✧ 記錄缺課人數 ✧ 輸出各種考試科目最高分及最低分
✧ 計算全班男生平均成績 ✧ 旅遊地點問卷調查
✧ 全班男生及女生平均成績 ✧ 不同摸彩獎品組合可能的總數
✧ 不同班級男生及女生平均成績 ✧ 不同密碼字母排列的可能總數
【資料存取與資料庫函數】
✧ 統計旅遊地點的參加人數 ✧ 以HLOOKUP查詢各員工報名的套裝旅遊行程價格
✧ 找尋招生最好的學校及季別 ✧ 傳回指定參照的資料內容應用
✧ 將多個符合條件的欄位進行加總 ✧ 軟體授權價目表查詢
✧ 考試的及格標準百分比制定 ✧ 以INDEX及MATCH軟體授權費用查詢
✧ 給定學生的成績表現評語 ✧ 彙總平均分數、前3名及倒數3名分數
✧ 以VLOOKUP查詢各員工報名的套裝旅遊行程價格
【日期與時間函數】
✧ 將生日取出年月日三種資訊 ✧ 吃到飽自助餐平日及假日收費表
✧ 食品保鮮期追蹤 ✧ 軟體開發時間表實際工作日
✧ 建立同仁的出生年月日基本資料 ✧ 軟體開發專案付款日
✧ 記錄各年度全馬平均時間 ✧ 實習工作體驗日申請計畫
✧ 同仁虛歲年齡計算 ✧ 設定軟體試用到期日
✧ 同仁年齡計算到月份 ✧ 全馬平均時間計算時、分、秒三欄位資訊
【字串函數】
✧ CHAR與CODE函數應用 ✧ 快速變更新舊產品編號與名稱
✧ 線上軟體登入帳號的大量生成 ✧ 各種TEXT()函數的語法實例
✧ FIND()函數的各種不同實例 ✧ 候選人看好度
✧ 從識別證文字取出欄位資訊 ✧ 合併來自多個範圍和/或字串的文字
✧ 以國字表示貨品金額 ✧ TEXTJOIN函數應用範例1
✧ 將姓名首字大寫、國籍全部轉換為大寫 ✧ TEXTJOIN函數應用範例2
【財務與會計函數】
✧ 購屋準備─零存整付累積頭期款 ✧ 達到儲蓄目標金額所需的期數
✧ 計算每期償還的貸款金額 ✧ 保險單淨值計算
✧ 儲蓄型保單利率試算 ✧ 傳回現金流量表的淨現值
✧ 試算投資成本 ✧ 評估儲蓄險的效益
✧ 貸款第一個月的償還本金的試算 ✧ 已償還的貸款本金
✧ 貸款第一個月的償還利息的試算 ✧ 機動利率定期存款的本利和
【資料驗證、資訊、查閱與參照函數】
✧ 全形的電話轉換成半形 ✧ CELL函數綜合運用
✧ 限定密碼不可少於8位 ✧ 查看Excel不同的類型編號所取得的訊息
✧ 不允許重複收集相同的單字 ✧ 不同資訊類型文字的回傳結果
✧ 由購買次數來判斷是否為老客戶 ✧ 不同引數值的TYPE函數回傳結果
✧ IS系列函數綜合應用 ✧ 實測OFFSET不同引數值的回傳結果
✧ ROW/COLUMN函數綜合運用 ✧ 實作SHEET/SHEETS兩者間的差別
✧ ROWS/COLUMNS函數綜合運用 ✧ FORMULATEXT函數不同引數的不同回傳結果
✧ TRANSPOSE函數綜合運用 ✧ ADDRESS函數不同引數的回傳結果
✧ 網站超連結功能實作 ✧ 從類別編號自動填入書籍的類別名稱
【綜合商務應用範例】
✧ 運用填滿方式來填入員工編號 ✧ 使用名稱管理員
✧ 以自動加總計算總成績 ✧ 使用「範圍名稱」運算
✧ 計算成績平均 ✧ 設定表首日期
✧ 排列員工成績名次 ✧ 自動顯示異常資料
✧ 建立員工成績查詢表 ✧ 動態月份表單製作
✧ 顯示合格與不合格人數
【ChatGPT函數提示範例】
✧ 查詢Excel函數語法 ✧ 「查閱及參照」類別的提示範例
✧ 給定任務直接提供Excel函數的建議 ✧ 「文字」類別的提示範例
✧ 查詢Excel函數特殊色彩的代碼 ✧ 「資料庫」類別的提示範例
✧ 取得Excel函數網路學習資源 ✧ 「資訊」類別的提示範例
✧ 尋求練習Excel特定函數的合適資料集 ✧ 首字大寫及全部大寫提示範例
✧ 「財務」類別的提示範例 ✧ 資料查閱提示範例
✧ 「日期及時間」類別的提示範例 ✧ 個資保護提示範例
✧ 「數學及三角函數」類別的提示範例 ✧ 單一及多重條件式加總提示範例
✧ 「統計」類別的提示範例 ✧ 單一及多重篩選提示範例
本書特色
＊快速了解公式及函數重要知識點
＊熟悉學術、生活及職場應用的必備函數
＊方便查詢函數功能、語法、參數與實例
＊除了傳統函數外，也介紹最新版函數
＊提供大量應用實例，有助提昇工作效率
＊實戰ChatGPT大師級函數提示技巧與範例
![[精準活用祕笈]超實用！ChatGPT與Excel必備省時函數的巧妙運用：利用AI提高數據整理與統計運算分析](/static/pix.jpg)
具体描述
智慧引擎的協作之舞：現代辦公室的效率革命 在信息爆炸的時代，數據已成為企業決策的核心資產，而如何快速、準確地處理和分析這些數據，則成為衡量個人與組織競爭力的關鍵指標。本書旨在引領讀者跨越傳統的數據處理藩籬，深入探討如何將尖端的智慧運算工具，與歷史悠久的結構化數據管理系統，進行高效、無縫的整合。我們將聚焦於流程優化、決策支持系統的構建、以及跨平臺數據治理的實戰策略，而非僅限於單一軟體的特定功能教學。 第一部：數據治理與結構化思維的重塑 本部分將從宏觀層面審視現代辦公室的數據生態系統，強調建立穩健的數據治理框架是所有效率提升的基石。 第一章：新時代的數據藍圖規劃 成功的數據整合始於清晰的藍圖。我們將探討如何根據業務目標，設計一套靈活且可擴展的數據架構。這不僅關乎數據的存儲位置，更重要的是數據的生命週期管理——從採集、清洗、轉換到最終的洞察提取。重點內容包括： 數據源的異構性管理： 探討如何統一處理來自不同來源（如CRM、ERP、傳統文檔）的數據格式差異，確保一致的數據語言。 元數據管理（Metadata Management）： 強調定義數據的“數據”（即數據的屬性、來源、更新頻率）是實現自動化分析的前提。我們將介紹建立有效的元數據庫的實用方法。 安全與合規性： 在數據流通日益頻繁的背景下，如何設計符合行業標準（如GDPR、特定行業規範）的存取權限和審計追蹤機制。 第二章：從雜亂到精準的數據清洗哲學 原始數據往往充滿雜訊、缺失值或冗餘信息，這直接影響後續分析的可靠性。本章不著重於單一工具的清洗步驟，而是探討一套系統性的清洗與驗證流程。 數據質量評估模型： 介紹如何建立多維度的數據質量指標（準確性、完整性、時效性、一致性），並利用統計學方法對數據集的質量進行量化評估。 異常值與趨勢識別： 探討如何利用時間序列分析的基礎概念，識別出“非預期”的數據點，並區分其是錯誤輸入還是真實的市場轉折。 數據標準化與規範化策略： 制定一套適用於組織內所有數據集的命名約定、單位轉換和分類標準，確保跨部門協作時無障礙溝通。 第二部：決策支持系統的構建與模型應用 本部分將視角轉向如何利用強大的計算引擎，將結構化數據轉化為可執行的商業智慧（Business Intelligence, BI）。重點在於“思維模型”的構建，而非簡單的公式堆砌。 第三章：統計推斷在業務場景中的應用 理解數據背後的“為什麼”比單純的“是多少”更重要。本章深入探討如何將基礎的統計學原理，轉化為日常業務決策的工具。 假設檢定在市場活動中的實踐： 介紹如何設計A/B測試的嚴謹流程，如何設定顯著性水準，並準確解讀P值，從而指導行銷預算分配或產品迭代方向。 相關性與因果性的辨析： 警示常見的統計陷阱，強調相關性不等於因果關係。提供案例研究，說明如何透過控制變數法來更接近因果推斷。 趨勢預測的基礎模型： 介紹簡單的線性迴歸模型及其局限性，以及如何運用移動平均線等工具，為庫存管理、銷售預期提供初步的量化依據。 第四章：優化運營流程的模擬與分析 高效率的辦公室是流程被優化過的辦公室。本章探討如何利用數據模型來模擬和評估不同操作流程的效率。 瓶頸分析與排隊論基礎： 應用基礎的排隊理論概念，分析客戶服務中心、生產線或內部審批流程中的等待時間分佈，找出效率低下的關鍵節點。 資源分配優化策略： 探討如何建立簡單的線性規劃模型概念，以最小的投入（時間、人力、成本）達成最大的產出目標，例如最佳化排班或物流路徑的邏輯構思。 流程績效儀表板的設計原則： 強調儀表板不僅是數據的展示，更是業務人員的“操作指南”。討論關鍵績效指標（KPIs）的選擇、視覺化設計的認知心理學基礎，以及如何設計能驅動行動的圖表。 第三部：跨工具協作與自動化架構 本部分將探討如何打破工具之間的壁壘，建立一個能夠自我優化和自動化運轉的數據工作流。 第五章：結構化數據與外部信息源的深度融合 現代決策往往需要結合內部結構化數據與外部非結構化信息。本章關注如何建立橋樑。 API調用與數據管道（Data Pipelines）的概念： 介紹如何設計簡單的數據獲取和傳輸機制，將外部市場報告、行業新聞等非結構化信息，轉換為可供分析的結構化輸入。 版本控制與協作規範： 在多人協作的環境中，數據處理腳本和分析模型的版本管理至關重要。探討輕量級版本控制概念，確保分析結果的可追溯性。 從靜態分析到動態報告： 建立數據的“活”連接，確保當源數據更新時，相關的分析報告和決策指標能即時反應變化，從“事後報告”轉向“即時監控”。 第六章：構建可解釋性的分析報告 最終的價值在於溝通。一個強大的分析工具如果不能被決策者理解和信任，則形同虛設。本章聚焦於溝通的藝術與科學。 解釋模型限制的藝術： 誠實地向使用者說明分析結果的邊界條件（例如，預測基於過去一年的數據，不適用於突發的宏觀經濟變化）。 敘事性數據呈現（Data Storytelling）： 如何組織數據點、圖表和文字描述，構建一個邏輯清晰、引人入勝的商業敘事，引導聽眾從數據中得出預期的結論。 建立反饋迴路： 設計機制收集決策層對分析報告準確性和實用性的反饋，並將這些反饋整合回數據清洗和模型建立的初始階段，形成持續改進的閉環。 本書提供的是一套高階的、流程導向的數據管理與分析思維體系。它要求讀者具備對數據的敬畏之心、對流程的優化渴望，以及對跨領域知識（統計學、信息架構、商業邏輯）的整合能力。我們提供的工具箱，是為了應對未來不斷變化的數據環境所設計的思維框架。
著者信息
图书目录
第1章 公式與函數的基礎
1-1 公式與函數
1-2 儲存格參照位址
1-3 運算子介紹
1-4 公式的複製
1-5 陣列的使用
1-6 於公式用已定義名稱
1-7 常見公式的錯誤值
1-8 選取含有公式的儲存格
1-9 公式稽核
1-10 顯示公式
第2章 常用計算函數
2-1 SUM－數值加總
2-2 AVERAGE / AVERAGEA－數值平均/所有值平均
2-3 PRODUCT、SUMPRODUCT－數值乘積計算
2-4 SUBTOTAL－清單小計
2-5 MIN / MAX－最小值、最大值
2-6 ROUND、ROUNDUP、ROUNDDOWN、INT－四捨五入、無條件進位、無條件捨去、取整數
2-7 CEILING、FIXED－以指定倍數無條件進位、四捨五入並標示千分符號
2-8 QUOTIENT、MOD－取商數及餘數
2-9 RANDBETWEEN－取隨機數字
2-10 FLOOR－無條件捨位至最接近的基數倍數
2-11 ABS－取絕對值
2-12 POWER－數字乘冪
2-13 SQRT－正平方根
2-14 SUMSQ－引數之平方的總和
2-15 CONVERT－量測單位轉換
第3章 邏輯與統計函數
3-1 IF、AND、OR－條件式判斷
3-2 COUNTIF、COUNTIFS－計算符合篩選條件的個數
3-3 SUMIF / SUMIFS－計算符合篩選條件的個數
3-4 COUNT、COUNTA、COUNTBLANK－統計數量
3-5 DCOUNT、DCOUNTA－求得符合資料表的資料個數
3-6 DAVERAGE－求取符合搜尋條件所有數值的平均值
3-7 AVERAGEIF/AVERAGEIFS－求取單一或多個條件的平均值
3-8 FREQUENCY－區間內數值出現的次數
3-9 MEDIAN、MODE－中位數及眾數
3-10 LARGE、SMALL、LOOKUP－指定範圍排名順位
3-11 RANK.EQ－傳回在指定範圍的排名順序
3-12 IFERROR－捕捉及處理公式中的錯誤
3-13 IFS－多條件IF判斷
3-14 MAXIFS/MINIFS－指定條件最大值及最小值
3-15 SWITCH－多重條件配對
3-16 COMBIN－組合總數量
3-17 PERMUT－排列總數
第4章 常見取得資料的函數
4-1 IF/SUM－條件式加總
4-2 DGET－取資料庫中欄內符合指定條件的單一值
4-3 DSUM－符合多個條件的資料加總
4-4 PERCENTILE－從一個範圍裡找出位於其中第k個百分比的數值
4-5 PERCENTRANK－傳回某特定數值在一個資料組中的百分比等級
4-6 VLOOKUP－取得直向參照表中尋找特定值的欄位
4-7 HLOOKUP－取得橫向參照表中尋找特定值的欄位
4-8 INDIRECT－傳回文字串指定的參照位址並顯示其內容
4-9 INDEX－傳回一個表格或範圍內的某個值或參照位址
4-10 MATCH－依比對方式傳回陣列中與搜尋值相符合的相對位置
4-11 AGGREGATE－資料彙總
第5章 日期與時間函數
5-1 認識日期與時間序列值
5-2 YEAR、MONTH、DAY－傳回年、月、日
5-3 TODAY、NOW－顯示當天日期與現在時間
5-4 DATE－回傳日期格式
5-5 TIME－回傳時間格式
5-6 YEARFRAC－計算兩個日期間的完整天數占一年中的比例
5-7 DATEDIF－計算兩個日期之間的天數、月數或年數
5-8 WEEKDAY－傳回對應於日期的星期數值
5-9 NETWORKDAYS.INTL－傳回兩個日期之間的所有工作日數
5-10 EOMONTH－傳回在起始日期前後所指定之月份數之當月最後一天的序列值
5-11 WORKDAY.INTL－傳回指定工作日數之前或之後日期的序列值
5-12 EDATE－傳回指定日期前或後所指定之月份數的日期
5-13 HOUR、MINUTE、SECOND－傳回時、分、秒
第6章 字串的相關函數
6-1 CHAR/CODE－傳回字元集對應的字元/文字串第一個字元的數字代碼
6-2 CONCATENATE－字串合併
6-3 FIND－尋找字串
6-4 LEFT、RIGHT、MID－取子字串相關函數
6-5 NUMBERSTRING－將數字轉化為中文大寫
6-6 PROPER/UPPER－首字大寫及全部大寫
6-7 REPLACE、SUSTITUTE－字元取代
6-8 TEXT－將數值轉換成文字函數
6-9 REPT－依指定次數重複顯示文字
6-10 CONCAT－合併來自多個範圍字串
6-11 TEXTJOIN－指定分隔符號合併文字
第7章 財務與會計函數
7-1 FV－根據固定支出以及固定利率傳回投資的未來總值
7-2 PMT－在利率皆固定下，計算每期必須償還的貸款金額
7-3 RATE－傳回年金的每期利率
7-4 PV－計算出某項投資的現值
7-5 PPMT－傳回投資於某期付款中的本金金額
7-6 IPMT－計算某項投資某一期應付利息
7-7 NPER－計算某項投資的總期數
7-8 NPV－透過通貨膨脹比例以及現金流傳回淨現值
7-9 XNPV－傳回一系列現金流的淨現值
7-10 IRR－傳回某一期間之內部報酬率
7-11 CUMPRINC－計算貸款期間任何階段償還的本金值
7-12 FVSCHEDULE－經過一系列複利計算後的本利和
第8章 資料驗證、資訊、查閱與參照函數
8-1 ASC－限定輸入半形字元
8-2 LEN－回傳文字字串中的字元數
8-3 COUNTIF－計算某範圍內符合篩選條件的儲存格個數
8-4 IS系列資訊函數－檢查指定的值
8-5 ROW/COLUMN－傳回參照位址列號或欄號
8-6 ROWS、COLUMNS－傳回陣列或參照位址中列數或欄數
8-7 TRANSPOSE－行列轉置
8-8 HYPERLINK－跳到另一個位置或開啟檔案
8-9 CELL－傳回儲存格的資訊
8-10 GET.CELL－取得儲存格（或範圍）的訊息
8-11 INFO－回傳作業環境的相關資訊
8-12 TYPE－傳回值的類型
8-13 OFFSET－傳回指定條件的儲存格參照
8-14 SHEET/SHEETS－回傳工作表號碼和數目
8-15 FORMULATEXT－將公式以文字回傳
8-16 ADDRESS函數－取得儲存格的位址
8-17 CHOOSE 函數－從引數值清單中傳回值
第9章 綜合商務應用範例
9-1 在職訓練成績計算、排名與查詢－SUM、AVERAGE、RANK.EQ、VLOOKUP、COUNTIF綜合應用
9-2 現金流量表－NOW、TEXT、MATCH、INDEX綜合應用
第10章 實戰ChatGPT大師級函數提示技巧與範例
10-1 人工智慧的基礎
10-1-1 人工智慧的應用
10-1-2 人工智慧在自然語言的應用
10-2 認識聊天機器人
10-2-1 聊天機器人的種類
10-3 ChatGPT 初體驗
10-3-1 註冊免費 ChatGPT 帳號
10-3-2 更換新的機器人
10-3-3 登出 ChatGPT
10-4 ChatGPT 的正確訣竅與私房技巧
10-4-1 能紀錄對話內容
10-4-2 專業問題可事先安排人物設定腳本
10-4-3 目前只回答 2021 年前
10-4-4 善用英文及 Google 翻譯工具
10-4-5 自行提供範本給 ChatGPT 參考
10-4-6 限制回答內容的字數
10-4-7 利用標籤指導對話的重要性
10-4-8 接續未完成的答案
10-4-9 限制語言
10-4-10 熟悉重要指令
10-4-11 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源
10-5 ChatGPT 能給予 Excel 函數的用戶什麼協助
10-5-1 查詢 Excel 函數語法
10-5-2 給定任務直接提供 Excel 函數的建議
10-5-3 查詢 Excel 函數特殊色彩的代碼
10-5-4 取得 Excel 函數網路學習資源
10-5-5 尋求練習 Excel 特定函數的合適資料集
10-6 利用 ChatGPT 輕鬆學習函數提示技巧
10-6-1 「財務」類別的提示技巧與使用範例
10-6-2 「日期及時間」類別的提示技巧與使用範例
10-6-3 「數學及三角函數」類別的提示技巧與使用範例
10-6-4 「統計」類別的提示技巧與使用範例
10-6-5 「查閱及參照」類別的提示技巧與使用範例
10-6-6 「文字」類別的提示技巧與使用範例
10-6-7 「資料庫」類別的提示技巧與使用範例
10-6-8 「資訊」類別的提示技巧與使用範例
10-6-9 其它函數類別的提示技巧與使用範例
10-7 實戰 ChatGPT 的函數提示的應用案例
10-7-1 首字大寫及全部大寫提示範例
10-7-2 資料查閱提示範例
10-7-3 個資保護提示範例
10-7-4 單一及多重條件式加總提示範例
10-7-5 單一及多重篩選提示範例
附錄A 資料整理相關工作技巧
A-1 儲存格及工作表實用技巧
A-2 合併彙算
A-3 資料排序與資料篩選
1-1 公式與函數
1-2 儲存格參照位址
1-3 運算子介紹
1-4 公式的複製
1-5 陣列的使用
1-6 於公式用已定義名稱
1-7 常見公式的錯誤值
1-8 選取含有公式的儲存格
1-9 公式稽核
1-10 顯示公式
第2章 常用計算函數
2-1 SUM－數值加總
2-2 AVERAGE / AVERAGEA－數值平均/所有值平均
2-3 PRODUCT、SUMPRODUCT－數值乘積計算
2-4 SUBTOTAL－清單小計
2-5 MIN / MAX－最小值、最大值
2-6 ROUND、ROUNDUP、ROUNDDOWN、INT－四捨五入、無條件進位、無條件捨去、取整數
2-7 CEILING、FIXED－以指定倍數無條件進位、四捨五入並標示千分符號
2-8 QUOTIENT、MOD－取商數及餘數
2-9 RANDBETWEEN－取隨機數字
2-10 FLOOR－無條件捨位至最接近的基數倍數
2-11 ABS－取絕對值
2-12 POWER－數字乘冪
2-13 SQRT－正平方根
2-14 SUMSQ－引數之平方的總和
2-15 CONVERT－量測單位轉換
第3章 邏輯與統計函數
3-1 IF、AND、OR－條件式判斷
3-2 COUNTIF、COUNTIFS－計算符合篩選條件的個數
3-3 SUMIF / SUMIFS－計算符合篩選條件的個數
3-4 COUNT、COUNTA、COUNTBLANK－統計數量
3-5 DCOUNT、DCOUNTA－求得符合資料表的資料個數
3-6 DAVERAGE－求取符合搜尋條件所有數值的平均值
3-7 AVERAGEIF/AVERAGEIFS－求取單一或多個條件的平均值
3-8 FREQUENCY－區間內數值出現的次數
3-9 MEDIAN、MODE－中位數及眾數
3-10 LARGE、SMALL、LOOKUP－指定範圍排名順位
3-11 RANK.EQ－傳回在指定範圍的排名順序
3-12 IFERROR－捕捉及處理公式中的錯誤
3-13 IFS－多條件IF判斷
3-14 MAXIFS/MINIFS－指定條件最大值及最小值
3-15 SWITCH－多重條件配對
3-16 COMBIN－組合總數量
3-17 PERMUT－排列總數
第4章 常見取得資料的函數
4-1 IF/SUM－條件式加總
4-2 DGET－取資料庫中欄內符合指定條件的單一值
4-3 DSUM－符合多個條件的資料加總
4-4 PERCENTILE－從一個範圍裡找出位於其中第k個百分比的數值
4-5 PERCENTRANK－傳回某特定數值在一個資料組中的百分比等級
4-6 VLOOKUP－取得直向參照表中尋找特定值的欄位
4-7 HLOOKUP－取得橫向參照表中尋找特定值的欄位
4-8 INDIRECT－傳回文字串指定的參照位址並顯示其內容
4-9 INDEX－傳回一個表格或範圍內的某個值或參照位址
4-10 MATCH－依比對方式傳回陣列中與搜尋值相符合的相對位置
4-11 AGGREGATE－資料彙總
第5章 日期與時間函數
5-1 認識日期與時間序列值
5-2 YEAR、MONTH、DAY－傳回年、月、日
5-3 TODAY、NOW－顯示當天日期與現在時間
5-4 DATE－回傳日期格式
5-5 TIME－回傳時間格式
5-6 YEARFRAC－計算兩個日期間的完整天數占一年中的比例
5-7 DATEDIF－計算兩個日期之間的天數、月數或年數
5-8 WEEKDAY－傳回對應於日期的星期數值
5-9 NETWORKDAYS.INTL－傳回兩個日期之間的所有工作日數
5-10 EOMONTH－傳回在起始日期前後所指定之月份數之當月最後一天的序列值
5-11 WORKDAY.INTL－傳回指定工作日數之前或之後日期的序列值
5-12 EDATE－傳回指定日期前或後所指定之月份數的日期
5-13 HOUR、MINUTE、SECOND－傳回時、分、秒
第6章 字串的相關函數
6-1 CHAR/CODE－傳回字元集對應的字元/文字串第一個字元的數字代碼
6-2 CONCATENATE－字串合併
6-3 FIND－尋找字串
6-4 LEFT、RIGHT、MID－取子字串相關函數
6-5 NUMBERSTRING－將數字轉化為中文大寫
6-6 PROPER/UPPER－首字大寫及全部大寫
6-7 REPLACE、SUSTITUTE－字元取代
6-8 TEXT－將數值轉換成文字函數
6-9 REPT－依指定次數重複顯示文字
6-10 CONCAT－合併來自多個範圍字串
6-11 TEXTJOIN－指定分隔符號合併文字
第7章 財務與會計函數
7-1 FV－根據固定支出以及固定利率傳回投資的未來總值
7-2 PMT－在利率皆固定下，計算每期必須償還的貸款金額
7-3 RATE－傳回年金的每期利率
7-4 PV－計算出某項投資的現值
7-5 PPMT－傳回投資於某期付款中的本金金額
7-6 IPMT－計算某項投資某一期應付利息
7-7 NPER－計算某項投資的總期數
7-8 NPV－透過通貨膨脹比例以及現金流傳回淨現值
7-9 XNPV－傳回一系列現金流的淨現值
7-10 IRR－傳回某一期間之內部報酬率
7-11 CUMPRINC－計算貸款期間任何階段償還的本金值
7-12 FVSCHEDULE－經過一系列複利計算後的本利和
第8章 資料驗證、資訊、查閱與參照函數
8-1 ASC－限定輸入半形字元
8-2 LEN－回傳文字字串中的字元數
8-3 COUNTIF－計算某範圍內符合篩選條件的儲存格個數
8-4 IS系列資訊函數－檢查指定的值
8-5 ROW/COLUMN－傳回參照位址列號或欄號
8-6 ROWS、COLUMNS－傳回陣列或參照位址中列數或欄數
8-7 TRANSPOSE－行列轉置
8-8 HYPERLINK－跳到另一個位置或開啟檔案
8-9 CELL－傳回儲存格的資訊
8-10 GET.CELL－取得儲存格（或範圍）的訊息
8-11 INFO－回傳作業環境的相關資訊
8-12 TYPE－傳回值的類型
8-13 OFFSET－傳回指定條件的儲存格參照
8-14 SHEET/SHEETS－回傳工作表號碼和數目
8-15 FORMULATEXT－將公式以文字回傳
8-16 ADDRESS函數－取得儲存格的位址
8-17 CHOOSE 函數－從引數值清單中傳回值
第9章 綜合商務應用範例
9-1 在職訓練成績計算、排名與查詢－SUM、AVERAGE、RANK.EQ、VLOOKUP、COUNTIF綜合應用
9-2 現金流量表－NOW、TEXT、MATCH、INDEX綜合應用
第10章 實戰ChatGPT大師級函數提示技巧與範例
10-1 人工智慧的基礎
10-1-1 人工智慧的應用
10-1-2 人工智慧在自然語言的應用
10-2 認識聊天機器人
10-2-1 聊天機器人的種類
10-3 ChatGPT 初體驗
10-3-1 註冊免費 ChatGPT 帳號
10-3-2 更換新的機器人
10-3-3 登出 ChatGPT
10-4 ChatGPT 的正確訣竅與私房技巧
10-4-1 能紀錄對話內容
10-4-2 專業問題可事先安排人物設定腳本
10-4-3 目前只回答 2021 年前
10-4-4 善用英文及 Google 翻譯工具
10-4-5 自行提供範本給 ChatGPT 參考
10-4-6 限制回答內容的字數
10-4-7 利用標籤指導對話的重要性
10-4-8 接續未完成的答案
10-4-9 限制語言
10-4-10 熟悉重要指令
10-4-11 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源
10-5 ChatGPT 能給予 Excel 函數的用戶什麼協助
10-5-1 查詢 Excel 函數語法
10-5-2 給定任務直接提供 Excel 函數的建議
10-5-3 查詢 Excel 函數特殊色彩的代碼
10-5-4 取得 Excel 函數網路學習資源
10-5-5 尋求練習 Excel 特定函數的合適資料集
10-6 利用 ChatGPT 輕鬆學習函數提示技巧
10-6-1 「財務」類別的提示技巧與使用範例
10-6-2 「日期及時間」類別的提示技巧與使用範例
10-6-3 「數學及三角函數」類別的提示技巧與使用範例
10-6-4 「統計」類別的提示技巧與使用範例
10-6-5 「查閱及參照」類別的提示技巧與使用範例
10-6-6 「文字」類別的提示技巧與使用範例
10-6-7 「資料庫」類別的提示技巧與使用範例
10-6-8 「資訊」類別的提示技巧與使用範例
10-6-9 其它函數類別的提示技巧與使用範例
10-7 實戰 ChatGPT 的函數提示的應用案例
10-7-1 首字大寫及全部大寫提示範例
10-7-2 資料查閱提示範例
10-7-3 個資保護提示範例
10-7-4 單一及多重條件式加總提示範例
10-7-5 單一及多重篩選提示範例
附錄A 資料整理相關工作技巧
A-1 儲存格及工作表實用技巧
A-2 合併彙算
A-3 資料排序與資料篩選
图书试读
用户评价
评分
作为一个长期与电子表格打交道的“老兵”，我最关注的是书籍对于“进阶技巧”的覆盖程度。仅仅是教会读者如何使用VLOOKUP或者SUMIF是远远不够的，毕竟这些在任何在线教程中都能轻易找到。我真正好奇的是，书中是否涵盖了一些鲜为人知但效率奇高的“隐藏函数组合”，或者针对特定行业痛点的优化策略。例如，如何处理跨工作簿的动态引用，或者如何利用某种特定的统计函数来快速识别数据异常点。如果作者能够分享一些他在实际项目中总结出来的“独门秘籍”，而不是纯粹的官方文档复述，那么这本书的价值就会立刻提升好几个档次。我希望它能让我有一种“原来我以前的方法太土了”的顿悟感。
评分市场上的工具书浩如烟海，但真正能做到“授人以渔”的却凤毛麟角。我期待这本书不仅仅是教我“怎么做”，更重要的是让我理解背后的“为什么”。例如，在讲解一个复杂的统计运算时，能否深入浅出地剖析一下该函数逻辑是如何构建数据模型的？这种底层逻辑的理解，远比死记硬背公式本身更有价值，它能赋予读者举一反三的能力，去应对那些书中未曾直接提及的新问题。如果这本书能够培养出读者独立思考和构建数据解决方案的能力，那么它就超越了一般的“技巧手册”，而晋升为真正的“方法论”著作。
评分书籍的装帧和印刷质量往往间接反映了作者和出版社对内容的重视程度。我非常看重阅读体验，尤其是技术类书籍，清晰的字体、合理的留白，以及高质量的图表印刷是至关重要的。模糊不清的截图或者密密麻麻的文字块，会让学习过程变得异常痛苦。如果这本书在展示公式示例时，能确保所有截图都是高分辨率、重点突出的，并且关键步骤都用醒目的颜色进行了标记，那么它无疑会成为我案头必备的“常青树”。毕竟，工具书是要经常翻阅和查找的，一个好的物理载体能极大地延长它的使用寿命和阅读舒适度。
评分我最近在处理一些季度报告的数据透视表时，发现效率提升的空间非常大，每次都要花费大量时间手动筛选和合并信息，每次都想找一套真正能“解放双手”的解决方案。我听说市面上很多关于数据处理的书籍，要么过于侧重编程语言的复杂性，让非技术背景的读者望而却步；要么就是流于表面，只讲了一些人尽皆知的简单公式。我希望这本新书能在“实用性”和“易上手性”之间找到一个绝佳的平衡点。如果它能通过图文并茂的方式，清晰地展示如何通过一些巧妙的组合技巧，将原本耗时数小时的工作压缩到几分钟内完成，那简直是太棒了。特别是对于那些需要频繁处理大量非结构化数据的职场人士来说，这种效率的飞跃是立竿见影的生产力提升。
评分这本书的封面设计非常有吸引力，配色和字体选择都显得既专业又不失活力，给人一种“这绝对是我需要的工具书”的感觉。装帧质量也很扎实，拿在手里沉甸甸的，感觉内容肯定非常充实。我个人对于那种把复杂概念用清晰图示和步骤拆解的书籍情有独钟，而从整体的排版风格来看，这本书似乎就属于这种类型。我特别期待它在介绍基础概念时，会不会加入一些实际生活或职场中的小案例来辅助理解，而不是单纯的堆砌理论。如果能做到这一点，那么它就不仅仅是一本参考手册，更像是一个耐心的导师，陪伴读者从零开始建立起扎实的知识体系。毕竟，工具的强大与否，最终还是取决于使用者的理解深度和应用能力，而良好的书籍结构正是培养这种深度的基石。
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