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寫給上班族的Excel商用統計分析入門

為了解決excel處理大量資料的問題，作者日花弘子 這樣論述：

　　讓「機率統計」、「卡方檢定」這些聽起來很難的名詞成為你的致勝兵器 　　最近的統計學與資料分析算是形影不離，也是商場人士不可或缺的技術。本書將以豐富的範例解說統計學與日常生活的相關性，幫助您掌握統計學的知識，從數字中發掘未來無限的可能性。 　　為什麼需要學習統計學 　　我們每天主動收集各種資訊，卻也擺脫不了被動接收與自己無關的資訊。大部分的資訊都可透過資料與圖表提升說服力，但要判斷資訊的真偽，就必須具備統計學的知識。學習統計學的理由在於可提升觀察資料的眼力，也能判斷根據資料製作的資訊的真偽。若是只論商場的實用性，要將不透明的未來（不確定性）變得更透明，就需要具備統計學的知識。 　

　透過本書，您將可以了解如何： 　　．如何透過直方圖、平均值快速掌握資料的全貌 　　．如何利用手邊的資料計算預測值 　　．如何從數據中找出影響業績的因素 　　．如何從有限的局部資料中了解事實全貌的作法 　　．如何驗證從Excel推導的數字就是真正的結果

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以大數據分析探討臺北市交通事故之特徵

為了解決excel處理大量資料的問題，作者劉佳怡 這樣論述：

根據內政部警政署統計資料，自2010年至2020年間，臺灣交通事故死亡人數雖有下降，但整體肇事件數和受傷人數卻似乎有明顯上升，而臺北市政府近年持續透過工程、教育、執法等策略以期降低交通事故的發生，雖交通事故死亡人數已有逐漸下降，但肇事件數和受傷人數仍有不斷上升情形，因此臺北市政府規劃辦理研究案，並提供臺北市交通事故資料供報名之研究團隊分析，以作為交通事故防治政策的參考。本研究採用的資料為臺北市A1與A2類交通事故資料，並蒐集臺北市行政區人口資料和透過爬蟲程式抓取臺北市天氣資料後，將大量資料進行前置處理以進行大數據分析，本研究以時間、駕駛人、天氣、交通工具、道路環境、地區等多面向對臺北市交通事

故進行分析探討，主要使用卡方檢定和資料視覺化輔以瞭解交通事故特徵。經研究發現，6月份相對於其他月份來說發生汽(機)車本身交通事故之機率較高，且肇事主要年齡層為18-23歲，在4-6時、18-20時、20-22時相對其他時段來說發生人與汽(機)車交通事故之機率較高，在0-6時、20-22時、22-0時發生汽(機)車本身事故之機率較高，在凌晨至清晨時段相對於其他時段來說，發生交通事故為死亡之機率較高。不同年齡層發生事故類型之機率和相對較易發生事故之時段有所不同，且女性駕駛人發生人與汽(機)車事故之機率相對於男性駕駛人來的高。另外，本研究亦發現飲酒肇事人數和肇事百分比有逐漸下降之趨勢，但無適當駕駛資

格之肇事人數和肇事百分比，以及使用機車為交通工具之肇事人數與肇事百分比皆有逐漸上升之趨勢，而以行政區來說，對比各行政區肇事百分比以大安區之上升趨勢較為明顯，受傷百分比則以萬華區上升趨勢較為明顯。