關於 excel 多個工作表 搜尋 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

選擇報名《#統合分析工作坊》，是因為這真的是適合我的論文寫作方式，感覺只要懂得在網路上努力搜尋與整理，就有機會產出論文。
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如果我能在住院醫師期間就能成功發表論文，或許對於未來的職涯發展，也有一定程度的幫助，按著這天真的想法，我把卡刷下去了！　
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🔔 年輕研究者的起步首選　
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對於沒有資源的年輕研究者來說，meta-analysis 是起步的好領域。
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☑ 不需跑 IRB
☑ 不需花錢請助理蒐集檢體
☑ 不需要砸錢一次一次的進入加值中心
☑ 適合資源缺乏又需要單兵作戰的醫療相關人員
☑ 只要能組成研究團隊，還可擁有飛快的發表速度。
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▒ 只寫過 case report，也能快速搞懂統合分析。
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上課之前，我沒有做過太多準備，以往也只有寫過一次 case report，並沒有接觸過其他論文寫作經驗，也從沒使用過統計軟體，我就是一張白紙。前一天從發大財的高雄來到天龍國散財，也跟在北部的妹妹借了一台 Windows 筆電安裝統計軟體。當天，抱著興奮又緊張的心踏入教室。
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三位講師將所學傾囊相授，將自己的江湖一點訣大公開，把可能遇到的阻礙加以說明，同時指導我們如何化解。不僅科學的層面傳授，連圖表的美學也傳授給我們，真的是面面俱到。　
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▒ 課程設計，真的是新手都能學會！
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上完課後，也有朋友私訊問我是真的上完就能直接快速發論文嗎？我想真的是只有累積，沒有奇蹟。個人目前覺得最難的部分是主題發想，主因是小弟我目前只是內科 R1，還沒走次專科，對於次專科領域相關的診斷與治療等比較沒有 sense。
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不過講師也有傳授適當的搜尋策略，雖然還沒適當的主題，但我也在練習輸入關鍵字組合，練習搜尋策略，至少從中練習看論文的能力與熟悉搜尋策略，我想也是一種收穫。
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總而言之，任何領域沒有聖杯存在，但新思惟的課程至少指引出一條捷徑，省去不少探索的冤枉路。真的沒上過的朋友，有興趣的朋友一定要來上看看，我想你不會後悔的。
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▒ 3 階段，快速引領你入門。
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＃實例教學
以「指定論文」為核心，不講空泛概念，與您分享研究規劃技巧、論文架構、Meta-analysis 的重要關鍵。
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＃互動實作
使用「指定論文」的原始資料作為學習素材，實際在自己的電腦上，配合講師與助教的協助，從 Excel 內的數據開始，經過統計軟體，變成可以投稿的 Figures 與 Tables！
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＃課後回饋
運用上課學到的技術，完成回家功課，並由講師親自給予回饋，用多年的指導經驗，建議您未來努力的方向。
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#我如何成為我 #04 #恐懼只會吸引恐懼​
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讀者們好可愛，回了很長的信，與我同步了你們的人生，有人跟我一樣寫了人生中的第一份工作，有人寫信跟我說過去自己在補習班工作的鬱悶，有人回覆說其中的一些字句給了她勇氣，有人說今年也是他來台北的第一年，不管如何，謝謝你們跟我的分享，身為樹洞，我會好好保存你們與我的對話。​
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從你們的身上，我知道，我們的人生可能不會一開始非常順遂，但是不斷的努力嘗試之後，是可以有所收穫的，如果你現在還在辛苦，那我想拍拍你，因為我無法跟你保證什麼時候辛苦會結束，但是一直走一直走，就會看到美好的時候，至少我只這樣跟自己說。​
​
只是，有時候可能不會那麼快。​
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例如，滿心覺得自己的每一題都會寫的研究所考試，最終，英文差了2分而落榜，兩分就是一題選擇題。就算只差一題，落榜就是落榜。​
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收到成績單的時候，我自己很難過，可是我不知道要說什麼，我一直在想，為什麼沒有考上。​
​
我想起，我大學的時候很喜歡寫手帳，一年一本，裡面有滿滿的筆記，其中一頁，我寫著「#現在不知道未來要什麼，#但是畢業後我就會知道了吧！」​
​
現在，畢業後將近一年，我還是不知道我要什麼。​
會不會，#人生從來就不知道自己要什麼呢？​
會不會，其實沒有知道的時候，我們只是假裝現在不知道，但是未來會知道。​
​
但我想，但這樣也好，至少，不是應該要知道而不知道，而是其實本來就不會知道。​
​
那如果是這樣，老天爺想要跟我說什麼呢？我想了想。​
我大學的時候，推掉了所有的打工，窩在自修室苦讀，沒有考上，一年後，我再度把工作降到最低，窩在另外一間自修室苦讀，我還是沒考上。​
​
那我要考下一次嗎？我問自己。​
我第一個想法是：不要。​
因為我在自修室看到太多一考再考的人，我覺得，那樣的人生太痛苦了，我無法，我不想要繼續過這樣的日子。​
​
可是，那沒有考上，我就沒有研究所，那再度回到了原始課題：我要做什麼？​
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我沒有想出來，我那時候想，我準備了兩次研究所都沒有上，那就代表：#其實老天爺覺得唸研究所不適合我吧！​
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好吧，如果這樣，那我可以在台灣找類似華語老師的工作嗎？​
於是我開始往「#在台灣做華語老師的工作」這條路開始。​
​
我之所以沒有往其他方向找，不是我不願意，而是我把104打開，我真的不知道我可以做什麼，我放眼望去，我覺得，可以做的我不想要啊（例如無數的補習班），於是，我還是決定要往「華語老師」這條路邁進。​
​
然後我發現，這樣的工作機會，如果在台灣的話，依據外籍人士的比例，就只能夠往台北了。​
這是我第一次覺得，我必須要要到台北去。​
​
​
華語圈其實不大，類似的工作不多，因此，費點心思，可以很快把相關資料、評論看完，我開始寫履歷，還好大學做外籍生小老師的作業、回報都還留在電腦裡，因此，我開始整理這些資料，滿心期待投遞履歷。​
​
謝天謝地，感謝自己無論如何都參加了那時候的額外的課程，否則， 什麼東西都寫不出來。​
​
其實，我內心很猶豫，我完全不知道我是不是要去台北。​
我薪水22K，這薪水，不用問，去台北鐵定會餓死（後來事實證明，#要把自己餓死其實是很難的XD），如果拿這樣的薪水在台北，還不如在台南逍遙。​
​
可是，我要的不只是逍遙啊！​
我還要 #成就感！我要我喜歡的世界，喜歡的感覺，不管那是什麼，簡單來說，絕對不會是現在在台南的工作。​
​
後來，我面試上了三家。​
第一家是純兼差，有課安排你，沒課吃自己，我覺得這樣在台北壓力太大了，於是我就婉拒了這家。​
​
第二家和第三家一直猶豫不決，因為第二家的薪水比較好，可是他是一家私人的學習中文補習班，我一直不知道他到底正不正派，第三家則是集團，但是薪水只有28K。​
​
我實在是太猶豫了，於是我開始在PTT上找尋這兩家的相關資料，完全是地毯式的搜尋任何可能的蛛絲馬跡，畢竟我真的一點頭緒都沒有。​
​
這時候，我發現之前也有人po文問過第二家，有一個人就在底下留言回覆，看起來是前員工。​
​
於是，我私訊她詢問是我有收到offer，是否方便請教這家公司。沒想到，她跟我說，我那個位置就是要去接她位置的人。​
​
我欣喜若狂，我問她說，那她的評價如何。​
她說不好說，但是，真的要說的話，她可以跟我說離職的原因是因為老闆發薪水會少給錢。​
​
我一聽，天啊！！！我最怕這種了，於是，我當下就決定，那我去第三家吧。（我現在想想我很幸運，可以遇上了前員工親自回覆）​
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​
台北沒有親戚可以借住，於是，我找一天搭車到台北，看了20幾間房子，隔天看第二輪後下訂，然後就回台北了。​
​
為了快速找到適合的房子，我在去台北之前在手機裡建立了一個密密麻麻的找房子線上excel表單。在那之前，就先做好功課，列好自己在意的（對外窗、格局方正、飲水機、水電費等等），任何事情都記錄下來。一看完房子就馬上備註，不然一定會忘記。​
​
完成任務的時候，我在回台南的客運上，我完全沒有覺得自己很棒，怎麼可以48小時完成這樣的任務，我反而覺得很難過。​
​
除了因為要離開熟悉的台南之外，最重要的是我在預繳第一個月房租+兩個月的押金的時候，打電話給我媽借錢。​
​
我在撥電話的那一刻，我覺得自己格外的沒有出息，我都畢業一年了，我竟然連三個月的房租都沒有，我還要跟我媽借。那通電話很短，但是我覺得鼻子很酸。​
​
我當時的錢所剩不多，除了薪水低之外，剩下的錢都在北上考研究所的時候花掉了（要報名費、車費、住宿費等等），後來北上台北面試數次，也都是運用這所剩無幾的錢。​
​
我真的必須說，還好我是一個非常沒有物質慾望的人，不買鞋、不買衣服、不買化妝品、不買包、否則，我當時可能會更窮XDDD​
​
​
但儘管這樣，租房子跟媽媽借錢是事實，我覺得自己格外沒有用，而且關鍵，我根本不知道我要做什麼，#我不知道我以後會不會變好。​
​
我只知道，我的新工作月薪28K含勞健保，而且與台南的工作無縫接軌。​
​
是的，因為我沒有本錢休息。​
​
​
離開台南前的最後一晚，我跟環環喝著酒，然後我大哭，哭到無法自我。​
我以後，就要自己一個人住。​
就不會可以陪環環看韓劇、Running Man以及一堆綜藝節目了。​
也不會像個寵物一樣等著她回來。​
我不知道我在台北會不會活得很好，會不會很孤單。​
甚至還有更多的未知。​
​
環環知道我沒有錢，當時她幫我買的櫃子一起讓我打包運送到台北，到現在那個櫃子還在我的房間，裝滿了我喜歡的書。​
​
​
我必須說，如果你滿懷恐懼，你就會吸引來恐懼。​
我在台北的第一年，慘到不能再慘了。​
​
​
To Be Continued

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🗣 新手來學，解決所有卡關問題！
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「即使是這麼新手的我，新思惟的課程我仍然可以跟得上、聽得懂，甚至在幾個小時過後，還可以自己做 subgroup analysis，畫出精美的 forest plot 跟 funnel plot，根本 pure magic，菜鳥出頭天。」
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「衝著不用送 IRB、不用收案的兩點優勢報名了這堂課。殊不知在一開始，蔡校長便點出統合分析的具體好處，且能作為升等用的 original article，這麼亮眼的優勢，當然要趕快進場進修囉！」
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Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)

上課影音內容：
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View

完整連結：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK

Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式？
 開放資料範例
 內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
 範例：GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data？
 EXCLE統計函數
 範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
 樞紐分析表
 範例：銷貨系統分析
 開放資料加值應用實例
 範例：實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
 EXCLE VBA(與R語言比較)
 PowerPivot增益集
 海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
 視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。

Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。

巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

吳老師 105/2/15

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Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)

上課影音內容：
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
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05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View

完整連結：
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Big Data海量資料的分析概說：
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與大數據課程的經驗
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Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。

巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
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上課影音內容：
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View

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Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
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