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保羅老師

用Excel也能玩轉統計分析

NT$1,200
數位商務商務數據分析

數字將不再是死板的數字,而是經由Excel變成活生生的趨勢與認知。本課程從耳孰能詳的Excel公式及圖表出發,從描述型統計以及機率分配,逐漸邁向抽樣分配與信賴區間。在介紹假設檢定基本概念的同時,引進z檢定與t檢定。接著介紹卡方檢定與單因子變異數分析,簡單直線迴歸,多元迴歸以及預測性分析。

NT$1,200

2022/03/24

【課程學習資源更新】JASP 學習補充包分享

<article><strong><span style="color: #3c6c43;"><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">【 JASP 內容簡介】</span></span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">這是一個由阿姆斯特丹大學所支援的免費開源軟體,JASP 不但能執行本課程所有的範例實作,如 Z-測試,T-測試,卡方檢驗,ANOVA,以及相關係數和單多元線性回歸等,更進一步提供時下最夯的貝葉斯統計 (Bayes Statistics),將先驗分布導入預測中,提供另一種面向的統計思維與計算方式。</span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">JASP 目前版本 0.16.1,支援 Windows 64, Mac OS 和 Linux.<br></span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">這是一個教學補充包免費分享。直接將本課程大多數的 DEMO 以 JASP 示範執行供各位參考,內容不保證完整與正確,歡迎指教。理論和知識部分則請參考原課程。目前著重於古典統計,未來有機會再來分享貝葉斯統計 。</span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">線上教學可參考 <a target="_blank" href="https://jasp-stats.org/how-to-use-jasp/">https://jasp-stats.org/how-to-use-jasp/</a></span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">所提供的範例 JASP 檔,其對應資料檔案都已開啟,請將所有檔案置於同一檔案夾。 如要新建 JASP,則從左上角 Open,開資料檔開始。</span><br><br><br><span style="color: #ba372a;"><strong><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">【JASP 補充包鄭重聲明】</span></strong></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">此補充包為免費提供用 Excel 也能玩轉統計分析之同學參考之用,內容之正確性與品質不做任何保證,如使用中有任何問題責任自負,若不同意請勿使用。</span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">保羅老師</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">2022.3.24</span><br><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">-------------</span><br><br><strong><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei'; color: #3c6c43;">【如何下載檔案】</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">請同學們可至「課程大綱」->「課程附件」直接下載學習~</span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><img alt="" height="327" width="800" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/199360/images/940eae22-2b0c-4d4a-8ab4-27baa0ea0b6c.png"></span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">若是對於教學補充包的內容有任何疑惑,或是針對本門課程內容,還有遇到什麼學習上的困難,無論什麼問題,都歡迎大家在討論區留言和老師交流唷!</span><br><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">緯育 TibaMe 團隊祝您學習愉快~</span></article>

最新討論

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Bowson · 2023/01/30 10:29
請問如何退選,謝謝
439822 · 2022/03/21 16:01
請問要完成作業,進度才會100%?
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第一四分位數
shichinting · 2020/07/25 21:49
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課程資訊

default clock課程時長 3 小時 31 分
default video課程共 3 單元 21 小節
default download6 個可下載的 學習資源
icon_info_certificate提供完訓證書
default plan提供制定 學習計畫建議學習 3 週 (每週 1.2 小時)
最新公告
2022/03/24

【課程學習資源更新】JASP 學習補充包分享

<article><strong><span style="color: #3c6c43;"><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">【 JASP 內容簡介】</span></span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">這是一個由阿姆斯特丹大學所支援的免費開源軟體,JASP 不但能執行本課程所有的範例實作,如 Z-測試,T-測試,卡方檢驗,ANOVA,以及相關係數和單多元線性回歸等,更進一步提供時下最夯的貝葉斯統計 (Bayes Statistics),將先驗分布導入預測中,提供另一種面向的統計思維與計算方式。</span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">JASP 目前版本 0.16.1,支援 Windows 64, Mac OS 和 Linux.<br></span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">這是一個教學補充包免費分享。直接將本課程大多數的 DEMO 以 JASP 示範執行供各位參考,內容不保證完整與正確,歡迎指教。理論和知識部分則請參考原課程。目前著重於古典統計,未來有機會再來分享貝葉斯統計 。</span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">線上教學可參考 <a target="_blank" href="https://jasp-stats.org/how-to-use-jasp/">https://jasp-stats.org/how-to-use-jasp/</a></span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">所提供的範例 JASP 檔,其對應資料檔案都已開啟,請將所有檔案置於同一檔案夾。 如要新建 JASP,則從左上角 Open,開資料檔開始。</span><br><br><br><span style="color: #ba372a;"><strong><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">【JASP 補充包鄭重聲明】</span></strong></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">此補充包為免費提供用 Excel 也能玩轉統計分析之同學參考之用,內容之正確性與品質不做任何保證,如使用中有任何問題責任自負,若不同意請勿使用。</span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">保羅老師</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">2022.3.24</span><br><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">-------------</span><br><br><strong><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei'; color: #3c6c43;">【如何下載檔案】</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">請同學們可至「課程大綱」->「課程附件」直接下載學習~</span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><img alt="" height="327" width="800" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/199360/images/940eae22-2b0c-4d4a-8ab4-27baa0ea0b6c.png"></span><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">若是對於教學補充包的內容有任何疑惑,或是針對本門課程內容,還有遇到什麼學習上的困難,無論什麼問題,都歡迎大家在討論區留言和老師交流唷!</span><br><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">緯育 TibaMe 團隊祝您學習愉快~</span></article>

適合對象


大數據時代,懂得用Excel將數字後頭的意義展現將是您的秘密武器,本課程適合
1.會寫程式卻不懂基本數字分析的RD
2.會用專業軟體做品質管理分析但不知如何用Excel做的分析師
3.想了解如何用Excel做產品庫存預測和回歸分析的經理人
4.學習如何做點估計,信賴區間,變異數分析的統計初學者
5.學習如何把關品管,做假設檢驗的QA工程師
6.之後想朝AI機器學習領域學習者,統計是基礎必備能力之一

你可以學到


利用Excel設計並解讀檢定之結果:
*身為品管人員的你,可以透過t-檢定、z-檢定協助您判讀取樣結果是否合理 
*身為
營運經理人或分析師的你,可以利用卡方檢定協助您找出市場因子的相關性,
*身為RD的你,可以活用變異數分析理解新產品的效果,
*身為行銷業務的你,可以善用簡單直線迴歸、多元回歸與預測分析,協助您預測未來產品銷量與價格

每個分析手法都有例題、作業與考題,讓你學完馬上輕鬆應用於工作中

課程介紹

透過上班族最常用的 Excel軟體,搭配統計觀念,可以讓你

  別再硬ㄠ了!比起直覺,用數據才更具說服力 
善用描述型統計來表達數據意義,讓一切不再憑直覺,數據更有公信力。


  有憑有據,不怕被打槍  
活用假設檢定,讓你對工作數據更有把握,不用怕被老闆或客戶打槍。


  從不規則資料中,挖出黃金 
透過統計分析,找出隱藏在資料中的數據意義


  做銷售預測,用迴歸分析,堪比國師神預言  
活用線性迴歸,合理推論未來銷售狀況



1. 學生只需要Excel及高中程度基本數學概念,不需寫程式
2. 快速具備推理統計與數值分析的基礎
3. 以生動活潑的實例提高學習興趣
4. 輕鬆學會統計基礎知識,取得機器學習的基礎知識入場券


原來用Excel 也能完成複雜的統計公式
不需死背統計公式,Excel按一按就可完成統計分析
 


一張圖,就可看透各產品銷售狀況

 


 



 3周 x 2小時 學會6種工作最常用的統計技術
 只需要用你最熟悉的Excel就可以做統計的

  •   t-檢定、Z-檢定    達成精準量化品管
  •   卡方檢定   判斷兩種因子的相關性,做出最佳的行銷或研發規劃
  •   變異數分析    判讀某項變因是否為重要因子,找出最佳市場
  •   迴歸分析與預測   量化未來產品銷量與價格 能夠了解分類叢聚多分子分析等預測分析,預測未來產品銷量與價格





學習前基本能力

需具備 Excel 操作經驗 

學習前準備


筆電和MS Excel 2007或以上(MS Office 2007)



課程資訊

default clock課程時長 3 小時 31 分
default video課程共 3 單元 21 小節
default download6 個可下載的 學習資源
icon_info_certificate提供完訓證書
default plan提供制定 學習計畫建議學習 3 週 (每週 1.2 小時)

關於講師

保羅老師

陳少君 - 保羅老師

經歷|
▹ 宏瑞科技 CEO
▹ 長鑫存儲 CIO/IT 副總經理
▹ 資策會數位教育研究所 資深總監
▹ 浩鑫核心技術中心 資深總監
▹ 美國 Software Publishing Corporation 工程師
▹ 美國加州大學戴維斯分校電機電腦 碩士
▹ 臺大電機研究所 碩士

專案經驗|
系統開發 - 日月光封裝測試銷售預測系統
企業內訓 - 統計分析課程培訓設計
矽谷創業 - IT 產品開發及服務

專長|
▹ 深度神經網絡
▹ 強化學習
▹ 自然語言處理
▹ Hadoop / MapReduce
▹ 雲計算 / AWS
▹ MS SQL / MySQL / Oracle 數據庫
▹ SharePoint / 工作流程
▹ BizTalk / EDI
▹ 電子商務 / 付款安全
▹ CodeIgniter / PHP
▹ Web 應用程序 / ASP.NET
1. 利用統計學找出數據背後的祕密
7 小節
試看
video common icon

前言

01:01
試看
video common icon

統計概述

04:02
video common icon

工具準備

video common icon

用描述型統計來表達數據意義

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統計基本功--機率篇

video common icon

統計基本功--機率分配篇

video common icon

你的調查數據具有公信力嗎?談樣本與信賴區間

2. 假設檢定
7 小節
video common icon

假設檢定概念

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判讀品管數據方法1--z-檢定

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判讀品管數據方法2--雙母體t-檢定

video common icon

2項因子的相關性 --卡方檢定原理

video common icon

2項因子的相關性 --卡方檢定應用

video common icon

單因子變異數分析(ANOVA) 1

video common icon

雙因子變異數分析(ANOVA) 2

3. 用統計迴歸與分析,合理推論未來
7 小節
video common icon

用線性迴歸做預測 (原理篇)

video common icon

用線性迴歸做預測(應用篇)

video common icon

用多元線性迴歸做預測案例

video common icon

統計分析概念

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找出數據背後意義--描述性分析

video common icon

用統計打造預測未來水晶球--預測性分析

homework common icon

小試身手

繳交期限 無限期

學習附件

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用Excel也能玩轉統計分析_單元一講義.pdf
1.88 MB
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用Excel也能玩轉統計分析_單元二講義.pdf
1.86 MB
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用Excel也能玩轉統計分析_單元三講義.pdf
893.71 KB
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小試身手作業繳交.xlsx
30.85 KB
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課程練習檔.zip
302.40 KB
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用開源JASP玩轉統計分析補充包.zip
11.61 MB
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關於講師

保羅老師

陳少君 - 保羅老師

經歷|
▹ 宏瑞科技 CEO
▹ 長鑫存儲 CIO/IT 副總經理
▹ 資策會數位教育研究所 資深總監
▹ 浩鑫核心技術中心 資深總監
▹ 美國 Software Publishing Corporation 工程師
▹ 美國加州大學戴維斯分校電機電腦 碩士
▹ 臺大電機研究所 碩士

專案經驗|
系統開發 - 日月光封裝測試銷售預測系統
企業內訓 - 統計分析課程培訓設計
矽谷創業 - IT 產品開發及服務

專長|
▹ 深度神經網絡
▹ 強化學習
▹ 自然語言處理
▹ Hadoop / MapReduce
▹ 雲計算 / AWS
▹ MS SQL / MySQL / Oracle 數據庫
▹ SharePoint / 工作流程
▹ BizTalk / EDI
▹ 電子商務 / 付款安全
▹ CodeIgniter / PHP
▹ Web 應用程序 / ASP.NET
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