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「分析資料:負責收集、整理及分析各類商業數據,以支持管理團隊的決策制定和經營策略。主要目標是透過數據洞察提升業務績效及市場競爭力。必須具備數據分析、統計學及問題解決的技能,熟悉SQL、Excel及數據視覺化工具。需要良好的跨部門協作與溝通能力,能夠將複雜數據簡化並清晰呈現給內部不同職能團隊。面對快速變化的市場環境,需具備靈活應對及持續學習的能力,以快速適應台灣特有的商業文化與消費趨勢。」
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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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Python全方位期貨課程 - 從基礎、爬蟲、回測、LINE提醒到AI應用(2025年2月更新)
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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【2025 最新】Amazon搶進企業AI代理市場!全新Quick Suite工具挑戰Google與微軟
2025 年 9 月,Amazon 正式宣布進軍企業 AI 代理市場,推出內測中的 Quick Suite。這套工具以 AI 代理為核心,能自動協助企業處理研究、數據分析、文件生成與決策建議,顯示 Amazon 不再滿足於雲端基礎建設角色,而是要與 Google Gemini、Microsoft Copilot 等直接競爭。隨著「Amazon AI 代理」與「企業 AI 工具」成為熱搜關鍵字,這場 AI 生產力工具的戰爭也進入白熱化。
🚀 Amazon Quick Suite 的核心功能
自動化研究與分析:快速整理大量資訊並輸出簡明摘要,降低員工花費在基礎調查上的時間。
文件生成與內容提案:AI 可自動撰寫簡報、合約草稿與市場研究報告。
決策輔助:結合雲端大數據與 AI 模型,提供企業策略建議。
深度整合 AWS:直接與 Amazon Web Services 資料與安全架構相連,確保企業級可靠性。
📊 比較表|Amazon Quick Suite vs 傳統企業工具
| 項目 | Amazon Quick Suite (AI 代理) | 傳統企業工具(如 Office、CRM) |
| 研究與分析| AI 自動整理資訊,輸出重點摘要 | 人工整理與分析,耗時耗力 |
| 文件生成 | 自動產出簡報、報告與提案 | 需人工撰寫與編輯 |
|決策支援 | AI 提供數據驅動的決策建議 | 多依靠人員經驗與靜態數據 |
| 系統整合 | 與 AWS 深度整合,確保安全與穩定性 | 需額外串接不同平台,整合度較低
|操作效率 | 高度自動化,適合追求效率與規模化的企業| 以人力操作為主,效率受限
🎯 小結:Amazon 正式加入企業 AI 工具大戰
Amazon 這次推出 Quick Suite,不僅是補足自家在 AI 生產力應用上的缺口,更意味著 AI 代理將成為企業競爭力的核心。在 Google、Microsoft 已搶先推出 Gemini 與 Copilot 的情況下,Amazon 的加入勢必會讓市場競爭更激烈。對企業來說,誰能率先掌握這類 AI 工具,就能在決策速度、營運效率與市場競爭中搶得先機。
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