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另外網站大數據與資料視覺化1：開放資料庫與Power BI入門的摘要也說明：5. 數個實例演練。 注意：本課程使用的微軟Power BI Desktop 平台，只支援Window 系統。其他作業系統需有Power BI 帳號，使用Power ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺灣科技大學 電機工程系 辜志承所指導 李坤鴻的 應用IEC 61850於微電網孤島檢測之研究 （2021），提出power bi課程關鍵因素是什麼，來自於IEC 61850、微電網、孤島檢測、IED、靜態開關、意外性孤島運轉、諧波成分注入法。
而第二篇論文國立澎湖科技大學 行銷與物流管理系服務業經營管理碩士在職專班 蔡培軒、陳至柔所指導 盧憶陞的 基於行銷4.0觀點探討政府如何應用新媒體行銷推廣政策模式之建構與應用 （2021），提出因為有 行銷4.0、政策行銷、假消息、AHP法、Grey-DEMATEL法、Grey-DANP法、Modified VIKOR法的重點而找出了 power bi課程的解答。
最後網站Power BI Desktop商務數據分析實戰 - 緯育TibaMe則補充：課程 包含Power BI 基本安裝與建置、Power Pivot 資料建模、Power Query 資料正規化、Power View 設計視覺效果等。 09/09(六)開課(+Google日曆).
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power bi課程 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
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面對日新月異的大數據工具，有時候很難跟上這節奏。Microsoft Power BI讓大家可以簡易的製作大數據分析。用 Excel Power BI 做大數據分析，課程大綱有認識大數據、大數據分析、視覺化呈現結果，提升管理品質，有效提升工作效率。另外；大數據分析還應該包含許多學習到的知識，回饋給資料，再重新計算，不是僅畫出視覺化圖後，就說做好了大數據分析。期待大家將了解應用這些工具使用，將大數據分析導入您的工作中。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT
應用IEC 61850於微電網孤島檢測之研究
為了解決power bi課程 的問題，作者李坤鴻 這樣論述：
微電網是智慧型電網之一環，可運轉於併網模式與孤島模式，而孤島運轉又區分為有目的性孤島與意外性孤島，微電網之孤島模式即為有目的性孤島。而意外性孤島運轉係指市電系統因為發生故障而電源跳脫，導致分散式電源與其區域負載形成孤島運轉區域系統，若分散式電源不具備穩定系統電壓與頻率調整的能力，則可能會導致負載設備的損壞。此外，為保護市電系統維修人員的工作安全，分散式電源應儘速與區域系統隔離，因此分散式電源須具備孤島檢測功能，在發生意外性孤島運轉後必須將其解聯。同理，運轉在併網模式的微電網，當市電系統發生故障時，基於安全理由可將其可切換至孤島模式，亦即微電網內之分散式電源可維持持續運轉，這全仰賴微電網併網點
的孤島檢測技術與功能。然而此併網點的孤島檢測技術與分散式電源本身的孤島檢測技術存在本質上的差異，無法等同視之。因此對於微電網內部之分散式電源，不同的意外性孤島運轉範圍，會有持續運轉與跳脫兩種選擇，傳統的孤島檢測技術也不再適用於微電網內部之分散式電源。本論文提出整合SCADA、IED與MU的微電網孤島檢測系統，並以IEC 61850標準當作檢測系統之通訊協定。對於不同的孤島檢測對象，本文提出兩種孤島檢測技術，首先以間次諧波電流注入法作為微電網之併網點孤島檢測技術，而對微電網內部之分散式電源，則以IED間的GOOSE通訊進行孤島檢測。最後以Matlab/Simulink建置微電網範例系統，驗證本文
提出之微電網孤島檢測系統之可靠性，模擬結果證實孤島檢測系統對於可以有效地偵測意外性孤島運轉，並對於非孤島事件不會發生誤動作。
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power bi課程 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
基於行銷4.0觀點探討政府如何應用新媒體行銷推廣政策模式之建構與應用
為了解決power bi課程 的問題，作者盧憶陞 這樣論述：
自新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情於2019年底肆虐全球開始，不僅為世界各國上了一堂最嚴厲的公共衛生課，臺灣身為資訊科技蓬勃發展世界首屈一指的先進國家，更接受了一次數位防疫資訊戰的隨堂測驗。隨著傳播技術與社群媒體快速發展，近年來，政府公部門政策行銷生態朝向數位化、社群媒體化方向擴展，「依法行政」雖仍是公部門的核心理念，但如何藉由政策的妥善包裝並運用行銷技巧推廣，讓社會大眾能夠瞭解政策核心理念並且願意接受、遵循新政策，成為現今公務部門的全新課題。因此，本研究將基於行銷4.0觀點探討政府如何應用新媒體行銷推廣政策，並提出建構與應用之模式，其目的在於研究發展出一套具有應用灰色多屬性決策方法
的評估模式，期能提供政府機關與公部門擬定決策政策行銷推廣之參考。透過文獻探討將相關資料整理與歸納分析後，經由四個評估準則－品牌識別、品牌形象、品牌誠信及品牌互動，以檢視政策行銷策略之目標，再經由調查問卷發放並運用層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)取得各評估構面下評估準則之優先排序，進行指標篩選與歸類成為評估準則，再藉由與專家深度訪談逐步建構符合多屬性的策略評估準則。並應用灰色多屬性決策分析法(Grey Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, Grey-DEMATEL)分析結果來確認各評估構面與準
則間之因果關係，同時建立各評估準則之影響網絡關係圖(Influential Network Relation Map, INRM)。此外再利用Grey-DANP法(Grey-DEMATEL-based Analytic Network Process)，進行各評估準則影響權重之計算。最後運用修正式折衷排序法(Modified VlšeKriterjumska optimizacija i kompromisno resenje, Modified VIKOR)進行績效缺口分析，本研究之結果發現，依據評估構面INRM因果圖所呈現之結果，第一順位實施改善與調整的構面依序為品牌誠信、品牌互動、品牌識
別與品牌形象。而以Grey-DANP影響權重結果來看，最看重之構面依序為品牌形象(0.272)、品牌識別(0.258)、品牌誠信(0.250)及品牌互動(0.219)。Modified VIKOR進行績效缺口分析，依缺口值優先且須盡速改善的部分之構面依序為品牌互動(0.242)、品牌識別(0.173)、品牌形象(0.138)及品牌誠信(0.096)。最後而其分析結果可提供政府機關與公部門應用新媒體行銷推廣政策之參考，而最終目的在於降低政府與民眾間的資訊不對稱及防範「假訊息」之影響，以落實行銷推廣之政策的核心理念與目的。