Python - Anaconda packages list

RWEPA | Python 安裝 Anaconda 軟體之後, 如何理解已安裝模組清單?

分析:

1. 依據 2023.10.15 Windows版本 [Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe] 
2. 預設安裝套件清單位置 C:\Users\UserName\anaconda3
3. 預設安裝 489 packages
4. 包括以下模組:

• beautifulsoup4
• boken
• dask
• datasets
• flask
• matplotlib
• numpy
• openpyxl
• pandas
• plotly
• requests
• scikit-learn
• scipy
• seaborn
• sqlalchemy
• sqlite
• statsmodels

輸出套件清單:

在 Anaconda Prompt 視窗中輸入以下指令, 即可輸出套件清單, 使用 TYPE 可顯示內容.

conda list > conda_packages_list.txt

TYPE conda_packages_list.txt

489套件清單:

https://github.com/rwepa/DataDemo/blob/master/conda_packages_list.txt

# end

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

Visualization Climbing Routes with Python and Streamlit

RWEPA | 登山路線視覺化分析平台 

(Python + Streamlit) 【中文字幕】

2023.11.11 更新

streamlit 佈署

步驟1: 連線

連結 https://share.streamlit.io/

選取適當的登入選項, 本例選取 "Continue with GitHub"

步驟2: 登入 Streamlit

使用 GitHub 登入

步驟3:  建立新的app

選取 New app \ Create new app with Github Codespaces

步驟4: 佈署app

參考附圖依序輸出 "GitHub URL", "App URL", 最後按下 [Deploy!] 即完成 Streamlit 佈署.

# end

說明

使用免費 Python 與 Streamlit 模組，建立登山路線視覺化分析平台。

包括以下特色：

1. 理解使用 Python程式匯入 GPX 檔案。
2. 熟悉 Pandas 資料處理、matplotlib 與 folium 視覺化應用。
3. 理解 Streamlit 模組檔案匯出為 Excel 應用。

🌸YouTube (包括中文字幕)：https://youtu.be/-_zghs2qrIg

【謝謝各位訂閱、按讚、分享與開啟小鈴鐺💡】

大綱

1. 系統展示
2. 程式解說
3. 結論

模組

1. gpxpy - GPX 檔案處理
2. streamlit - 互動式資料分析
3. folium - 地圖視覺化
4. streamlit-folium - Streamlit + 地圖視覺化
5. xlsxwriter - 寫入 Excel 檔案

程式碼下載

🌷系統展示: https://rwepa-climb.streamlit.app/

🌷Code: https://github.com/rwepa/teaching-streamlit-climb

🌷Link: https://rwepa.blogspot.com/2023/08/visualization-climbing-routes-with.html

參考資源

✅GPX, or GPS Exchange Format in Wikipedia, 2023.

https://en.wikipedia.org/wiki/GPS_Exchange_Format

✅Python - streamlit dashboard 教學

https://youtu.be/FW-dl-flLvk

✅Python - Streamlit dashboard 連結

https://rwepa.blogspot.com/2023/01/python-streamlit-dashboard.html

✅Python - Streamlit dashboard 程式碼

https://github.com/rwepa/teaching-streamlit

✅Streamlit Chart elements

https://docs.streamlit.io/library/api-reference/charts

✅Data Science for Cycling, 2023

https://github.com/better-data-science/data-science-for-cycling/blob/main/001_Read_and_Analyze_GPX_Strava_Route.ipynb

#python

#streamlit

#gpx

#spatialization

#visualization

RWEPA | RFM Analysis Using Power BI

Power BI 進行RFM分析

使用免費 Power BI 軟體，建立銷售資料RFM分析並理解客戶區隔應用。

包括以下特色：

1. 理解 RFM 意義。
2. 熟悉 Power Query 資料處理。
3. 建立 RFM 圖表應用。

🌸注意：本篇教學無需 Power BI 先備知識。

🌸YouTube：https://youtu.be/Lkr9HmzLTtg

【謝謝各位的點閱，歡迎訂閱、按讚、分享與開啟小鈴鐺。】

大綱

1.RFM定義

2.Power BI演練

步驟1 下載並安裝免費Power BI 軟體

步驟2 下載二個資料檔案

步驟3 匯入二個資料檔案至Power BI

步驟4 Power Query 資料處理

步驟5 建立關聯

步驟6 建立圖表

3.結論

4.參考資料

下載資料

🌷完成檔案: https://github.com/rwepa/DataDemo/blob/master/rfm_tutorial.pbix

🌷Slide: https://github.com/rwepa/DataDemo/blob/master/rfm_tutorial.pdf

🌷Code: https://github.com/rwepa/DataDemo/blob/master/rfm_tutorial.txt

🌷Link: https://rwepa.blogspot.com/2023/07/rwepa-rfm-analysis-using-power-bi.html

參考資源

✅RFM (market research) in Wikipedia, 2023.

https://en.wikipedia.org/wiki/RFM_(market_research)

✅RFM Analysis for Customer Segmentation with Power BI, 2023.

https://ploiitubsamon.medium.com/rfm-analysis-for-customersegmentation-with-power-bi-5d2f5bd62038

✅RFM Segmentation, 2023.

https://documentation.bloomreach.com/engagement/docs/rfmsegmentation

#rfm

#power bi

#power query

#dax

# end

RWEPA | shiny企業實務應用 第6集-小明算命師(下 ) 【附小明算命師實作成果、投影片與中文字幕】

第6集-小明算命師(下 ) - 第1季完結篇

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.

本集包括以下特色:

1. 機器學習預測, 使用 caret 套件
2. 網頁檔案下載技巧 (Generating downloadable reports from shiny)
3. WORD檔案下載技巧 (Generating downloadable reports from shiny)

YouTube: https://youtu.be/rrD6KV3eV-w

【謝謝各位大大點閱，歡迎分享、按訂閱、讚、開啟小鈴鐺。】

主題: 

6.1 shiny小明算命師-六大特性

    🔎整合敘述統計資料分析

    🔎整合推論統計資料分析

    🔎整合機器學習進行人力資源預測

    🔎下載客製化HTML檔案

    🔎下載客製化WORD檔案

    🔎輕鬆更換為企業人力資源料集

6.2 下載檔案與shiny架構

6.3 ui設定

6.4 server設定

6.5 Rmd設定

6.6 結論

Ubuntu Shiny Server: https://shiny.rwepa.net/shiny-hr-teller/

Slide: https://rwepa.quarto.pub/r-shiny-06-hr-teller/

Code: https://github.com/rwepa/business_analytics/tree/main/r-shiny-06-hr-teller

Link: http://rwepa.blogspot.com/2023/03/r-shiny-06-hr-teller.html

# RWEPA | R - shiny企業實務應用 第1集-白話shiny

https://youtu.be/NV7WNjccfxs

# RWEPA | shiny企業實務應用 第2集-下拉式選單【附習題、投影片與中文字幕】

https://youtu.be/Y1it6XZbknc

# RWEPA | shiny企業實務應用 第3集-佈置【附54萬筆銷售資料習題、投影片與中文字幕】

https://youtu.be/9Z7r_hI5PCI

# RWEPA | 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】

https://youtu.be/4GgZlf8heQk

# RWEPA | 第5集- shiny小明算命師(上)【附小明算命師實作習題、投影片與中文字幕】

https://youtu.be/GuSYWbxz4UU

# RWEPA | shiny企業實務應用 第6集-小明算命師(下 ) 中文字幕，包括網頁與WORD檔案下載技巧 (Generating downloadable reports from shiny)

https://youtu.be/rrD6KV3eV-w

#shiny教學

#shinydashboard

#dplyr

#ggplot2

# end

RWEPA | shiny企業實務應用 第5集-小明算命師(上)【附小明算命師實作習題、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/GuSYWbxz4UU

【記得按 訂閱、讚、開啟小鈴鐺】

主題: 

5.1 套件總覽

5.2 Excel檔案匯入

5.3 資料轉換與視覺化

5.4 建立預測模型

5.5 習題-R與小明算命師-shiny實作篇

5.6 結論

Slide: https://rwepa.quarto.pub/r-shiny-05-hr-project

Code: https://github.com/rwepa/business_analytics/tree/main/r-shiny-05-hr-project

Link: http://rwepa.blogspot.com/2023/02/r-shiny-05-hr-project.html

# end

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