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Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來

為了解決power bi時間篩選的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python 操作 Excel  ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來   　　★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel 　　★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 　　★ 辦公室自動化輕鬆上手   　　這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。   　　【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 　　整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未

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老年慢性腎臟病衰弱相關因素探討

為了解決power bi時間篩選的問題，作者陳慈徽 這樣論述：

背景：老年衰弱對於即將進入超高齡社會的台灣而言是一個重要的議題。許多慢性病如慢性腎臟病（Chronic Kidney Disease, CKD）都會加重老年衰弱的程度。台灣65歲以上之老年人口約有四成罹患有慢性腎臟病，如果能及早有效掌握透析前之衰弱進程與相關因素、辨識出衰弱高危險群並加以介入，為老年CKD患者規畫適當的健康促進與延緩失能的對策，便有機會逆轉衰弱的狀態。方法：本研究以某南台灣醫學中心尚未開始進入透析階段之門診高齡CKD患者為對象，探討目前老年CKD個案衰弱現況與相關之生理與功能表現並探討此族群發生衰弱之相關風險因子。研究中除了記錄CKD受試者例行門診檢查之生理數據之外，CKD患

者之上下肢重點肌力與手握力、五次起坐時間（Five Times Sit-to-Stand Test, FTSST）、三公尺計時起走測試（3m Timed Up-and-Go Test, TUGT）等，肌力與行動平衡評估均以標準量化方式進行測量。此外，受試者之日常生活功能、營養、憂鬱、認知等狀態，分別使用巴氏量表（Barthel Index, BI）、簡式迷你營養評估（Mini-Nutritional Assessment Short Form, MNA-SF）、十五題版老年憂鬱量表（Geriatric Depression Scale-15, GDS-15）、極早期失智症篩檢量表（Ascert

ain Dementia 8, AD-8）以面談方式進行評估。受試者亦接受肌少症篩檢（SARC-CalF）並以臨床衰弱量表（Clinical Frailty Scale, CFS）進行衰弱與非衰弱之分類。結果：根據本研究所完成之191位門診CKD個案評估（平均年齡76.41±6.47歲；女性99人），其中有109位屬衰弱族群（CFS≧4），其年齡顯著高於非衰弱族群，腎臟病分期也有較高比例偏向晚期（3b-5期），血清尿素氮超過標準值者與血鈣較標準值低者均較多。衰弱組之肌少症與極早期失智症風險人數比例與得分顯著較多也較高，憂鬱得分顯著較高，以及營養不良得分顯著較低。功能性評估亦顯示衰弱組之老年CK

D個案其手握力、肱二頭肌、股四頭肌肌力均明顯低於非衰弱組，五次起坐時間與TUGT之時間也明顯較長。若以TUGT時間作為跌倒風險判定，可發現衰弱組無論男、女都屬跌倒之高危險群。年齡較大的女性衰弱族群其握力、肱二頭肌肌力明顯低於年齡較輕者（老老組＜中老組＜初老組），而男性衰弱族群其功能性評估於不同年齡間則無明顯差異。複回歸分析顯示與衰弱呈正相關的風險因子為年齡、TUGT之時間、以及腎臟病晚期（3b-5期），負相關的風險因子為肱二頭肌肌力、白蛋白（Albumin, Alb）。結論：本研究之老年CKD個案衰弱比例為57.07%。衰弱組之特性為年齡較大、腎功能較差、有較高的比例有肌少症風險、較高的肌少症

風險得分、較高的憂鬱得分、較低的營養不良得分、極早期失智症人數比例較多、得分也較高，以及功能性評估較差。年齡、肱二頭肌肌力、三公尺計時起走、腎臟病晚期（3b-5）及Alb是老年CKD個案衰弱的風險因子。建議未來可將衰弱評估納入慢性腎臟病個案固定追蹤項目及臨床照護指標，並運用跨團隊合作及結合社區健康促進資源來延緩衰弱與失能、提升老年生活品質。

Big Data大數據分析使用Power BI視覺化應用與Azure雲端平台

為了解決power bi時間篩選的問題，作者許家祥,劉文琇,嚴紹綺,施毓雯 這樣論述：

　　1.採用Microsoft 微軟所推出Power BI 軟體結合Excel 應用工具，透過步驟化的教學與說明，讓跨領域者與商業數據分析應用技能相互整合。 　　2.本書囊括資料清理到應用與視覺化分析等專業知識建構，一應俱全。 　　3.本書適合對商業智慧跨領域學習感興趣的學習者、學術機構與訓練中心採用，讓學生體驗跨領域職能的整合應用、商業智慧基礎應用、視覺化圖表製作等技術與核心知識建置技能實務操作運用。  

VOCs 之受體模式優化－以忠明測站為例

為了解決power bi時間篩選的問題，作者徐筱雯 這樣論述：

臺中市為人口密集的都會區，污染源較為複雜，因此為能瞭解臺中市揮發性有機化合物 (Volatile Organic Compounds, VOCs) 對其區域之影響，藉由科學工具解析 VOCs 污染來源與貢獻量。本研究針對 2015－2019 年台中忠明光化測站VOCs 逐時數據進行污染來源解析，透過正矩陣因子法 (Positive Matrix Factorization, PMF) 之最小二乘法及 Source Finder (SoFi) 置入 (Multilinear Engine 2, ME-2) 之共軛梯度法，兩者不同的計算方式進行 VOCs 來源及貢獻解析並比較其差異性，最後結合各

年之氣象條件以條件機率函數 (Conditional Probability Function, CPF) 推估 VOCs 污染來源方位並判斷其合理性。研究結果顯示，2015－2019 年台中忠明光化測站 VOCs 平均濃度有逐年略微下降之趨勢，在烷、烯、炔及芳香烴四大類物種，佔比以烷類為主，以芳香烴下降幅度最為明顯。透過 PMF 與 Source Finder (SoFi) 置入 ME-2 皆解析六種主要來源，包括溶劑使用、汽油蒸發、老化氣團、工業源、車輛尾氣及其他，其中溶劑使用為主要貢獻，其次為汽油蒸發及老化氣團。綜合 PMF 與 ME-2 兩種計算方法結果可獲得相似趨勢和貢獻量。五年各因

子來源濃度相關係數由高至低 R2=0.63－0.99，多呈現高度相關，其中溶劑使用五年相關係數皆為 0.99 且來源貢獻範圍以 31－35 (%) 佔最大宗，進一步確定溶劑使用為當地主要污染來源之一。根據 CPF 推估污染來源方位，溶劑使用來自除西南向以外的所有方向，推測與鄰近工業區的金屬製品製造業、化學製品製造業、汽車及其零件製造業、塑膠製品製造及印刷業有關；汽油蒸發來自南方，可能因該測站以南人口密度高於其他方位，汽機車輛較多，因此與加油站分布、公車轉運站及捷運站等多處停車場位置有關；老化氣團主要源於北方至東北方，氣團由后里台地與東勢丘陵構成之缺口進入，受三面環山之影響造成氣團囤積；工業源主

要源於北北東到南方，以潭子加工出口區、太平工業區、大里工業區、及仁化工業區影響較為顯著；車輛排放受鄰近區域道路呈蜘蛛網狀分佈密集且又有南北向主要道路國道 1 號及往彰化的快速道路台 74 縣圍繞之影響。其他因子為混合來源，受各污染源影響並沒有明顯的方向性。