 | | | | |  | COCOTTE RECIPES 一個人的日本輕食砂鍋食譜：飯•麵•家常菜篇 v2（附限量夢幻系粉紅與粉紫含蓋小砂鍋共2個）
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| | 用 R 軟體統計大聯盟生涯上壘率排行 | | R 最好用的套件之一為 Hadley Wickham 所創建的 plyr4 套件，它的使用正好符合資料操作中 "拆開-套用-整合" 的程序。該套件的核心函數包括 ddply、llply 和 ldply。 其中ddply 所用的輸入資料為 data.frame，它會將該資料根據某些變數做分群，然後對這些分群進行各種運算，最後再以 data.frame 形式回傳結果。為了學習 ddply 的操作，我們使用 plyr 套件裡的棒球 (baseball) 資料。  棒球最常見的統計數據為上壘率(On Base Percentage, OBP)，其公式為： 
上述公式中各個英文縮寫所代表的意義如下： - „ H = 安打(Hits)
- „ BB = 保送(Bases on Balls 或 Walks)
- „ HBP = 觸身球(Times Hit by Pitch)
- „ AB =打數(At Bats)
- „ SF = 高飛犧牲打(Sacrifice Flies)
在 1954 年之前，高飛犧牲打被視為是犧牲觸擊(Sacrifice Hits)的一部份，犧牲觸擊也包括短打(bunts)。因此，在 1954 年之前，選手的高飛犧牲打應該被設為 0，這將是我們對資料做出的第一個改變。HBP(觸身球)的資料裡存在著許多 NA 值，我們也將把它們設為 0。另外，我們也將排除掉在一季裡AB(打數)少於 50 的選手。 .......﹝詳細內容﹞ 更多內容請見 《 R 軟體資料分析基礎與應用 》 
|  | | | |  | | |  | 完全詳解! Android App 活用事典 | | 智慧型手機的 App 商店擁有龐大的資源, 可以讓我們安裝 App, 為手機增加各種功能。根據 Google 官方的統計, 目前 Android 平台的 Play 商店上, 已經有超過 100 萬個 App, 累積下載量更到達 500 億次, 雖然對於使用者來說, 可以選擇的產品更多元了, 但衍生的困擾卻是：到底哪一個 App 才是真正能為我們帶來幫助呢？有鑑於此, 作者透過接觸 Android 手機、多年來實測評比 App 的經驗, 依照功能需求不同, 分類推薦最值得安裝到你手機中的 App, 讓大家不必再浪費時間大海撈針, 就能快速找到最能滿足需求的工具。
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.........更多內容 >> | | | | | |  | | | | 使用Excel做庫存資料的整理－去除重複資料、依類別排序產品 | | 倉管人員好不容易將人工盤點的抄寫資料輸入到電腦裡, 但輸入資料時發現有資料重複, 且所有產品全部混合在一起, 沒有依產品的類別做區分, 產品的編號應該為 4 碼, 但輸入時無法輸入以「0」為開頭的編號, 現在我們就來解決這些問題。 去除重複的資料 首先, 我們要剔除重複輸入的資料, 讓資料保持唯一性, 但這麼多筆資料, 用人工來檢查實在太傷眼力了, 所幸 Excel 提供了一項非常便利的功能, 不但能找出重複的資料還會自動移除。 - 請開啟範例檔案 Ch02-01, 切換到資料頁次, 在資料工具區按下移除重複鈕。
 - 接著選取要比對的欄位, 預設會選取所有欄位, 若只想比對某幾個欄位的資料是否重複, 可按下取消全選鈕, 再勾選要比對的欄位。
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