工作日數計算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

勞動基準法隨身查(三版)

為了解決工作日數計算的問題，作者周志盛,周瑋軒,周瑋倫 這樣論述：

　　本書精選勞動基準法歷年來重要的解釋令，並且融合實務議題詳加分析，是職場上班族熟稔自身權益的實用工具書。細究本書特色有下列數項： 　　1.每一條文標示制定要旨，便利讀者查詢與閱覽。 　　2.逐條彙整主管機關發布之重要解釋令，以使勞資雙方有所依循。 　　3.常用條文輔以實務解析，藉以探究勞資雙方常見的迷思。 　　4.敘述簡要、條理清晰，是職場工作者與在校學子必備的工具書。 　　5.提供讀者人資管理、勞資關係與勞動法令的諮詢服務。

工作日數計算進入發燒排行的影片

區域排水工程碳足跡統計分析研究-以北投某農田水利工程案為例

為了解決工作日數計算的問題，作者莊宗霖 這樣論述：

碳足跡計算是測量和報告建築、土地、結構或零售位置對環境所造成的環境影響的標準方式。本研究以北投地區某農田水利工程排水溝，配合現場工程施作項目之監督與圖說確認，蒐集紀錄排水溝設施，人員機具材料之現場活動量體數據資料，計算區域排水工程碳足跡排放量體。研究中參酌前期學者研究、公部門碳足跡評估等文獻，配合工址現場工班人力及機具油耗之蒐集，推導延伸工程項目材料、機具及工班人力碳排放係數計算合理模式與建議係數。機具油料在整體碳排放量體中佔比約14.31%，各主要分項機具佔整體機具碳排放量體比率，其中PC120中型挖土機、3.5及6.5噸中型貨車、大型貨車拖板車及EX40挖土機分別佔比72.7%、16.8

%、4.4%及6.1%。對於農田區域排水設施施工中，因需要開挖溝渠土方展開工作面、吊放材料及回填土方等工項，使得PC120中型挖土機使用頻率較高，總計使用232小時，以機具使用工作日37天，平均6.27hrs/天。整體碳排放量比率來看，混凝土及機具油耗排碳量體比率最高，模板及工班人力佔比

Excel函數庫最完整職場商業應用 王者歸來

為了解決工作日數計算的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　【510個職場／商業實例】 　　【表格運算】 　　出差費 　　保險費給付計算 　　超商來客數累計 　　找出優秀的業務 　　連鎖店業績總計   　　【基礎數值計算】 　　發票含稅與未稅計算 　　貨幣計算 　　外銷裝箱計算   　　【條件判斷與邏輯函數】 　　業績評比 　　網路購物是否免運費 　　仲介房屋搜尋 　　健康檢查表 　　是否符合退休資格 　　業務獎金或中秋節獎金計算 　　汽車駕照考試 　　血壓檢測   　　【序列與排序的應用】 　　羅馬數字的應用 　　業務員業績排名 　　職棒金手套獎排名 　　排名的檢索 　　優秀排名使用醒目提示 　　企業費用支出排名 　　智力測驗排名 　　建立下

拉式選單   　　【文字字串操作】 　　餐廳的美食評比 　　餐廳星級評價 　　擷取城市字串 　　擷取地址街道   　　【日期與時間的應用】 　　商業往來支票兌現日期 　　應收帳款日期 　　辦公室租約起租日的日期處理 　　計算網購到貨日期 　　計算工作日的天數 　　員工年資計算 　　信用卡交易與付款日計算 　　月曆的製作 　　加班時數與金額計算 　　手機通話費用計算   　　【完整解說表格檢索】 　　客服評比 　　庫存檢索 　　賣場商品檢索 　　所得稅率檢索、 　 　　【Excel在統計上的應用】 　　中位數、眾數、四分位數、變異數、標準差的用法 　　計算平均年終獎金 　　計算平均年資的眾數 　

　新進員工智力測驗分佈 　　業績考核   　　【機器學習的基礎Excel在迴歸上的應用】 　　建立迴歸直線 　　銷售數據預測   　　【Excel在房貸、投資、折舊的財務計算與應用】 　　計算定期定額存款經過一段時間後的金額 　　計算貸款需要繳款次數 　　計算債劵一段時間需要付息次數 　　計算房貸每期的還款金額 　　規劃存款第一桶金的計畫書 　　機器設備每年折舊金額 　　購屋計畫書 　　計算儲蓄型保單收益率 　　退休計畫書   　　【建議閱讀書籍】 　　Excel入門到完整學習邁向最強職場應用王者歸來   本書特色   　　1：全書附Excel實例檔案節省學習時間 　　2：依據函數功能分類、循

序漸進解說 　　3：全書附有索引表方便查閱 　　4：每個函數皆有語法解說與靈活職場/商業實例應用 　　5：可以從第一章開始閱讀，所有實例會以前面章節解說過的函數做基礎。 　　6：除了解說傳統函數、也解說最新版函數。 　　7：為了增加學習效率，每個實例皆附有執行前的原始檔案與執行結果檔案，讀者可以使用原始檔案對照書籍步驟學習，然後和執行結果檔案做比較。

於共享單車系統中採用威布爾分布的單車數量預測

為了解決工作日數計算的問題，作者陳弘毅 這樣論述：

隨著近年共享經濟的蓬勃發展，共享單車已經成為隨處可見的便利公共代步工具。目前單車數量的站點信息僅能提供目前該站點現有單車數量，但難以預測使用者到達該站時是否滿站/空站，從而造成借還車時等待時間的浪費。因此我們提出了一種基於威布爾分布的方法來預測單車未來短暫時刻的數量。我們針對共享單車在工作日使用習慣和特點，提出了基於空間上站點分類和時間上威布爾分布的共享單車站內數量的預測方法。此方法為使用預處理好的共享單車站點歷史數據，對站點單車的增量活躍區/減量活躍區進行劃分，再採用威布爾分布擬合活躍區的機率密度函數，因此可透過當前共享單車數量和機率密度函數，計算得出共享單車的預測數量。本方法並使用了全天

預測結果的R-Square值進行評估，表現最佳站點之R-Square值為0.97134，次佳站點的R-Square值亦有0.83617，證實本方法的預測的準確性。