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另外網站繪圖中加入趨勢線--直線迴歸也說明：當兩變數間存有相關時，即可進行迴歸分析，通常可由一個自變數（預測變項，X），來預測一個因變數（被預測變項，Y）。於Excel中，要求算迴歸，可有下列幾種方法：. 於繪圖 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立雲林科技大學 財務金融系 張子溥所指導 張瑛琪的 冷門價值型股票長期投資績效之研究 （2021），提出excel趨勢線預測關鍵因素是什麼，來自於價值型投資、自由現金流、本益成長比、每股盈餘。
而第二篇論文慈濟大學 醫學科學研究所博士班 李志偉、謝宗成所指導 黃秀茹的 急性心肌梗塞發作年齡與傳統危險因子關係： 從區域別與年代別觀點 （2021），提出因為有 急性心肌梗塞、發作年齡、趨勢、菸捐、東台灣、都會區、非都會區、高血壓、糖尿病、吸菸、肥胖、血脂異常的重點而找出了 excel趨勢線預測的解答。
最後網站【上班族必看】Excel 基礎技巧輕鬆學，善用Excel 提升工作效率則補充：以這張圖表來看，營業額似乎是急速成長。 在同一條線呈現實際成績與預測值. 在繪製每年實際成績趨勢的折線圖時，若想在年度 ...
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趨勢線預測 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
excel趨勢線預測進入發燒排行的影片
20200922-商業智慧power BI應用-10.戰情中心與智慧 3
Power BI，擁有您無法想像的數據分析能力，值得深入探索，掌握數據的內涵。透過幾個簡單的指令，複雜繁瑣的資料，讓你輕輕鬆鬆洞悉資料的內容。本課程將介紹常用的方程式、統計分析、排序、篩選、樞紐分析、圖表呈現、雙軸圖、人口圖，還有趨勢線與預測，保證讓你脫胎換骨，成為數據分析高手。
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冷門價值型股票長期投資績效之研究
為了解決excel趨勢線預測 的問題，作者張瑛琪 這樣論述：
本研究探討修正冷門造市選股策略擇出的投資組合是否優於大盤的報酬率。大盤報酬率以台灣50和冷門造市選股策略為比較組；實證期間為2010年至2021年，希冀透過回測實證讓擇股策略更加的確立。本研究運用公司財報中六項指標進行擇股，毛利率、營利率、每股盈餘、股息配發率、自由現金流、本益成長比等資料。實證結果發現，經XQ全球贏家回測資料為：總交易次數較原造市條件減少1094次，勝率提升14.93 %，總報酬率更提升561.38 %，年化報酬率提升8.6 %；而相同時段台灣50報酬率273.04 %，績效亦優於台灣50為581.78 %。經由實證回測結果，可以得知修正後的冷門價值選股策略擇出的投資組合「
優於」台灣50及原金管會冷門造市選股策略的報酬率。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決excel趨勢線預測 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【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Excel ★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Unico
de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Ma
pReduce，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 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
急性心肌梗塞發作年齡與傳統危險因子關係： 從區域別與年代別觀點
為了解決excel趨勢線預測 的問題，作者黃秀茹 這樣論述：
背景：伴隨平均壽命的提升，急性心肌梗塞平均發作年齡亦呈顯著提升趨勢，研究顯示在同一國家內的不同區域別及年代別，存在著不同的急性心肌梗塞傳統危險因子，因此，對急性心肌梗塞發作年齡的影響亦可能不同。現況未有進一步，針對區域別及年代別急性心肌梗塞平均發作年齡變化趨勢過程中，主要相對應之傳統危險因子盛行率變化趨勢研究。因此本文是第一篇研究探討區域別及年代別之文章，研究一探討都會區及非都會區，其急性心肌梗塞發作年齡之影響傳統危險因子及排序，同時比較都會區與非都會區影響因子之異同。研究二探討急性心肌梗塞發作年齡變化趨勢過程中，不同年代別之主要相對應之傳統危險因子，以做為日後教育宣導，甚而作為相關政策擬定
之用。材料方法：研究一、研究二皆採橫斷面研究設計，樣本來源為台灣東部規模最大的醫學中心花蓮慈濟醫院之急性心肌梗塞住院患者。兩個研究之研究設計如下說明。研究一：本研究共招募2000年1月至2015年12月收集2054例初次診斷急性心肌梗塞住院患者數據，急性心肌梗塞由心血管專家根據典型的臨床病史、心電圖的連續變化和心肌酶的增加進行診斷。排除41例地址不明觀察值後，共有2013例有效樣本，根據居住地區分為兩組：都會區（n=1060）和非都會區（n=953），評估不同區域別中，影響急性心肌梗塞發作年齡，傳統危險因子之排序，以及不同區域別，急性心肌梗塞發作首重傳統危險因子之差異。研究二：花蓮慈濟醫學中心
2000年至2015年間首次急性心肌梗塞患者(n=2054)為樣本，蒐集發作時之年齡、年份以及傳統危險因子 (糖尿病、高血壓、吸菸、肥胖、血脂異常)。依發作時年份，分成2000-2003年(第一期)(n=277)、2004-2007年(第二期) (n=578)、2008-2011年(第三期) (n=897)、2012-2015年(第四期) (n=302)。評估傳統危險因子盛行率變化趨勢與平均發作年齡變化趨勢。 結果：研究一：2000-2015年東台灣急性心肌梗塞平均發作年齡66.9歲，男性占67.5%，都會區男性比例較高，非都會區女性比例較都會區高。多元線性迴歸分析結果顯示都會區與非都會
區傳統危險因子吸菸、肥胖、血脂異常其平均發作年齡均早於全體平均發作年齡。且對發作年齡的影響從高到低依次為都會區肥胖（β=- 6.7）、吸菸（β=- 6.1）和血脂異常（β=- 4.8），而非都會區則是吸菸（β=- 8.5）、肥胖（β=- 7.8）和血脂異常（β=- 5.1）。傳統危險因子與區域之交互作用分析結果顯示，吸菸(p＜0.039 )是東台灣地區共同首要危險因子。研究二：2000年至2015年間，東台灣心肌梗塞平均發作年齡自64.6歲延後至66.2歲 (p＜0.001 )，最高值出現於第三期(68.1歲)。吸菸盛行率自54.0％下降至36.4％ (p＜0.001 ) ，最低值出現於第三期
(34.3％)。伴隨菸捐調漲，吸菸盛行率呈下降趨勢，惟止於第三期。一般線性模式結果顯示，經控制其他危險因子後，不同期別平均發作年齡之趨勢變化，受吸菸有無影響 (F=3.442 ,p＝0.010 )。結論：研究一：不同區域別存在危險因子差異，確實影響急性心肌梗塞的發作年齡。都會區發作年齡較早之危險因子從高到低依次為肥胖、吸菸和血脂異常，非都會區為吸菸、肥胖和血脂異常。傳統危險因子與區域之交互作用分析結果顯示，吸菸是東台灣地區共同主要危險因子，尤其在非都會區影響程度更顯著高於都會區。 研究二：不同年代別傳統危險因子中，菸盛行率與發作年齡變動趨勢之相關性最大。禁菸政策實施下，伴隨菸捐調漲，吸菸
盛行率呈下降變化趨勢，間接顯示有助於急性心肌梗塞發作年齡延後之現象。惟，前述現象未能延續至2012年後，其因有待進一步相關研究結果之提供。可做為，禁菸政策尚未實施亦或實施起步階段地區參考。