EXCEL VBA大數據分析視覺化程式設計
完整文字與影音連結:https://terry55wu.blogspot.com/2021/01/excel-vba.html
本學期應邀回母校台師大開課課程主要是:
用EXCEL VBA做大數據分析視覺化程式設計
另一個母校,東吳大學也邀請我開課,但限於自己的時間無法排出適合的時間,
於是系主任便推薦我開設遠距課程於是,
便有了可以在台師大上課,並將上課錄影除了提供上課學生複習,
也可以將後製後的影片,提供東吳的遠距課程的想法,
這樣我只要認真地把一次課程作法,就可以讓兩邊的學生都學習的好辦法。
於是開學後,台師大受限電腦教室,選修人數只有50人,加上加選5人,
有55位學生,幾乎是秒殺,至於東吳遠距課程,沒有這樣的限制,
所以選課人數近百人,有95位選修。
一、課程大綱:
期中前,主要從EXCEL高階函數、巨集錄製到VBA程式設計,
資料來源為政府開放資料,配合樞紐分析表。
期中後,網路爬蟲+樞紐分析到視覺化圖報表,用EXCEL內建功能與錄製巨集寫爬蟲,
無法抓取資料則用IE物件,將IE瀏覽器嵌入EXCEL VBA程式中,只要能連結的網頁,單可以下載裡面的資料。
課程進行中提供雲端講義,裡面有說明、畫面與老師自己寫的程式碼,並隨課全程錄影,
後製後上傳YOUTUBE,建立播放清單,直接件給學生複習與學習。
建立一個GOOGLE論壇,只有學生可以加入,
課後會將上課的YOUTUBE影片建立播放清單,並貼到論壇,
好處就是會自動轉信給學生,這樣我就不用一個一個的郵寄了,
用了超過十年覺得沒什麼問題,只是雖是論壇,
但討論的介面做的很不好,最好用的還是分享上課影片清單。
二、修課人數/學院分布
三、期中專題作業
四、期末專題作業
五、本學期授課心得:
1.兩學分真的有點趕,因此輔以影音錄製與雲端講義,對認真學習學生幫助很大。
2.期中專題有範圍,但許多學生都能加入自己的需求和想法,加上EXCEL容易上手,雖說需要撰寫VBA程式,但因為懂得錄製巨集與修改的方式,都能完成理想專題。
3.期末專題為難度很高的網路爬蟲+製作圖表,但結果超過預期的好,可見學生接受度很好,以學生回饋意見可知,上課錄影可重複學習備查,與雲端講義助益很大。
4.遠距學習(東吳)結果因為有影音與雲端輔助,成果不遜於實體上課。
非資訊背景教程式設計
非資訊卻講程式設計二十一年(89年巨匠教VB)
比較沒包袱,能從非資訊角度看學習與應用
重視實作,很多人看的懂書上寫的但寫不出程式
程式寫作要會寫,還要熟練,更需要完全正確(99分程式還是無法執行)
教學的核心都在如何幫助學生學會寫程式。
從EXCEL函數開始,再學習錄製巨集,再慢慢進入VBA程式設計的世界
如何幫學生寫出又快會好又正確程式
1.所有程式都是自己預先多次撰寫,用自己的寫作風格撰寫,不要求學生有標準答案,可以用自己的方式與邏輯寫程式。
2.提供雲端即時講義,取名雲端白板,有解答程式畫面結果與文字敘述。
3.隨課錄影,並課後上傳YOUTUBE播放清單用用GOOGLE論壇分享。
4.期中報告以開放資料為資料來源,用EXCEL樞紐分析圖表、函數、巨集與VBA完成專題。
5.期末報告以網路爬蟲取得資料(GET與POST),用EXCEL製作圖表與VBA完成專題。
Pyhton V.S. VBA
自己也教Pyhton發現還是比VBA來的困難
1.安裝環境
2.有EXCEL可以存資料,甚至當資料庫
3.有錄製巨集可以產生不會寫的程式
4.樞紐分析 vs Pandas
5.圖表 vs Matplotlib
入門的學生與非資訊相關科系,建議可以先從學習VBA設計下手
第14次上課教學影片分享:
(期末專題作業說明&全省氣溫改為跨工作表與物件的使用&跨工作表說明與用IE物件)
教學論壇:
https://groups.google.com/forum/#!forum/excel2vba2020
吳老師 2021/1/20 分享
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Python 回測模組分享
昨晚睡不著
研究一下市面上的 Python 回測模組
找到了一款神作: vectorbt
https://github.com/polakowo/vectorbt
.
近期看到最驚艷的回測 package
沒有之一
.
這種 vectorized backtesting 的 package
通常功能比較簡單,
有時候過度封裝,
還不如直接用 numpy、pandas 搭配 ffn 寫就很好了
.
但 vectorbt 的封裝是有意義的
內部使用 numba 加速,
效能比使用numpy、pandas 還要快太多了,
.
原本參數暴力枚舉10000次,可能要好幾分鐘,
但使用 numba 只要幾秒,
真的差太多了,
.
但 使用 numba 通常有一個缺點
就是 numba 必須將 numpy 程式碼包起來,
可能會影響程式的可擴展性
.
但這個 package 竟然神奇的
可以兼容pandas和numpy的操作,
讓原本 pandas 的技術不用因為新框架而砍掉重練
太完美了!
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