Python Excel教學的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

【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 Excel教學的問題，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 Excel教學進入發燒排行的影片

基於 LineBot 創新稅務服務 以臺南市為例

為了解決Python Excel教學的問題，作者林美月 這樣論述：

在疫情的衝擊之下，民 眾為了減少染疫的風險，「零接觸」成為了社會主流。隨著科 技的蓬勃發展，將 生 活數位化是此時社會轉型的主要目標，不管是無現金交易還是線上服 務，都是其中的 一大 重點。 而 「稅務微服務 Line Bot」在這趨勢中也凸顯其重要性，此 Line Bot不受稅捐稽徵機關上班時間的限制，無論在世界何處，隨時隨地皆能得到快速且便利的服務。其服務包含輸入關鍵字諮詢稅務相關問題及線上申請 各類表單如課稅明細、繳納證明與線上查調財產所得。 本論文建構的稅務微服務問答機器人，以 QnA Maker 設計對話流程，並選擇在台灣 用戶高 達 2100 萬⼈的通訊軟體 Lin

e ，作為服務的平台，讓使 用 者以最熟悉便捷的方式提 出問題。 首先，知識庫（KB）之建立，資料來 自 蒐集日常生活中實用的稅務常識、節 稅案例或申辦程序以及 民 眾的常見問題整理成 EXCEL 檔，接著進行 整理後匯入 QnA Maker 設計對話流程， QnA Maker 能透過自然語言處理技術NLP去擷取對話中關鍵字句及語意分析，即時給予使 用 者回復。隨著機器學習Machine Learning ）的技術越趨成熟，已有許多雲端平台開放 自身的自然語言處理服務給大眾使用，再加上即時通訊軟體 LINE ，開發者 而有 便利的開發媒介。本論文中， 整合了服務型智慧型政府 2 .0 推動計畫

（ 1 10 年 至 1 14 年 ）之一「定期查繳稅及電子傳送服務」、「數位服務個人化平臺」及全國首創之「南市個人戶籍地租稅優惠查詢」等系統於 Line Bot 這些 系統透過 「行動 自然人憑證 Taiwan Fido」之 服務 確認身份， 其僅需利用生物特徵辨識登入， 而 不需插卡便能輕鬆申辦 政府服務的特性，也是數位化轉型的推手。 最後，本論文將回收的問卷進行整理，使用統計軟體spss20.0 來進行資料分析。資料分析方法包括敘述性統計分析 與 信度分析，在 169 份線上問卷調查中，民眾所填問卷中的「認知便利性」之樣本總平均數為 4.25 ，「認知有用性」之樣本總平均數為 4.

28 ，「認知易用性」之樣本總平均數為 4. 05 ，「使用態度」之樣本總平均數為 4. 15 ，「使用意圖」之樣本總平均數為 4. 12 ，顯示使用者的「認知便利性」、「認知有用性」、「認知易用性」、「使用態度」、「使用意圖」問卷結果皆介於「同意」與「非常同意」之間，由此可得知，民眾對南市稅務微 服務 Line Bot 的「便利性」、「有用性」、「易用性」、「使用態度」、「使用意圖」等因素，性」、「易用性」、「使用態度」、「使用意圖」等因素，皆具有正面的評價， 至於信度分析之Cronbach s α均為 0. 8 以上， 大於 0.8 其可信度為很可信顯示本研究問卷量表之信度良好，具有高度的

內部一致性 。

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Python Excel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

以食物過敏因子相似度檢測提升健康餐飲的安全性

為了解決Python Excel教學的問題，作者王宏軒 這樣論述：

食物過敏造成的過敏症狀輕則皮膚之搔癢，嚴重者可能會造成造成休克，根據ACAAI(American College of Allergy, Asthma, and Immunology)的數據統計，過敏已經成為全球第六大的疾病。WAO(World Allergy Organization)世界過敏組織在2005年6月28日時將每年的7月8日訂為世界過敏性疾病日。換言之，因過敏而產生疾病是必須被重視的。在現今的社會，人們越來越重視健康，吃著許多昂貴或美味的食物，看似健康，看似是適合自己的食物，但孰不知這些食物可能都蘊含著可能會導致我們有皮膚之癢或生命上的危險的過敏因子，為了可以讓人們可以安心的食

用眼前的料理，並且不會有生命上的問題，本研究提出「基於過敏因子相似度檢測的食物推薦系統(Allergy Similarity Detection based Food Recommendation System，ASDFRS)」，根據ASDFRS中的「不建議料理」、「推薦料理」與「查詢料理」可以篩選掉不可食用的料理，也可以推薦可食用的料理。本研究的食譜資料集是透過網路爬蟲cookpad食譜共享網站抓取「嬰兒」、「幼兒」與「兒童」，食譜的資料集有612筆的資料，在個人資料集中，0-11歲的資料有329,656筆的資料，其中包含有過敏因子的人與沒有任何過敏因子的人。本研究提出的ASDFRS主要是透

過食譜資料及與已知食用過敏因子和未知食用過敏因子來進行「不建議料理」、「推薦料理」與「查詢料理」三個機制，而未知食用過敏因子是根據「Microsoft Excel分析個人資料集的結果」與「相關食物過敏的文獻」推論出的結果。在三個機制中都會使用的餘弦相似度(Cosine Similarity)來協助我們判斷食用者對該道料理是否可食用，當Cosine Similarity所算出來的值大於0，代表食用者不建議食用該料理，若Cosine Similarity等於0，代表食用者可以安心的食用該道料理。