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基礎統計學(四版)

為了解決excel資料分析敘述統計的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：

　　本書內容有三大單元, 共計十六章 　　(1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 　　(2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 　　(3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章   　　本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 　　習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 　　輸入書號1H28，即可找到下載處。

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社會企業概念導入醫療產業－以宜蘭某醫院精神科產業治療為例

為了解決excel資料分析敘述統計的問題，作者張皓俊 這樣論述：

全民健保支出隨著醫療進步、慢性重大傷病人口上升而增加，財務缺口不斷擴大。在英國，國家保健服務 (National Health Service, NHS) 在長期運作下，財務、人力也面臨困境，對此社會企業應運而生，在衛生保健部門中得到了充分的協助。 健保署曾於2018年公布醫療費用前20大疾病，思覺失調症 (Schizophrenia)首次入榜十大，然現行之精神衛生照護失衡，致使慢性精神病患無法得到妥善照護而徒增健保支出。精神障礙者復元過程的職能復健產業治療，以治療為主、就業為輔回到社會正是一種具備社會企業意涵的方式。台灣的醫療機構屬於非營利組織，節流的同時能否以社會企業的方式

開源，將是我國醫療界需考慮的問題。 邇來民眾對「企業社會責任」越發重視，企業營利之時還要顧及所有利害關係人的權益與環境利益，本研究將社會企業概念導入醫療產業，分別以醫院社會企業、精神復健產業治療、結合外部營利企業、反向等四個構面，以認知、態度、行為模型評估非營利醫院結合外部企業提供就業機會給精神障礙者復健、謀生，進而測試醫院形成社會企業之可行性。 本研究以醫院員工為研究樣本共計174份，以文獻回顧法與問卷調查法來探索研究架構下的問題，並進行實證分析。研究結論：一、醫院社會企業認知與社會企業態度有顯著正向影響。二、產業治療社會企業化認知與社會企業態度有顯著正向影響。三、結合外部營利機

構認知與社會企業態度有顯著正向影響。四、負面因素認知與社會企業態度具有顯著負向影響。五、社會企業態度與社會企業工作意願有顯著正向影響，本研究建議醫院應與外部企業合作，增加產業治療工作機會，共同解決社會問題。

Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決excel資料分析敘述統計的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱

營建工程重大職災判決預測系統

為了解決excel資料分析敘述統計的問題，作者陳奕廷 這樣論述：

營造業因其危險的特性，每年職災所造成的死亡人數居全產業之首，衍生不少社會問題，訴訟案件便是其中之一，行為人將觸犯職業安全衛生法及刑法等罪責。然而，職災訴訟案件一般當事人(含雇主、勞工與勞工家屬)大多不具備法學知識，以至於無法釐清其責任歸屬，大大的降低法院處理的成效。為解決上述問題，本研究從司法部裁判書查詢系統蒐集案例，並從裁判書中汲取出辨別差異的「屬性」，而後發送問卷，使用模糊層級分析法整合專家知識，最後再運用MS Excel建置案例式推理系統，建立一可藉由過去的經驗來推導現今狀況的管道，以利營建重大職災訴訟之判決有較佳的認知及掌握。研究結果表示，職災專家認為對營建職災審判結果影響最大的前四

個因素依序為：導致職災因素(0.140)、被告深具悔意(0.098)、被告坦承犯行(0.096)，職災死亡人數(0.087)；本系統在約86.55%的案例相似度的基礎上，可獲致近85.62%的推理精確度，顯示所建置的系統係屬可接受。本系統除了能提供法官與檢查官在起訴或審判前的初步方向，也讓勞資雙方於職災審判前得以預測可能的判決結果，並提供被告人事先了解其應負法律責任的相關資訊，因此得以儘早研擬因應對策(例如，儘快與受害者家屬商談和解事項等)。