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Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)

為了解決txt轉excel線上的問題，作者林萍珍 這樣論述：

　　學習最好用的程式語言Python打造專業的金融分析平台。 　　書中佐以大量金融實務案例並應用Yahoo Finance及pandas套件開啟程式交易之門！ 　　本書適合閱讀的對象： 　　★ 沒有程式概念但想要學程式設計的讀者 　　★ 對程式設計在金融科技(Fintech)應用有興趣者 　　★ 做金融大數據分析入門有興趣者 　　★ 對程式交易應用之基礎入門應用有興趣者 　　首部曲(綠色)Python 程式設計入門-金融商管實務案例 (第二版) 　　對於沒有程式設計的新兵來說，建議選擇以Python建立基礎的程式設計觀念與實力。本書以圖例說明程式設計的觀念，適合自修者。實務案例實作包含

貨幣時間價值應用如退休金規劃；存款與利率試算等；資本預算評估；會計折舊費用試算；所得稅試算；技術指標分析；上網爬蟲抓股價日資料等。提升學習興趣與累積實作經驗。首部曲的範圍即本書的內容(見封底圖右下圖Python)。Python程式設計入門是二部曲與三部曲的基礎。 　　二部曲(藍色)Fintech Web 應用-程式交易實作 　　此平台發展 Fintech Web 網頁應用程式，提供手機、平板、筆電等行動上網的程式交易平台。本書介紹如何規劃股票或期貨選擇權的交易策略，設計明確的交易規則，藉由程式依照所設定的交易策略，線上自動執行交易。除日資料外，本書另將實作高頻交易策略的歷史回測與實單交易。

　　三部曲(黃色)金融大數據 (即將出版) 　　銀行、證劵、保險等金融大數據分析應用廣泛，金融大數據需要用到統計模型與機器學習之資料探勘技術，最佳化出最適的規則，提昇金融投資應用的價值。 　　本書線上教材資源： 　　github.com/letylin/pyprogbook 　　歡迎讀者加入作者的LINE@群組與作者聯繫，這是採1對1的方式，若書裡有您不解的地方，也可以利用此管道與作者一起討論。 　　LINE@ID：@iex5378o 本書特色 　　★ Python語法簡潔好學，適合程式設計入門課程。 　　★ 圖例說明程式設計的重要觀念。 　　★ 金融實務案例應用在統計分析、技術分析

、貨幣時間價值應用、會計折舊與資本預算應用Yahoo Finance自動下載股票日資料。 　　★ Python資料科學套件完整功能強大，結合統計做資料分析。 　　★ pandas套件與excel整合做資料匯入與匯出；以OOP撰寫方式自訂套件計算有效利率。

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大陸遊客對參訪臺灣休閒農場的行為意圖模式之研究

為了解決txt轉excel線上的問題，作者鄭雅芬 這樣論述：

本研究旨在瞭解大陸遊客未來參訪休閒農場之行為意圖的現況；探討不同背景變項之大陸遊客之行為意向的差異情形；並探索各層面的預測力。研究結果提供臺灣休閒農場業者、旅遊業者及政府部門作參考。本研究採問卷調查法；研究工具為「大陸遊客來臺參訪休閒農場之行為意圖量表」；研究對象為來臺參訪休閒農場的大陸遊客，回收問卷220份，有效問卷213份，回收率為89%。所獲得資料以平均數、百分比、信度與效度分析、獨立樣本t考驗、單因子變異數分析、結構方程式模型等統計方法加以處理，其重要結論如下所示：一、大陸遊客來臺參訪休閒農場多為男性且居住在華東地區，年齡以40-49歲最多；教育程度以大學學歷居多；職業則以服務業為主

，個人月收入以人民幣4,501-6,000元人數居多；來臺次數以首次居多。二、不同月收入之大陸遊客來臺參訪休閒農場在態度及行為意圖達顯著性差異。三、大陸遊客來臺參訪休閒農場的態度、主觀規範、知覺行為控制與行為意圖皆呈正向顯著關係。四、大陸遊客來臺參訪休閒農場的「態度」、「主觀規範」、「知覺行為控制」皆能有效預測「行為意圖」。本研究根據以上結論，提出下列幾項建議：一、休閒農場業者宜培養優質親切的服務人員，積極參與大陸各省的旅展。二、休閒農場業者與旅遊業者高度配合與聯繫，了解大陸遊客特性，以提高休閒農場的服務品質滿意度。三、旅遊業者需提早因應旅遊環境不足與天氣影響，新增大陸遊客至休閒農場參訪的管道

，且主動建立參訪休閒農場的規範及應收的旅遊費用，訂定相關配套措施。四、政府相關單位應建議兩岸政府開放休閒農場旅遊方式，讓自由行的大陸遊客能前往休閒農場旅遊。五、主觀規範在路徑分析中的解釋力雖然達到顯著水準，但卻有偏低的情形，建議日後研究者可再針對此部分進行探討，就未來研究而言：可增加研究變項、運用不同研究工具、擴大研究對象及採用不同的研究方法。

R語言在海洋漁業中的應用

為了解決txt轉excel線上的問題，作者官文江（主編） 這樣論述：

《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》第1章至第5章簡要介紹了R的基本使用方法，以使讀者能掌握R的基本語法與用法，特別是R獲取幫助、讀取與漁業有關的各種資料及利用R進行必要的圖形繪製的方法。由於海洋漁業研究經常需要使用海洋遙感資料、海洋模型同化資料或浮標資料，這些資料通常使用nc或hdf格式存儲，因此，《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》除了介紹TXT與EXCEL檔讀取方法外，同時也比較詳細地介紹了nc、hdf檔的讀取方法。除一般圖形繪製外，《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》也比較詳細地介紹了地圖、向量與柵格資料疊加等圖形繪製方

法，以更好地滿足漁業資料分析的需要。由於R涉及的內容廣泛，如圖形繪製，除基本繪圖套裝軟體外，lattice、ggplot等套裝軟體提供了更豐富的圖形繪製方法，因此，如需繪製更美觀、更複雜的圖形或圖像，讀者仍需要參考其他有關R的參考書，但更為重要的是讀者需要掌握R獲取線上說明的方法，這是學習、掌握R的重要途徑。 《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》第6章至第12章為R在海洋漁業中的應用，這些章節主要介紹了海洋漁業研究中的模型如親體補充量模型、生長模型、生物量動態模型等基本概念，介紹了這些模型參數估計、假設檢驗、不確定性分析的基本方法。《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院

校海洋專業規劃教材》強調模型誤差結構選擇的重要性，模型選擇、參數估計的不確定性，並充分展示了電腦類比方法在漁業資源研究中的應用價值。貝葉斯模型在漁業資源的研究中扮演著重要角色，《R語言在海洋漁業中的應用/全國高等院校海洋專業規劃教材》也較詳細地展示了貝葉斯模型的使用方法。每一章節的例子均提供了資料、R代碼及相關說明，讀者應仔細閱讀這些例子的代碼，並在R中執行，這有利於讀者掌握相關方法。對這些代碼略做修改，讀者可以直接將其應用於相關的研究中。 第1章 R語言基礎 1.1 R語言簡介 1.1.1 R語言的開發歷史 1.1.2 R語言的特色與功能 1.2 R語言的安裝 1.2.1

R軟體的安裝 1.2.2 R套裝軟體的安裝 1.3 R套裝軟體的使用與引用 1.3.1 套裝軟體的載入、卸載與刪除 1.3.2 R或相關套裝軟體的引用 1.4 R使用簡介 1.4.1 R的介面設置 1.4.2 R會話 1.4.3 當前工作目錄 1.4.4 R命令 1.4.5 命名字元集 1.4.6 命令列的重複輸入 1.4.7 R命令列的注釋 1.4.8 保存先前命令產生的結果及變數的保存 1.4.9 獲取幫助 1.4.10 R中對象的查找 1.4.11 獲取和設定環境變數 1.5 R代碼的編輯 1.6 R運行環境的定制 1.6.1 通過檔定制R環境 1.6.2 通過定義.First（）函數

與.Last（）函數定制R環境 1.6.3 通過自訂普通函數執行初始化 第2章 R的數據 2.1 R的資料類型 2.1.1 數值型（numeric） 2.1.2 字元型（character） 2.1.3 複數型（complex） 2.1.4 邏輯型（logical） 2.2 R中的資料組織方式 2.2.1 向量 2.2.2 純量 2.2.3 陣列 2.2.4 數據框 2.2.5 列表 2.2.6 時間系列資料 2.2.7 因數 2.3 資料類型的判斷與強制轉換 2.3.1 資料類型的判斷 2.3.2 資料類型的強制轉換 2.4 資料的運算 2.4.1 數學運算 2.4.2 比較運算與邏輯運算

2.4.3 資料的操作函數 2.5 R中的物件 2.6 資料的輸入與輸出 2.6.1 資料的輸入 2.6.2 其他格式檔的輸入 2.6.3 資料的輸出 2.6.4 R中的資料集 2.6.5 其他統計軟體資料的讀取 2.7 資料的編輯 2.7.1 資料編輯方法 2.7.2 資料的融合 第3章 R的圖形繪製 3.1 圖形設備 3.1.1 顯示器圖形設備 3.1.2 檔設備 3.1.3 印表機設備 3.2 繪圖區域與坐標系統 3.2.1 設備區域 3.2.2 繪圖區域設置 3.2.3 坐標系統 3.3 高級繪圖函數 3.3.1 簡單的圖形繪製 3.3.2 顏色繪製 3.3.3 文本字元 3.3.

4 坐標軸 3.3.5 線 3.3.6 符號 3.4 其他高級繪圖函數 3.4.1 長條圖 3.4.2 柱狀圖 3.4.3 箱線圖 3.4.4 圓形圖 3.4.5 QQ繪製 3.4.6 條件繪製 3.4.7 散點陣列圖 3.4.8 地圖繪製 3.4.9 點陣圖資料的顯示 3.5 低級繪圖函數 3.5.1 添加圖元 3.5.2 圖形工具函數 3.5.3 圖形邊緣標注與圖例繪製 3.5.4 軸繪製 3.6 圖形疊加繪製 3.7 互動式圖形函數 第4章 概率分佈 4.1 單變數連續分佈 4.1.1 單變數正態分佈 4.1.2 對數正態分佈 4.1.3 Gaamma類分佈函數 4.1.4 Beta類

分佈 4.2 單變數離散分佈 4.2.1 二項分佈 4.2.2 泊松分佈 4.2.3 負二項分佈 4.3 經驗分佈及隨機採樣 4.3.1 經驗分佈 4.3.2 基於樣本的亂數 4.3.3 一個隨機測試的例子 第5章 程式控制結構與函數 5.1 運算式 5.1.1 簡單運算式 5.1.2 複合運算式 5.2 R的控制結構 5.2.1 分支結構 5.2.2 迴圈結構 5.3 函數 5.3.1 函數的定義 5.3.2 函數的參數 5.3.3 作用域 5.3.4 返回函數的函數 5.3.5 函數的編輯 5.3.6 程式調試 第6章 漁業模型及參數估計 6.1 漁業模型 6.1.1 模型的概念 6.

1.2 漁業模型及假設 6.1.3 參數估計與模型選擇的不確定性 6.2 模型參數的估計方法 6.2.1 最小二乘法估計 6.2.2 最大似然估計 6.2.3 貝葉斯參數估計 第7章 電腦類比計算方法 7.1 隨機檢驗 7.2 Jackknife方法 7.3 Bootstrap方法 7.3.1 一般Bootstrap方法 7.3.2 平衡Bootstrap方法 7.4 蒙特卡洛模擬 第8章 魚類的生長 8.1 魚類生長的數學模型 8.1.1 體長與體重關係模型 8.1.2 年齡與體長、體重的關係 8.2 參數估計 8.2.1 年齡與體長資料下的參數估計 8.2.2 對於標誌放流類資料 8.

2.3 其他生長方程的擬合 8.3 生長方程模型的選擇與比較 8.3.1 生長方程模型的選擇 8.3.2 生長方程模型的比較 第9章 親體與補充量關係模型 9.1 繁殖模型 9.1.1 B-H模型 9.1.2 Ricker模型 9.1.3 Deriso-Schnute模型 9.1.4 環境因素在繁殖模型中的作用 9.1.5 繁殖模型的誤差結構 9.2 參數估計 9.2.1 產卵生物量沒有測量誤差時的參數估計 9.2.2 產卵生物量存在測量誤差時的參數估計 9.2.3 存在自相關性 9.2.4 基於貝葉斯的參數估計 第10章 世代動態模型 10.1 魚類的死亡與世代數量的變化 10.2 單位

補充量漁獲尾數與產量 10.3 單位補充量產量模型的應用 10.3.1 計算不同F及開捕年齡下的單位補充量產量 10.3.2 等漁獲量曲線圖 10.3.3 F0.1與Fmax 第11章 單位捕撈努力量漁獲量 11.1 基本概念 11.1.1 捕撈努力量 11.1.2 單位捕撈努力量漁獲量（CPUE） 11.1.3 CPUE與資源量的關係 11.1.4 CPUE與子區域CPUE的關係 11.1.5 CPUE的標準化 11.2 CPUE標準化模型與模型選擇 11.2.1 CPUE標準化模型 11.2.2 模型的選擇 11.3 CPUE標準化中需注意的問題與展望 11.3.1 捕撈量為零資料的處理

11.3.2 交互效應的處理 11.3.3 捕撈努力量的空間分佈對CPUE標準化的影響 11.3.4 資料尺度對CPUE標準化的影響 11.3.5 多魚種漁業的cPuE標準化 11.3.6 未來展望 11.4 CPUE標準化的例子 11.4.1 GLM模型對CPUE的標準化 11.4.2 貝葉斯方法對CPUE的標準化 11.4.3 GAM對CPUE進行標準化 11.4.4 一般線性混合模型對CPUE的標準化 11.4.5 廣義估計方程對CPUE的標準化 第12章 生物量動態模型 12.1 漁業資源評估模型的基本結構 12.2 生物量動態模型的種群動態 12.2.1 種群生物量動態模型 12

.2.2 Schaefer生物量動態模型 12.3 生物量動態模型的參數估計 12.3.1 回歸方法 12.3.2 時間系列方法 12.3.3 Bootstrap方法估計參數的置信區間 12.3.4 貝葉斯方法 12.4 投影與風險分析 12.5 r的先驗設置 參考文獻

雲端運算創新應用-持續性稽核

為了解決txt轉excel線上的問題，作者簡奕烽 這樣論述：

隨著網際網路和企業電子化的衝擊下，企業紛紛以投資和建置資訊系統來提升競爭優勢、效率、效能，同時也造成企業環境上日趨複雜，稽核人員須要有充分的資訊素養，才能使用相關稽核科技來輔助查核企業系統大量且複雜之資料，以有效預防舞弊及錯誤發生。因此，如何使用相關稽核科技來輔助稽核，成為稽核領域上非常重要之議題。再者，由於稽核之資訊品質被受重視，許多學者提出許多持續性稽核相關技術，以解決過去受期間性稽核侷限之問題，但仍因種種原因(成本過高、內部資料安全性、利益衝突等)不被一般企業所接受。 市場研究機構Gartner(2008)預測至2012年，財星雜誌(Fortune)，前五百大企業中，有高達

80%將會採用各式各樣不同的雲端運算服務，並成為企業資訊應用環境中的一環(趙維義,2009)。也因公開發行公司漸漸都走向雲端化技術的同時，讓稽核工具也必須跟上科技潮流，降低查核科技與企業營運科技的落差，更能有效反應企業真實營運狀況，避免企業有營運和舞弊風險的產生。 本篇將對CAATs、EAM、COA一一探討其中面臨的挑戰。再者，以XML Web Service和服務導向架構來建置稽核服務。使得稽核服務能不受位何限制，取得各個不同服務底下的資料。關鍵字：雲端運算、持續性稽核、CAATs、EAM、COA