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選書精靈

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2021/10/08

不懂程式碼,也可以讓excel很上手
書名:Excel Power Pivot|免VBA,也能讓Excel自動統計、分析資料
作者:鷹尾祥
不用寫程式,不懂VBA,也能完成報表自動化
「使用函數跟樞紐分析表處理資料,只要格式稍有變動,就要重來一次,實在很麻煩」
「聽說如果使用巨集或VBA,就可以達到自動化,可是我不會設計程式」
這本書就是為了解除您的痛苦而生的。本書介紹的方法,是Excel的新功能,可以幫助使用者提升資料分析與報表製作的效率,
同時也可以完成報表的自動更新。本書以Power Pivot為主軸,運用Power Query、DAX、樞紐分析圖、條件式格式等功能,整理成連貫的七個步驟。買了這本書的你,將能藉此完成前所未見的優秀報表並實現自動化的目的。
目錄
【理論篇】
第1章|顛覆 Excel 既定印象的全新 Excel 登場
第2章|Excel的全自動報表機制
【實踐篇】
第1章|實踐概要
第2章|先用基本星型模型掌握七個步驟
第3章|商品效益分析
第4章|商品類別及各商品的銷售比例
第5章|當期銷售累計
第6章|去年同期比
第7章|預算 vs 實績對比
第8章|製作儀表板
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成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
課程介紹 人力銀行徵才上,不只是資訊科技業,而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業,各行各業都在搶數據分析師! 徵才月薪至少有四萬元以上,對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人,都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師,不一定非要資工資管背景,跟著容噗老師學習,文科生也能轉職成為數據分析師! 有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗,非工科生有點難以進入。 容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你! 學會本課,讓你徹底掌握數據分析師的必備技能,充分的模擬資料分析練習,學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案,提供程式碼下載,以利與職場接軌。 文科生不用怕,容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧,懂了邏輯,運用網路免費程式資源將如魚得水! 為什麼需要這門課? 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧! 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。 課程大綱 PART1: 數據分析師簡介 大數據及常見分析工具的介紹,R、Python、SQL、Excel優缺點 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告 數據分析師的職場定位&工作夥伴 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹 PART2: PYTHON基礎 Python – Anaconda安裝 Python – Spyder啟用 Python – 介面介紹 Python – 套件安裝 Python – Pandas、sklearn套件介紹 Python – 函式介紹與使用 PART3: PYTHON新手村: 巨量資料整理 資料整理 vs 資料清理 Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出 Pandas – 行列整理、篩選 Pandas – 排序、移除重複、取代 Pandas – 格式轉換(character、date、float、int) Pandas – 合併、串接 Pandas – 字串取代、篩選、合併 Pandas – 樞紐 PART4: FACEBOOK用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM) 你將學習到本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM),透過一層層收斂的分析邏輯,準確提供需求方有用的資訊,例如男性會員與女性會員的價值差異,哪些客群應該投入更大的行銷資源,以換取更大的利益。 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc 資料探索(EDA) 資料清洗 – NA值處理 資料清洗 – 離群值處理 資料視覺化 資料探索結論 提供程式碼下載 PART5: IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料 你將學習到本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測哪些商品該給予折扣,哪些商品不用,以避免公司內折,換取更大的利益。 分析需求確認 | vs 行銷人員&主管&老闆 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學 特徵篩選 | R2教學 特徵壓縮 | PCA教學 隨機抽樣 | 28 & 37法則 模型調參 | 各演算法重要參數說明 模型診斷 | 損失函數說明 模型結果說明 提供程式碼下載 PART6: 特斯拉股價預測 - 模擬公司營收資料 你將學習到本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測未來的股票價格,讓高層了解公司未來走向,提早做好策略。 特斯拉股價預測 預測盲點補充 模型準確度不佳怎麼辦? 提供程式碼下載 300%解鎖: 模擬客服文字資料第1步 - GOOGLE評論資料清理 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,無論是公司內部或是網路輿情,文字資料無所不在,就讓容噗老師由文字資料清理,帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。 安裝套件by終端機 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞 文字資料清洗 – stopword 500%解鎖: 模擬客服文字資料第2步 - GOOGLE評論資料探索 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,快速理解民眾每天所討論的內容,節省人工閱讀的時間。 文字常用統計量 – TF-IDF 文字資料視覺化 文字資料探索結論 700%解鎖: 模擬客服文字資料第3步 - GOOGLE評論資料探勘 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,抓出風向者、關鍵主題,節省人工閱讀評論的時間。 文字資料探勘 – 風向者偵測 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法 1000%解鎖: GITHUB介紹 程式人用的GOOGLE CLOUD 如何用 GitHub 製作履歷,增加轉職成功率 教師介紹 容噗老師 學歷:東吳大學資料科學系碩士 專長:巨量資料分析、統計檢定、機器學習(預測建模)、跨部門溝通 經歷:上市櫃公司之數據分析師 教學經驗:YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師
Mastertalks
成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
課程介紹 人力銀行徵才上,不只是資訊科技業,而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業,各行各業都在搶數據分析師! 徵才月薪至少有四萬元以上,對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人,都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師,不一定非要資工資管背景,跟著容噗老師學習,文科生也能轉職成為數據分析師! 有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗,非工科生有點難以進入。 容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你! 學會本課,讓你徹底掌握數據分析師的必備技能,充分的模擬資料分析練習,學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案,提供程式碼下載,以利與職場接軌。 文科生不用怕,容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧,懂了邏輯,運用網路免費程式資源將如魚得水! 為什麼需要這門課? 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧! 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。 課程大綱 PART1: 數據分析師簡介 大數據及常見分析工具的介紹,R、Python、SQL、Excel優缺點 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告 數據分析師的職場定位&工作夥伴 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹 PART2: PYTHON基礎 Python – Anaconda安裝 Python – Spyder啟用 Python – 介面介紹 Python – 套件安裝 Python – Pandas、sklearn套件介紹 Python – 函式介紹與使用 PART3: PYTHON新手村: 巨量資料整理 資料整理 vs 資料清理 Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出 Pandas – 行列整理、篩選 Pandas – 排序、移除重複、取代 Pandas – 格式轉換(character、date、float、int) Pandas – 合併、串接 Pandas – 字串取代、篩選、合併 Pandas – 樞紐 PART4: FACEBOOK用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM) 你將學習到本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM),透過一層層收斂的分析邏輯,準確提供需求方有用的資訊,例如男性會員與女性會員的價值差異,哪些客群應該投入更大的行銷資源,以換取更大的利益。 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc 資料探索(EDA) 資料清洗 – NA值處理 資料清洗 – 離群值處理 資料視覺化 資料探索結論 提供程式碼下載 PART5: IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料 你將學習到本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測哪些商品該給予折扣,哪些商品不用,以避免公司內折,換取更大的利益。 分析需求確認 | vs 行銷人員&主管&老闆 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學 特徵篩選 | R2教學 特徵壓縮 | PCA教學 隨機抽樣 | 28 & 37法則 模型調參 | 各演算法重要參數說明 模型診斷 | 損失函數說明 模型結果說明 提供程式碼下載 PART6: 特斯拉股價預測 - 模擬公司營收資料 你將學習到本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測未來的股票價格,讓高層了解公司未來走向,提早做好策略。 特斯拉股價預測 預測盲點補充 模型準確度不佳怎麼辦? 提供程式碼下載 300%解鎖: 模擬客服文字資料第1步 - GOOGLE評論資料清理 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,無論是公司內部或是網路輿情,文字資料無所不在,就讓容噗老師由文字資料清理,帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。 安裝套件by終端機 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞 文字資料清洗 – stopword 500%解鎖: 模擬客服文字資料第2步 - GOOGLE評論資料探索 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,快速理解民眾每天所討論的內容,節省人工閱讀的時間。 文字常用統計量 – TF-IDF 文字資料視覺化 文字資料探索結論 700%解鎖: 模擬客服文字資料第3步 - GOOGLE評論資料探勘 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,抓出風向者、關鍵主題,節省人工閱讀評論的時間。 文字資料探勘 – 風向者偵測 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法 1000%解鎖: GITHUB介紹 程式人用的GOOGLE CLOUD 如何用 GitHub 製作履歷,增加轉職成功率 教師介紹 容噗老師 學歷:東吳大學資料科學系碩士 專長:巨量資料分析、統計檢定、機器學習(預測建模)、跨部門溝通 經歷:上市櫃公司之數據分析師 教學經驗:YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師
Mastertalks
Python全方位期貨課程 - 從基礎、爬蟲、回測、LINE提醒到AI應用
課程範例展示 完整分析期貨策略風險與報酬,並快速優雅的產出精美圖表。(圖上報酬為模擬示意) 利用回測框架演算期貨策略最適參數及其對應的報酬、MDD及Sharpe Ratio,迅速算出策略最適合參數。 (下欄位與參數數值為模擬,實際值以課程為主) 利用手邊現有資料,開發出市場警示、提醒程式,利用排程自動執行並透過Line Notify服務通知。 除基本的介紹與機器學習模型應用,我們使用一些深度學習及強化學習模型預測期貨價格、漲跌、交易等。(強化學習將於500%解鎖章節教授) 課程說明 您最需要的Python期貨程式交易,都盡在此課! 使用Python做出程式交易全方位的應用,讓你在程式交易的領域面對何種需求都能輕鬆應對,尤其是針對期貨保證金交易的模式,仍然能得心應手。當你學會期貨程式的撰寫之後,就算轉戰股票市場你也會覺得相當輕鬆,反之由股票交易程式轉戰期貨交易程式時常讓人手足無措。 (本課程包含三堂少量的用於股票的應用,因考量到台股高權值股對於台指的重大影響,因此在一些市場偵測的章節會有部分股票應用) 您是否有以下疑問? 還在人工看技術指標評估自己的策略? AI看起來很高深的樣子,完全不敢接觸 想出了好策略或是好的輔助指標卻不知道如何做成服務 市面上大多數是股票課程,課程偏少,網路上資源也較少 1.學會用程式,幾秒鐘即可獲得全面的策略分析! 許多投資者仍然是看著手機APP與技術指標來驗證自己的策略,這樣不僅速度慢,而且不全面。許多人人工驗證了其中一年就確信了自己的策略可行,實際操作時虧損慘重。如果你懂了程式,十年的資料可以在數秒鐘就回測完成,並且透過套件可以獲得非常全面的策略分析,我們會帶著你應用backtrader回測框架快速驗證期貨策略。 2.強大的AI模型,就算是程式小白也可以應用! AI確實是一門非常學術且具備高門檻的領域,但你我可能都並非是走研究學術路線,有了許多巨人替大家開發許多好用強大的AI模型,我們可以很輕易地呼叫這些強大的模型去學習自己的目標,應用並不困難。在本課程中我們將會示範機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)如何快速簡易的應用在期貨市場,並於解鎖課程中加入強化學習(Reinforcement Learning)的應用。 3. 運用程式進行盤中檢測 當你有好策略或是好的市場掃描程式,卻不知道如何做成服務嗎? 我們會教你如何使用windows排程自動執行你的程式,並讓程式透過Line Notify很簡單的發送Line訊息給你的使用者。時刻監控市場,並達到及時提醒。 4. 少見的全方位期貨課程 是的,不僅是課程,網路上的資源期貨也是偏少。股票的受眾較廣,且程式設計上較為容易,但期貨為保證金交易模式,許多程式設計或是回測框架這部分都會顯得比較複雜,本課程會點出一些關鍵的要點,讓你掌握期貨這方面的程式設計。 這堂課適合誰 苦於人工驗證交易策略,想要高速回測期貨策略 對期貨交易軟體感到無法滿足需求,想要高度自由化 對於Python於期貨市場的應用有高度興趣的初學者 對於爬蟲感到陌生,尤其是動態網頁更是不知所措 有良好的想法,但苦於不知道如何自動化並作成簡單的服務 想要生成專業又漂亮的策略回測結果圖表,卻不知從何下手 對於AI模型無基礎,但又想要嘗試看看,體驗模型的效果 教師介紹 張峮瑋 Arleigh Chang 黃仕勳 Ryan Huang 【老師的話】 大家好,我是《Python全方位期貨課程》的老師峮瑋(Arleigh)。 我曾經待過野村投信(NOMURA),也曾在東吳自然語言處理實驗室研究過模型與金融市場的議題 現在則替私人操盤手撰寫交易程式, 以Python為主,範圍包含程式交易、策略回測、AI應用於市場、資料採集、市場監測機器人等。 這些範疇正是我在課程中想要教給你的,我會將現在的工作環境會使用到的技術,在課程中透過實戰的方式讓你融會貫通。 歡迎大家一起加入這門線上課程!有任何問題歡迎提問,我會親自回覆。 【出版書籍】 - 著有《Python金融市場賺錢聖經》,曾榮登多個平台新書暢銷榜 【學歷】 - 就讀臺科大資管所,研究 AI 應用於金融交易市場 - 畢業於臺科大資工系 輔系財金系 【工作資歷】 - 現任野村投信(NOMURA) IT部門實習生 - 臺科大資工系資料探勘與社群網路分析實驗室成員 - 曾任臺科大 資管所行動計算與資料探勘實驗室成員 - 曾任程式語言家教,協助多位無程式經驗學生從0開始 - 多項AI產學合作經驗,涵蓋深度學習、自然語言處理、社群網路分析 - 曾任 IOH 開發開放個人經驗平台校園大使,演講 10 所高中職 - 曾於 IOH 分享個人講座 課程大綱 PART 1:PYTHON基礎教學 – 基礎講解+2道實戰上手PYTHON 1-1:Python下載、編譯器推薦、pip管理套件、虛擬環境 1-2:變數、運算元、運算子、資料型態及應用場景 1-3:for迴圈、while、if else判斷式、class簡介、def函式、經典套件介紹Pandas & numpy、Enumerate、Break/continue/pass、try/except 1-4:刷Leetcode簡單Two sum - 實戰演練1 1-5:手寫經典指標移動平均 – 實戰演練2 PART 2:資料來源與技術指標 – 熟悉爬蟲,資料來源無虞 2-1:台指資料分K轉換與計算技術指標 2-2:爬蟲介紹與基本SOP、Selenium應用場域 2-3:爬蟲實戰1: 證交所三大法人資訊 2-4:爬蟲實戰2: 期交所報價爬取 (Selenium) 2-5:爬蟲實戰3: 三大法人多空方口數與未平倉口數 2-6:即時資料 - 永豐API基本使用介紹(Shioaji) PART 3:盤中監測市場 – 計算專屬指標,LINE隨時提醒 3-1:Line Notify介紹 3-2:Windows排程呼叫程式自動運行 3-3:實戰1 – 三大法人買賣超統計資訊(股票) 3-4:實戰2 – 各大類股漲跌情況統計(股票) 3-5:實戰3 – 開盤前,昨日收盤指標有觸發訊號的提醒 PART 4:BACKTRADER回測策略+風險分析套件 – 高速回測策略,檢視完整報告 4-1:Backtrader介紹& Pyfolio示範 4-2:實戰回測1: 5ma & 60ma交叉策略 4-3:實戰回測2: 布林通道策略 4-4:實戰回測3: Momentum + 移動停利停損 4-5:實戰回測4: 以實戰1-3擇一為例,完整示範回測流程、演算最佳參數到pyfolio評估 PART 5:AI+期貨 – 玩玩模型應用在市場,體驗最新潮流 5-1:Deep Learning & Machine Learning & Reinforcement Learning簡介與資源推薦 5-2:實戰1: ML預測期貨漲跌 5-3:實戰2: DL預測期貨價格 5-4:實戰3: DL預測期貨漲跌 解鎖章節 200%:backtrader回測成果網頁可視化 500%:強化學習用於期貨交易學習範例 700%:python結合永豐API程式自動交易台指期範例 800%:回測配對交易範例
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知識貓星球

喵星人

17小時前

5 大必不可少的工具:免費關鍵字分析工具大解析!
市場上存在眾多 SEO 工具,可分為免費工具與付費工具兩種。免費 SEO 工具通常提供較基礎功能,但也能幫你完成關鍵字研究、內容優化外鏈構建、技術 SEO、排名追蹤等任務!
以下是幾款常用的免費 SEO 工具及其細功能介紹:
1. Google Search Console
Google Search Console 是 Google 官方提供的 SEO 工具,可幫助您了解您的網站如何在搜索引擎中表現。主要功能包括:
● 查看網站的流量來源和搜索結果排名。
● 了解網站是否存在任何搜索引擎警告或錯誤。
● 提交網站地圖和新內容以供 Google 索引。
2. Google Analytics
Google Analytics 是 Google 官方提供的網站分析工具,可幫助您了解您的網站流量。主要功能包括:
● 查看網站的流量來源、受眾和行為。
● 追蹤網站的轉化率和目標完成率。
● 分析網站內容和行銷活動的有效性。
3. Bing Webmaster Tools
Bing Webmaster Tools 是 Bing 官方提供的 SEO 工具,可幫助您了解您的網站如何在 Bing 搜索引擎中表現。主要功能包括:
● 查看網站的流量來源和搜索結果排名。
● 了解網站是否存在任何搜索引擎警告或錯誤。
● 提交網站地圖和新內容以供 Bing 索引。
4. SEMrush
SEMrush 提供免費版和付費版的 SEO 工具,可幫助您進行關鍵字研究、內容優化、外鏈構建等。免費版的功能包括:
● 每月 10 次免費的關鍵字研究。
● 每月 500 次免費的反向鏈接分析。
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5. Ahrefs
Ahrefs 提供免費版和付費版的 SEO 工具,可幫助您進行關鍵字研究、反向鏈接分析等。免費版的功能包括:
● 每月 7 次免費的關鍵字研究。
● 每月 100 次免費的反向鏈接分析。
● 每月 100 次免費的網站排名追蹤。
基礎功能還滿足不了你?那你可以試試這些付費推薦工具:
▶ Moz Pro:提供免費試用和付費版的 SEO 工具,可幫助您進行關鍵字研究、內容優化、外鏈構建等。
▶ Screaming Frog SEO Spider:一款付費的技術 SEO 工具,可幫助您檢查您的網站是否存在任何技術問題,並進行修復。
▶ Sitebulb:一款付費的技術 SEO 工具,可幫助您檢查您的網站是否存在任何技術問題,並進行修復。
以上介紹的免費 SEO 工具可以幫助您完成許多重要的 SEO 任務,例如:找到與目標受眾相關的關鍵字、分析網站內容、構建反向鏈接等。利用這些工具,可以提高網站排名,獲得更多的流量!
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