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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年齡計算的問題，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。

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用眼模式與生理參數之關聯性研究

為了解決excel年齡計算的問題，作者蘇壯沂 這樣論述：

近視已經成為一個重要的全球公共衛生和社會經濟問題，因為高度近視會導致病理性近視而造成視力障礙，所以有許多研究者將”近視”視為一種疾病，而近距離、長時間的使用眼睛觀看也會導致近視加深。有鑑於此，瞭解個人的近視狀況並採取必要措施，來預防或延緩近視加深非常重要，並且可以通過檢測眼睛的各種生理參數來瞭解眼部狀況。此外，調節機制是由睫狀肌收縮引發水晶體形狀變化，致使等價球面度數增加，顯示用眼模式會造成等價球面度數的差異。因此本研究以等價球面度數作為用眼模式的指標，探討用眼模式對眼部生理參數的影響，以及各項眼部生理參數之間的相關性。本研究共招募等價球面度數皆 ≤ -0.5 D的成年人39人，其中男性16

人(41.03%)、女性23人(58.97%)，男性受試者的平均年齡為 27.19 歲，女性受試者的平均年齡為 28.78 歲。使用電腦驗光機及人工水晶體測量儀，檢測受試者的眼軸長度(AL)、角膜曲率(CR)、前房深度(ACD)、水晶體厚度(LT)、角膜水平直徑(或稱白對白距離，WTW)、角膜中央厚度(CCT) 及等價球面度數(SER)，並計算眼軸長度/角膜曲率半徑比值(AL/CR)。再依照性別、年齡及等價球面度數分組，以Microsoft Excel（2019）進行研究參與者之年齡、性別及初始電腦驗光度數統計，再以SAS（2002）進行變方分析及Pearson線性相關分析。研究結果發現，不論

是否將等價球面度數列為變因，31-40歲組的ACD皆較20-30歲組為淺，LT較厚。女性的AL較男性為長(P < 0.05)，31-40歲組也顯著地較20-30歲組為長。高度近視組雙眼的AL、SER與AL/CR皆較中度近視組及低度近視極顯著為長，高度近視比低度近視具有更長的AL和更大的AL/CR比值。AL與K1CR、K2CR及AL/CR間呈正相關，與K1、K2及SER則呈負相關。眼睛的 AL 會隨著近視的進展而增加，眼睛的其他生理參數也會隨之改變。因此，在近視的診斷上，如果配合眼部生理參數檢測，應可提高臨床視力治療與矯正方向的正確性。

EXCEL樞紐分析【第三版】：職場必學的大量數據解讀力

為了解決excel年齡計算的問題，作者簡倍祥、葛瑩、林佩娟 這樣論述：

提升資料處理及分析力！ 職人必學EXCEL樞紐分析 從基礎開始學起，了解樞紐分析的製作概念 從實際操作學起，了解功能表單各自的用途 從範例演練學起，了解統計與分析資料的多樣面貌 從複習實作學起，了解舉一反三的延伸習題，加深概念 ◎本書適用版本2021、2019、2016、2013、2010 ◎每章皆有範例演練，供讀者加強學習及靈活運用 ◎檔案內容包含全書製作前後完整範例

以大數據分析探討臺北市交通事故之特徵

為了解決excel年齡計算的問題，作者劉佳怡 這樣論述：

根據內政部警政署統計資料，自2010年至2020年間，臺灣交通事故死亡人數雖有下降，但整體肇事件數和受傷人數卻似乎有明顯上升，而臺北市政府近年持續透過工程、教育、執法等策略以期降低交通事故的發生，雖交通事故死亡人數已有逐漸下降，但肇事件數和受傷人數仍有不斷上升情形，因此臺北市政府規劃辦理研究案，並提供臺北市交通事故資料供報名之研究團隊分析，以作為交通事故防治政策的參考。本研究採用的資料為臺北市A1與A2類交通事故資料，並蒐集臺北市行政區人口資料和透過爬蟲程式抓取臺北市天氣資料後，將大量資料進行前置處理以進行大數據分析，本研究以時間、駕駛人、天氣、交通工具、道路環境、地區等多面向對臺北市交通事

故進行分析探討，主要使用卡方檢定和資料視覺化輔以瞭解交通事故特徵。經研究發現，6月份相對於其他月份來說發生汽(機)車本身交通事故之機率較高，且肇事主要年齡層為18-23歲，在4-6時、18-20時、20-22時相對其他時段來說發生人與汽(機)車交通事故之機率較高，在0-6時、20-22時、22-0時發生汽(機)車本身事故之機率較高，在凌晨至清晨時段相對於其他時段來說，發生交通事故為死亡之機率較高。不同年齡層發生事故類型之機率和相對較易發生事故之時段有所不同，且女性駕駛人發生人與汽(機)車事故之機率相對於男性駕駛人來的高。另外，本研究亦發現飲酒肇事人數和肇事百分比有逐漸下降之趨勢，但無適當駕駛資

格之肇事人數和肇事百分比，以及使用機車為交通工具之肇事人數與肇事百分比皆有逐漸上升之趨勢，而以行政區來說，對比各行政區肇事百分比以大安區之上升趨勢較為明顯，受傷百分比則以萬華區上升趨勢較為明顯。