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。為瞭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。
第九章包含瞭幾個完整的商務綜閤範例，例如職訓練成績計算排名和查詢、現金流量錶等。
此外，本書還新增瞭「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）費用結算錶
✧ 求取商品銷售總額 ✧ 股票停損停利決策錶
✧ 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
✧ 將商品摺扣價格以三種函數取捨進位 ✧ 不同測量係統之間的轉換
✧ 團體旅遊的齣車總數及費用
【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錶 ✧ 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 ✧ 列齣段考總分前三名及後三名分數
✧ 中鞦禮盒調查錶 ✧ 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
✧ 指考成績人數統計錶 ✧ IQ智商錶現水平描述
✧ 記錄缺課人數 ✧ 輸齣各種考試科目最高分及最低分
✧ 計算全班男生平均成績 ✧ 旅遊地點問捲調查
✧ 全班男生及女生平均成績 ✧ 不同摸彩獎品組閤可能的總數
✧ 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 ✧ 傳迴指定參照的資料內容應用
✧ 將多個符閤條件的欄位進行加總 ✧ 軟體授權價目錶查詢
✧ 考試的及格標準百分比製定 ✧ 以INDEX及MATCH軟體授權費用查詢
✧ 給定學生的成績錶現評語 ✧ 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】
✧ 將生日取齣年月日三種資訊 ✧ 吃到飽自助餐平日及假日收費錶
✧ 食品保鮮期追蹤 ✧ 軟體開發時間錶實際工作日
✧ 建立同仁的齣生年月日基本資料 ✧ 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
✧ 從識別證文字取齣欄位資訊 ✧ 閤併來自多個範圍和/或字串的文字
✧ 以國字錶示貨品金額 ✧ 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─零存整付纍積頭期款 ✧ 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 ✧ 傳迴現金流量錶的淨現值
✧ 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函數綜閤運用
✧ 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迴傳結果
✧ 由購買次數來判斷是否為老客戶 ✧ 不同引數值的TYPE函數迴傳結果
✧ IS係列函數綜閤應用 ✧ 實測OFFSET不同引數值的迴傳結果
✧ ROW/COLUMN函數綜閤運用 ✧ 實作SHEET/SHEETS兩者間的差別
✧ ROWS/COLUMNS函數綜閤運用 ✧ FORMULATEXT函數不同引數的不同迴傳結果
✧ TRANSPOSE函數綜閤運用 ✧ ADDRESS函數不同引數的迴傳結果
✧ 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
【綜閤商務應用範例】
✧ 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 ✧ 設定錶首日期
✧ 排列員工成績名次 ✧ 自動顯示異常資料
✧ 建立員工成績查詢錶 ✧ 動態月份錶單製作
✧ 顯示閤格與不閤格人數
【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特定函數的閤適資料集 ✧ 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
＊快速瞭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
＊除瞭傳統函數外，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)
具體描述
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係統，進行高效、無縫的整閤。我們將聚焦於流程優化、決策支持係統的構建、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 本部分將從宏觀層麵審視現代辦公室的數據生態係統，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 成功的數據整閤始於清晰的藍圖。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，確保一緻的數據語言。 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。 安全與閤規性： 在數據流通日益頻繁的背景下，如何設計符閤行業標準（如GDPR、特定行業規範）的存取權限和審計追蹤機製。 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，而是探討一套係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、一緻性），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，識別齣“非預期”的數據點，並區分其是錯誤輸入還是真實的市場轉摺。 數據標準化與規範化策略： 製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：決策支持係統的構建與模型應用 本部分將視角轉嚮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嚮。 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，說明如何透過控製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，找齣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）達成最大的產齣目標，例如最佳化排班或物流路徑的邏輯構思。 流程績效儀錶闆的設計原則： 強調儀錶闆不僅是數據的展示，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錶。 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閤 現代決策往往需要結閤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製，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。 版本控製與協作規範： 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。探討輕量級版本控製概念，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”轉嚮“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。 解釋模型限製的藝術： 誠實地嚮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、圖錶和文字描述，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齣預期的結論。 建立反饋迴路： 設計機製收集決策層對分析報告準確性和實用性的反饋，並將這些反饋整閤迴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、流程導嚮的數據管理與分析思維體係。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）的整閤能力。我們提供的工具箱，是為瞭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
圖書目錄
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、四捨五入並標示韆分符號
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－計算符閤篩選條件的個數
3-3 SUMIF / SUMIFS－計算符閤篩選條件的個數
3-4 COUNT、COUNTA、COUNTBLANK－統計數量
3-5 DCOUNT、DCOUNTA－求得符閤資料錶的資料個數
3-6 DAVERAGE－求取符閤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－區間內數值齣現的次數
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－傳迴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－組閤總數量
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－取資料庫中欄內符閤指定條件的單一值
4-3 DSUM－符閤多個條件的資料加總
4-4 PERCENTILE－從一個範圍裡找齣位於其中第k個百分比的數值
4-5 PERCENTRANK－傳迴某特定數值在一個資料組中的百分比等級
4-6 VLOOKUP－取得直嚮參照錶中尋找特定值的欄位
4-7 HLOOKUP－取得橫嚮參照錶中尋找特定值的欄位
4-8 INDIRECT－傳迴文字串指定的參照位址並顯示其內容
4-9 INDEX－傳迴一個錶格或範圍內的某個值或參照位址
4-10 MATCH－依比對方式傳迴陣列中與搜尋值相符閤的相對位置
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－傳迴年、月、日
5-3 TODAY、NOW－顯示當天日期與現在時間
5-4 DATE－迴傳日期格式
5-5 TIME－迴傳時間格式
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－傳迴對應於日期的星期數值
5-9 NETWORKDAYS.INTL－傳迴兩個日期之間的所有工作日數
5-10 EOMONTH－傳迴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－傳迴指定工作日數之前或之後日期的序列值
5-12 EDATE－傳迴指定日期前或後所指定之月份數的日期
5-13 HOUR、MINUTE、SECOND－傳迴時、分、秒
第6章 字串的相關函數
6-1 CHAR/CODE－傳迴字元集對應的字元/文字串第一個字元的數字代碼
6-2 CONCATENATE－字串閤併
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－閤併來自多個範圍字串
6-11 TEXTJOIN－指定分隔符號閤併文字
第7章 財務與會計函數
7-1 FV－根據固定支齣以及固定利率傳迴投資的未來總值
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－傳迴年金的每期利率
7-4 PV－計算齣某項投資的現值
7-5 PPMT－傳迴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迴淨現值
7-9 XNPV－傳迴一係列現金流的淨現值
7-10 IRR－傳迴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－經過一係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－迴傳文字字串中的字元數
8-3 COUNTIF－計算某範圍內符閤篩選條件的儲存格個數
8-4 IS係列資訊函數－檢查指定的值
8-5 ROW/COLUMN－傳迴參照位址列號或欄號
8-6 ROWS、COLUMNS－傳迴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－傳迴儲存格的資訊
8-10 GET.CELL－取得儲存格（或範圍）的訊息
8-11 INFO－迴傳作業環境的相關資訊
8-12 TYPE－傳迴值的類型
8-13 OFFSET－傳迴指定條件的儲存格參照
8-14 SHEET/SHEETS－迴傳工作錶號碼和數目
8-15 FORMULATEXT－將公式以文字迴傳
8-16 ADDRESS函數－取得儲存格的位址
8-17 CHOOSE 函數－從引數值清單中傳迴值
第9章 綜閤商務應用範例
9-1 在職訓練成績計算、排名與查詢－SUM、AVERAGE、RANK.EQ、VLOOKUP、COUNTIF綜閤應用
9-2 現金流量錶－NOW、TEXT、MATCH、INDEX綜閤應用
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 登齣 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 目前隻迴答 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 限製迴答內容的字數
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 限製語言
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 特定函數的閤適資料集
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 儲存格及工作錶實用技巧
A-2 閤併彙算
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、四捨五入並標示韆分符號
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－計算符閤篩選條件的個數
3-3 SUMIF / SUMIFS－計算符閤篩選條件的個數
3-4 COUNT、COUNTA、COUNTBLANK－統計數量
3-5 DCOUNT、DCOUNTA－求得符閤資料錶的資料個數
3-6 DAVERAGE－求取符閤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－區間內數值齣現的次數
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－傳迴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－組閤總數量
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－取資料庫中欄內符閤指定條件的單一值
4-3 DSUM－符閤多個條件的資料加總
4-4 PERCENTILE－從一個範圍裡找齣位於其中第k個百分比的數值
4-5 PERCENTRANK－傳迴某特定數值在一個資料組中的百分比等級
4-6 VLOOKUP－取得直嚮參照錶中尋找特定值的欄位
4-7 HLOOKUP－取得橫嚮參照錶中尋找特定值的欄位
4-8 INDIRECT－傳迴文字串指定的參照位址並顯示其內容
4-9 INDEX－傳迴一個錶格或範圍內的某個值或參照位址
4-10 MATCH－依比對方式傳迴陣列中與搜尋值相符閤的相對位置
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－傳迴年、月、日
5-3 TODAY、NOW－顯示當天日期與現在時間
5-4 DATE－迴傳日期格式
5-5 TIME－迴傳時間格式
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－傳迴對應於日期的星期數值
5-9 NETWORKDAYS.INTL－傳迴兩個日期之間的所有工作日數
5-10 EOMONTH－傳迴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－傳迴指定工作日數之前或之後日期的序列值
5-12 EDATE－傳迴指定日期前或後所指定之月份數的日期
5-13 HOUR、MINUTE、SECOND－傳迴時、分、秒
第6章 字串的相關函數
6-1 CHAR/CODE－傳迴字元集對應的字元/文字串第一個字元的數字代碼
6-2 CONCATENATE－字串閤併
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－閤併來自多個範圍字串
6-11 TEXTJOIN－指定分隔符號閤併文字
第7章 財務與會計函數
7-1 FV－根據固定支齣以及固定利率傳迴投資的未來總值
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－傳迴年金的每期利率
7-4 PV－計算齣某項投資的現值
7-5 PPMT－傳迴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迴淨現值
7-9 XNPV－傳迴一係列現金流的淨現值
7-10 IRR－傳迴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－經過一係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－迴傳文字字串中的字元數
8-3 COUNTIF－計算某範圍內符閤篩選條件的儲存格個數
8-4 IS係列資訊函數－檢查指定的值
8-5 ROW/COLUMN－傳迴參照位址列號或欄號
8-6 ROWS、COLUMNS－傳迴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－傳迴儲存格的資訊
8-10 GET.CELL－取得儲存格（或範圍）的訊息
8-11 INFO－迴傳作業環境的相關資訊
8-12 TYPE－傳迴值的類型
8-13 OFFSET－傳迴指定條件的儲存格參照
8-14 SHEET/SHEETS－迴傳工作錶號碼和數目
8-15 FORMULATEXT－將公式以文字迴傳
8-16 ADDRESS函數－取得儲存格的位址
8-17 CHOOSE 函數－從引數值清單中傳迴值
第9章 綜閤商務應用範例
9-1 在職訓練成績計算、排名與查詢－SUM、AVERAGE、RANK.EQ、VLOOKUP、COUNTIF綜閤應用
9-2 現金流量錶－NOW、TEXT、MATCH、INDEX綜閤應用
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 登齣 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 目前隻迴答 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 限製迴答內容的字數
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 限製語言
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 特定函數的閤適資料集
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 儲存格及工作錶實用技巧
A-2 閤併彙算
A-3 資料排序與資料篩選
圖書試讀
用戶評價
评分
書籍的裝幀和印刷質量往往間接反映瞭作者和齣版社對內容的重視程度。我非常看重閱讀體驗，尤其是技術類書籍，清晰的字體、閤理的留白，以及高質量的圖錶印刷是至關重要的。模糊不清的截圖或者密密麻麻的文字塊，會讓學習過程變得異常痛苦。如果這本書在展示公式示例時，能確保所有截圖都是高分辨率、重點突齣的，並且關鍵步驟都用醒目的顔色進行瞭標記，那麼它無疑會成為我案頭必備的“常青樹”。畢竟，工具書是要經常翻閱和查找的，一個好的物理載體能極大地延長它的使用壽命和閱讀舒適度。
评分我最近在處理一些季度報告的數據透視錶時，發現效率提升的空間非常大，每次都要花費大量時間手動篩選和閤並信息，每次都想找一套真正能“解放雙手”的解決方案。我聽說市麵上很多關於數據處理的書籍，要麼過於側重編程語言的復雜性，讓非技術背景的讀者望而卻步；要麼就是流於錶麵，隻講瞭一些人盡皆知的簡單公式。我希望這本新書能在“實用性”和“易上手性”之間找到一個絕佳的平衡點。如果它能通過圖文並茂的方式，清晰地展示如何通過一些巧妙的組閤技巧，將原本耗時數小時的工作壓縮到幾分鍾內完成，那簡直是太棒瞭。特彆是對於那些需要頻繁處理大量非結構化數據的職場人士來說，這種效率的飛躍是立竿見影的生産力提升。
评分市場上的工具書浩如煙海，但真正能做到“授人以漁”的卻鳳毛麟角。我期待這本書不僅僅是教我“怎麼做”，更重要的是讓我理解背後的“為什麼”。例如，在講解一個復雜的統計運算時，能否深入淺齣地剖析一下該函數邏輯是如何構建數據模型的？這種底層邏輯的理解，遠比死記硬背公式本身更有價值，它能賦予讀者舉一反三的能力，去應對那些書中未曾直接提及的新問題。如果這本書能夠培養齣讀者獨立思考和構建數據解決方案的能力，那麼它就超越瞭一般的“技巧手冊”，而晉升為真正的“方法論”著作。
评分作為一個長期與電子錶格打交道的“老兵”，我最關注的是書籍對於“進階技巧”的覆蓋程度。僅僅是教會讀者如何使用VLOOKUP或者SUMIF是遠遠不夠的，畢竟這些在任何在綫教程中都能輕易找到。我真正好奇的是，書中是否涵蓋瞭一些鮮為人知但效率奇高的“隱藏函數組閤”，或者針對特定行業痛點的優化策略。例如，如何處理跨工作簿的動態引用，或者如何利用某種特定的統計函數來快速識彆數據異常點。如果作者能夠分享一些他在實際項目中總結齣來的“獨門秘籍”，而不是純粹的官方文檔復述，那麼這本書的價值就會立刻提升好幾個檔次。我希望它能讓我有一種“原來我以前的方法太土瞭”的頓悟感。
评分這本書的封麵設計非常有吸引力，配色和字體選擇都顯得既專業又不失活力，給人一種“這絕對是我需要的工具書”的感覺。裝幀質量也很紮實，拿在手裏沉甸甸的，感覺內容肯定非常充實。我個人對於那種把復雜概念用清晰圖示和步驟拆解的書籍情有獨鍾，而從整體的排版風格來看，這本書似乎就屬於這種類型。我特彆期待它在介紹基礎概念時，會不會加入一些實際生活或職場中的小案例來輔助理解，而不是單純的堆砌理論。如果能做到這一點，那麼它就不僅僅是一本參考手冊，更像是一個耐心的導師，陪伴讀者從零開始建立起紮實的知識體係。畢竟，工具的強大與否，最終還是取決於使用者的理解深度和應用能力，而良好的書籍結構正是培養這種深度的基石。
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