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今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決excel地圖的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

excel地圖進入發燒排行的影片

台灣花蓮縣屋塵中的農藥殘留及其與農業鄰近地區的關係

為了解決excel地圖的問題，作者Sailent Rizk Sari Simaremare 這樣論述：

許多相關的研究證實農藥會以家戶灰塵的型態殘留，然而在台灣卻缺少相關性的暴露研究。相對於台灣其他縣市，花蓮縣農業土地面積的比例最高，因此本研究期望藉由評估五大已知會造成非對象植物與蜂群負面效應以及人類淺在負面健康效應的農藥族群進行研究，其中包含：胺基甲酸酯Carbamate (carbofuran), 有機磷Organophosphate (chlorpyrifos), 苯基吡唑Phenylpyrazole (fipronil), 類除蟲菊Pyrethroids (cypermethrin, prallethrin and tetramethrin), 以及尼古丁菸鹼類Neonicotinoi

ds (acetamiprid, clothianidin, imidacloprid and thiamethoxam)。本研究有三大目標，包含：(1)以氣相層析串聯質譜儀(GC-MS)偵測胺基甲酸酯、有機磷、苯基吡唑以及類除蟲菊類農藥於花蓮縣住宅區家戶灰塵中的殘留量。(2) 以液相層析串聯質譜儀(LC-ESI-MS)偵測尼古丁菸鹼類於花蓮縣住宅區家戶灰塵中的殘留量。(3)藉由本研究採樣分析之資料以地理資訊分析系統 (Geographic information system (GIS))評估花蓮縣住宅區農藥暴露情形。 本研究以隨機選取的方式，針對花蓮縣七個主要鄉鎮區域(鳳林鎮、玉里鎮、新城

鄉、壽豐鄉、光復鄉、瑞穗鄉以及富里鄉)47個家戶研究參與者，同步進行室內外灰塵的採樣與問卷調查。灰塵樣本以GC-MS或LC-ESI-MS分析，地理資訊系統圖層資料來源為台灣土地利用分類資料庫。本研究使用統計軟體為 SPSS V:23以及Microsoft Office 2017 Excel。家戶室內灰塵樣品中，類除蟲菊與尼古丁菸鹼類的殺蟲劑為最主要被偵測的殺蟲劑類型，其中tetramethrin (偵測率78.7%，平均濃度為83.07 ng/g,)、cypermethrin (偵測率72.3%，平均濃度為60.25 ng/g)，acetamiprid (偵測率71.1%，平均濃度為35.46

ng/g)。戶外灰塵樣品中，尼古丁菸鹼類的殺蟲劑為最主要被偵測的殺蟲劑類型，其中acetamiprid (偵測率83.3%，平均濃度為33.96 ng/g) 、imidacloprid(偵測率50.0%，平均濃度為21.95 ng/g)，fipronil(偵測率48.9%，平均濃度為25.01 ng/g)。依據問卷調查結果，芬普尼(fipronil)與寵物施用體外寄生蟲(跳蚤)防治藥有顯著相關性、賽滅寧(cypermethrin)則是與室內殺蟲使用有顯著相關性，益達胺(imidacloprid)則是和研究試驗參與者家中是否使用除濕機有顯著分布的差異。此外，“參與者工作是否與農藥暴露相關＂以單

變量線性迴歸分析，發現與四種農藥（carbofuran, fipronil, cypermethrin, and tetrameth）在室內灰塵樣品的殘留有顯著相關性（p < 0.05)；益達胺(imidacloprid)則是呈現不同的分布情形。以多元線性迴歸的統計方法針對進行分析發現只有賽滅寧（cypermethrin）和芬普尼（fipronil）與“參與者工作是否與農藥暴露相關＂有顯著關係（p < 0.05)。加保扶(carbofuran)在家戶室內灰塵的分析中與陶斯松(chlorpyrifos)以及類除蟲菊殺蟲劑(pyrethroid)有相關性，其中加保扶在室內灰塵的樣品分析中與部分殺蟲

劑有弱相關性(賽滅寧: r=0.415、可尼丁(clothianidin): r=0.325與芬普尼: r=0.299)。本研究亦發現四偵測農藥族群(CAR, OP, PP, and PYR)與家戶外灰塵有相關性。部分殺蟲劑在室內與室外的灰塵分析殘留結果中發現相關性，強相關性部分包含陶斯松、芬普林與賽滅寧，r分別是0.78、0.801與0.707)。中至弱相關性部分則包含加保扶與治滅寧(tetramethrin)，r分別是0.410與0.613。尼古丁菸鹼類在室內與室外灰塵的殘留分析中則無發現任何相關性。在地理資料圖層分析部分，加保扶在未分類農業使用區圖層的部分與各不同範圍的緩衝圈距離皆有相關

性(50M、150M以及250M)；若縮減範圍只針對稻作區圖層同樣與所有緩衝區有相關性。室內灰塵樣品中的治滅寧濃度則與稻作圖層150公尺內的緩衝圈有相關性(0.338)，然而室外部分則與150公尺(0.420)與250公尺(0.422)的稻作圖層緩衝區有相關性。室外灰塵亞滅培(acetamiprid)濃度與稻作圖層50公尺內的緩衝圈有相關性，室外灰塵益達安濃度與稻作圖層50與150公尺的緩衝圈則是呈現負相關。此外，陶斯松與廢棄耕地圖層部分的分析則發現，室內灰塵殘留與50~150公尺範圍內的緩衝圈有相關性。家戶灰塵農藥殘留與附近農地的相關性，推測與鄰近農地使用之農藥漂移有關；益達胺產生之負相關，

可能受到家戶環境用藥中益達胺的影響所致。 綜合上述，藉由了解不同的暴露條件與農業土地使用距離可以協助農藥暴露上的評估，降低人類暴露風險。

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地圖的問題，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。

視覺化統計分析技術之退貨授權決策應用研究

為了解決excel地圖的問題，作者葉逸忻 這樣論述：

資料視覺化是指將資料以視覺的形式來呈現，如圖表或地圖，以説明這些資料的意義。把資料進行視覺化可以讓閱讀者更容易的瞭解資料模式、趨勢、統計規律和資料相關性。本研究將以電源轉換器公司之產品售後維修部為研究對象，使用Power BI將原本的EXCEL表格，以視覺化圖表的方式呈現並以「出貨順序雜亂」與「報表不易閱讀」為議題，擬定六種不同的視覺化圖表，使管理者能夠自行以「數量」、「天數」、「客戶」，三個面向去選取相對應的視覺化圖表，以規劃產品維修的先後順序，從而解決該部門出貨順序雜亂的問題。最終本研究透過對部門內部人員進行深度訪談，得知使用視覺化圖表作為決策應用後，經過Power BI整理過後的視覺化

報表，過濾掉產品維修部內的原報表過多且不重要的資料，且視覺化報表能更夠清楚的呈現內容也比原報表隱含了更多的資訊以提供管理者去做決策。