ModelOff攻略 － 解答篇（1）

　　以下要分析的是問題篇（1） － Dealing With Data的解答。解答內容可能會用到下列自己較不熟悉的Excel函數，所以先列出清單幫助自己以後檢索：SUBSTITUTE, TRIM, FIND, IF, IFERROR, LEFT, MID, RIGHT, MOD, VALUE, DATEVALUE, MONTH, WEEKDAY, LOOKUP, INDEX, MATCH, RANK, AVERAGEIF, SUMIF。

　　另外，利用資料工具中的資料剖析能夠加快處理資料的速度，可搭配上述函數一起分析原始資料。

ModelOff攻略 － 問題篇（1）

　　以下要分析的是2014年第1輪的題目 － Dealing With Data，在問題篇中主要分析命題的目的與解釋題目中所提供的資訊，而在解答篇中才會分析如何構思模型與提供解決的手段。

命題目的

　　由於目前趨勢上越來越多企業需要資料分析的技術，而在埋頭建立模型前很重要的步驟之一就是數據清理（Data Cleaning/Cleansing），例如過濾、聚集、轉換與填空，以便在面對龐大的數據時能提升待處理資料的品質。甚至在Advanced Data Mining Techniques一書中更指出，在有些分析案例中，數據清理所需的時間可能超過整體資料探勘程序的50%。

　　因此，本題主要希望作答者能模擬資料分析時的實際流程，將原始資料整理成方便操作的狀態再進行模型分析。

ModelOff攻略 － 介紹篇

　　ModelOff是每年一次的國際金融模型競賽，從3年前（2012）開始舉辦。題目以實務上的財務模型問題為主，頭兩屆尚包含財務理論與實務知識的問題。相關連結如下：

• 官網首頁：http://www.modeloff.com/
• FAQs：http://www.modeloff.com/faq/
• 考古題 ：http://www.modeloff.com/questions/
• 臉書粉絲團：https://www.facebook.com/ModelOff

　　因為ModelOff競賽似乎還沒有許多中文的討論，在台灣似乎也幾乎沒有人關注，但競賽的題目設計都極貼近真實財務分析所遇到的情境，自己對此很感興趣，所以想寫一系列文章分析題目中所用到的技巧、可能的延伸應用與自己的解題心得。

資訊軟體的鑑價方法（1）— 寫作動機與主題簡介

　　這將會是一系列的文章（數量未定，但預計含本篇至少會有3篇文章），作為自己紀錄想法與訓練評價的能力，同時訓練自己寫作能力與培養寫作習慣，幸運的話，也許可以增加收入。

寫作動機

　　撰寫本系列文章的目的在於幫助自己找出資訊軟體的鑑價方法的有效（valid）量化模型。至於針對資訊軟體的鑑價方法寫作，其動機主要來自於：

1. 自己創業所接觸的資訊軟體的基礎知識、產業資訊、重要技術、程式工具及開發經驗；
2. 由於在創業過程中，自己所負責的部分包含商業模式調查與建立、資金籌措、會計財務（如：收支帳紀錄、傳票開立、營業稅及營所稅申報等）及行政管理（如：公司登記、稅籍登記、勞保與健保加保及政府補助申請等）；
3. 自己對公司治理與企業管理方面的興趣；
4. 自己對數值模型與財務工程的興趣；以及
5. 在接觸專利、商標及著作權的兩年工作經驗中對智慧財產權特性的理解。

　　上述的經歷的上位概念交集在於無形資產（其定義請參考資訊軟體業無形資產鑑價制度之研究第二章第二節）及財務評估，因此當發現與此交集相關的探討文獻時便有種頓悟的感覺。感覺自己對無形資產的鑑價方法有著很高的興趣，進而促成自己調查相關領域文獻並構思如何著手架構分析的方法。