五南官網-Python量化研究實作：Deepnote雲端平台應用

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Python量化研究實作：Deepnote雲端平台應用

作　　者：洪煌佳
出版社別：五南
書　　系：研究&方法
出版日期：2025/04/01(1版1刷)
ＩＳＢＮ：978-626-423-280-7
E I S B N：9786264232784
書　　號：1H3S
頁　　數：280
開　　數：16K
定　　價：450元
優惠價格：356元

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⊙理論與實作兼具，從基礎概念→分析步驟→報表解讀與製作，主題式手把手教學與說明。
⊙應用雲端平台即時分析、評論與協作完成分析專案。
⊙分析歷程透明化且支持重現分析與線上展示成果。
⊙可整合大數據分析與次級資料應用。
⊙內容包含效度與信度分析、描述統計、平均數差異與變異數分析、相關與迴歸、中介與調節效應、結構方程模式等，為研究者提供有力支持。
⊙本書附範例資料檔，至五南官網https://www.wunan.com.tw/，搜尋書號1H3S即可找到下載處。

本書旨在引導讀者從概念到實作，整合常用統計方法，分為「基礎概念、分析步驟、報表解讀與製作」三大部分說明，並附有練習題加強實務能力。書中範例也提供數據與程式碼下載，幫助讀者快速上手，提升學習效率。
內容適用範圍廣泛，無論是學位論文、期刊論文，還是專題報告與數據分析，都能為研究者提供有力支持。對於初學者，書中簡要解釋專有名詞與統計分析策略，能幫助快速入門；對於進階使用者，Python的多元擴展性與視覺化圖示則為更深入的分析需求提供強大助力。

※本書另有線上課程，可透過系統化地引導閱聽者從概念到實作，容易聚焦與跟著實作學習。（課程相關資訊，可至五南線上學院官網https://www.wunan.com.tw/tch_home查詢）

洪煌佳（Huang Chia Hung）

現職：
國立臺東大學體育學系教授

學歷：
國立臺灣師範大學體育學系博士
國立臺灣師範大學運動與休閒管理研究所碩士

經歷：
Fulbright資深研究學人獎助
密西西比州立大學數學與統計學系訪問學者
國立臺東大學學生事務長
國立臺東大學師資培育中心主任

專書：
Python論文數據統計分析
運動競賽活動規劃與執行

《Python量化研究實作：Deepnote雲端平台應用》是一本將Python程式語言與量化研究完美結合的實用指南，尤其適合對數據分析和量化研究充滿熱情的讀者。作者洪煌佳博士，不僅在學術研究中深入探索量化分析，也在實踐中積極推動數據應用。他在獲得「Fulbright資深研究學人獎助」於密西西比大學數學統計系的學術訪問期間，專注於美式足球及運動大數據的研究，並將這些經驗應用於量化研究，對數據科學領域作出了顯著貢獻。
　　洪博士在學術界的貢獻遠不止於此。他積極參與國內外的各類研討會，並在其中與全球的學者和專家交流最新的研究成果。他在各大研討會上的活躍發言，展示了他對量化研究的深厚理解及不懈探索精神，並將這些最新的研究成果融入書中，為讀者提供前沿的知識與方法。
　　本書不僅清晰地介紹了如何在Deepnote雲端平台上運用Python進行各類量化分析，還特別設計了大量淺顯易懂的例子和Python程式碼，讓讀者能夠輕鬆上手並實踐所學。書中的每一章節都圍繞著真實的問題進行分析，從基本的數據處理、統計分析，到高級的模型構建，作者一步步引導讀者理解並運用這些技巧，確保學術理論與實際操作的完美融合。
　　此外，本書還附有練習題，幫助讀者加強實務能力，將所學知識轉化為實際操作。這些練習題不僅讓讀者鞏固基本概念，還能在解決真實問題的過程中提高分析與應用的能力。
　　洪煌佳博士不僅是一位學術深耕者，還是一位擁有活力與幽默感的教育者。他擅長將複雜的理論以簡單易懂的方式呈現，使讀者在學習過程中不僅能夠理解抽象的概念，還能享受學習的樂趣。這本書充分體現了他將理論與實踐相結合的能力，讓讀者在學習過程中獲得更多的啟發。
　　無論您是量化研究的初學者，還是希望進一步提升技能的專業人士，本書都將是您不可或缺的寶貴資源。我衷心推薦這本書，並相信它會在您量化研究的道路上提供強有力的支持，幫助您在數據分析的世界中大放異彩。

Tung-Lung Wu
Associate Professor
Department of Mathematics and Statistics
Mississippi State University

Chapter01　Python整合開發環境：Deepnote雲端平台介紹
一、前言
　　「工欲善其事，必先利其器。」好的工具、好的平台，是成功致勝的重要推手。如同量化研究的進行，方便、易用、功能強大的統計工具絕對是重要關鍵。然而，許多良善的工具往往需要龐大經費才能夠取得，也在入門階段導致接觸門檻的提高，並不利於學術研究工作的進行。
　　具體來說，科學研究的進步就是建立在許多專業之上，若因為統計分析工具的取得而導致研究之路出現高門檻、攔路虎或者是另一道學術高牆，實在不是學術研究發展的好現象。如同JASP（Jeffrey’s amazing statistics program）統計開源軟體的團隊目標指出：「統計工具不應該成為研究的阻礙，專有統計軟體常常會阻礙研究的透明與學習發展，因為使用專有軟體無法檢查程式碼庫，而未獲許可者也無法複製結果，且當學生不再被允許使用教育版本時，則他們的學習經驗可能會被浪費或者是需要負擔高昂的使用費用」（Goss-Sampson, 2022; JASP, 2018），這些都是導致學術發展的阻礙原因之一。
　　值得高興的是，隨著許多開源軟體的開發，知名的R project之外，也有基於R語言基礎進行開發的JASP、JAMOVI開始扮演舉足輕重的角色。而近期，Python也因其容易入門的開源軟體特性，亦針對數據分析提供相應的功能，都逐漸讓數據統計分析不再是高不可攀，亦有針對統計分析的相關書籍作入門介紹（阮敬，2017；洪煌佳，2022；Haslwanter, 2016）。且隨著AI（artificial intelligence）工具的協作應用，撰寫電腦程式語言的「程式碼」（code）也變得較為便利。
　　當然，Python本身有許多應用平台，如：「Anoconda」提供「Jupyter Notebook」、「Spyder」，且「Google Colaboratory」也提供方便易用的介面，其他也有數據建模和數據分析競賽平台的「Kaggle」，又或者是線上軟體原始碼代管服務平台「GitHub」等，都讓用於公開程式或軟體程式碼的應用服務變得相對簡單。
　　各個工具平台都各有其優、缺點，且有各自擅長的介面與運作方式，能因應不同目的與需求，選擇相應工具是重要的。本書推薦使用「Deepnote」（https://www.deepnote.com）來幫助使用者進行線上共同編輯、雲端處理的特性，不僅將筆記本變成強大的數據應用程式和儀表板，更具有人工智慧驅動的資料工作區都是其重要的優勢利器。
　　採用「Deepnote」平台在使用Python撰寫程式碼的過程中，可以實現「好用」、「實用」、「喜歡用」的三大優勢：
（一）好用
　　Deepnote使用網頁模式的跨平台介面，即時將各項作業進度儲存在雲端且可以多方協作，讓使用者只要有網路皆可即時處理數據，非常方便與好用。
（二）實用
　　Deepnote擁有廣大開源資源的應用資源，不僅可以因應需求進行擴充功能，也支持許多大型數據、網路爬蟲、機器學習與資料處理。
（三）喜歡用
　　Deepnote平台不斷地推陳出新各項應用功能，不僅擁有團體協作、AI整合及即時發布，也與時俱進開發許多數據分析應用功能來提升效能，都讓使用者喜歡使用。
　　因此，結合Python的入門門檻簡易，加上Deepnote平台的便捷特性，本書特別結合其各自具有的優勢進行介紹。當然，所有程式碼也可以由使用者本身所習慣的整合開發環境（integrated development environment, IDE）中使用，例如：Google Colab、Jupyter notebooks、Spider、VScode等也都方便可行。

二、Deepnote分析平台介紹
（一）Deepnote的特色
　　Deepnote為主打協同合作以處理數據科學的一個平台，期望能夠藉由瀏覽器的介面來提供一個強大的、基於雲端的工作區，允許使用者能夠輕鬆探索、協作和共享數據，並創建互動式圖表和儀表板，以及建立和部署機器學習模式。
　　有時候數據分析需要團隊合作而非單獨工作，因而Deepnote基本上就是為團隊成員提供共同作業的環境設定。更難能可貴的是，Deepnote是在雲端中無縫運行，也讓環境管理不再是問題，能夠讓共享工作就像發送連結一樣簡單，非常適合當前的數據分析科技應用與趨勢所需。
　　而且Deepnote除了商業用途之外，也特別提供教育版本，對於學生、教師和研究人員完全「免費使用」，這對於學術研究的推動與發展更是具有意義，且降低接觸數據分析的門檻與成本。因而，作為數據科學和協作設計的雲端整合開發環境的Deepnote，具有幾個特色：
1. 即時線上團隊協作
　　類似Google Docs提供的多人協作功能，讓使用者可以同時編輯筆記本、留下評論和進行即時溝通，特別適合團隊專案和教學環境。
2. 運行無需設置環境
　　系統都在雲端運行，使用者不需要在使用端安裝軟體或設置Python環境，可以隨時進行分析使用。
3. 版本控制自動儲存
　　系統在每次作業更改都會自動儲存，並支援版本控制，方便使用者回溯到最新的編輯狀態。
4. 多元管道數據整合
　　提供與多種數據來源的整合，包括Google Drive、SQL資料庫、Snowflake、BigQuery等，方便載入和處理不同的數據格式。
5. 支援多種程式語言
　　除了Python語言，Deepnote也支援SQL、R、Julia等多種語言，讓使用者可以靈活運用多種工具。
6. 直觀呈現視覺互動
　　支援即時數據視覺化，讓使用者可以更直觀地觀察和呈現數據，方便做出解釋和分析。
7. 適合教學環境使用
　　教師可以設置工作環境、管理學生的進度、檢視並即時反饋，且方便指導學習過程。
　　簡單來說，Deepnote的設計直觀且追求用戶友好，除了提供廣泛的功能之外，也讓使用者可以輕鬆快速地啟動和運行，其中包括預先建置的模板、普及的數據科學庫和工具的集成，也允許多人進行協作的環境整合，讓使用者可以同時處理同一個專案。Deepnote的官方網址：「https://www.deepnote.com」內容提供多元的註冊方式，也如同官方首頁介紹指出：「為團隊從事數據工作提供更好的途徑，且結合R、Python、SQL與無程式碼（no-code）的友善平台，可以幫助使用者清理數據、編寫複雜的查詢、構建預測模式並發布精美的應用程序。」

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