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Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決youbike查詢的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！   　　．快速上手基礎的 Python 語言 　　．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 　　．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 　　．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 　　．進行資料分析與視覺化圖表 　　．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 　　．打造 AI 車牌辨識系統 　　．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 　　．

活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 　　．提供每章習題及範例程式資源   　　適用讀者 　　✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 　　✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材   本書特色   　　本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫

篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。   　　另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。

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臺北市公共自行車使用特性與空間分佈型態之趨勢變化分析

為了解決youbike查詢的問題，作者鍾凱如 這樣論述：

近年來遭受能源消耗與氣候變遷導致之環境衝擊，各國城市積極推動擁有低污染、低耗能、可及性高又兼具運動休閒特性等優勢之公共自行車系統的發展，而我國最為完善且較具規模者為臺北市「YouBike微笑單車」。許多系統營運至今已日漸成熟，掌握時空變化下使用者之租借需求，有效管理供需平衡以提高整體租借量，應為系統長期經營之關鍵。然而，現有關於公共自行車之研究大多透過短期橫斷面數據或以抽樣、問卷調查形式評估其使用特性及影響因素。是故，本研究目的在於運用臺北市YouBike系統自2016年1月至2021年5月之站點資訊與租借資料，瞭解長時間下使用者之租借情況與分佈型態，並考量縱向時間與空間差異概念，建構公共自

行車使用需求趨勢模型，評估不同因素對使用量之關係與影響程度，從而提供系統營運規劃與策略建議。本研究首先爬梳文獻且歸納公共自行車有關議題及使用之影響因素，其次以統計分析、空間自相關分析，初步觀察使用量的時間變動趨勢及空間分佈型態變化。最後，根據歷年使用量、平日及假日使用變化量之縱貫性與橫斷面資料型態，分別以追蹤資料模型、全域型與地域型迴歸建構使用需求趨勢模型。實證結果顯示，歷年租借時間趨勢相似且大部分為短程使用，而熱門租借站點與騎乘路線大多鄰近捷運站和學校周邊。另外，公共自行車使用量之顯著影響因素為人口數、從業員工人數、站點數量、假日與降雨天數，而使用變化量之顯著影響因素則為人口數、與捷運站點距

離及站點數量。尤其從地域型迴歸模型結果得知，不同變數考量空間特徵下之影響程度和顯著性檢定皆有所差異，且應用多尺度地理加權迴歸可更有效地解釋空間變異下不同因素對於公共自行車使用之影響，據此提出系統站點佈局、容量調整、車輛調度以及自行車道路網規劃等相關策略建議，以期提升整體公共自行車使用量。

Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決youbike查詢的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 　　第二版和第一版做比較，增加下列內容： 　　★：全書增加約50個程式實例 　　★：網路趨勢，了解輿情 　　★：網路關鍵字查詢 　　★：YouBike資訊 　　★：國際金融資料查詢 　　★：博客來圖書排行榜 　　★：中央氣象局 　

　★：租屋網站 　　★：生活應用 　　下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： 　　★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　★：認識約定成俗的協議robots.txt 　　★：從零開始解析HTML網頁 　　★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　★：說明lxml模組 　　★：XPath方法解說 　　★：css定位網頁元素 　　★：Cookie觀念 　　★：自動填寫表單 　　★：使用IP代理服務與實作 　　★：偵測IP 　　★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　★：認識適用大

型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： 　　☆：國際與國內股市資訊 　　☆：基金資訊 　　☆：股市數據 　　☆：人力銀行 　　☆：維基網站 　　☆：主流媒體網站 　　☆：政府開放數據網站 　　☆：YouBike服務網站 　　☆：PTT網站 　　☆：電影網站 　　☆：星座網站 　　☆：小說網站 　　☆：博客來網站 　　☆：中央氣象局 　　☆：露天拍賣網站 　　☆：httpbin網站 　　☆：python.org網站 　　☆：github.com網站 　　☆：ipstack.com網站API實作 　　☆：Google API實作 　　☆：Facebook

API實作 　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： 　　★：CSV檔案格式 　　★：JSON檔案格式 　　★：XML、Pickle 　　★：Excel 　　★：SQLite 　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： 　　☆：URL編碼與中文網址觀念 　　☆：將中文儲存在JSON格式檔案 　　☆：亂碼處理 　　☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 　　☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 　　☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

悠遊卡大數據應用於行銷策略之研究

為了解決youbike查詢的問題，作者詹德藎 這樣論述：

COVID-19(新冠肺炎) 疫情造成全球生產及消費的衝擊，雖然台灣防疫有成，但也影響民眾的生活及消費方式的改變，後疫情時代造成不同的消費方式，投資者如何由民生消費商機找出具有潛力開店的區域，或具有潛力開店的行業，促使原本保守投資者轉而積極。政府單位如何透過政策激勵，促成區域經濟發展及增加民眾的消費意願。 本研究的資料以悠遊卡公司電子票證資料，研究範圍為悠遊卡於台北市的小額消費交易(排除台北市區域以外、排除交通及超商特約商店以外)，找出悠遊卡小額消費交易，顧客價值高的區域及行業，並以不同的研究變項組合，分析區域因素(台北市12個行政區域)、行業因素(37項行業分類)、日期因素(

平日/假日)、身份因素(一般卡/敬老卡/愛心卡/學生卡)，產生不同的數據結果。 本研究以行銷策略中的顧客價值RFM模型及顧客活躍度CAI指標分析，採五等均分法計算價值分數，並分為兩個實證分析，以指標前20%為實證分析一，以及指標全部(總分)為實證分析二，以完整呈現高頻與全部持卡人的完整分佈。本研究主要的貢獻有二：(1)將悠遊卡大數據資料，依不同變項組合分析，轉化為可衡量之分數及排名，其研究結果可提供投資者設立新據點時，可參考具投資價值的區域及行業別類型。(2)不同身份別之組合分析，可提供政府單位研擬褔利政策時，可參考具區域及行業的集中熱區，進而規劃不同的褔利類型，可更接近符合民眾所需。