韓劇電影你都看哪一部呢？論文書籍站
excel比對資料if的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包
excel比對資料if的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 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】 和洪錦魁的 Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站EXCEL快速對比兩列數據的不同 - 每日頭條也說明：EXCEL 快速對比兩列數據的不同 · 對比An與Bn · 方法一：A2=B2 · 操作方法：在C2單元格中輸入公式：=IF（A2=B2，」相同」，」不同」），再按Enter鍵就完成了， ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺南大學 數位學習科技學系數位多媒體行銷產業碩士專班 陳妍孜所指導 凃昱安的 翻轉教室應用於高中數學幾何圖形教學之研究 （2021），提出excel比對資料if關鍵因素是什麼，來自於數位學習。
而第二篇論文國立臺北科技大學 資源工程研究所 丁原智所指導 蘇威元的 以類神經網路分析露天礦場地形對爆破振動傳遞之影響 （2020），提出因為有 露天開採、爆破振動、地形影響、類神經網路的重點而找出了 excel比對資料if的解答。
最後網站比對/尋找資料- BOOK可思議 - 崑山科技大學則補充：A~Z共有26個字母，要寫25組if函數。 在對照表格(table_array) 的最左欄中尋找含有某特定值的欄位，找到相 ...
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比對資料if 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比對資料if進入發燒排行的影片
EXCEL VBA大數據自動化進階(2017)第6次上課(326班級成績查詢範例&用IF比對用SMAIL排序並執行陣列&用INDEX抓取資料用IFERROR過濾錯誤&改用INDIRECT抓取資料(配合CHAR抓字元)&用VBA抓取資料&當班級改變就執行)
上課內容：
01_326班級成績查詢範例說明
02_用IF比對用SMAIL排序並執行陣列
03_用INDEX抓取資料用IFERROR過濾錯誤
04_改用INDIRECT抓取資料(配合CHAR抓字元)
05_改用VBA抓取資料說明
06_當班級改變就執行(無須按鈕執行)
完整影音
http://goo.gl/aQTMFS
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/?hl=zh-TW#!forum/labor_excel_vba2_2017
懶人包：
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524
新課程EXCEL VBA辦公自動化順利在自強基金會開始第一次上課，
主要目標能延續入門課程，進一步延續前課程，把函數變成VBA，
VBA設計自動化與VBA與資料庫當成重要課程目標。
課程理念：
1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的50個Excel VBA範例,
帶領您輕鬆進入 Excel VBA 設計的領域, 並逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,
進而學習 VBA 變數、常數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎,
也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手！
2.進而解說EXCEL與資料庫的結合，甚至將EXCEL當成資料庫來使用，
結合函數、VBA等更深入的功能，讓資料處理和分析的應用更上層樓。
3.將結合GOOGLE雲端試算表，教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。
上課用書：
Excel VBA一點都不難：一鍵搞定所有報表
作者： Excel Home
出版社：博碩
出版日期：2013/06/26
定價：380元
超圖解 Excel VBA 基礎講座
作者： 亮亨/譯 出版社：旗標
出版日期：2006/05/15 定價：420元
日本Amazon網站同類書籍銷售No.1
EXCEL VBA上一期是EXCEL函數與VBA入門，這一期則以EXCEL VBA進階程式設計為主，
剛好進來雲端技術發酵，就順便帶入大家都有興趣的雲端試算表，
所以第一次上課就要求大家一定要有GOOGLE帳號，
電腦也一定安裝GOOGLE瀏覽器，這樣才能上雲端去使用GOOGLE的試算表，
可以比較和EXCEL2003的差異，如果可以輕易使用GOOGLE的試算表，
這樣就可以再沒有EXCEL2003的環境也能作業。
此外，這學期教是剛換 OFFICE 2007，剛好可以順勢學習 EXCEL2007 新介面，
所以未來的學習環境除了雲端外，就是EXCEL2007 了!
對大家來說有很多挑戰要面對，但如果學會這些技術，工作上一定非常有幫助的。
尤其是雲端方面的技術，目前懂的人還真不多，用的人也少，
但這樣好用的技術為什麼沒人推廣？
可能也是大家都還不會使用吧!之所以自己用的熟，
主要用GOOGLE的服務至少5年以上，看著GOOGLE的壯大，發現只要跟著GOOGLE就沒錯!
不斷使用他的免費服務，感覺穩定又好用，重要的事完全免費。
吳老師 105/5/7
EXCEL,VBA,函數東吳進修推廣部,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,excel,vba,教學,excel,vba指令教學,vba範例教學excel,,excel,vba教學視頻,excel函數教學,excel函數說明,excel函數應用
翻轉教室應用於高中數學幾何圖形教學之研究
為了解決excel比對資料if 的問題，作者凃昱安 這樣論述：
本論文探討的內容為翻轉教室應用於高中數學幾何圖形教學之研究，利用翻轉教室及資訊融入教學等模式來進行教學觀察，研究者觀察學生的學習狀況，及記錄小組討論情形，再與前後測成績相比對，進而歸納出影響數學幾何學習成效的數據。 為期四週的觀察記錄中，在每次上課前先進行前測，了解學生的基礎程度，接著讓學生進入均一平台看影片、做練習、小組討論，最後進行後測，上完課後，針對當次上課觀察的記錄的資料進行整理，分析前後測差異，了解學生以均一平台做數位學習的成效，作為翻轉教室能否有效提升數學幾何學習的依據。 經過「建議寫出預計觀察的次數」研究與觀察，研究者發現均一平台的線上學習能有效提升學生數學幾何圖形
學習之成效。平台的教材內容和設計使用方式也適合學生學習，並能夠提升學生學習成績。經過問卷調查，多數受試者認為翻轉教室可以提升其學習數學的興趣與意願，並表示會願意繼續使用翻轉教室協助自我學習。
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比對資料if 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
以類神經網路分析露天礦場地形對爆破振動傳遞之影響
為了解決excel比對資料if 的問題，作者蘇威元 這樣論述：
目前台灣露天礦場開採方式多以爆破方式開採。但爆破作業產生的振動會進而影響建築物完整性及生物生態。如果能建立有效且可信的方程式去預測爆破所產生的振動，可以使爆破所引發之損害降至最低程度。本研究主要為探討開採階段面對振波的衰減規律及預測。傳統振波傳播理論多數是基於平整地形條件下，而這些理論無法用於複雜的地形。例如：Sadaovsk公式及美國礦務局所提供的公式受到一定的侷限。為使預測結果更為準確計算出峰質粒子速度(PPV，Peak Particle Velocity)的衰減規律。C.T. ZHU以Sadaovsk公式為基礎進行修正，除了原本的場址特性參數更增加了對高程的影響係數。本研究透過於現地數
據(PPV、藥量及爆心距)以最小二乘法進行初步分析，而後運用聯立方程式計算地層傳播特性參數及振動衰減參數。最後經由類神經網絡(Artificial Neural Network)強大的過濾能力、適應性學習能力以及多輸入多輸出等特點將衰減公式內參數訓練至更加完善。根據最終結果，將爆破振動監測數據與神經網路預測結果和傳統經驗公式預測結果進行比較並模擬PPV在各採台振動衰減規律。