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國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 柯明村所指導 曾承銘的 M&V2.0雲端運算軟體與平台開發 (2019),提出excel比較關鍵因素是什麼,來自於雲端運算平台、物聯網、M&V2.0。

而第二篇論文國立交通大學 理學院科技與數位學習學程 黃大原所指導 李佩娟的 建構數學方法的動態學習環境之研究 (2009),提出因為有 數學方法、動態學習環境、卡特蘭數、費布納西數、期望值的重點而找出了 excel比較的解答。

最後網站[Excel] 樞紐分析─值、各項目比較則補充:[Excel] 樞紐分析─值、各項目比較. 很多人光聽到「樞紐分析」這個看起來有點學問的名稱,就覺得很可怕,但是當手上有資料要做成長率分析、差異量或是佔總額比率等統計 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了excel比較,大家也想知道這些:

對比Excel,輕鬆學習Python數據分析

為了解決excel比較的問題,作者張俊紅 這樣論述:

集Python、Excel、數據分析為一體是本書的一大特色。本書圍繞整個數據分析的常規流程:工具熟悉-獲取數據-數據熟悉-數據處理-數據分析-分析結果進行Excel和Python對比實現,告訴你每一個過程中都會用到什麼?過程與過程之間有什麼聯繫。這樣一本書既可以作為系統學習數據分析流程操作的說明書,也可以作為一本數據分析師案頭必備的實操工具書,隨時備查。本書通過對比Excel功能操作去學習Python的實現代碼,而不是直接上來就學習Python代碼,大大降低了學習門檻,消除了讀者對代碼的恐懼心理。適合剛入行的數據分析師,也適合對Excel比較熟練的數據分析師,或從事其他崗位想提高工作效率的職場

人。 張俊紅:某互聯網公司數據分析師,擅長Python、Sql、Excel,對數據分析、機器學習領域比較熟悉。喜歡分享,致力於做一個數據科學路上的終身學習者,實踐者,分享者。個人微信公眾號「張俊紅」定期推送數據分析、機器學習、網路爬蟲、Python 編程系列文章。

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M&V2.0雲端運算軟體與平台開發

為了解決excel比較的問題,作者曾承銘 這樣論述:

近期由於各項科技如 大數據(Big Data)、物聯網(IoT)、雲端運算(Cloud Computing)以及資通訊技術之崛起與成熟,故結合傳統量測與驗證技術,妥善改善其耗時費力的缺點, 故本論文將研究一雲端運算平台結合現今量測與驗證,並利用自動化量測之方法,以解決M&V量測與驗證耗時之數據蒐集問題,同樣以「通用性能基準線方程式」為數學模型,利用Python運算迴歸分析建立出能源設備基準線(Baseline),並於雲端平台上計算出進行節能改善措施後之節能效益,進而達到快速的節能效益分析。

建構數學方法的動態學習環境之研究

為了解決excel比較的問題,作者李佩娟 這樣論述:

近年來,電腦網路的普及與資訊設備的提升,帶動課堂上的數學教師將資訊科技融入教學,有助於增強學生學習動機,發展學生主動探索的精神與解決問題的能力,對於學習數學賦予肯定的價值意義。本研究主要針對教學設計加以探討,以「計數」、「遞廻」、「機率」等三種數學方法為例,在PowerPoint平台下搭配Activate Mind Attention的特性,佈置一個動態數學解題情境,教導學生如何在不同的脈絡中應用數學推理,傳達數學方法在實際生活應用之重要性。 本論文分三部分,第三章透過排隊買票問題,將問題條件動態呈現轉化為數學模型,來探索問題中卡特蘭數的計數方法;第四章藉由AMA建構重複的實驗

環境,來模擬操作骨牌拼圖遊戲,探索費布納西數列的遞迴性;第五章則從數學史的觀點和個人生活經驗,探索數學期望值的概念,並透過彈珠台的Java程式體驗機率方法的隨機性,來說明期望值如何應用在決策判斷上。期望本研究能啟發數學教育者讓學生體驗數學知識創造的過程,並享受發現的樂趣。