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超簡單：用Python讓Excel飛起來

為了解決回歸分析預測的問題，作者王秀文 這樣論述：

《超簡單：用Python讓Excel飛起來》是一本講解如何用Python和Excel“強強聯手”打造辦公利器的案例型教程。 　　 全書共9章。第1~3章主要講解Python程式設計環境的搭建、Python的基礎語法知識、模組的安裝和導入、常用模組的基本用法等內容，為後面的案例應用打下堅實的基礎。第4~8直通過大量典型案例講解如何用Python程式設計操控Excel，實現資料整理、資料分析、資料視覺化等工作的自動化和批量化處理。第9章主要講解如何在Excel中調用Python代碼，進一步拓寬辦公自動化的應用範圍。 　　 《超簡單：用Python讓Excel飛起來》理論知識精練，案例典型實用，學習

資源齊備，適合有一定Excel基礎又想進一步提高工作效率的辦公人員，如從事文秘、行政、人事、行銷、財務等職業的人士閱讀，也可供Python程式設計愛好者參考。 王秀文，有超過6年的後端開發、運維開發經驗，擅長Python、Node.js、Java、Go等主流程式設計語言。曾參與翻譯Elasticsearch官方技術文檔。有IoT系統開發經驗和CRM系統設計開發經驗，現主要從事架構設計工作，負責系統設計與調優。 　　 郭明鑫，有超過8年的後端開發、測試開發經驗，擅長Python、Java、Go、Smalltalk等主流程式設計語言。有豐富的資料分析經驗和大資料項目目設計開發經

驗，現主要從事電信領域的架構設計與實現，負責系統設計與演算法調優。 　　 王宇韜（CFA、FRM、AQF），華能貴誠信託金融科技實驗室發起人，賓夕法尼亞大學碩士，上海交通大學學士，曾在劍橋大學交流學習，兩年內通過CFA 3級、FRM 2級、AQF。在華能貴誠信託自主研發了輿情監控系統、資金雷達、流程自動化AI系統、機器視頻面試系統等。專注于科技在金融領域的應用，編著有《Python金融大資料採擷與分析全流程詳解》和《Python大資料分析與機器學習商業案例實戰》。 前言 如何獲取學習資源 第1章 Python 快速上手 1.1 為什麼要學習用Python 控制Excel

1.2 Python 程式設計環境的搭建 1.2.1 安裝Python 官方的程式設計環境IDLE 1.2.2 安裝與配置Anaconda 和PyCharm 1.3 Python 的模組 1.3.1 初識模組 1.3.2 模組的安裝 1.4 讓Excel 飛一下 第2章 Python 的基礎語法知識 2.1 變數 2.2 資料類型：數位與字串 2.2.1 數字 2.2.2 字串 2.2.3 資料類型的查詢 2.2.4 資料類型的轉換 2.3 資料類型：清單、字典、元組與集合 2.3.1 列表 2.3.2 字典 2.3.3 元組和集合 2.4 運算子 2.4.1 算術運算子和字串運算子 2.

4.2 比較運算子 2.4.3 設定運算子 2.4.4 邏輯運算子 2.5 編碼基本規範 2.5.1 縮進 2.5.2 注釋 2.6 控制語句 2.6.1 if 語句 2.6.2 for 語句 2.6.3 while 語句 2.6.4 控制語句的嵌套 2.7 函數 2.7.1 內置函數 2.7.2 自訂函數 第3章 Python 模組 3.1 模組的導入 3.1.1 import 語句導入法 3.1.2 from 語句導入法 3.2 處理檔和資料夾的模組—os 3.2.1 獲取當前運行的Python 代碼檔路徑 3.2.2 列出指定路徑下的資料夾包含的檔和子資料夾名稱 3.2.3 分離文件主

名和副檔名 3.2.4 重命名檔和資料夾 3.3 批量處理Excel 檔的模組—xlwings 3.3.1 創建工作簿 3.3.2 保存工作簿 3.3.3 打開工作簿 3.3.4 操控工作表和儲存格 3.4 陣列計算的數學模組—NumPy 3.4.1 陣列的基礎知識 3.4.2 陣列的創建 3.5 資料導入和整理模組—pandas 3.5.1 二維資料表格DataFrame 的創建與索引的修改 3.5.2 文件的讀取和寫入 3.5.3 資料的選取和處理 3.5.4 資料表的拼接 3.6 資料視覺化模組—Matplotlib 3.6.1 繪製折線圖 3.6.2 繪製直條圖 3.7 模組的交互 3

.7.1 xlwings 模組與pandas 模組的交互 3.7.2 xlwings 模組與Matplotlib 模組的交互 第4章 使用Python 批量處理工作簿和工作表 案例01 批量新建並保存工作簿 舉一反三 批量新建並關閉工作簿 案例02 批量打開一個資料夾下的所有工作簿 舉一反三 列出資料夾下所有檔和子資料夾的名稱 案例03 批量重命名一個工作簿中的所有工作表 舉一反三 批量重命名一個工作簿中的部分工作表 案例04 批量重命名多個工作簿 舉一反三 批量重命名多個工作簿中的同名工作表 案例05 在多個工作簿中批量新增工作表 舉一反三 在多個工作簿中批量刪除工作表 案例06 批量列印

工作簿 舉一反三 批量列印多個工作簿中的指定工作表 案例07 將一個工作簿的所有工作表批量複製到其他工作簿 舉一反三 將某個工作表的資料批量複製到其他工作簿的指定工作表中 案例08 按條件將一個工作表拆分為多個工作簿 舉一反三 按條件將一個工作表拆分為多個工作表 舉一反三 將多個工作表拆分為多個工作簿 案例09 批量合併多個工作簿中的同名工作表 舉一反三 將工作簿中名稱有規律的工作表合併到一個工作表 第5章 使用Python 批量處理行、列和儲存格 案例01 精確調整多個工作簿的行高和列寬 舉一反三 精確調整一個工作簿中所有工作表的行高和列寬 案例02 批量更改多個工作簿的資料格式 舉一反三

批量更改多個工作簿的外觀格式 案例03 批量替換多個工作簿的行資料 舉一反三 批量替換多個工作簿中的儲存格資料 舉一反三 批量修改多個工作簿中指定工作表的列資料 案例04 批量提取一個工作簿中所有工作表的特定資料 舉一反三 批量提取一個工作簿中所有工作表的列資料 舉一反三 在多個工作簿的指定工作表中批量追加行資料 案例05 對多個工作簿中指定工作表的資料進行分列 舉一反三 批量合併多個工作簿中指定工作表的列資料 舉一反三 將多個工作簿中指定工作表的列資料拆分為多行 案例06 批量提取一個工作簿中所有工作表的唯一值 舉一反三 批量提取一個工作簿中所有工作表的唯一值並匯總 第6章 使用Pyth

on 批量進行資料分析 案例01 批量昇冪排序一個工作簿中的所有工作表 舉一反三 批量降冪排序一個工作簿中的所有工作表 舉一反三 批量排序多個工作簿中的資料 案例02 篩選一個工作簿中的所有工作表資料 舉一反三 在一個工作簿中篩選單一類別資料 案例03 對多個工作簿中的工作表分別進行分類匯總 舉一反三 批量分類匯總多個工作簿中的指定工作表 舉一反三 將多個工作簿資料分類匯總到一個工作簿 案例04 對一個工作簿中的所有工作表分別求和 舉一反三 對一個工作簿中的所有工作表分別求和並將求和結果寫入固定儲存格 案例05 批量統計工作簿的最大值和最小值 舉一反三 批量統計一個工作簿中所有工作表的最大值和

最小值 案例06 批量製作樞紐分析表 舉一反三 為一個工作簿的所有工作表製作樞紐分析表 案例07 使用相關係數判斷資料的相關性 舉一反三 求單個變數和其他變數間的相關性 案例08 使用方差分析對比資料的差異 舉一反三 繪製箱形圖識別異常值 案例09 使用描述統計和長條圖制定目標 舉一反三 使用自訂區間繪製長條圖 案例10 使用回歸分析預測未來值 舉一反三 使用回歸方程計算預測值 第7章 使用Python 製作簡單的圖表並設置圖表元素 案例01 在Python 中製作簡單的圖表 舉一反三 在Python 中製作直條圖 舉一反三 在Python 中製作橫條圖 舉一反三 在Python 中製作圓形

圖 案例02 在Python 中導入Excel 資料製作簡單的圖表 舉一反三 導入資料製作散點圖 舉一反三 導入資料製作面積圖 案例03 在Python 中製作組合圖表 舉一反三 製作雙折線圖 案例04 添加並設置圖表標題和坐標軸標題 舉一反三 添加圖例 案例05 添加並設置資料標籤 舉一反三 設置y 軸的取值範圍 案例06 為組合圖表添加並設置次坐標軸 舉一反三 添加並設置格線 第8章 使用Python 製作常用圖表 案例01 製作直條圖展示資料的對比關係 舉一反三 批量製作橫條圖 案例02 製作折線圖展示資料的變化趨勢 舉一反三 製作折線圖並為最高點添加資料標籤 舉一反三 製作平滑折線圖

案例03 製作散點圖判斷兩組資料的相關性 舉一反三 為散點圖添加線性趨勢線 舉一反三 製作氣泡圖 案例04 製作圓形圖展示部分和總體的比例關係 舉一反三 製作圓環圖 案例05 製作雷達圖對比多項指標 舉一反三 製作某一品牌性能評價指標雷達圖 案例06 製作溫度計圖展示工作進度 舉一反三 製作上半年銷售業績的溫度計圖   第9章 在Excel 中調用Python 代碼 9.1 在工作表中調用Python 自訂函數 9.1.1 在Excel 中載入xlwings 外掛程式 9.1.2 導入並調用Python 自訂函數 9.2 在VBA 中調用Python 自訂函數 9.2.1 通過命令創建檔並調

用Python 自訂函數 9.2.2 手動創建檔並調用Python 自訂函數 9.2.3 VBA 代碼和Python 代碼的混合使用 9.3 將Python 代碼轉換為可執行程式 9.3.1 PyInstaller 模組的語法和參數含義 9.3.2 將Python 代碼打包成可執行程式 9.3.3 打包文件的實際應用  

回歸分析預測進入發燒排行的影片

探討護理人員專業生活品質、健康狀況、工作投入與工作留任意願及離職行為的相關性

為了解決回歸分析預測的問題，作者陳豔晴 這樣論述：

背景: 病情的急迫性及變化、照護比例的懸殊，都使得護理照護這個工作變成一個高壓的代名詞。高壓的工作環境會影響護理人員的身心健康，造成離職率上升，並間接地降低照護品質進而影響病患的安全。目的: 探討護理人員專業生活品質、健康狀況、工作投入與工作留任意願的相關性及影響工作留任意願及離職行為的預測因子。方法: 本研究為一前瞻性世代研究，採立意取樣方式，以台灣中部三家醫院護理人員為研究對象研究工具為一結構式的問卷組套，包括個人基本屬性問卷、專業生活品質量表 、工作投入量表、自覺健康狀況量表及留任意願量表。資料收集時間為2017年12月到2018年8月，問卷調查後3個月從醫院系統收集護理人員是否離職。

採用描述性分析和多元邏輯斯回歸分析預測參與者離職的相關因子，統計方式使用SPSS/PC 20.0 中文版進行分析。結果: 本研究共收案553人，整體離職率為8.9%(n=49)。護理人員具有較低的憐憫滿足及較高的工作疲潰及次發性創傷壓力。工作留任意願為67.1%。憐憫滿足得分越高，留任意願越高。工作單位、工作疲潰及留任意願是離職行為的預測因子(P< .05)。憐憫滿足是留任意願與離職行為的調節因子，憐憫滿足會增強留任意願對離職行為的效應。結論與建議: 護理人員的憐憫滿足加強了留任意願對離職的影響。提升滿意度和壓力管理的計劃介入是提高護理人員專業生活質和留任的策略。

Excel營銷數據分析寶典--大數據時代下易用、超值的數據分析技術

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為了解決回歸分析預測的問題，作者（美）WAYNE L.WINSTON 這樣論述：

大多數企業都充斥着數據。為使數據有助於業務開展，需要一個簡單的、具有成本效益的工具——最好是已經有所了解的一個工具。Excel就是這樣一個工具。《Excel營銷數據分析寶典——大數據時代下易用、超值的數據分析技術》中的每個示例都具有分步指導、可下載的包含數據與解決方案的Excel文件，以及大量截圖。想要提高自己的市場營銷分析技術，這本指南和Excel是必不可少的。本書有助於掌握許多重要的市場營銷分析概念：◆ 使用Excel圖表和函數來匯總市場營銷數據◆ 評估需求曲線並使用規划求解來判定使利潤最大化的定價策略◆ 將聚類分析用於市場細分◆ 開發自定義的預測模型，以說明市場營銷組合如何影響銷量◆ 衡

量廣告計划的效應◆ 理解社交網絡與病毒式營銷背后的分析　Wayne L. Winston是美國印第安納大學凱利商學院決策科學的榮譽退休教授，目前是休斯頓大學鮑爾商學院的客座教授。他在印第安納大學贏得了超過45項的教學獎項。Wayne撰寫過很多期刊雜志文章，並撰寫了多部書籍。他還為哈佛商學院開發了兩個在線課程。 第Ⅰ部分 使用Excel匯總市場營銷數據 第1章 使用PivotTable對市場營銷數據進行交叉分析 第2章 使用Excel圖表匯總市場營銷數據 第3章 使用Excel函數匯總市場營銷數據第Ⅱ部分 定價策略 第4章 評估需求曲線並使用規划求解來最優化

定價 第5章 捆綁定價 第6章 非線性定價策略 第7章 撇脂定價策略與銷售 第8章 收益管理第Ⅲ部分 預測 第9章 簡單線性回歸及相關系數 第10章 使用多元回歸分析預測銷售情況 第11章 在特殊事件發生時進行預測 第12章 對趨勢和季節性因素建模 第13章 移動平均比率預測法 第14章 溫特方法 第15章 使用類神經網絡預測銷售情況第Ⅳ部分 客戶需求 第16章 聯合分析法 第17章 邏輯回歸分析 第18章 離散選擇分析第Ⅴ部分 客戶價值 第19章 計算客戶的生命周期價值 第20章 使用客戶價值對業務估值 第21章 客戶

價值、蒙特卡羅模擬法與市場營銷決策 第22章 在獲取客戶和留存客戶之間分配市場營銷資源第Ⅵ部分 市場細分 第23章 聚類分析 第24章 協同過濾 第25章 將分類樹用於細分市場第Ⅶ部分 預測新產品的銷售情況 第26章 用S曲線預測新產品的銷售情況 第27章 巴斯擴散模型 第28章 使用哥白尼原則預測未來的銷售時長第Ⅷ部分 零售業 第29章 購物籃分析和電梯理論 第30章 RFM分析和直郵廣告活動優化 第31章 使用SCAN*PRO模型及其變體 第32章 分配零售空間及銷售資源 第33章 通過幾個數據點來預測銷售數據第Ⅸ部分 廣告 第34

章 衡量廣告效益 第35章 媒體選擇模型 第36章 點擊付費(PPC)在線廣告第Ⅹ部分 市場營銷研究工具 第37章 主成分分析(PCA) 第38章 多維尺度分析(MDS) 第39章 分類演算法：朴素貝葉斯分類器和判別分析 第40章 方差分析：單因素方差分析 第41章 方差分析：雙因素方差分析第Ⅺ部分 互聯網和社會化營銷 第42章 網絡 第43章 The Tipping Point背后的數學原理 第44章 病毒式營銷 第45章 文本挖掘

機械手臂動態行為之智慧識別及預測分析

為了解決回歸分析預測的問題，作者朱永全 這樣論述：

本研究中以機械手臂系統為研究對象，其中機械手臂以直流馬達驅動，直流馬達之位移由曲柄機構帶動，兩者間僅有一彈簧做連結，馬達與固定邊有一阻尼及一彈簧做控制。機械手臂用途廣泛，因此精度要求相當高，但有很多因素導致其形成非線性系統，甚至產生混沌行為。為了觀察其於不同的阻尼及剛性之下的動態響應，進行了分岔分析，在不同參數之下的週期變化也藉由軌跡圖、頻譜圖、最大李奧維指數以及龐卡萊截面圖得到驗證。為了優化系統不穩定的情況，加入控制器進行負回饋的控制，能穩定系統之參數也將在分析及驗證後獲得。此外，本研究還針對各圖形及最大李奧維指數進行影像識別以及數據預測的應用。首先，在影像識別方面，比較了CNN

的GoogLeNet 與ResNet-50，前者加寬了卷積層及擴大池化，利用inception 的結構，在影像輸出擁有更多的尺寸適應性也減少了網絡訓練時間；後者則是運用shortcut 的連線方式強化了網路性能，在網路加深的同時抑制了殘差的攀升，藉二者針對軌跡圖以及龐卡萊截面圖進行學習，並比較對動態行為影像辨識的效果。於三維最大李奧維指數預測當中，使用支援向量機(Support Vector Machines,SVM)、高斯過程回歸(Gaussian Processes Regression, GPR)及集成學習(Ensemble)等方法進行回歸分析，並取得最佳演算法，且與後向傳播神經網路(B

ack Propagation Neural Network, BPNN)比較，利用少量數據快速預測不同參數下的最大李奧維指數。本研究的價值不只在機械手臂的非線性動態行為分析。若與即時辨識及預測功能形成一系統，將可快速準確地從大數據分析中得到回饋。