python資料分析的問題，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

超高效!Python × Excel資料分析自動化：輕鬆打造你的完美工作法!

為了解決python資料分析的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

　　提昇Excel資料分析的工作效率讓Python幫你實現! 　　通過Python自動化，讓繁瑣的 Excel工作也能變得更容易! 　　Python終極省時技巧，讓大量Excel數據處理瞬間完成！   　　推薦給喜歡的讀者 　　*想大幅改善資料分析的工作效率的人 　　*有大量解讀圖表及報表的資料分析需求的人 　　*想熟悉Python結合Excel資料分析實例的人 　　*追求自動化實作樞紐分析表、視覺化統計圖表的人   　　“Excel x Python”讓繁瑣的Excel工作和耗時的處理變得更容易。   　　資料分析是一種有明確目的，再從資料收集、加工、資料整理，並藉助分析工具來取到你想要

的資訊，或以圖表來展現分析的結果，藉以輔助資料趨勢預測或商業的決策。   　　資料分析的主要目的，就是希望透過資料分析的過程，來取得原先設定的資料分析目標。   　　想改善資料分析的工作效率，採用Python程式語言結合Excel來進行資料分析，可以大幅提高資料分析工作的效能。 　　 　　精彩內容   　　*資料分析與Python基礎語法   　　資料處理與資料分析的定義、常見的資料分析工具、為何選擇Python結合Excel來作為資料分析的工具、Python與Excel VBA分析工具的優劣、Python語法快速入門、資料分析模組（os、pathlib、csv、openpyx1、pandas

、numpy等）。   　　*以Python實作Excel資料分析   　　資料匯入新增讀取、資料預覽、檔案資訊查看、指定欄位類型、缺失值、異常值、空值整理、移除重複、索引設定、資料選取運算取代、數值排序、以Python進行Excel工作表與儲存格操作、儲存格範圍選取、儲存格範格式套用、設定格式化條件、資料分組、樞紐分析、分組統計、彙總運算、視覺化統計圖表繪製、多張工作表串接與合併。   　　*資料分析實務應用案例   　　「基金操作績效資料分析」案例：示範如何用Python自動化讀取Excel檔，並將讀取資料儲存成新的.xlsx檔。   　　「中小企業各事業體營運成果」案例：示範如何根據各事

業體的業績收入，自動繪製出事業體收入佔比圖餅圖。   　　「股票獲利績效及價格變化」案例：根據股票交易操作績效的來源資料，繪製獲利績效長（橫）條圖與堆疊長條圖、洞察股票價格變化折線圖、股票操作績效平面（及3D）區域圖、投資效益的雷達圖。

python資料分析進入發燒排行的影片

以基因演算法優化生產排程

為了解決python資料分析的問題，作者劉芳萍 這樣論述：

目前任職之單位以往進行人員工作配置都使用人工（手動）的方式進行編排，每次編排所花費的時間約為一個小時且容易發生錯誤，因此需要反覆確認排程後人員工作配置是否正確；再者，遇時程發生變化或急件產品的插入又需要耗費時間重新進行排程編排，此舉同樣容易出現錯誤或造成時程衝突。本論文探討生產排程系統之規劃與實現，研究首先進行工作流程分析，確認工件投入之時程、工作流程、人員配合、片數等資訊，而後以系統分析與設計之邏輯進行資訊系統開發及程式設計之相關分析，使用基因演算法模組調整最符合之各種參數設定值來尋找最佳排程及人力配置的問題，並使用Python程式語言實現生產排程平台的開發，以產生即時的生產排程，自動即時

產出工作人員之執行工作排程表及生產排程。本研究開發的生產排程系統測試結果顯示: 1.平台能因應產品及人員調整或時程變更產出排程表之工單資訊，有效地減少排程時間及人為錯誤的發生 2.新開發的系統能更有效避免人工排程所造成嚴重漏單、多張重複排程，而影響時程等現象 3.未來還可結合網頁模式直接輸入，提升平台之使用性；或是增加輸入選項，提供實務排程需求之最佳建議。

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python資料分析的問題，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

機器學習應用於預測交通流量與速度之實驗研究

為了解決python資料分析的問題，作者蘇冠全 這樣論述：

交通壅塞問題一直是台北市的重大難題，若要有效的預防塞車，就必須能夠準確地預測交通流量與速度。本論文將以應用機器學習相關技術於預測交通流量與速度為研究目標，所使用的機器學習模型包含有決策樹、隨機森林、K-近鄰演算法、以及多層感知機（深度神經網路），這些機器學習模型訓練所使用的資料集包含有台北市政府提供的交通資料集與中央氣象局提供的氣象資料集。本研究所使用的兩種預測交通流量與速度的方法為分類分析與迴歸分析。實驗結果顯示這些模型使用交通資訊結合氣象資訊的預測效果幾乎都比只有使用交通資訊的預測效果來的好。此外，在這些模型中，當考慮只有使用交通資訊時，多層感知機的預測效果最佳；當考慮使用交通資訊集結合

氣象資訊時，則以隨機森林的預測效果最佳。