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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
華夏科技大學 資訊管理系碩士在職專班 陳祐祥所指導 曹慧華的 基於改進運算模型之保單潛在客戶挖掘之研究 (2017),提出excel股票圖教學關鍵因素是什麼,來自於決策樹、資料探勘、決策屬性、屬性選取、資料離散。
而第二篇論文義守大學 資訊管理學系 劉振隆所指導 黃煒嘉的 應用Google AdWords大數據平台探討網路搜尋量於3C公司營收與股價表現之相關性 (2015),提出因為有 大數據、關鍵字廣告、商業模式、藍海策略、視覺化的重點而找出了 excel股票圖教學的解答。
Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決excel股票圖教學 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量:限量300包 咖啡風味:花神+黃金曼特寧 研磨刻度:40刻度 填充刻度:10g 製造/有效日期,18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。 1:強調Python語法內涵與精神。 2:用精彩程式實例解說
。 3:科學與人工智慧知識融入內容。 4:章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識: ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,
市面上許多書籍的缺點是: ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足,應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識: ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引,未來可以隨時查閱
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每天記賬卻還是個月光族?
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基於改進運算模型之保單潛在客戶挖掘之研究
為了解決excel股票圖教學 的問題,作者曹慧華 這樣論述:
「保險」是穩定國家經濟的基石。由於社會對於風險的意識高漲,造成保險觀念的普及與金融保險的快速發展。但是近來國民所得停滯,金融市場蕭條,以及保險業的激烈競爭,保險業務推展遭遇困難。為了從既有客戶中開發業務,保險公司之客戶是否繳納續期保費、是否再度購買新保單與是否轉介新客戶,成為重要的行銷議題。本研究透過資料探勘,從過往眾多客戶資料中選取19個條件屬性,以及以是否繳納續期保險費、是否購買新保險單、是否轉介新客戶做為3個決策屬性,提出10個預測模型。本研究運用屬性選取與資料離散技術進行分析,利用電腦軟體Weka-Explorer提供實用演算法 (決策樹、貝氏分類、函式分類、懶人法、群體學習、混合式
、與規則分類)進行分類計算,透過分析業界實務資料,找出距首次購買時間、有效保單數、購買總張數、家庭薪資結構與性別,為影響決策屬性的重要因子。本研究找出之最佳模型為為經過屬性選取及資料離散預處理之模型,並以決策樹呈現規則,提供業者決策之參考。
Python-最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決excel股票圖教學 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。 1:強調Python語法內涵與精神。 2:用精彩程式實例解說。 3:科學與人工智慧知識融入內容。 4:章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識: ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是: ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足,應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識: ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是Ma
pReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
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☆隨機森林樹 ★完整函數索引,未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答,下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答,如果您是學校老師同時使用本書教學,歡迎與本公司聯繫,本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼,以方便本公司業務單位協助您。 註:教學資源不提供給一般讀者,請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案,以及相關目錄資源,這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入:王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入:iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限),讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入:穩健精實AI技術手作坊
應用Google AdWords大數據平台探討網路搜尋量於3C公司營收與股價表現之相關性
為了解決excel股票圖教學 的問題,作者黃煒嘉 這樣論述:
在近幾年大數據(Big Data)在學術界與產業界是一個熱門的話題之一,如何透過運用大數據資料的分析及趨勢預測來影響當今社會已成為個重要的議題,本研究透過使用Google公司所提供之Google AdWords關鍵字廣告工具來探討網路搜尋量於3C公司營收與股價表現之相關性。首先,透過商業模式畫布來做分析Google 公司後了解此公司之概況及其核心價值;然後,使用藍海策略分析出Google關鍵字廣告與傳統廣告業的差異性及創立新藍海;最後,透過蒐集台灣近兩年關鍵字搜尋量的資料來探討關鍵字搜尋量對個案公司營收與股價表現。本研究探討的企業為HTC、ASUS以及ACER來進行案例分析,並以使用視覺化圖
形的方式來呈現分析結果。由分析結果後顯示出,搜尋量的變化對公司的營收及其股市表現確實有明顯相關影響,這不僅顯示出網路的影響性正在不斷提升,也顯示出大眾平均使用網路的次數是越來越頻繁。透過此研究方式,可以對未來趨勢做預測的動作,也希望能將此方式運用在不同領域上,可以獲得個人投資理財擬定、投資決策、產業景氣以及投資風險警示的詳細調查。