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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺灣師範大學 高階經理人企業管理碩士在職專班(EMBA) 吳彥濬所指導 林沂錚的 Virtual Reality產品購買決策之關鍵因素 （2017），提出隨機數字excel關鍵因素是什麼，來自於VR、Virtual Reality、虛擬實境、VR裝置、層級分析法(AHP)。
而第二篇論文國立雲林科技大學 會計系 孫嘉明所指導 柳汶廷的 杜邦分析之績效管理應用-以視覺化呈現 （2016），提出因為有 杜邦分析、股東權益報酬率、視覺化的重點而找出了 隨機數字excel的解答。
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】
為了解決隨機數字excel 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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Title:
求高賠率？定係高機率？
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Subtitle:
怎樣的賭局才值得搏？
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Script:
賭博的作風有兩類：「刀仔鋸大樹」和「密食當三番」－－前者尋求高賠率（Odds），後者尋求高機率（Probability）。於「賠率機率不可兼得」的現實中，各有所求。
舉例說，若賽馬（Horse Racing）賭局中出現1.1倍大熱門，「阿刀」是不會看得上眼的，因為下注$100才只能搏得$10，就算是馬王也不值得投注。相反，「阿密」不會介意賠率，因為只有勝出才有盈利，若然不中，縱使有99倍也沒有意思。
究竟哪種「做人態度」較值得採用？
承接上一課的大數法則（Law of Large Number），也許你會這樣回答：「能於長期博弈中獲得較高盈利，就更可取。」
這答案意味著，你要先用血汗進行實驗，方能定斷。在缺乏電腦模擬（Simulation）的情況下，這當然不是一個好方法。
想透過大數法則，權衡賠率和機率，可以計算期望值（Expected Value），簡稱「EV」。
EV = 淨贏注 × 贏錢機率 － 淨輸注 × 輸錢機率
正數EV代表長遠會贏錢，負數EV代表長遠會輸錢。EV越大，方法越可取。
以骰寶（Sic Bo/「買大細」）投注大為例，賠率是1賠1，即淨賺1注，而勝出的機率是48.6%；換言之，輸錢的機率這樣計算： 。因此，買大的EV = ，即長賭平均輸賭本的2.8%。
現在以Microsoft Excel電腦實驗，驗證長買大輸掉2.8%的下場……
有了EV這個指標，便可以比較「刀仔鋸大樹」和「密食當三番」誰優誰劣。
繼續以骰寶為例，阿刀主張買圍骰，而阿密主張買大。圍骰1賠24，勝出機率2.78%，因此買圍骰的EV = ，比買大或買小的EV還要低，更不值搏。
現在以Microsoft Excel電腦實驗，驗證長買圍骰輸掉30.5%的下場……
EV相同便同樣可取，這是概括的說法。若你留意電腦模擬的結果，會發現買賠率較高的圍骰，過程比較大起大落，因此還得看看自己的承受能力，EV只是長期賭博的基本門檻，要是賭本有限，或心臟功能欠佳，便須注意風險程度。
總括而言，乘著大數法則，EV代表了長賭的命運，雖然過程隨機，結果卻是定然之事。
至於EV的計算，對於賭場遊戲，相對容易，因為賠率和機率都是固定數字；但對於足球博彩，則會遇上困難，因為盈利機率成了未知之數，需作估算；而對於賽馬博彩，困難便更大，因為賠率時刻隨注碼變動，因此賠率和機率都成了未知之數，需要預算。
賭局 賠率 機率
賭場遊戲 己知 己知
足球博彩 己知 未知
賽馬博彩 未知 未知
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杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
Ａ ── 會考 Math 數學
Ａ ── 會考 Additional Math 附加數學
Ａ ── 高考 Pure Math 純粹數學
Ａ ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
Ａ ── IAL Core Math 1 2
Ａ ── IAL Core Math 3 4
Ａ ── IAL Further Pure Math 1
Ａ ── IAL Mechanics 2
Ａ ── IAL Mechanics 3
Ａ ── IAL Statistics 1
Ａ ── IAL Statistics 2
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精選系列節錄:
《賭Sir數學戒賭》糸列
https://www.youtube.com/watch?v=dhL-dRcIN5I&index=1&list=PL_CM4U5au2k1cfK2zSph8XOLqIjOPQmvo
Virtual Reality產品購買決策之關鍵因素
為了解決隨機數字excel 的問題，作者林沂錚 這樣論述：
Virtual Reality（虛擬實境：簡稱為VR）是透過特殊的使用者介面讓參與大眾進入虛擬世界中，多種的感官體驗諸如視覺效果、聽覺、嗅覺、乃至於身體感受等。科技界認為2016年謂為VR元年，VR的熱潮帶動了頭盔等穿戴設備及周邊裝置的快速發展，大小廠商爭相搶占市場大餅。因而，本研究將採用AHP層級分析法，使用隨機採樣方式對不同年齡、性別與職業之使用者進行問卷調查，問卷中將影響VR產品購買決策之關鍵因素分析分為四個層面，分別為VR系統等級、購買VR的行銷、應用內容類型以及VR設備使用方便性等四個層面來進行各構面因素之比較評估，並探討消費者對VR產品之選購類型與意願。本論文與問卷的研究分析結果
發現受訪者雖然對運算能力、產品價格、售後服務、知識學習、操作方便都很在意，但研究結果顯示使用者最需要的是可以在移動中使用VR；因此移動式的VR將成為未來之主流，這也跟大眾希望利用零碎時間及非固定空間進行VR相關應用有關。本研究可讓相關產業瞭解VR產品之趨勢，並進行市場策略與規劃時的重要參考。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決隨機數字excel 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
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☆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
杜邦分析之績效管理應用-以視覺化呈現
為了解決隨機數字excel 的問題，作者柳汶廷 這樣論述：
在全球大環境瞬息萬變的局勢中，企業為具競爭優勢，則其企業經營分析為啟動產業致勝重要關鍵。電子產業中之半導體產業經營成效，一直為我國經濟政策的重要指標。因其特殊的產業特性，於運用杜邦模型分析企業經營概況時，對其產業之成長性、流動性、管理能力與財務結構能力，及對股東權益報酬率的影響，是否能有效呈現出企業經營效能之獲利性與風險性的研究值得探討。一般財務經營分析的方式，大多以數字與表格之方式來表達數據資訊，不易使人們發覺其差異性。因此本研究採視覺化方式呈現杜邦模型分析綜合財務指標。藉由視覺化方式分析，使經營者能以直接明確的思維發現其差異點，建立預警機制。於研究過程中發現企業為彌補虧損或減資的情況下，
都將影響股東權益，更甚者導致股東權益成為負數。一般在完全沒負債的情況下，其權益乘數為1。而本研究所探討的企業在虧損、減資及彌補虧損的情況下侵蝕了股東權益，致使其股東權益成為負數。在此情形下，如僅以股東權益報酬率所計算出來的結果做為判斷，容易形成誤判的情形。爰本研究以視覺化圖形解析，更能發現其中端倪。本研究以視覺化呈現杜邦模型的訊息。經檢測結果顯示杜邦模型中股東權益報酬率(ROE)，其趨勢走動方向，與淨利率走勢大致相符。利用資訊視覺化進行財務報表分析，更能讓資訊需求人員能從圖形獲取明確的訊息促使其有效率地觀察與思考其所帶來的效應，進而分析企業的績效與趨勢。