資料分析工具的問題，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

超高效!Python × Excel資料分析自動化：輕鬆打造你的完美工作法!

為了解決資料分析工具的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

　　提昇Excel資料分析的工作效率讓Python幫你實現! 　　通過Python自動化，讓繁瑣的 Excel工作也能變得更容易! 　　Python終極省時技巧，讓大量Excel數據處理瞬間完成！   　　推薦給喜歡的讀者 　　*想大幅改善資料分析的工作效率的人 　　*有大量解讀圖表及報表的資料分析需求的人 　　*想熟悉Python結合Excel資料分析實例的人 　　*追求自動化實作樞紐分析表、視覺化統計圖表的人   　　“Excel x Python”讓繁瑣的Excel工作和耗時的處理變得更容易。   　　資料分析是一種有明確目的，再從資料收集、加工、資料整理，並藉助分析工具來取到你想要

的資訊，或以圖表來展現分析的結果，藉以輔助資料趨勢預測或商業的決策。   　　資料分析的主要目的，就是希望透過資料分析的過程，來取得原先設定的資料分析目標。   　　想改善資料分析的工作效率，採用Python程式語言結合Excel來進行資料分析，可以大幅提高資料分析工作的效能。 　　 　　精彩內容   　　*資料分析與Python基礎語法   　　資料處理與資料分析的定義、常見的資料分析工具、為何選擇Python結合Excel來作為資料分析的工具、Python與Excel VBA分析工具的優劣、Python語法快速入門、資料分析模組（os、pathlib、csv、openpyx1、pandas

、numpy等）。   　　*以Python實作Excel資料分析   　　資料匯入新增讀取、資料預覽、檔案資訊查看、指定欄位類型、缺失值、異常值、空值整理、移除重複、索引設定、資料選取運算取代、數值排序、以Python進行Excel工作表與儲存格操作、儲存格範圍選取、儲存格範格式套用、設定格式化條件、資料分組、樞紐分析、分組統計、彙總運算、視覺化統計圖表繪製、多張工作表串接與合併。   　　*資料分析實務應用案例   　　「基金操作績效資料分析」案例：示範如何用Python自動化讀取Excel檔，並將讀取資料儲存成新的.xlsx檔。   　　「中小企業各事業體營運成果」案例：示範如何根據各事

業體的業績收入，自動繪製出事業體收入佔比圖餅圖。   　　「股票獲利績效及價格變化」案例：根據股票交易操作績效的來源資料，繪製獲利績效長（橫）條圖與堆疊長條圖、洞察股票價格變化折線圖、股票操作績效平面（及3D）區域圖、投資效益的雷達圖。

資料分析工具進入發燒排行的影片

了解資訊科技創新: 資訊科技正念、壓力與衝突的影響性

為了解決資料分析工具的問題，作者黃凱傑 這樣論述：

本研究以「資訊科技創新」為主題，探討技術工作衝突、壓力，探討技術工作衝突、壓力、資訊科技正念對於創新的影響程度。本研究提出技術工作衝突、壓力對於創新是負面影響，資訊科技正念對創新是正面影響的相關假說。本研究方法是採用問卷調查法。受訪的對象是以組織為單位。問卷的題項，皆由相關文獻產出，經由前測，驗證信度及效度檢定後，再由與専家討論後，產生正式問卷。問卷調查期間為2021年12月1日至2021年12月31日。採線上問卷方式進行，有效樣本共195筆。透過SmartPLS 3.0軟體做為資料分析工具。本研究結果發現「技術工作衝突」對「創新資訊科技使用」、「使用資訊科技創新」具有負面的影響。「壓力」對

「創新資訊科技使用」具有負面影響、「壓力」對「使用資訊科技創新」影響不顯著。「資訊科技正念」對「創新資訊科技使用」、「使用資訊科技創新」具有正面影響。資料分析的結果支持多數研究假說。本研究貢獻為過去探討資訊科技績效時，都以正面因子來進行探討，甚少考慮到負面因素，如壓力與衝突。本研究提出的研究架構，以正面及負面因素同時存在，並以實證證明本研究的推論是獲得支持，未來在實務中，從事資訊科技創新時，可以同時將上述的因素納入考量。關鍵字：創新資訊科技使用、使用資訊科技創新、技術工作衝突、壓力、資訊科技正念

沒有數字腦，也能輕鬆解析數據

為了解決資料分析工具的問題，作者木田浩理,伊藤豪,高階勇人,山田紘史 這樣論述：

三井住友海上集團開發！ 菜鳥也可以無痛升級資料科學家的── ★大數據分析實戰指南★ 除了告訴你「應該做什麼」， 還告訴你「什麼不能做」！ 商品開發‧銷售策略‧KPI應用 　　◎什麼是「資料科學家」（Data Scientist）？ 　　「資料科學家」（Data Scientist）是資料分析團隊的核心。一個完整的資料分析團隊係由工程師、行銷、分析師，並由資料科學家銜接「數據」「解讀」與「應用」三個層面。讓「資料」不再只是單純的數據，而是能用在商品開發、銷售策略、檢視反省等實際層面上。 　　但大多數的企業，無法負擔「完整的」資料分析團隊。所以，往往擁有分析、行銷甚至是工程師背景的「資

料科學家」，就成為企業徵求相關人才時的首選。 　　Point：根據日本「資料科學家協會」的調查，企業想招聘的資料科學家類型，有四○％的企業為行銷人才、三六％為工程師人才、二四%為分析師人才。 　　◎5個D開頭字母，讓數據、資料變成業績！ 　　從找需求到開發產品、行銷、銷售，全部都能搞定的實戰技巧 　　想開發一個新產品、發想一個新專案，首先必須找到需求；有需求才有商機，有商機才有行銷與銷售發揮的空間。但如何避免靠直覺、靠經驗摸索，在成功之前先繳出大筆學費？ 　　三井住友海上集團的4位資料科學家，將自己的經驗轉化為以5個D開頭字母構成的框架： 　　（1）Demand（需求）：詢問需求 　

　（2）Design（設計）：描繪整體輪廓 　　（3）Data（資料）：收集資料 　　（4）Develop（開發）：分析資料 　　（5）Deploy（部署）：展示資料 　　並結合實際的成功、失敗經驗，找出「應該做什麼」與「不該做什麼」，導出從找需求到開發產品、行銷、銷售，全部都能搞定的實戰技巧。跳過摸索期，用最有效率的方式將數據、資料變現，打造業績金雞母！ 　　◎跨領域發展必備！ 　　《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團的實戰指南 　　本書由隸屬於《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團MS&AD保險集團控股旗下的三井住友海上保險的數位戰略部撰寫而成。其

中成員除了是現役資料科學家，並擁有電商、零售、通信、IT等產業豐富從業經驗。 　　如果你是： 　　行銷、銷售、IT領域▶想外掛數據分析技術 　　工程師、分析師▶想外掛開發、銷售實務應用 　　三井住友海上集團開發、並實證有效的跨領域實戰指南，讓你用最無痛的方式快速上手、成為最搶手的跨領域人才！  

以期望確認理論探討影響行動支付使用者持續使用意願之因素

為了解決資料分析工具的問題，作者周良峰 這樣論述：

我國行政院於 2017 年將行動支付發展列為重要政策之一，提出 2025 年行動支付普及率達 90％之目標，根據資策會統計，台灣2021年行動支付普及率已達72.2％，相較2020年的67.5％又成長了不少。本研究的研究對象設計則是參考上述所提到國發會督導的「2025年行動支付普及率9成計畫」，將研究對象擬定為「18～65歲有使用行動支付經驗的使用者」。過去對於行動支付的研究大多採用「科技接受理論模型」來作探討，此模型乃針對使用者接受或面對新資訊系統的行為所設計，用來解釋及預測新資訊科技使用的影響因素，但近幾年全球各國行動支付使用人數大幅增加，行動支付已漸漸被普遍大眾所接受，儼然成為現今

社會上主流的支付工具之一，考量到現今時代背景與過去不同的因素下，本研究採用Bhattacherjee（2001）以Oliver（1980）的期望確認理論為基礎所發展的「IS接受後持續採用模式」作為主要架構模型，加入系統品質、系統安全性、等兩種變數，使用SmartPLS 3作為主要資料分析工具探討行動支付使用者持續使用意願之因素。分析結果發現，除了IS接受後持續採用模式應用在行動支付上皆符合Bhattacherjee（2001）的研究結果外，也證實行動支付使用者對於行動支付的系統安全性的認知，如身分認證機制的完善性、個人或交易資料的安全隱私及正確性等，會影響到使用者的確認程度以及滿意度，滿意度再

影響到使用者的持續使用意願；使用者對於行動支付的系統品質的認知，如容易使用的程度、穩定性、能否快速回應並正確存取資料等，也會影響到使用者的確認程度以及滿意度，滿意度再影響到使用者的持續使用意願。關鍵字：行動支付、期望確認理論、IS接受後持續採用模式、系統品質、系統安全性