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【漫畫圖解】上班族必學Excel文書處理術：七天輕鬆學會製作表格、數據、視覺化圖表，工作效率倍增，無形提升競爭力

為了解決python簡單小程式的問題，作者羽毛田睦土 這樣論述：

＼專為害怕厚重工具書的讀者設計／ ★日本亞馬遜「試算表書籍」暢銷榜No.1★   看漫畫，無痛學會活用Excel， 搭配常見窘境，加快學習速度和深度， 短短七天，只要按圖索驥， 讓你從菜雞變達人， 令主管和同事刮目相看，無形提升職場價值！   　　★ Excel，是處理表格、數據、視覺化圖表的商用語言 　　★ 行政、業務、行銷、會計、助理、老師……各行各業都適用 　　★ 「熟不熟」的程度，讓一個人的工作能力和效率，高下立見 　　★ 本書附有範例檔，練習驗證自己的學習成效 　　 　　◎ 終結土法煉鋼，讓文書處理效率翻倍 　　無論是報價單、請款單、業績報表、通訊錄、資料圖表分析…… 　　Exc

el是各類表格文件的通用軟體，每個人都有機會接觸到相關檔案。 　　雖然對Excel不熟、似懂非懂，可以用土法煉鋼的方式操作：   　　．輸入資料後，格式無法統一，要每個表格逐一設定 　　．每次數據更新，都得重頭手動計算一遍 　　．重複剪貼資料，為了製作不同數據的圖表 　　．列印出來的資料，跟螢幕上看到的不同，常常浪費很多紙   　　只要學會必備的文書處理技巧，就能解決這些困擾， 　　讓你省下許多跟軟體消磨的時間！   　　◎ 漫畫圖解的形式，降低閱讀和學習門檻 　　市面上，有不少Excel的工具書，但通常很厚重， 　　就算初學者有心想學，也容易打退堂鼓或半途而廢。 　　因此，日本Excel培訓

師羽毛田睦土和日本知名職場漫畫家Akiba Sayaka攜手合作， 　　以漫畫的形式，搭配情境和步驟式的圖解，讓技巧淺顯易懂， 　　降低閱讀和學習門檻，任何人都能輕鬆學會！   　　◎ 七天25大主題、40種常見情境，循序漸進成為Excel達人 　　透過各種使用Excel常見的情境漫畫，只要按圖索驥， 　　拆解學習，從基礎到進階的功能，只要短短七天的時間，讓你從菜雞變達人── 　　 　　DAY 1：Excel的四大功能，是工作上的超強幫手 　　DAY 2：五大基本操作、讓效率多3倍的快速鍵 　　DAY 3：處理各種類別的資料、設定篩選資料的條件、製作資料庫 　　DAY 4：了解公式的基本用法、

處理四則運算、避免公式出現錯誤、七大必學函數 　　DAY 5：做出易讀、有美感、有溝通力的表格和圖表，需要掌握哪些訣竅？ 　　DAY 6：怎麼設定格式，才能避免列印失敗？ 　　DAY 7：利用範例檔案，不斷複習，讓技巧內化成實力 　　 　　本書利用全彩圖解，帶你輕鬆學會Excel文書處理術， 　　讓你現學現用、不再求助同事幫忙， 　　令主管和同事刮目相看，無形提升職場競爭力和效率！ 　　 高效推薦 　　 　　白慧蘭｜工作生活家主理人 　　周勝輝｜Excel書籍作者、講師與FB社團管理員 　　資工心理人｜「資工心理人的理財探吉筆記」版主 　　蔡明志｜輔仁大學資管系副教授 　　鄭緯筌｜「Vista

寫作陪伴計畫」主理人、《經濟日報》專欄作家 　　贊贊小屋（李員興）｜「會計人的Excel小教室」版主 　　蘇書平｜先行智庫執行長   　　「Excel是職場中常用的軟體，本書運用漫畫的方式，帶領大家手把手的學習運用Excel完成工作所需的各式方法，內容簡單易懂，讓沒有經驗的人也能夠輕鬆上手。」──資工心理人，「資工心理人的理財探吉筆記」版主 　 　　「你是否覺得Excel雖然重要，卻因為太過複雜，以至於提不起勁來學習？現在我想跟你說個好消息，這本書就是你的福音！」──鄭緯筌，「Vista寫作陪伴計畫」主理人、《經濟日報》專欄作家   　　「贊贊小屋教學過程中，遇到滿多學員擔心自己Excel基礎

不好，推薦這本書，看漫畫輕鬆學Excel！」──贊贊小屋（李員興），「會計人的Excel小教室」版主

python簡單小程式進入發燒排行的影片

用機器學習預測材料的壓電係數及形成能

為了解決python簡單小程式的問題，作者周志忠 這樣論述：

本研究希望利用機器學習的方法找到新的壓電材料並預測其壓電係數。由計算壓電的物理機制出發，我們歸納許多相關的文獻，尋找能有助於模型訓練的特徵。其中，我們引進了一種目前尚未被其他研究採用的概念 ── 沃羅諾伊體積(Voronoi volume)，使用原子體積除上其對應的沃羅諾伊體積當作特徵，來代表原子在晶格內可以移動的能力。模型在處理訓練數據不足時無法有效運作。資料增補 (data augmentation) 是一種可以增加訓練數據集大小和提升模型性能的方法。為了處理壓電資料量不足的問題，我們使用資料增補的概念及密度泛函微擾理論(density functional perturbation t

heory, DFPT) 計算來增加資料量，將材料形變後進行 DFPT 計算，產生新的訓練集資料及目標值，使演算法能有效運作。我們使用了隨機叢林、自適應增強及人工神經網路等三種演算法來訓練模型，而訓練的目標由最簡單的二元 cubic 結構，推廣到三元 cubic 結構，再推廣到常見且具有壓電性的結構 (wurtzite 及 perovskite)。我們將未在訓練資料內的材料放入模型預測壓電係數，再經由密度泛函理論 (density functional theory, DFT) 計算來優化結構及計算能隙，最後利用 DFPT 計算壓電係數來驗證模型的準度。除了壓電係數，我們也針對具有潛力能成為

壓電材料的材料預測形成能，因為參考材料的形成能，能判定材料是否能穩定存在於大自然。於本研究裡藉由考慮沃羅諾伊體積對壓電的影響，我們對結構的空間特徵提供了一種新的想法。根據上述流程，我們經由模型預測出了三個未被發表過有壓電性質的材料，分別是 MgS 及 LiF 和 SrZrO3，三者皆具有不錯的壓電性質。總結以上，本研究演示了以機器學習預測新壓電材料的流程，對於預測新材料的壓電性及穩定性上將會有很大的幫助。

財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法

為了解決python簡單小程式的問題，作者何宗武 這樣論述：

　　本書為進階的教材，需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具，不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場，以及預測景氣循環變動等等，可以用過去的數據資料，預測未來趨勢，是可以符合實際決策需要的實用能力。   　　書中並介紹機器學習方法，機器學習不是指特定估計方法，學習指的是如何在資料結構中運算，以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料，執行特徵萃取(features extraction)，再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型，作為決策之用。   　　使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點，R語言

是統計學中普及且容易上手的分析工具，書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說，教給讀者進行預測與評估的最實用方法。

探討台灣氣溫及雨量對於腸道疾病之影響

為了解決python簡單小程式的問題，作者蕭令宜 這樣論述：

前言：全球暖化下的氣候變遷帶來許多衝擊，造成的影響除了強風、暴雨、空氣及土壤污染等環境問題之外，病毒流行區域改變、生物的多樣性及糧食危機也都是全人類必須面臨的問題。故本研究期望找出台灣各縣市地區的溫度及雨量對於桿菌性痢疾/腸病毒之健保門診及住院就診人次的影響，以及病毒可能發生之地理分佈特性。並將研究結果所得的高風險區域之資訊提供至政府機關，以利日後進行疾病預防及相關措施的擬定。降低個案數的發生，維護國民的健康安全。目的：探討台灣氣溫及雨量對於腸道疾病之影響。方法：本研究所使用的氣象因子資料以中央氣象局氣象監測站所提供之氣溫（各縣市月平均溫度）及雨量（各縣市月平均雨量）作為研究數據。在疾病研究

資料方面則使用疾病管制署開放資料，以確認發病區域、報告日期、通報疾病名等資料欄位，並搜集國內外文獻了解傳染性流行病（如桿菌性痢疾/腸病毒）相關的風險因子。結果：使用簡單線性迴歸分析，以桿菌性痢疾確診人次作為參考組，分析出的統計結果顯示，在95%信賴區間水準下，平均溫度、最高溫度、最低溫度及雨量之氣候因素，和桿菌性痢疾確診人次及腸病毒之健保就診病例數沒有顯著差異（P>0.05）。結論：本研究顯示氣溫及雨量與桿菌性痢疾和腸病毒之發生無統計上的顯著差異。