AI最前哨：PHP8與My SQL— 網站規劃&視覺化顯示最完整攻略 (1版)

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內容簡介 　　●詳細介紹PHP8語法與網站規劃 　　●完美整合Mariadb、HTML5 　　●了解表單網頁的諸多檢查機制，並導入資安觀念 　　●可進行資料收集，上傳csv與PDF圖片影片 　　●針對資料表資料進行曲線圖長條圖圓餅圖等視覺化顯示 　　PHP8語法已經完全支援UTF8編碼，我們規劃架設資料庫網頁將會更方便。 　　進入AI人工智慧處理之前，網站可協助收集資料與視覺化顯示，可先針對資料進行初步整理後匯出，就可進行AI程式的後續處理。 　　本書內容包含 　　1.以HTML5語法為架構，介紹表單網頁與程式流程。 　　2.介紹資料庫網頁中的暫存資訊，包含陣列、session與cookie。 　　3.介紹MySQL資料庫管理與匯出入。 　　4.說明如何上傳csv與PDF圖片影片，並於瀏覽器上顯示各種資料。 　　5.針對資料表資料進行曲線圖長條圖圓餅圖等視覺化顯示。 目錄 第一章 網頁技術及環境設定 1-1 網頁技術發展 1-2 Server規劃與編輯軟體安裝 1-3 即將著手進行網頁處理 1-4 結論 第二章 專案建置與表單網頁架構 2-1 專案建置與建立檔案 2-2 表單基本設計 2-3 HTML5新增表單元件 2-4 結論 第三章 表單接收與程式處理流程 3-1 程式流程規劃 3-2 變數的使用 3-3 運算子 3-4 範例實作 3-5 結論 第四章 條件判斷式 4-1 if條件判斷式 4-2 switch case條件判斷式 4-3 條件判斷式中的運算子 4-4 表單網頁傳送接收與條件分析 4-5 範例實作-BMI健康分析 4-6 結論 第五章 迴圈與陣列 5-1 迴圈 5-2 中斷指令 5-3 陣列規劃與存取 5-4 使用foreach存取陣列 5-5 範例實作：隨機產生大樂透值 5-6 結論 第六章 Session與Cookie 6-1 Session 6-2 Cookie 6-3 範例實作 6-4 結論 第七章 PHP檔案引用上傳與header函數 7-1 PHP檔案引用 7-2 header( )函數運用 7-3 檔案上傳前準備 7-4 檔案上傳 7-5 範例實作 7-6 結論 第八章 日期與函數互動 8-1 時區調整與格式化參數 8-2 自訂函數 8-3 php8於函數的新增功能 8-4 結論 第九章 認識資料庫系統與帳號管理 9-1 什麼是資料庫系統 9-2 登入資料庫與資料庫表檢視 9-3 資料庫管理者帳號管理 9-4 phpMyAdmin設定修改與登入 9-5 使用者帳號管理 9-6 結論 第十章 建立資料庫表與資料匯出入 10-1 建立資料庫 10-2 欄位資料型態 10-3 資料表的儲存引擎 10-4 建立資料表 10-5 資料匯出與匯入 10-6 範例實作 10-7 結論 第十一章 資料庫內容檢索與變更 11-1 準備工作 11-2 資料表查詢 11-3 SQL語法的條件分析 11-4 群組查詢 11-5 變更資料SQL語法 11-6 結論 第十二章 資料庫網頁互動與辨識強化 12-1 與Server連線與選擇資料庫 12-2 直接執行SQL語法 12-3 更多安全的網頁與資料庫互動 12-4 各種過濾機制與進一步的表單互動 12-5 結論 第十三章 系統實作-csv存取互動與人數統計 13-1 與csv檔案互動 13-2 人數統計操作與顯示 13-3 結論 第十四章 系統實作-圖表呈現互動 14-1 圖表呈現互動 14-2 個別資料圖表呈現 14-3 資料關係呈現與在全體中的比例 14-4 結論 第十五章 系統實作-活動管理系統規劃設計1 15-1 登入與清單顯示 15-2 個別顯示與資料互動 15-3 結論 第十六章 系統實作-活動管理系統規劃設計2 16-1 資料更新與刪除 16-2 使用者查看 16-3 結論

圖解資料庫系統理論－使用SQL Server實作(第五版修訂版) (5版)

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【簡介】 1.學習目標：每章的最前面都有引言說明學習目標，啟發學習動機。 2.圖解說明：以圖文並茂的方式，解說「資料庫」的概念知識。 3.課後評量：提供「選擇題」與「問答題」題型，協助讀者課後練習與自我測驗。 4.本書主要以SQL Server 2019寫成，可往上、往下相容於2017、2022版本。 內容簡介 本書依照作者多年的教學與實務經驗，為讀者量身打造一本適合初學者的入門及實作書。內容輔以大量圖形和範例解說，完整說明資料庫系統理論與實作，不僅適合大專院校的課程，也適用於準備國家考試的參考。 內容涵蓋資料庫導論、SQL Server的安裝與環境介紹、關聯式資料庫、ER Model實體關係圖、資料庫正規化、關聯式模式的資料運算、結構化查詢語言SQL、SQL的查詢語言、合併理論與實作、檢視表、預存程序、觸發程序。並進一步介紹Python如何連接SQL Server資料庫來學習SQL指令，以及整合SQL Server資料庫開發員工銷售系統。 【目錄】 CH01 資料庫導論 1-1 認識資料、資料庫及資訊的關係 1-2 資料庫的意義 1-3 資料庫與資料庫管理系統 1-4 資料庫系統與檔案系統比較 1-5 資料庫的階層 1-6 資料庫的設計 1-7 資料庫系統的架構 CH02 SQL Server 2019資料庫的管理環境 2-1 何謂SQL Server 資料庫？ 2-2 SQL Server 資料庫管理工具SQL Server Management Studio 2-3 建置SQL Server 資料庫及資料表 2-4 SQL Server 資料庫的操作 CH03 關聯式資料庫 3-1 關聯式資料庫(Relation Database) 3-2 鍵值屬性 3-3 關聯式資料庫的種類 3-4 關聯式資料完整性規則 CH04 ER Model 實體關係圖 4-1 實體關係模式的概念 4-2 實體(Entity) 4-3 屬性(Attribute) 4-4 關係(Relationship) 4-5 情境轉換成E-R Model 4-6 將ER 圖轉換成對應表格的法則 CH05 資料庫正規化 5-1 正規化的概念 5-2 正規化的目的 5-3 功能相依(Functional Dependence, FD) 5-4 資料庫正規化(Normalization) 5-5 反正規化(De-normalization) CH06 關聯式模式的資料運算 6-1 關聯式模式的資料運算 6-2 關聯式代數 6-3 限制(Restrict) 6-4 投影(Project) 6-5 聯集(Union) 6-6 卡氏積(Cartesian Product) 6-7 差集(Difference) 6-8 合併(Join) 6-9 交集(Intersection) 6-10 除法(Division) 6-11 非基本運算子的替代(由基本運算子導出) 6-12 外部合併(Outer Join) CH07 結構化查詢語言SQL(異動處理) 7-1 SQL 語言簡介 7-2 SQL 提供三種語言 7-3 SQL 的DDL 指令介紹 7-4 SQL 的DML 指令介紹 7-5 SQL 的DCL 指令介紹 CH08 SQL 的查詢語言 8-1 單一資料表的查詢 8-2 使用Select 子句 8-3 使用「比較運算子條件」 8-4 使用「邏輯比較運算子條件」 8-5 使用「模糊條件與範圍」 8-6 使用「算術運算子」 8-7 使用「聚合函數」 8-8 使用「排序及排名次」 8-9 使用「群組化」 8-10 使用「刪除重複」 CH09 合併理論與實作 9-1 關聯式代數運算子 9-2 限制(Restrict) 9-3 投影(Project) 9-4 卡氏積(Cartesian Product) 9-5 合併(Join) 9-6 除法(Division) 9-7 巢狀結構查詢 CH10 VIEW檢視表 10-1 VIEW 檢視表 10-2 VIEW 的用途與優缺點 10-3 建立檢視表(CREATE VIEW) 10-4 刪除檢視表(DROP VIEW) 10-5 常見的檢視表(VIEW Table) 10-6 檢視表與程式語言結合 CH11 預存程序 11-1 何謂預存程序(Stored Procedure) 11-2 預存程序的優點與缺點 11-3 預存程序的種類 11-4 建立與維護預存程序 11-5 建立具有傳入參數的預存程序 11-6 建立傳入參數具有「預設值」的預存程序 11-7 傳回值的預存程序 11-8 執行預存程序命令 CH12 觸發程序 12-1 何謂觸發程序(TRIGGER) 12-2 觸發程序的類型 12-3 觸發程序建立與維護 CH13 Python 結合SQL Server 資料庫的應用 13-1 Python 如何連接SQL Server 資料庫 13-2 查詢資料表記錄 13-3 專題製作(員工銷售系統) CHA Python 程式的開發環境 A-1 何謂Python 程式 A-2 Python 程式的開發環境 A-3 撰寫第一支Python 程式 A-4 基本input ／ print 函數介紹 A-5 format 函數介紹 A-6 整數、浮點數及字串輸出 A-7 載入模組 A-8 如何建立副程式 A-9 副程式如何呼叫

SQL × Power Automate × Python 自動化 Excel 與 Pandas 資料分析 (6版)

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【簡介】 Excel 使用者的最佳 SQL 語言入門書 讓資料處理、報表生成自動化！ 　　【18 個一定要會的資料分析技巧！】 　　【輕鬆超入門 × 任務自動化 × 全方位上手資料分析 × 打造高效率工作術】 　　本書的目的是讓 Excel 使用者快速升級成 SQL 資料庫的使用者，學習如何使用 SQL 語言來進行 Excel 資料分析，並且以 SQL 角度來學習使用 Python 的 Pandas 套件，在 DataFrame 物件執行資料分析。 　　Excel 無所不能，但是功能操作繁雜。使用 SQL 語言，我們就只需要少少的程式碼來代替 Excel 功能，進行一系列的資料處理，包含排序、切割、篩選、合併、使用聚合函數、建立群組查詢，最後產生樞紐分析表。本書提供的 ChatGPT 提問模板，可以產生 SQL 及 Python 指令，幫助我們更快精通 Excel 與 Python 資料分析。 　　最後再結合 Power Automate 這套免費流程自動化工具，不僅能加速我們整理、命名報表檔案的效率，其內建的設定可以執行 SQL 語言，輕鬆完成自動化 Excel 資料分析。 　　 　　▍你將學會 　　◆ 認識 RPA 與 Power Automate 基本概念及操作技巧 　　◆ 設定自動化流程，實現檔案批次命名、工作表合併 　　◆ 理解 SQL、Python 及資料庫結構的基本概念 　　◆ 使用 Pandas 來擷取網路表格資料 　　◆ 使用 SQL 指令和 Pandas 來處理 Excel 工作表資料 　　◆ 與 ChatGPT 對話，幫你寫出 SQL 及 Python 指令 　 　　▍本書應用範例 　　◆ 自動統計各個通路的業績總和 　　◆ 顯示業績達標狀況通知 　　◆ 自動在 Excel 執行 VBA 程式 　　◆ 使用 Pandas 套件爬取 HTML 表格資料 　　◆ 批次命名和移動檔案 　　◆ 撰寫 SQL 指令以建立樞紐分析表 　　◆ 將不同檔案資料合併到同一個工作表 　　◆ 讓 ChatGPT 幫你寫 SQL、Python 指令 　　 　　▍適合讀者 　　◆ 經常使用 Excel 工作表進行資料分析的上班族 　　◆ 渴望學習 SQL、Python 但缺乏經驗的新手 　　◆ 追求工作流程自動化，希望融入 AI 技術以提升效率的人 【目錄】 第1章 RPA 與 Power Automate 基本使用 1-1 認識 Power Automate與 RPA 1-2 下載與安裝 Power Automate 桌面版 1-3 建立第一個 Power Automate 桌面流程 1-4 Power Automate 介面說明與匯出/匯入流程 1-5 Power Automate 的變數與資料型態 1-6 Power Automate 的條件、清單與迴圈 第2章 Power Automate × Excel 自動化應用 2-1 自動化建立與儲存 Excel 檔案 2-2 自動化在 Excel 工作表新增整列和整欄資料 2-3 自動化讀取和編輯 Excel 儲存格資料 2-4 自動化 Excel 工作表的處理 2-5 實作案例：自動化統計和篩選 Excel 工作表的資料 2-6 實作案例：自動化在 Excel 執行 VBA 程式 第3章 Power Automate 自動化下載 CSV 檔案與檔案處理 3-1 自動化檔案與資料夾處理 3-2 自動化日期 / 時間處理 3-3 實作案例：自動化依據副檔名來分類檔案 3-4 實作案例：自動化下載 CSV 檔案來匯入儲存至 Excel 第4章 使用 ChatGPT 學習 Python 程式設計 4-1 Python 變數、資料型別與運算子 4-2 流程控制 4-3 函數、模組與套件 4-4 容器型別 4-5 檔案與例外處理 4-6 實作案例：使用 ChatGPT 學習 Python 程式設計 第5章 Python 程式版 Excel：Pandas 套件 5-1 Pandas 基本使用 5-2 Pandas 資料讀取與儲存 5-3 Pandas 常用的資料處理 5-4 實作案例：使用 Pandas 匯入 / 匯出 Excel 資料 5-5 實作案例：使用 Pandas 爬取 HTML 表格資料 第6章 認識 Excel 工作表、資料庫和 SQL 語言 6-1 Excel 工作表與關聯式資料庫 6-2 認識 SQL 語言 6-3 實作案例：使用 ChatGPT 學習資料庫觀念 6-4 實作案例：使用 ChatGPT 寫出 SQL 指令敘述 第7章 在 Excel 工作表執行 SQL 指令 7-1 使用 Power Automate 在 Excel 執行 SQL 指令 7-2 使用 Excel VBA 在 Excel 執行 SQL 指令 7-3 使用 Python 在 Excel 和 DataFrame 執行 SQL 指令 7-4 建立適用 SQL 指令的 Excel 工作表 7-5 實作案例：處理 SQL 查詢結果的日期 / 時間資料 7-6 實作案例：將 Python 的 SQL 查詢結果匯出成 CSV 和 Excel 檔案 第8章 使用 SQL 顯示、篩選與排序 Excel 工作表 8-1 SQL 語言的 SELECT 指令 8-2 使用 SQL 指令顯示資料 8-3 使用 SQL 指令排序資料 8-4 使用 SQL 指令篩選資料 8-5 實作案例：使用 SQL 指令描述你的資料 8-6 實作案例：使用 SQL 指令找出你的排名 第9章 使用 SQL 編輯 Excel 工作表與彙整資料 9-1 使用 SQL 指令新增運算式和SQL函數欄位 9-2 使用 SQL 指令新增記錄 9-3 使用 SQL 指令更新資料 9-4 實作案例：使用 Power Automate + SQL 指令刪除記錄 9-5 實作案例：使用 Power Automate + SQL 指令彙整資料 第10章 使用 SQL 執行 Excel 多工作表查詢 10-1 Excel 多工作表查詢：子查詢 10-2 Excel 多工作表查詢：聯集查詢 10-3 Excel 多工作表查詢：合併查詢 10-4 實作案例：使用 Power Automate + SQL 合併工作表 第11章 使用 SQL 執行 Excel 工作表的資料清理 11-1 SQL 指令的 Null 空值處理 11-2 使用 SQL 指令處理遺漏值 11-3 使用 SQL 指令處理重複資料 11-4 使用 SQL 指令轉換資料類型和欄位值 11-5 實作案例：使用 Power Automate + SQL 執行 Excel 資料清理 第12章 使用 SQL 執行 Excel 工作表的資料分析與樞紐分析表 12-1 使用 Excel 建立樞紐分析表 12-2 使用 SQL 指令執行群組查詢 12-3 使用 SQL 指令建立樞紐分析表 12-4 實作案例：Power Automate + SQL 群組查詢建立樞紐分析表 附錄A Python 開發環境與註冊使用 ChatGPT A-1 Python 開發環境：Thonny A-2 註冊使用 ChatGPT