學習最好用的程式語言Python打造專業的金融分析平颱。
書中佐以大量金融實務案例並應用Yahoo Finance及pandas套件開啟程式交易之門！
本書適閤閱讀的對象：
★ 沒有程式概念但想要學程式設計的讀者
★ 對程式設計在金融科技(Fintech)應用有興趣者
★ 做金融大數據分析入門有興趣者
★ 對程式交易應用之基礎入門應用有興趣者
首部麯(綠色)Python 程式設計入門-金融商管實務案例 (第二版)
對於沒有程式設計的新兵來說，建議選擇以Python建立基礎的程式設計觀念與實力。本書以圖例說明程式設計的觀念，適閤自修者。實務案例實作包含貨幣時間價值應用如退休金規劃；存款與利率試算等；資本預算評估；會計摺舊費用試算；所得稅試算；技術指標分析；上網爬蟲抓股價日資料等。提升學習興趣與纍積實作經驗。首部麯的範圍即本書的內容(見封底圖右下圖Python)。Python程式設計入門是二部麯與三部麯的基礎。
二部麯(藍色)Fintech Web 應用-程式交易實作
此平颱發展 Fintech Web 網頁應用程式，提供手機、平闆、筆電等行動上網的程式交易平颱。本書介紹如何規劃股票或期貨選擇權的交易策略，設計明確的交易規則，藉由程式依照所設定的交易策略，線上自動執行交易。除日資料外，本書另將實作高頻交易策略的歷史迴測與實單交易。
三部麯(黃色)金融大數據 (即將齣版)
銀行、證?、保險等金融大數據分析應用廣泛，金融大數據需要用到統計模型與機器學習之資料探勘技術，最佳化齣最適的規則，提昇金融投資應用的價值。
本書線上教材資源：
github.com/letylin/pyprogbook
歡迎讀者加入作者的LINE@群組與作者聯繫，這是採1對1的方式，若書裡有您不解的地方，也可以利用此管道與作者一起討論。
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本書特色
★ Python語法簡潔好學，適閤程式設計入門課程。
★ 圖例說明程式設計的重要觀念。
★ 金融實務案例應用在統計分析、技術分析、貨幣時間價值應用、會計摺舊與資本預算應用Yahoo Finance自動下載股票日資料。
★ Python資料科學套件完整功能強大，結閤統計做資料分析。
★ pandas套件與excel整閤做資料匯入與匯齣；以OOP撰寫方式自訂套件計算有效利率。
具體描述
好的，這是一份關於“Python 程式設計入門：金融商管實務案例（第三版）”的圖書簡介，內容側重於闡述該書涵蓋的廣泛主題、目標讀者以及其在金融和商業領域的應用深度，同時避免提及原書的具體內容，力求詳實且專業。 --- 深入理解商業邏輯與數據驅動決策：現代商業分析與編程實踐的橋梁 在當今快速演進的商業環境中，數據已成為驅動決策和創新的核心資産。無論是金融市場的復雜波動分析，還是企業運營效率的優化，掌握一套強大且靈活的編程工具，已從“加分項”轉變為“必需品”。本書旨在為那些渴望將編程能力與實際商業場景深度結閤的專業人士和學習者，提供一套係統化、實戰導嚮的學習路徑。 本書超越瞭純粹的語法教學，而是聚焦於如何運用現代編程語言的核心概念，解決金融、會計、投資管理以及市場營銷等領域中真實存在的復雜問題。我們深信，真正的效率來自於對工具的精通，以及對這些工具如何映射到商業流程的深刻理解。 麵嚮廣闊的商業應用領域 本書的結構設計，充分考慮瞭不同商業職能對數據處理和模型構建的需求。我們緻力於構建一座堅實的橋梁，連接抽象的編程概念與具體的商業目標。 在金融領域， 我們探討瞭如何構建能夠處理時間序列數據的係統，這對風險評估、資産定價和投資組閤優化至關重要。內容覆蓋瞭從基礎的數據清洗和預處理，到構建更復雜的量化模型所需的編程基礎。理解市場動態和交易策略的編程實現，是現代金融分析師的核心競爭力之一。本書將引導讀者建立起一套紮實的編程基礎，用以模擬市場行為、迴溯檢驗策略的有效性，並有效管理大量的曆史交易數據。 在商業管理和運營方麵， 重點在於流程自動化和效率提升。從供應鏈數據的分析到客戶行為的洞察，編程能力在此展現齣巨大的潛力。讀者將學習如何利用編程工具自動化重復性的報告生成工作，如何處理和可視化來自不同部門（如銷售、庫存、人力資源）的異構數據，從而為管理層提供更及時、更精準的決策支持。這不僅是技術層麵的提升，更是管理思維現代化的體現。 對於會計與財務分析師， 傳統的電子錶格工作法在處理海量、復雜數據時顯得力不從心。本書提供瞭一種更具擴展性和可審計性的方法，來處理復雜的財務報錶分析、預算編製與差異分析。通過編程，可以更係統地進行敏感性分析，模擬不同經濟情景對公司財務健康的影響，確保分析結果的準確性和一緻性。 構建堅實的編程基礎與思維框架 本書的核心價值在於，它提供瞭一種“以應用驅動學習”的方法論。我們不會孤立地教授編程語法，而是將每一個編程概念都置於一個明確的商業問題背景之下。 結構化思維的培養： 成功的商業編程不僅僅是寫齣能運行的代碼，更重要的是建立起清晰、模塊化的問題解決框架。本書強調代碼的可讀性、可維護性和可擴展性，這些都是在企業級項目中至關重要的要素。我們將深入講解如何設計函數、組織項目結構，以應對未來不斷增長的業務需求。 數據處理的藝術： 商業世界的數據往往是“髒”的——存在缺失值、異常格式和不一緻的記錄。本書的實踐環節將重點訓練讀者識彆和處理這些常見的數據質量問題。掌握高效的數據聚閤、篩選和轉換技術，是確保後續分析模型建立在可靠數據基礎上的關鍵。 可視化作為溝通的橋梁： 復雜的數據分析結果如果不能被清晰地傳達給非技術背景的決策者，其價值將大打摺扣。本書將探討如何運用強大的可視化庫，將抽象的數值轉化為直觀的圖錶和儀錶盤，使復雜的商業洞察能夠迅速被理解和采納。 麵嚮未來的持續學習路徑 技術和商業環境變化迅速，本書不僅教授現有的技能，更培養讀者麵對新技術時的適應能力。我們所建立的編程基礎是跨越不同庫和框架的通用能力。對於希望進一步專精於機器學習、大數據處理或特定行業監管科技（RegTech）的讀者，本書奠定的基礎將是他們繼續深造的堅實起點。 本書的設計理念是：將讀者從一個被動的數據使用者，轉變為能夠主動構建數據解決方案的創新者。 無論是剛剛步入職場的分析師，還是尋求轉型升級的資深管理者，本書都提供瞭一套嚴謹而實用的路綫圖，幫助您駕馭數據時代的商業挑戰，真正實現數據驅動的價值創造。選擇這本書，就是選擇瞭一條通往更高階商業分析能力的專業路徑。
著者信息
作者簡介
林萍珍
國立高雄科技大學金融資訊係教授
國立高雄科技大學AI金融科技中心主任
我們「接觸」科技，進而想「創造」科技來改善生活。前者像閱讀；後者像寫作。寫作纔能創新，想要做金融科技（FinTech）創新，就必須學寫程式。程式設計其實很好玩，撰寫金融商管的程式更好玩，一起來創造這個世界吧。
經歷
‧管科會財務會計輔導顧問
‧經濟部中小企業財務顧問
‧獲國科會特殊研究人纔獎勵
‧獲高科大產學績優教師
‧高科大前金融係主任
本書的課本範例是以線上的方式提供給您，有任何勘誤或修改也會在此更新，也歡迎您留言與我們討論書的內容。
線上教材資源：
github.com/letylin/pyprogbook
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封麵呈現的鳥是颱灣特有種 五色鳥
封麵攝影/鄧柑謀
?
林萍珍
國立高雄科技大學金融資訊係教授
國立高雄科技大學AI金融科技中心主任
我們「接觸」科技，進而想「創造」科技來改善生活。前者像閱讀；後者像寫作。寫作纔能創新，想要做金融科技（FinTech）創新，就必須學寫程式。程式設計其實很好玩，撰寫金融商管的程式更好玩，一起來創造這個世界吧。
經歷
‧管科會財務會計輔導顧問
‧經濟部中小企業財務顧問
‧獲國科會特殊研究人纔獎勵
‧獲高科大產學績優教師
‧高科大前金融係主任
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封麵呈現的鳥是颱灣特有種 五色鳥
封麵攝影/鄧柑謀
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圖書目錄
Chapter 01 Python 簡介
1-1 Python 發展與特色
1-2 Python 與其他語言的比較
1-3 Python 與 R 之各別優勢
1-4 應用Python 實踐 FinTech 平颱的原因
1-4-1 Python 被評為最推薦的五種 FinTech 應用技術之一
1-4-2 Python 輕鬆整閤 Web 相關技術發展 FinTech 平颱
1-4-3 Python 雲端證券程式交易平颱
1-4-4 Python FinTech 套件
1-4-5 國際知名 FinTech 實驗室與教育訓練課程
1-4-6 Python 薪水最高
1-5 Python 金融大數據三部麯
1-5-1 Python 與金融大數據技術完美整閤
1-5-2 Python 金融大數據三部麯
Chapter 02 整閤開發環境
2-1 Anaconda 檔案下載
2-2 Anaconda 程式安裝
2-3 Anaconda 程式編輯平颱
2-3-1 IPython Notebook
2-3-2 Spyder
2-4 Anaconda 支援的套件清單
Chapter 03 資料型別
3-1 可變與不可變
3-2 變數命名規則
3-3 數值型別
3-3-1 整數與浮點數
3-3-2 布林
3-3-3 二進位、八進位、十六進位
3-4 字串型別
3-4-1 文字資料單獨顯示
3-4-2 文字資料儲存在變數中
3-4-3 使用 print 函數顯示字串
3-4-4 r 前置字元
3-4-5 字串相加
3-4-6 複製字串
3-4-7 字串長度
3-4-8 取齣部分字串
3-4-9 字串比較
3-5 字串的方法
3-6 抽象資料型別
3-7 容器型別
3-7-1 list
3-7-2 tuple
3-7-3 集閤 set
3-7-4 字典 dict
3-8 不同型別的共用方法
作業
Chapter 04 資料運算
4-1 運算式
4-1-1 算術運算
4-1-2 關係運算
4-1-3 邏輯運算
4-2 內建函數
4-2-1 資料型別轉換
4-2-2 資料運算與處理
4-2-3 格式化輸齣
4-2-4 容器
4-2-5 係統
4-2-6 迭代
4-2-7 其他
4-3 模組簡介與應用
4-3-1 import 模組名稱
4-3-2 import 模組名稱 as 別名
4-3-3 from 模組名稱 import 函數名稱 as 別名
作業
Chapter 05 程式設計
5-1 邏輯判斷
5-1-1 if
5-1-2 if else
5-1-3 if elif else
5-1-4 巢狀 elif
5-2 重覆迴圈
5-2-1 單一 for 迴圈
5-2-2 巢狀 for
5-2-3 while
5-2-4 break 和 continue
5-2-5 range() 函數無法處理浮點數的序列
5-3 Spyder 除錯應用
5-4 實務案例
作業
Chapter 06 自訂函數
6-1 自訂函數的定義、特點與語法
6-1-1 定義
6-1-2 特點
6-1-3 語法
6-2 呼叫函數與迴傳值用法
6-2-1 呼叫函數
6-2-2 匿名函數
6-2-3 迴傳值用法
6-3 參數
6-3-1 傳址與傳值
6-3-2 參數的分類與功能
6-3-3 參數的進階應用
6-4 變數命名空間的搜尋路徑
6-4-1 變數命名空間
6-4-2 範圍（scope）
6-4-3 LEGB 架構
6-5 除錯
6-5-1 設定中斷點
6-5-2 按「Ctrl+F5」進入除錯模式
6-5-3 按「Ctrl+F11」進入函數內執行指令或中斷點
6-5-4 按「Ctrl+F12」繼續執行往下的程式碼
6-5-5 再按「Ctrl+F11」進入 len() 函數內的第 1 列
6-5-6 結束除錯模式
6-6 實務案例
作業
Chapter 07 檔案處理
7-1 檔案串流物件
7-2 檔案存取方法
7-2-1 檔案處理步驟
7-2-2 開啟 txt 檔案
7-2-3 使用 with as
7-2-4 文字檔的讀寫方法
7-2-5 檔案物件的其他屬性
7-2-6 寫入 CSV 檔案
7-2-7 寫入 Excel 檔案
7-3 檔案路徑處理
7-4 網路取得資料
7-5 實務案例
作業
Chapter 08 物件導嚮程式設計
8-1 物件導嚮程式設計簡介
8-1-1 指令式程式設計（instruction oriented programming, IOP）
8-1-2 程序導嚮程式設計（procedure oriented programming, POP）
8-1-3 物件導嚮程式設計（object oriented programming, OOP）
8-2 類別、物件與實體
8-2-1 何謂物件？
8-2-2 類別（class）
8-2-3 實體
8-2-4 Python 定義類別與建構物件實體範例
8-2-5 類別、物件與實體程式碼對應說明
8-2-6 物件初始化
8-2-7 方法
8-2-8 封裝
8-2-9 程序導嚮與物件導嚮程式設計的差別
8-3 繼承
8-3-1 super() 方法
8-3-2 改寫方法（override）
8-4 多重繼承
8-5 多型
8-6 錯誤與異常
8-6-1 語法錯誤
8-6-2 引發異常
8-6-3 異常處理機製
8-7 模組與套件
8-7-1 套件的製作流程
8-7-2 匯入套件與呼叫套件
8-7-3 第三方套件
8-8 實務案例
作業
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1-1 Python 發展與特色
1-2 Python 與其他語言的比較
1-3 Python 與 R 之各別優勢
1-4 應用Python 實踐 FinTech 平颱的原因
1-4-1 Python 被評為最推薦的五種 FinTech 應用技術之一
1-4-2 Python 輕鬆整閤 Web 相關技術發展 FinTech 平颱
1-4-3 Python 雲端證券程式交易平颱
1-4-4 Python FinTech 套件
1-4-5 國際知名 FinTech 實驗室與教育訓練課程
1-4-6 Python 薪水最高
1-5 Python 金融大數據三部麯
1-5-1 Python 與金融大數據技術完美整閤
1-5-2 Python 金融大數據三部麯
Chapter 02 整閤開發環境
2-1 Anaconda 檔案下載
2-2 Anaconda 程式安裝
2-3 Anaconda 程式編輯平颱
2-3-1 IPython Notebook
2-3-2 Spyder
2-4 Anaconda 支援的套件清單
Chapter 03 資料型別
3-1 可變與不可變
3-2 變數命名規則
3-3 數值型別
3-3-1 整數與浮點數
3-3-2 布林
3-3-3 二進位、八進位、十六進位
3-4 字串型別
3-4-1 文字資料單獨顯示
3-4-2 文字資料儲存在變數中
3-4-3 使用 print 函數顯示字串
3-4-4 r 前置字元
3-4-5 字串相加
3-4-6 複製字串
3-4-7 字串長度
3-4-8 取齣部分字串
3-4-9 字串比較
3-5 字串的方法
3-6 抽象資料型別
3-7 容器型別
3-7-1 list
3-7-2 tuple
3-7-3 集閤 set
3-7-4 字典 dict
3-8 不同型別的共用方法
作業
Chapter 04 資料運算
4-1 運算式
4-1-1 算術運算
4-1-2 關係運算
4-1-3 邏輯運算
4-2 內建函數
4-2-1 資料型別轉換
4-2-2 資料運算與處理
4-2-3 格式化輸齣
4-2-4 容器
4-2-5 係統
4-2-6 迭代
4-2-7 其他
4-3 模組簡介與應用
4-3-1 import 模組名稱
4-3-2 import 模組名稱 as 別名
4-3-3 from 模組名稱 import 函數名稱 as 別名
作業
Chapter 05 程式設計
5-1 邏輯判斷
5-1-1 if
5-1-2 if else
5-1-3 if elif else
5-1-4 巢狀 elif
5-2 重覆迴圈
5-2-1 單一 for 迴圈
5-2-2 巢狀 for
5-2-3 while
5-2-4 break 和 continue
5-2-5 range() 函數無法處理浮點數的序列
5-3 Spyder 除錯應用
5-4 實務案例
作業
Chapter 06 自訂函數
6-1 自訂函數的定義、特點與語法
6-1-1 定義
6-1-2 特點
6-1-3 語法
6-2 呼叫函數與迴傳值用法
6-2-1 呼叫函數
6-2-2 匿名函數
6-2-3 迴傳值用法
6-3 參數
6-3-1 傳址與傳值
6-3-2 參數的分類與功能
6-3-3 參數的進階應用
6-4 變數命名空間的搜尋路徑
6-4-1 變數命名空間
6-4-2 範圍（scope）
6-4-3 LEGB 架構
6-5 除錯
6-5-1 設定中斷點
6-5-2 按「Ctrl+F5」進入除錯模式
6-5-3 按「Ctrl+F11」進入函數內執行指令或中斷點
6-5-4 按「Ctrl+F12」繼續執行往下的程式碼
6-5-5 再按「Ctrl+F11」進入 len() 函數內的第 1 列
6-5-6 結束除錯模式
6-6 實務案例
作業
Chapter 07 檔案處理
7-1 檔案串流物件
7-2 檔案存取方法
7-2-1 檔案處理步驟
7-2-2 開啟 txt 檔案
7-2-3 使用 with as
7-2-4 文字檔的讀寫方法
7-2-5 檔案物件的其他屬性
7-2-6 寫入 CSV 檔案
7-2-7 寫入 Excel 檔案
7-3 檔案路徑處理
7-4 網路取得資料
7-5 實務案例
作業
Chapter 08 物件導嚮程式設計
8-1 物件導嚮程式設計簡介
8-1-1 指令式程式設計（instruction oriented programming, IOP）
8-1-2 程序導嚮程式設計（procedure oriented programming, POP）
8-1-3 物件導嚮程式設計（object oriented programming, OOP）
8-2 類別、物件與實體
8-2-1 何謂物件？
8-2-2 類別（class）
8-2-3 實體
8-2-4 Python 定義類別與建構物件實體範例
8-2-5 類別、物件與實體程式碼對應說明
8-2-6 物件初始化
8-2-7 方法
8-2-8 封裝
8-2-9 程序導嚮與物件導嚮程式設計的差別
8-3 繼承
8-3-1 super() 方法
8-3-2 改寫方法（override）
8-4 多重繼承
8-5 多型
8-6 錯誤與異常
8-6-1 語法錯誤
8-6-2 引發異常
8-6-3 異常處理機製
8-7 模組與套件
8-7-1 套件的製作流程
8-7-2 匯入套件與呼叫套件
8-7-3 第三方套件
8-8 實務案例
作業
?
圖書試讀
用戶評價
评分
提到學習體驗，我必須說，這本書的排版和註解設計非常人性化。很多技術書籍的重點都會被密密麻麻的程式碼淹沒，讓人抓不到重點。但這本的作者很懂得在關鍵的程式碼區塊旁邊做旁白說明，哪些是核心邏輯，哪些是為瞭配閤特定情境的「變通」寫法，區分得很清楚。這對於我們這些需要快速掌握「如何解決問題」而非「如何寫齣最優美程式碼」的人來說，簡直是福音。 此外，我很欣賞它在章節末尾加入的「進階思考與挑戰」。這些題目往往不是直接套用書中範例就能解決的，它會引導讀者去查閱官方文件，或是嘗試整閤兩個不同章節的知識點來解決一個更複雜的問題。這類型的訓練，纔是真正有助於培養獨立解決問題的能力。它讓你意識到，書本的知識隻是起點，實際工作中的問題很少會有標準答案，需要自己去探索和組閤工具。這比單純的練習題更有價值。
评分我個人比較重視教材的「更新度」，畢竟科技發展得很快，特別是像Python這樣生命力旺盛的語言。這本第三版給我的感覺就是「與時俱進」。我特別注意瞭它在機器學習應用部分的介紹，相較於舊版可能還停留在基礎迴歸分析，這一版明顯加強瞭對決策樹、隨機森林這類實用模型在風險評估和信用評級上的應用。它沒有要求讀者去理解背後所有複雜的數學推導，而是專注於如何正確地呼叫函式庫、調整參數，並解讀模型的輸齣結果。 對於習慣使用傳統商業智慧（BI）工具的專業人士來說，最大的轉變就是從「點擊式操作」轉嚮「腳本式自動化」。這本書在這方麵做瞭很好的橋樑工作。它展示瞭如何用Python自動生成定期的銷售報錶，甚至能依據預設的條件觸發郵件通知。這種「設定一次，後續自動運行」的效率提升，是真正能為我們節省大量重複性人力的關鍵。書中範例的架構也很清晰，每一章節的練習題都緊扣著前一章所學的知識點，形成一個穩固的螺鏇式上升學習路徑。
评分這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例（第三版）》光聽書名就讓人覺得很有份量，特別是針對我們這些想在金融商管領域結閤科技應用的人來說，簡直是及時雨！我印象非常深刻的是，這本書在介紹基礎語法時，並沒有那種枯燥的教科書味，而是很巧妙地將許多實際的商業情境揉進去。舉例來說，它怎麼用Python去處理一個小型企業的庫存數據？或是如何透過簡單的腳本，快速分析客戶的消費行為趨勢？這些實務案例的設計非常貼閤業界的痛點，讓人讀起來不會覺得「學瞭好像沒地方用」。 我身邊很多朋友一開始學程式設計都卡在環境配置跟函式庫的選擇上，光是 Anaconda 跟各種套件的版本衝突就搞瞭好久。這本書的優點就在於，它在開篇就對這些基礎建設做瞭非常詳盡且手把手的教學，確保即便是程式門外漢也能順利踏入大門。更棒的是，它不是隻停留在基礎的資料處理，而是直接切入到金融領域的專題，像是如何利用 `pandas` 進行時間序列分析，或是如何視覺化股票的 K 線圖。這種從「工具使用」到「專業應用」的無縫接軌，大大提升瞭學習的成就感。畢竟，對我們這些非純資訊背景的人來說，目標明確比單純學語法重要太多瞭。
评分說真的，坊間關於Python的書籍琳瑯滿目，很多都是偏嚮純技術的深度鑽研，那種對我們商管背景的人來說，讀起來門檻實在太高，光是看到一堆數學公式和複雜的演算法就想直接闔上瞭。但這本第三版顯然針對讀者群進行瞭優化。它在講解複雜概念時，總能找到一個最貼近商業邏輯的類比，讓原本抽象的程式碼結構變得具體可感。舉例來說，當它在談物件導嚮程式設計（OOP）時，不是直接拋齣類別（Class）和物件（Object）的定義，而是將其比喻成建立一個標準化的「客戶資料錶單」或「交易紀錄檔」，這樣理解起來就快多瞭。 另一個讓我非常讚賞的地方是，書中對於資料的清洗和前處理著墨甚深。在金融商管領域，資料的乾淨度直接決定瞭分析結果的可靠性，但現實中的資料往往是「髒」的一塌糊塗。這本書並沒有避開這個難題，反而花瞭不少篇幅教導如何使用正規錶達式處理文字欄位，或是如何有效地填補缺失值。這部分內容非常紮實，讓我意識到，撰寫程式碼不隻是輸入指令，更是一種對資料品質的把關，這對於後續的報錶製作和決策製定至關重要。
评分我認為這本書最成功的地方，在於它成功地將「程式設計」這項工具，從一個高冷的技術門檻，轉化成商管領域的「通用語言」。過去我們習慣用Excel樞紐分析錶做數據探索，現在透過Python，可以處理更大規模的數據集，並且可以迴溯整個分析流程。它展示瞭如何用Python建立一個可重複驗證的分析模型，這對於金融業日益嚴格的監管要求和稽核需求來說，是非常重要的優勢。 書中對於資料視覺化的著墨也相當到位。不隻是教你畫長條圖和摺線圖，更深入探討瞭如何利用 `matplotlib` 或 `seaborn` 來設計能有效傳達商業洞察的圖錶，像是分佈圖在客戶分群中的應用，或是熱力圖在績效比較上的直觀性。作者很強調「溝通」的重要性，程式寫得再好，如果不能清楚地讓決策者看懂數據背後的意義，那都是白搭。這本教材顯然深諳此道，讓學習過程充滿瞭實戰的樂趣與即將上場的期待感。
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