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數據分析範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
數據分析範例的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉勇志寫的 大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版) 和神龍工作室 編著的 Excel數據透視表與數據分析範例應用（附贈光盤）都 可以從中找到所需的評價。
另外網站大數據分析平台也說明：什麼是中山管院大數據平台？ · Hadoop 連線設定與教學 · Spark 連線設定與教學 · Spark 進階範例：操作babynames 資料集 · Greenplum 實作範例 · GPU 伺服器的環境變數設定 ...
這兩本書分別來自台科大 和人民郵電出版社所出版 。
中華大學 企業管理學系 徐子光所指導 鄭欽賢的 台灣 PAY與LINE PAY平台的重要度與滿意度之比較研究 （2020），提出數據分析範例關鍵因素是什麼，來自於行動支付、LINE PAY、台灣 PAY、IPA 分析法。
而第二篇論文輔仁大學 心理學系 王思峯所指導 高海銀的 新員工群體中工作打造內容及其影 響的探索性研究 （2020），提出因為有 工作打造、主動社會化行為、新員工、畢生控制理論、初職經歷的重點而找出了 數據分析範例的解答。
最後網站python數據分析範例則補充：python數據分析範例– 數據分析. by; Posted on. 在大數據應用的時代，除了將資料分析後的結果具體呈現之外，總希望可以在整個分析過程當中利用資料視覺化來看出一些 ...
大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)
為了解決數據分析範例 的問題，作者劉勇志 這樣論述：
1.闡述大數據的重要觀念，包括正面的效用與負面的副作用，建立 讀者對大數據正確的認知。 2.說明大數據時代的因應與挑戰，其中有思維的轉變、大數據分析技術、大數據的應用模式分類，也有大數據分析的流程。 3.介紹各行各業的大數據經典應用案例，讓讀者體會大數據分析的應用精隨，有機會發揮創造力，開創自己的大數據應用。 4.介紹大數據分析工具（Hadoop和Spark）的生態系統，期使讀者能充分掌握大數據的技術發展和工具的應用藍圖。 5.透過對大數據工具的實戰演練，包括安裝、設定、指令操作等，使讀者在具備大數據概念正確理解的同時，還能擁有動手實現的功力。 6.
學習大數據程式語言Scala，熟悉函數式程式設計（functional programming）的特點，以及它對於大數據的操作與處理，提升讀者對大數據分析演算法的開發能力。 7.使用Spark的機器學習程式庫（MLlib），應用在既有資料集的分析上，讓讀者迅速獲得大數據的預測能力。
數據分析範例進入發燒排行的影片
Excel數據編輯與視覺化分析-以觀光統計資料為例，資料分析目的，瞭解資料轉置與樞紐的差別。轉置的使用時機，使用功能操作，不用寫複雜函數，相信人人都可以理解。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT
00:00:00 取得資料
00:10:00 資料轉置
00:45:00 分析
台灣 PAY與LINE PAY平台的重要度與滿意度之比較研究
為了解決數據分析範例 的問題，作者鄭欽賢 這樣論述：
政府的法令與政策支持，也隨著金融科技浪潮衝擊，國內金融業面對這波支付習慣改變的寧靜革命，也有所因應，開始引進新的科技與技術，改變現有的服務模式，如研發行動支付工具、或是加入各行動支付業者的支付平臺，試圖利用行動支付服務，提出創新的金融服務，也逐漸改變了消費者慣用的現金支付模式。本研究以科技接受模型作為主要理論研究 LINE PAY 及台灣 PAY 支付平台比較，本研究採網路問卷且不記名，再利用敘述性統計、IPA 分析法等統計方法進行資料分析，最後， IPA 方法探討影響 LINE PAY 及台灣 PAY 行動支付使用平台之重要度及滿意度之差異比較。本研究主要的方法是透過重要-績效分析法 (I
mportant-Performance Analysis)來分析施測對象所認為的重要性和滿意度，希望用來改善 LINE PAY 及台灣 PAY 支付平台品質，藉以提升績效。本研究以 LINE PAY 及台灣 PAY 的客戶為對象，以網路問卷方式進行，共回收 250 及 251 份，有效問卷共 239 及 240 份，有效問卷回收率95.6%。結果發現重要性高但滿意度低，其優先改善項目為我認為使用 Line Pay 系統設定簡單(SQ9)，台灣 PAY(無)；其次，重要度低與滿意度低的改善項目分別為我認為使用 Line pay 節省付款時間(SQ1)、我認為使用 Line pay 改善收付款流
程(SQ2)、我認為使用台灣 pay 節省付款時間(SQ1)、我認為使用台灣 pay 改善收付款流程(SQ2)、我認為使用台灣 Pay 系統設定簡單(SQ9)、我認為使用台灣 Pay 能夠安心(SQ12)。
Excel數據透視表與數據分析範例應用（附贈光盤）
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為了解決數據分析範例 的問題，作者神龍工作室 編著 這樣論述：
本書是指導初學者學習數據處理與分析的入門書籍。書中打破了傳統的按部就班講解知識的模式，以解決問題為出發點，通過大量來源于實際的精彩實例，全面涵蓋了讀者在對數據進行處理與分析的過程中所遇到的問題及其解決方案。全書共分3篇，分別是數據處理篇、數據透視表與圖表篇、經典範例解析篇。在這3篇之下又劃分為11章，分別介紹數據的輸入與格式化，數據的排序、篩選與分類匯總，使用函數分析數據，分析產品銷售數據，制作與分析工資統計表，使用基本圖表分析數據，使用交互圖表分析數據，圖表範例解析，銷售與營銷數據分析，生產決策數據分析，抽樣與問卷調查數據分析等內容。 本書附帶一張專業級的DVD多媒體電腦教學光盤，
提供長達11個小時的多媒體教學內容。通過全程語音講解、情景式教學等方式對書中的知識點進行深入講解，一步一步地引導讀者掌握數據處理與分析的各種操作與應用。此外光盤中還附有書中實例對應的原始文件、素材文件以及最終效果文件；並贈送一個超值大禮包，內含3個小時的Windows Vista視頻教學，5個小時的Office辦公應用視頻教學，以及常用辦公設備及軟件的視頻教學，各種崗位的日常工作手冊、Excel實用技巧、Excel工作表函數的參照表、電腦日常維護與故障排除的方法以及常用Excel快捷鍵等實用內容的電子文檔。 本書既適合剛剛接觸數據處理與分析的初學者閱讀，又可以作為大中專院校或者企業的
培訓教材，同時對于在數據處理與分析方面有實戰經驗的用戶也有較高的參考價值。 第1篇 數據處理 第1章 數據的輸入與格式化 1.1 數據的輸入 1.1.1 輸入技巧 1. 數值型數據的輸入 2. 日期和時間型數據的輸入 3. 文本型數據的輸入 1.1.2 使用數據有效性錄入 1. 自定義填充序列 2. 自定義填充範圍 1.1.3 有規律數據的輸入 1. 復制填充
2. 序列填充 3. 自定義填充 1.1.4 相同數據的輸入 1.2 導入外部數據 1.2.1 導入文本數據 1.2.2 導入Access數據庫數據 1.2.3 導入Word文檔中的表格 1.2.4 導入網頁數據 1.2.5 有選擇地導入Excel工作表中的數據 1.2.6 刷新工作表中的外部數據 1.3 數據的格式化 1.3.1 基本數據的格式設置 1. 文本的格式設置
2. 數值的格式設置 3. 日期和時間的格式設置 1.3.2 條件格式的設置 1.3.3 樣式的定義和使用 1. 使用內置樣式 2. 使用自定義樣式 3. 樣式的編輯 1.3.4 自定義格式的設置 1. 使用自定義格式 2. 自定義格式的控制符 1.3.5 使用宏進行格式化 第2章 數據的排序、篩選與分類匯總 2.1 數據的排序 2.1.1 簡單排序
2.1.2 復雜排序 2.1.3 自定義排序 2.2 數據的篩選 2.2.1 自動篩選 2.2.2 自定義篩選 2.2.3 高級篩選 1. 滿足一個條件的篩選 2. 滿足多個條件的篩選 3. 滿足多個條件中任意一個條件的篩選 4. 自定義條件的篩選 2.3 數據的分類匯總 2.3.1 簡單分類匯總 2.3.2 高級分類匯總 2.3.3 嵌套分
類匯總 2.3.4 隱藏與顯示匯總結果 2.3.5 分級組合數據 2.3.6 分頁顯示分類匯總 2.4 數據的查詢與分析 2.4.1 使用查詢向導分析數據 2.4.2 使用Microsoft Query分析數據 2.4.3 使用參數查詢分析數據 2.5 打印工作表 2.5.1 頁面設置 1. 設置頁面布局 2. 設置頁邊距 3. 設置頁眉和頁腳 4. 設置工作表
2.5.2 打印預覽 2.5.3 打印工作表 2.5.4 設計窗口布局 第3章 使用函數分析數據 第2篇 數據透視表與圖表 第4章 分析產品銷售數據 第5章 制作與分析工資統計表 第6章 刺激基本圖表分析數據 第7章 使用交互圖表分析數據 第8章 圖表範例解析 第3篇 經典範例解析 第9章 銷售與營銷數據分析 第10章 生產決策數據分析 第11章 抽樣與問卷調查數據分析
新員工群體中工作打造內容及其影 響的探索性研究
為了解決數據分析範例 的問題，作者高海銀 這樣論述：
本研究圍繞個體層面的工作打造行為展開，尤其關注工作打造在新員工群體中所扮演的角色。研究一主要關注於新員工進入組織階段工作打造的內容。身處VUCA 時代，個體在擁有更多發展機會的同時，也對其應對策略提出了新的挑戰。工作打造作為一種由員工自主發起的、以滿足個體目標為導向的、對工作進行靈活調控的主動行為應當被給予更多的重視。但現有關於工作打造內容的研究較為簡單，不足以呈現工作打造在現實場域中的樣態。因此，研究一主要基於工作要求-資源理論，嘗試拓展了工作打造在新員工群體中的內容架構。在研究一中通過對來自不同行業的 555 名職場新人的數據進行驗證性因素分析得出一個具有良好信效度的四象限九維度的工作打
造架構（即，趨近-要求象限：增加挑戰性工作要求、拓展工作角色；規避-要求象限：減少工作角色、減少阻礙性工作要求；趨近-資源象限：增加結構性工作資源、增加社交性工作資源、拓展社交網絡、工作組織；規避-資源象限：退縮）。研究二從一個更加寬泛的視角來看待新員工進入組織後的這段歷程，並且針對新員工初職經歷中的主動行為及其影響進行了探索性的研究。新員工進入組織後不僅是一段社會化的過程，也是一段員工可以個性化表達自我的過程。尤其隨著 POS（Positive Organizational Scholarship，正向組織學派）的建立，學者們強調在工作場域中應當更多關注員工的正向行為，激發其自身的活力。而要
激活員工的主動性就需要盡可能的捕捉其在工作中的主動行為。因此，研究二基於畢生控制理論（Life-Span Control Theory），從一個更加寬泛的視角來關注新員工初職經歷中的主動行為及其影響。在研究二中，通過對入職 3 年內的 276 名新員工進行分析，驗證得出了一個全新的多維度控制策略架構（即，補償性初級控制之主動社會化行為，補償性初級控制之工作打造，選擇性次級控制之挑戰-阻礙評估）。研究結果發現新員工不僅會採取多種控制方式，而且三種控制方式均呈現出中等偏高的水準。在對各控制方式的預測效果進行系統性分析後發現，補償性初級控制之工作打造可能是一種被現有研究低估了的有效控制行為。而現有研
究中關注較多的補償性初級控制之主動社會化行為並未展現出理想的效果，甚至有時其預測力可以被其他兩種控制方式所替代。選擇性次級控制之挑戰-阻礙評估在對離職傾向的預測上則展現出了較強的優勢。在不同任期間的比較中，選擇性次級控制之認知評估在入職1年內樣本中的預測力均高於入職 1-3 年的樣本組。