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EXCEL 數字 VS 文字型數字
EXCEL數據常常錯誤的元兇，認識數字跟文字型數字!!
🚫異常狀況1:
資料中有文字型數字，SUM會跳過文字型數字進行加總
🚫異常狀況2:
資料中有文字型數字布林邏輯或其他查詢函數會失效
🚫異常狀況3:
資料中有文字型數字會讓樞紐運算錯誤
判斷異常:
判斷方法1 : 數字靠右，文字靠左
判斷方法2 : 儲存格左上會出現綠色三角形
判斷方法3 : TYPE函數，回傳1=數字;回傳2=文字
🧭解決方法1:函數
將原數值進行四則運算或函數
EX:
1.A+0
2.A*1
3.A/1
4.--A
5.A-0
6.A^1
7.VALUE(A)
🧭解決方法2:資料剖析
1.選擇文字型數字範圍
2.資料剖析
3.下一步
4.下一步
5.選擇一般
6.完成
🧭解決方法3:智能提示
1.選擇文字型數字範圍
2.找到驚嘆號
3.轉成文字數字
4.完成
🧭解決方法4:選擇性貼上值
1.找一個空白複製
2選擇文字型數字範圍
3.右鍵
4.選擇性貼上
5.點選加或減
6.完成
發現資料異常時:
1.確認資料是否有數字123等
2.確認儲存格左上角有沒有綠色小三角
3.確認儲存格內容靠左還靠右(靠左文字、靠右數字)
4.利用TYPE函數判斷(1:數字、2:文字)
📌無痛記住快捷鍵的小撇步
兩年前在上班的電腦桌上，放一個快捷鍵的大桌墊 一開始忘記會偷看👀 久了之後發現好像完全都不用看了🤣
感覺很像跟聽歌一樣，每天聽自然就會哼 每天看突然就都記住了📋
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2️⃣ POWER QUERY從0到1
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此專題旨在幫助職場人士提升工作效率、提升專注力並更有效地管理時間，以達到更高的生產力和工作成果。在這個快節奏且競爭激烈的職場環境中，掌握提升效率的技巧尤為重要，主要會著重於分享OFFICE上最常使用的軟體，EXCEL、PPT、WORD各種增加效率的小技巧。
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有時候在使用數學運算時，會出現一些看似反直覺的結果。
這些錯誤可能是由於我們對於數學規則的誤解或者忽略了一些細節所導致的。
以下是一些 Python 的例子：
除餘數
例如負數求餘數。
假設-15 % 90 狀況下 會下意思覺得結果還是 -15 但輸出的結果是 75。
在程式中，了解資料型態是相當重要的。
為什麽？
因為許多error，常常都是因為資料型態不正確所導致的。
舉個例子，在python中：
a = 1 + 2
print(a)
結果就是3
a = = "1"+"2"
print(a)
結果就是12
是不是差很多？
所以今天我來介
本文探討了在使用 pandas 處理資料時應注意的幾個關鍵點，以及如何減少因資料型態問題而產生的錯誤，確保資料的原始意義得以保留。主要包括Pandas 資料處理深入解析，尋找CSV之外的數據儲存方案，以及優化資料處理策略。
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題目敘述
題目會給定一個整數陣列nums，原本裡面包含有整數1到n，但是中間不小心出了差錯，導致有一個數字消失了，而另一個數字重複了。
請找出重複的數字以及消失的數字，並且
以陣列的形式[重複的數字, 消失的數字]返回這兩個數字。
例如:
[1,3,3,4]
消失的數字是2，重複的數字是
資訊圖表是一種將數據以視覺化形式呈現的工具，但在創建和解讀資訊圖表時，需要保持批判性和謹慎性。本文介紹了幾個常見的資料視覺化錯誤，包括起始值未設定成零、利用坐標軸混淆視聽、僅提供部分區段的資訊等。文章提醒製圖者應該如何謹慎設計圖表，並鼓勵讀者聰明解讀圖表。
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