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power bi費用的問題，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 matplotlib 2D到3D資料視覺化王者歸來(全彩印刷) 和王仲麒的 PowerQuery實戰技巧精粹與M語言：新世代Excel BI大數據處理都 可以從中找到所需的評價。
另外網站【真人直播】Power BI Desktop商務數據分析實戰| 緯育TibaMe也說明：我們運用微軟Power BI Desktop不寫程式快速解決工作上大數據資料分析的問題， ... 於開課前(不含開課當日)因故無法上課，可辦理延課或退費，退費可退還所繳全額費用。
這兩本書分別來自深智數位 和碁峰所出版 。
東海大學 資訊工程學系 楊朝棟所指導 張翔淨的 使用 Azure 實現預知保養系統架構-以 TFT-LCD 廠為 例 （2021），提出power bi費用關鍵因素是什麼，來自於智慧製造、預知保養、雲端服務、數據處理、機器學習、ETL、PySpark。
而第二篇論文高雄醫學大學 高齡長期照護碩士學位學程 蕭世芬所指導 陳慈徽的 老年慢性腎臟病衰弱相關因素探討 （2021），提出因為有 老年、慢性腎臟病、衰弱、肌力、跌倒風險、蛋白質能量耗弱的重點而找出了 power bi費用的解答。
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matplotlib 2D到3D資料視覺化王者歸來(全彩印刷)
為了解決power bi費用 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
matplotlib 2D到3D資料視覺化 王者歸來 | 全彩印刷 | ★★★★★ 【國內作者第１本】【全彩印刷】【資料視覺化】 ★★★★★ ☆☆☆☆☆ 【國內作者第１本】【matplotlib書籍】 ☆☆☆☆☆ 本書包含【32個主題】、【509個程式實例】，整本書內容如下： ★ 完整解說操作matplotlib需要的Numpy知識 ☆ 認識座標軸與圖表內容設計 ★ 繪製多個圖表 ☆ 圖表的註解 ★ 建立與徹底認識圖表數學符號 ☆ 折線圖與堆疊折線圖 ★ 散點圖 ☆ 色彩映射Color mapping ★ 色彩條Colorbars ☆ 建立數
據圖表 ★ 長條圖與橫條圖 ☆ 直方圖 ★ 圓餅圖 ☆ 箱線圖 ★ 極座標繪圖 ☆ 階梯圖 ★ 棉棒圖 ☆ 影像金字塔 ★ 間斷長條圖 ☆ 小提琴圖 ★ 誤差條 ☆ 輪廓圖 ★ 箭袋圖 ☆ 幾何圖形 ★ 表格製作 ☆ 基礎3D繪圖 ★ 3D曲面設計 ☆ 3D長條圖 ★ 設計動畫 本書程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通使用Python + matplotlib完成資料視覺化。
使用 Azure 實現預知保養系統架構-以 TFT-LCD 廠為 例
為了解決power bi費用 的問題，作者張翔淨 這樣論述：
以往設備維護的方式是設備壞了才修，以此降低維護成本，又或是計畫性維修，維修人員依照過往經驗，到了機器運行的一定次數或是時間來定期更換，但這樣的方式無法考量到環境及不同元件造成的差異，仍會造成設備損壞，而非預期的停機，讓不管是產能還是維修等費用都大大的損失。工業 4.0 的興起帶起全球邁向智慧製造，製造業結合物聯網、大數據及 AI 等技術，讓現在設備維護的工作可以透過收集機器的電流、溫度及其他機台參數資訊，進一步進行數據分析來做到機台的預知保養，提早進行機台保養、維修，避免非預期的停機，影響產線運行。本論文將以 TFT-LCD 面板零組件製造業作為實驗場域，實作透過 Azure 雲端服務平台來
建置 TFT-LCD 機台預知保養系統，透過皮爾森相關性等分析，找到適合本實驗場域使用的參數，利用 PySpark 提高資料處理的速度，並利用分區方式優化資料表，Operator Cost、I/O Cost 和 CPU Cost 分別提升了 98.77%、98.78% 和 98.74%，且在面對不同機台數據會有差異的情況下，每一個機台建置一個隨機森林模型來進行數據的分析，模型準確率為 0.99，且將模型部屬至 Azure Kubernetes 來進行即時的評分，最後也將數據以及模型分析結果視覺化，讓工廠的維修人員能夠透過數據以及分析結果來調整製程參數、提早了解機台健康狀況，達到預知保養的工作。
PowerQuery實戰技巧精粹與M語言：新世代Excel BI大數據處理
為了解決power bi費用 的問題，作者王仲麒 這樣論述：
用黑科技解決大數據時代的資訊焦慮症 大數據時代必須面臨多元的資料來源與千奇百怪的資料格式，如何快速整合、彙總成足以應用的商業情報，是現代上班族難以逃避的課題。Power Query的問世，正好解決了這樣的焦慮，透過它，即使沒有資訊背景的使用者，也能夠輕鬆駕馭資料處理與分析的繁複過程，成為資料分析達人。 超過14萬字 X 800多幅插圖，帶您從入門到精通Power Query 本書撰寫目的旨在引領讀者熟悉Power Query的操作環境，從Power Query的外掛（增益集）、取得、內建，到完整介紹Power Query 查詢編輯器的使用，佐以實例說明與演練，陪同
您體驗各功能層面的操作情境。全書10個章節超過14萬字、800多幅插圖與截圖。 所以，Power Query到底可以幹什麼？ 簡單的說，只要學會Power Query： ．不會Excel函數，也能輕鬆搞定匯入人資、財務、業務資料並進行彙整處理 ．無痛處理解決常見的報表表頭、頁尾問題，將報表檔案組合成可以進行統計分析的表格 ．迅速將非結構化資料轉換成結構化的RAW Data ．即便是面對上百個csv、xlsx檔案，也能夠在彈指間彙整成單一資料表。 ．處理巨量資料時，擁有比傳統樞紐分析表更快的資料處理效能 專家推薦 「Power Que
ry 是目前微軟Excel 或Power BI 中隱藏的黑科技，使用者不需要具備程式撰寫能力，只需要透過滑鼠就可以達到快速的資料清洗，簡單易上手。本書更提供了多種跨領域的應用實例，非常契合跨領域學習與解決實務問題導向的現代需求。」 -- 廖世義博士，國立屏東科技大學 企業管理系 教授兼電子計算機中心主任 「這本書是我見過國內最詳細介紹PowerQuery技巧的書籍。更重要的是輔以職場上的真實案例進行演練與說明，完全貼近工作需要。同時也是國內第一本解說Power Query中M語言的書籍，對M語言有興趣的朋友千萬不要錯過。」 -- 陳智揚，威智創育資訊有限公司執行長/淡江資訊工程博士
老年慢性腎臟病衰弱相關因素探討
為了解決power bi費用 的問題，作者陳慈徽 這樣論述：
背景：老年衰弱對於即將進入超高齡社會的台灣而言是一個重要的議題。許多慢性病如慢性腎臟病（Chronic Kidney Disease, CKD）都會加重老年衰弱的程度。台灣65歲以上之老年人口約有四成罹患有慢性腎臟病，如果能及早有效掌握透析前之衰弱進程與相關因素、辨識出衰弱高危險群並加以介入，為老年CKD患者規畫適當的健康促進與延緩失能的對策，便有機會逆轉衰弱的狀態。方法：本研究以某南台灣醫學中心尚未開始進入透析階段之門診高齡CKD患者為對象，探討目前老年CKD個案衰弱現況與相關之生理與功能表現並探討此族群發生衰弱之相關風險因子。研究中除了記錄CKD受試者例行門診檢查之生理數據之外，CKD患
者之上下肢重點肌力與手握力、五次起坐時間（Five Times Sit-to-Stand Test, FTSST）、三公尺計時起走測試（3m Timed Up-and-Go Test, TUGT）等，肌力與行動平衡評估均以標準量化方式進行測量。此外，受試者之日常生活功能、營養、憂鬱、認知等狀態，分別使用巴氏量表（Barthel Index, BI）、簡式迷你營養評估（Mini-Nutritional Assessment Short Form, MNA-SF）、十五題版老年憂鬱量表（Geriatric Depression Scale-15, GDS-15）、極早期失智症篩檢量表（Ascert
ain Dementia 8, AD-8）以面談方式進行評估。受試者亦接受肌少症篩檢（SARC-CalF）並以臨床衰弱量表（Clinical Frailty Scale, CFS）進行衰弱與非衰弱之分類。結果：根據本研究所完成之191位門診CKD個案評估（平均年齡76.41±6.47歲；女性99人），其中有109位屬衰弱族群（CFS≧4），其年齡顯著高於非衰弱族群，腎臟病分期也有較高比例偏向晚期（3b-5期），血清尿素氮超過標準值者與血鈣較標準值低者均較多。衰弱組之肌少症與極早期失智症風險人數比例與得分顯著較多也較高，憂鬱得分顯著較高，以及營養不良得分顯著較低。功能性評估亦顯示衰弱組之老年CK
D個案其手握力、肱二頭肌、股四頭肌肌力均明顯低於非衰弱組，五次起坐時間與TUGT之時間也明顯較長。若以TUGT時間作為跌倒風險判定，可發現衰弱組無論男、女都屬跌倒之高危險群。年齡較大的女性衰弱族群其握力、肱二頭肌肌力明顯低於年齡較輕者（老老組＜中老組＜初老組），而男性衰弱族群其功能性評估於不同年齡間則無明顯差異。複回歸分析顯示與衰弱呈正相關的風險因子為年齡、TUGT之時間、以及腎臟病晚期（3b-5期），負相關的風險因子為肱二頭肌肌力、白蛋白（Albumin, Alb）。結論：本研究之老年CKD個案衰弱比例為57.07%。衰弱組之特性為年齡較大、腎功能較差、有較高的比例有肌少症風險、較高的肌少症
風險得分、較高的憂鬱得分、較低的營養不良得分、極早期失智症人數比例較多、得分也較高，以及功能性評估較差。年齡、肱二頭肌肌力、三公尺計時起走、腎臟病晚期（3b-5）及Alb是老年CKD個案衰弱的風險因子。建議未來可將衰弱評估納入慢性腎臟病個案固定追蹤項目及臨床照護指標，並運用跨團隊合作及結合社區健康促進資源來延緩衰弱與失能、提升老年生活品質。