excel圖表合併的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】

為了解決excel圖表合併的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　▲博碩嚴選！Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材！ 　　▲好評再上市，回饋發行中！   　　☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 　　☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 　　☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 　　☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙   　　Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile

。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。   　　▌圖文並茂，難易適中 ▌ 　　完全以入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。   　　▌功能導向，實作範例 ▌ 　　內容以功能導向為主軸，利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與

絕活技巧。

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治療性遊戲對兒童手術焦慮之成效探討:系統性文獻回顧與統合分析

為了解決excel圖表合併的問題，作者江亭穎 這樣論述：

研究目的:治療性遊戲在臨床被認為可降低兒童焦慮治療方式。本研究旨在探討治療性遊戲對手術兒童焦慮改善之成效。研究方法:以系統性文獻回顧與統合分析研究法，針對治療性遊戲對手術兒童焦慮成效的隨機對照試驗進行分析。搜索2021年1月15日以前在Pubmed、Cinahl、Embase、Cochrane library、PsyINFO及CEPS資料庫的文獻。所有結果均以隨機效應模式運算，主要指標為兒童焦慮程度；次要指標為主要照顧者焦慮程度。研究結果:13篇文章列入分析，在研究品質方面，10篇(70%)為低風險偏差，治療性遊戲對兒童手術焦慮分析整體之Hedges’g效果量為0.71，且達顯著差異(95%

CI=0.59~0.82)，然而異質性高(Q=118.77, I2=89.89)，在次族群分析方面，就治療性遊戲之種類(情境模擬與非情境模擬)、介入場所(手術準備室與病房)、介入時間(30分鐘)、手術類別(合併手術與單一手術)、後測時機(術前與術後)進行次族群分析，其中遊戲種類為情境模擬(effect size 0.76，P

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excel圖表合併的問題，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

選舉預測方法比較：社群大數據與民意調查實證研究

為了解決excel圖表合併的問題，作者羅莉婷 這樣論述：

預測獲勝者一直係選舉過程最受熱議話題，而民意調查則是探詢投票意向較常見測量方式，然民調預測失準案例頻傳，又面臨如家戶電話回應率低、「唯手機族」人口增加及年輕族群涵蓋率不足等調查誤差問題，加上社群媒體逐漸影響政治及選舉活動，促使國外紛紛興起運用社群大數據預測選舉浪潮，亦已累積相當豐碩文獻，回顧國內卻缺乏較完整、系統性發展。因此，本文試以我國2020年總統大選為個案，探討社群大數據方法應用於臺灣選舉可行性，經檢閱文獻共彙整出測量社群民意三大變數（9個指標）納入分析架構：「數量」、「文本情緒」及「社群用戶特性描述」等相關變數，並採取量化研究方法，同時觀察各社群指標與民調在不同選舉時期預測趨勢，最後

比較兩者預測誤差變化，總共獲得185次預測結果，並進一步透過「整合途徑」模式，嘗試結合各社群指標及傳統民調與社群大數據兩種不同類型資料比較分析。綜觀本研究發現，主要以「社群用戶特性描述」相關指標表現與最後選舉得票數具較大關聯，其中「臉書粉絲專頁貼文按讚數」變數之總體平均絕對誤差最小，且優於民調測量誤差，成為本次社群大數據預測選舉最具指標性變數。另外，大部分經整合後之測量變數預測表現，確實相對單一變數預測成效好，惟傳統民調與社群大數據兩者資料合併預測結果不如原先預期，極可能受到社群用戶、民調受訪者與實際選民等人口特性差異而影響預測成效，一方面也透露出社群大數據方法目前最大挑戰－即如何回應社群用戶

代表性問題。基於上述研究結果，茲提出幾點建議作為未來研究延伸：首先，增加時間權重方法，瞭解選民對近期選舉事件關注程度；其次，依社群用戶人口特性加權處理，改善社群用戶與實際選民之間差異；第三，探討調查方法精進以及使用社群網絡分析方法，並針對不同方法進行廣泛性跨國比較。最後，本研究並非關注在線上社群大數據能否取代傳統民調方法，而是期望藉由此種間接、非侵擾模式來洞察選民真實態度，作為補充、改善選舉民調偏誤情形，且即時又快速的另一種衡量民意方式。