Excel drop-down list and conditional formatting

RWEPA | Excel 下拉式選單與條件式格式設定教學

# 感謝 Melody 提供問題.

🌸YouTube (包括中文字幕)：https://youtu.be/OVA4dvkrsBM

【謝謝訂閱、按讚、分享與開啟小鈴鐺💡】

1. 使用 Excel 進行下拉式選單，簡化使用者資料輸入並保持資料的一致性。

2. 使用 Excel 進行條件式格式設定，當使用者選取下拉式選單時，整列依照特定格式進事設定，例：整列填滿色彩。

🌷下載: excel-條件式格式設定-練習檔 (excel-conditional-formatting-practice.xlsx)

https://github.com/rwepa/DataDemo/blob/master/excel-conditional-formatting-practice.xlsx

🌷下載: excel-條件式格式設定-完成檔 (excel-conditional-formatting-finished.xlsx)

https://github.com/rwepa/DataDemo/blob/master/excel-conditional-formatting-finished.xlsx

注意：本範例無需撰寫 Excel VBA程式碼。

#excel

#下拉式選單

#條件式格式設定

RWEPA | shiny企業實務應用 第4集-shiny銷售儀表板【附小明算命師習題、投影片與中文字幕】

提供簡單易懂 R shiny 套件教學, 建立互動式網頁服務與企業級儀表板.

YouTube: https://youtu.be/4GgZlf8heQk

【記得按 訂閱、讚、開啟小鈴鐺】

主題: 

4.1 範例_runExample(“04_mpg”)

4.2 範例_runExample(“05_sliders”)

4.3 銷售儀表板-手繪版

4.4 銷售儀表板-完成版

4.5 習題-R與小明算命師

4.6 結論

shiny: https://rwepa.shinyapps.io/shinySalesDashboard/

Ubuntu Shiny Server: https://shiny.rwepa.net/shiny-sales/

Slide: https://rwepa.quarto.pub/r-shiny-04-sales-project/

Code: https://github.com/rwepa/business_analytics/tree/main/r-shiny-04-sales-project

Link: http://rwepa.blogspot.com/2023/02/r-shiny-04-sales-project.html

# end

Standard Deviation in Python, R

標準差之計算在 Python, R 結果都相同嗎?

感謝 Pei-Chun 提供 Python 問題.

標準差

統計學的標準差(Standard Deviation, SD)可以區分為母體標準差與樣本標準差, 符號之說明如下:

σ: 母體標準差, N: 母體個數, μ:  母體平均值

s: 樣本標準差, n: 樣本個數, x_bar: 樣本平均值

母體標準差與樣本標準差之計算公式:

公式法

考慮資料集為 {1,2,3,4,5}, μ = (1+2+3+4+5)/5=3, 使用公式法計算結果:

母體標準差 σ =(((1-3)^2+...+(5-3)^2)/5)^0.5=1.414214 (分母為5)

樣本標準差 σ =(((1-3)^2+...+(5-3)^2)/4)^0.5=1.581139 (分母為4)

Python-numpy 模組-不含NA值

使用 numpy.std 函數可以計算標準差, 分母預設值為樣本數 n, 其中參數 ddof(Means Delta Degrees of Freedom) 的預設值為 ddof=0, 如果設定 ddof=1, 則分母為 n-1, 詳細參考線上說明 [LINK].

Python-pandas 模組-不含NA值

使用 pandas.describe 函數以計算標準差, 其預設值為 n-1. 

使用 df.describe().iloc[2,0] 取出 std 值, 另外也可以使用 df.describe().loc['std'] 取出 std值.

Python-numpy 模組-有NA值

上述討論都沒有NA值的情形, 如果資料包括NA值時, 其計算結果為 nan, 使用 numpy.nanstd 函數可以忽略 NA值並計算標準差.

Python-pandas 模組-有NA值

使用 pandas.describe 函數以計算標準差, 其預設值為 n-1, 且會忽略NA值並計算標準差, 此特性須特別注意.

R-不含NA值

使用 sd {stats} 函數可計算標準差. stats 為R內建30個標準套件之一, 啟動R時, 已經載入該套件. 計算結果分母採用 n-1.

R-有NA值

如果資料有NA值, 則 sd 計算結果為 NA. 

使用 na.rm = TRUE 參數可忽略NA值並計算標準差.

結論

使用 Python 與 R 語言須確認計算標準差之意義, 如果資料有NA值, 須特別小心處理.

# end

Regression Analysis in Excel (Excel 迴歸分析)

Excel 迴歸分析:

步驟1: Excel \ 檔案 \ 選項 \ 分析工具箱 \ 執行 \ 確定

步驟2: 資料\ 資料分析 \ 迴歸 \ 確定

Youtube: https://youtu.be/i5_urp8XzEs

資料集下載: https://github.com/rwepa/DataDemo/blob/master/marketing.csv

# end

RODBC package, read.table, read.csv ...

如何將Excel 檔案匯入至R軟體
檔案：R05_ImportExcel.pdf
頁數：6
大小：小於1MB

匯入Excel 檔案 - R 程式檔。
檔案：R05_ImportExcel.txt

匯入範例檔,包括3個檔案：
importdata.csv，importdata.txt，importdata.xls ( Excel 2003)。
檔案：importdata.zip
大小：小於1MB