excel分組平均的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

SPSS與統計分析(3版)

為了解決excel分組平均的問題，作者陳正昌 這樣論述：

　　●詳細說明資料輸入、分析步驟、報表解讀及撰寫結果，有助於順利完成論文 　　●統計基本概念與統計報表軟體結合應用，有效掌握統計原理。 　　●使用SPSS 28版（含Amos 28版）統計軟體操作介面說明，與時俱進，快速完成統計分析。 　　●附作者親自錄製SPSS操作過程影音，條理清晰、學習無障礙。促進讀者學習效率，減輕授課教師負擔 　　本書包羅多數的單變量統計方法，以及常用的多變量分析技術，主要提供基礎統計學及進階統計學教學之用，可配合研究生及學者進行量化研究分析與撰寫論文之需。 　　搭配最新版之SPSS 28統計軟體，作者更針對統計方法，親自錄製操作過程，以期協助讀

者更順利完成統計分析工作。  

Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化

為了解決excel分組平均的問題，作者MattHarrison,TheodorePetrou 這樣論述：

　　【最齊全！徹底活用Pandas的114技】   　　想學Pandas，看官方文件就夠了？ 　　對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』   　　不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順

利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？   　　從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。   　　本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。   　　正面

對決真實資料集！ 　　目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：   　　●IMDB 5000電影資料集 　　●Tesla股票資料集 　　●Kaggle問卷資料集 　　●鑽石品質資料集 　　●美國大學資料集 　　●美國國內航班資料集 　　●丹佛市的犯罪案件資料集  　　●阿爾塔年積雪資料集 　　●美國燃油經濟資料集  　　…等   　　最齊全的Pandas技巧教學！ 　　為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範

例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：   　　●處理資料集中的缺失值 　　●處理索引爆炸的問題 　　●組合多個Pandas物件 　　●在DataFrame中新增和刪除欄位 　　●取得特定欄位的統計資訊 　　●轉置DataFrame的運算方向 　　●減少DataFrame的記憶體用量 　　●混用位置和標籤來選取資料 　　●透過Pandas實現SQL的功能  　　●對多個欄位進行分組及聚合運算 　　●將資料集重塑成整齊的形式 　　●過濾包含時間序列資料的欄位 　　●搭配Matp

lotlib和Seaborn來視覺化資料 　　●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯 　　…等 　　 　　如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！    本書特色   　　●全面採用最新的Pandas 1.x版本 　　●最齊全的Pandas教學，傳授114招實用技巧 　　●附有超過114個範例，還有多到無法細數的資料分析的寶貴經驗，從做中學才更有效 　　●使用真實世界中的資料集，累積實戰能力  　　●搭配NumPy、Matplotlib、Seaborn、 Pandarallel、Gr

eat Expectations、pytest、Hypothesis 等工具，擴增你的武器庫 　　●完整說明CSV檔、JSON檔、SQL資料及HTML表格等資料類型的載入方式 　　●本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容

翻轉教學對於「醫學資訊學」課程學生學習成效之探討

為了解決excel分組平均的問題，作者施雅玲 這樣論述：

「醫學資訊學」為醫學系二年級下學期必修課程，但因其非屬專技高考之醫學專業課程，故學生學習興趣與專業課程相比，較為低弱。為提升醫學生之「醫學資訊學」課程學習興趣，本研究以北部某醫學大學醫學系修習「醫學資訊學」課程學生為對象，將傳統教學模式調整為翻轉教學，探討醫學專業課程透過翻轉教學的中介效果，進而影響提升學生學習成效，並追蹤分析學生於畢業後及授課教師對於課程設計及課程主題重要性是否有所區別，以作為未來課程規劃之參考。本研究採用問卷調查法，使用Microsoft Excel進行統計分析，透過T檢定瞭解學生課前、課後、畢業及授課教師對於課程設計提升學習效果之分析。學生平均成績由實施前一學年82.6

提升至實施當學年度85.28，標準差由1.712提升至4.968。「醫學資訊學」課程滿意度由實施前一學年度為3.5以下，實施當學年度提升至3.79，四構面中尤以教師教學態度增加最多。由學生課前、課後、畢業及授課教師問卷結果中，將課程設計分類為創新教學模式(Inspire, Guide, Cooperate, Share，簡稱IGCS)四個類別，學生課前比較偏重於Inspire、Guide；學生課後、畢業及學生課後、授課教師皆偏重Cooperate、Share。並從Bloom’s revised taxonomy得知，學生於課堂活動中之「分組討論」於學生課後、畢業之比較及學生課後、授課教師之比較

皆有顯著差異。課程主題中”From Big Paper to Big Data”於畢業及授課教師之差異最大；”Overview of Medical Informatics”於學生畢業之興趣程度差異最大。學生於畢業後更能瞭解先了解課程設計及架構對於未來學習是有所幫助，更了解進入臨床實習後Big Data的重要性，所以此兩課程主題於畢業後皆具有顯著差異。學生課後、畢業及授課教師都希望未來課程進行方式採用混合遠距教學進行，課程時間更有彈性運用。學生課後、畢業及授課教師於翻轉教學及傳統教室之差異，畢業生對於六個項目皆有提升，其中學生課後及畢業之比較增加學習困難度差異程度較大。