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文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel

為了解決excel找不到預測工作表的問題，作者楊清鴻,陳宗和,陳瑞泓,王雅惠 這樣論述：

　　資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字，引發的學習熱潮從未間斷，如果您正尋找資料科學、AI 的入門書，本書就是您的 Mr. Right！   　　【獨家資料科學 5 步驟，記牢、做熟這 5 步就夠了！】   　　只要上網 google "資料料學" 一定會發現，出現的關鍵字實在超級廣，包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等，這麼雜到底怎麼開始？總不可能通通碰過一輪？！   　　初學者看這本最適合！本書大聲告訴您：「資料科學沒那麼複雜！」，只要跟著書中精心設計的「資料科學 5 步驟」，記牢、做熟這 5 步就夠了！   　　問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處

理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析   　　【用 Excel 輕鬆實作機器學習，跟複雜的程式說掰掰！】   　　機器學習 (Machine Learning) 是資料科學實作非常重要的一環，很多書都告訴您必須碰程式，這也讓非 IT 背景的初學者相當苦手，本書正是程式苦手者的超級救星！Excel 是多數人都很熟悉的工具，這本書能讓各種不同學習背景和工作性質的讀者受惠，再也不限 IT 背景才能學。   　　再者，用程式來實作機器學習雖然「省事」，卻也「省略很多事」，若沒有自己細心研究，可能連資料集長什麼樣子都模模糊糊；而在訓練機器學習模型時也是一樣，程式往往把模型封裝成內部在做什麼都神

神祕祕的黑盒子，三兩下就告訴您「模型訓練好了！」，到頭來只能虛虛地感覺自己「好像」學會了。   　　反觀 Excel 除了易學，還多了能細細觀察模型內部運作細節的優點！首先，數據資料都清清楚楚攤在儲存格上，再也不是看不到摸不到！而本書所介紹的【線性迴歸】、【KNN】、【K-Means】、【深度學習】等機器學習演算法，只需用到簡單幾個的 Excel 函數就可以輕鬆操作，讀者可以觀察公式清楚看出模型各階段的數據是怎麼算出來的；最後，書中各模型的工作表佈局和配色也都經過精心安排，希望透過種種設計讓讀者更容易掌握模型細部的運作細節！   本書特色   　　□ 用最熟悉的 Excel 馬上可以動手做！

　　□ 精心設計豐富插圖，每一頁都有感！  　　□ 零數學公式、統計符號，輕鬆學會資料科學、機器學習！ 　　□ 機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN 分類、K-Means 分群、深度學習分類 　　□ 範例滿載！一次不熟換個範例多 run 幾次保證讓您會！

普林斯頓最熱門的電腦通識課：數位時代人人必懂的資訊基礎 × 最新應用

為了解決excel找不到預測工作表的問題，作者BrianW.Kernighan 這樣論述：

世界頂尖電腦科學家，帶你看懂科技趨勢 未來人才一定要懂的電腦入門，普林斯頓開課了！ ------------------------------------------- ★探討電腦硬體、軟體及網路如何運作的第一本書 ★新課綱科技資訊、師生共讀的最好參考書   　　本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。 ——艾力克．施密特，Google前CEO 　　不論你從事什麼工作、教育背景，甚至年齡層，在這個數位世界，我們的生活已受到電腦、網路無孔不入的影響。電腦無處不在，有些明顯可見，例如筆記型電腦、平板電腦、智慧

型手機…但大多數是我們看不到的，例如在家電、車子、醫療器材、運輸系統、電力網及武器裡頭。 　　電腦也靜悄悄地收集、分享、甚至洩漏我們的個人資料，政府及企業可能使用電腦來監視我們的所作所為，社交網路及廣告商對我們的了解遠多過我們自己，犯罪者太容易取得我們的資料。我們真的了解電腦的力量嗎？ 　　縱然人人都該了解電腦，但普羅大眾恐怕所知不多。 　　從1999年開始，出身貝爾實驗室、參與UNIX開發的布萊恩‧柯尼罕在普林斯頓大學開設了一門「我們世界中的電腦」課程（COS 109：Computers in Our World），這門課是向非電腦專業的學生介紹電腦基本常識的，多年來大獲好評。除了講解

電腦理論知識，還有相應的實作課——學生可以試著用流行的程式設計語言寫幾行代碼，一起討論蘋果、谷歌和微軟的技術如何滲透日常生活的每個角落。本書就是以這門課程的講義為主要內容重新編寫而成。 　　★你可以學到重要的基礎知識： 　　●硬體：電腦裡頭有什麼，如何運作，是如何建造出來的？它如何儲存及處理資訊？ 　　●軟體：我們能夠用電腦來運算什麼，運算速度有多快？編程是什麼，我們如何告訴電腦去做什麼？ 　　●通訊：網際網路與全球資訊網如何運作，其中涉及了什麼風險，尤其是隱私及資安？ 　　●資料：人工智慧、機器學習等分析及利用龐大資料的領域突飛猛進，我們如何限制在不知情之下提供資料？ 　　★AI、5G、

區塊鏈……日新月異的科技趨勢，你也能看得懂、跟得上： 　　●無處不在的應用程式（app） 　　執行某種特殊應用目的所撰寫的程式或軟體系統，例如用Word 製作文件，用Excel 管理個人財務，用iPhoto 編輯相片。   　　●搜尋引擎是怎麼辦到的？ 　　使用網路爬蟲（web crawler）掃描網頁，把切要內容儲存於儲存及整理於伺服器，以便能夠快速回應後續的查詢。   　　●雲端運算的「雲端」在哪裡？ 　　沒有特定的實體位置的網際網路被比喻為「雲」，雲端運算是個人及公司把資料儲存於亞馬遜、谷歌、微軟等公司的伺服器裡，由伺服器執行運算。   　　●深度學習（deep learning）的廣泛

應用 　　深度學習使用相似人腦神經網路的運算模型，電腦視覺找出特徵上特別成功，例如人臉及指紋辨識、解讀地形等。   　　若你跟多數人一樣，其實不甚了解這數位世界的根本與牽涉層面，那麼，你應該閱讀本書，讓普林斯頓大學最熱門的電腦科學與數位世界入門課程教授帶領你進入這世界，你將不再是「電腦盲」或「數位盲」。   本書特色 　　1.普林斯頓最熱門的電腦課，人人都能讀懂 　　出身貝爾實驗室的C語言先驅、堪稱業界大神的布萊恩‧柯尼罕帶領非資訊相關系所學生入門，採相對平易的比喻方式說明，循序漸進引導，容易消化吸收， 　　2.資訊時代必修的電腦基礎知識大補帖 　　日新月異的資訊科技改變了你我的生活，也改

變了學習、工作、投資方向，電腦知識至關重要，進入門檻卻高。本書針對非專業背景者而寫，無論是一般大眾、職場工作者或應考者，都可作為趕上科技趨勢、補修資訊知識的最佳入門書。 　　3.架構完整、資訊最新，適合教學或自學 　　內容涵蓋計算機概論必學的基礎與應用，更補充許多數位新科技，如加密貨幣、區塊鏈、深度學習、資訊安全問題……，包括學校授課、讀書會或自學都好用。   專業推薦 　　艾力克．施密特（Google前CEO） 　　葛如鈞（國立臺灣大學網路與多媒體研究所兼任助理教授） 　　哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　約翰．麥考米克（狄金森學院電腦科學教授） 　　布萊恩．瑞斯

派斯（柏根縣立高中電腦科學教師） 　　史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。」 ——艾力克．施密特（Google前CEO） 　　「如果說上個世代必讀的書是大英百科全書，那麼這個世代必讀的書也許就是這本普林斯頓電腦入門課。當我們懂了電腦，那麼全宇宙的知識都在我們的手掌中。」——葛如鈞（國立臺灣大學 網路與多媒體研究所 兼任助理教授） 　　「本書揭開電腦與網路的神秘面紗，人人都能從中學到東西。柯尼罕以友善、易讀易懂的文風，把機器內部的運作和數位世界的平日

新聞與發展連結起來。」――哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　「柯尼罕作為一名電腦科學家，具有明星級的信譽，但本書展現的是對現代世界中的科技境況的人道主義關切……。本書非常接地氣地解釋電腦運算的根本知識，以及電腦科技與我們的生活如何互動，這些知識將很長期地切要。」――史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書為普羅大眾提供電腦與電子通訊的綜覽，平順流暢地探討一個又一個主題，不論什麼背景的讀者都會覺得易讀易懂。」――布萊恩．瑞斯派斯（柏根縣立高中電腦科學教師）

沖壓成形模具價格之計算與分析

為了解決excel找不到預測工作表的問題，作者孫暉功 這樣論述：

中文摘要 沖壓成品與模具的價格與品質存在著相對的關係，若成品與模具要有較佳的品質及可靠度，在模具工程分解、模具設計、模具鋼材的選用與製造加工方式則是重要關鍵。所以成品與模具價格也會相對的提高。模具價格的不透明，導致模具廠在接單時必須兢兢業業的詳細分析，否則不僅沒有獲利，甚至傷及成本。而發包單位亦因不瞭解模具廠的估價方式，就一直不斷表達價格太高或要求無償提升模具品質與壽命。進而造成部分模具廠無法生存而外移；發包單位亦得不到所要求的品質或花費更多在產品生產上。 本研究是以標準化的模具設計與製程，讓模具製造商與發包單位有一共同且可接受的標準。模具廠可以快速且準確的預算模具成本，將模具廠

的設計與製程標準化，避免發包單位的不合理殺價；發包單位可透過標準化的模具設計與製程可以快速掌握模具成本，確認產品品質水準，維持模具廠的合理利潤與減少產品過度設計造成的浪費。 研究顯示如何將產品需求，利用產品精度與預估產量來做為模具基本架構的設計與材質的選擇。將模具的基本架構轉換為模具製作的標準製程，進而快速計算出模具成本，讓模具廠與發包單位有互信和討論的基礎，進而提升雙方利益。