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微軟在考慮讓 Excel 支援 Python...

在「Excel team considering Python as scripting language: asking for feedback」這邊看到微軟正在考慮要不要讓 Excel 支援 Python，出自 UserVoice 上的：「How can we improve Excel for Windows (Desktop Application)?」。

比較感覺到有可能性應該是因為微軟做了一個問卷收集資訊：「Python and Excel」。

不過本來的功能就已經可以用到很出神入化了... XD (想到最近提到的「LINE 將內部的座位表由 Excel 改成 Web 界面...」)

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LINE 將內部的座位表由 Excel 改成 Web 界面...

LINE 將內部的座位表由 Excel 管理，改用 Web 界面了：「Excel管理の座席表をLeafletでWeb化した話」，這邊不確定是全球的 LINE，還是只有日本的 LINE...

如果跟日本人有過業務合作的話，就會知道他們對 Excel 的用法只能用

出神入化

來形容啊... 所以看到 LINE 特地寫了一篇來說明他們開發內部系統的事情，覺得還蠻有趣的...

起因是今年四月換辦公室，所以就順便換系統，把本來用 Excel 管理的座位表改用 Web 管理 (然後用了 Leaflet 這個 JavaScript Library)：

人員の増加に対応するために、今年の4月、LINEはJR新宿ミライナタワーに移転しました。移転に伴い、IT支援室ではいくつかの新しい社内システムを導入しましたが、今日はその1つである「座席表」についてお話させていただきます。

這是 Excel 版本的樣子：

這是新版本的樣子，UI 上有更多互動的界面可以操作：

然後文末提到了總務業務量減少，而且因此變更座位變自由了而大受好評 (大概是不會讓總務煩死，所以就可以更自由換來換去 XDDD)：

今回開発した座席表は総務の業務軽減に始まったプロジェクトでした。そして実際に導入後には、座席表の管理にかけていた総務の業務を大幅に削減することに成功しました。また、利用者からもかなり好評で、「これを待っていたんですよ！」といった声もあり、社内コミュニケーションの円滑化に一役買うことができているようです。誰の席でも自由に変更できるという点についても、これまでのところトラブルの報告を受けることなく運用できています。

翻了一下英文版的 blog，好像沒有提到這件事情？XDDD

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對於按讚數排名的方法

前幾天看到一篇 2009 年的老文章，在討論使用者透過「喜歡」以及「不喜歡」投票後，要怎麼排名的方法：「How Not To Sort By Average Rating」。

基本的概念是當使用者投票數愈多時就會愈準確，透過統計方法可以算一個信賴區間，再用區間的下限來排... 但沒想到公式「看起來」這麼複雜 XDDD

Score = Lower bound of Wilson score confidence interval for a Bernoulli parameter

但實際的運算其實沒那麼複雜，像是 Ruby 的程式碼可以看出大多都是系統內的運算就可以算出來。其中的 z 在大多數的情況下是常數。

require 'statistics2'

def ci_lower_bound(pos, n, confidence)
    if n == 0
        return 0
    end
    z = Statistics2.pnormaldist(1-(1-confidence)/2)
    phat = 1.0*pos/n
    (phat + z*z/(2*n) - z * Math.sqrt((phat*(1-phat)+z*z/(4*n))/n))/(1+z*z/n)
end

The z-score in this function never changes, so if you don't have a statistics package handy or if performance is an issue you can always hard-code a value here for z. (Use 1.96 for a confidence level of 0.95.)

作者後來在 2012 年與 2016 年也分別給了 SQL 以及 Excel 的範例程式碼出來，裡面 hard-code 了 95% 信賴區間的部份：

SELECT widget_id, ((positive + 1.9208) / (positive + negative) - 
                   1.96 * SQRT((positive * negative) / (positive + negative) + 0.9604) / 
                          (positive + negative)) / (1 + 3.8416 / (positive + negative)) 
       AS ci_lower_bound FROM widgets WHERE positive + negative > 0 
       ORDER BY ci_lower_bound DESC;
=IFERROR((([@[Up Votes]] + 1.9208) / ([@[Up Votes]] + [@[Down Votes]]) - 1.96 * 
    SQRT(([@[Up Votes]] *  [@[Down Votes]]) / ([@[Up Votes]] +  [@[Down Votes]]) + 0.9604) / 
    ([@[Up Votes]] +  [@[Down Votes]])) / (1 + 3.8416 / ([@[Up Votes]] +  [@[Down Votes]])),0)

而更多的說明在維基百科的「Binomial proportion confidence interval」可以翻到，裡面也有其他的方法可以用。

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