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資料結構
1. 建立一個 dict 代表一筆訂單（訂單編號 'B001'、金額 2500、渠道 'app'），印出金額的值
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2. 建立一個 list 包含 4 個商品 dict（各有名稱和價格），用 len() 印出商品數量
CSV 處理
3. 有 amounts = ['1500', '3200', '890']（字串），把每個值轉成 int 後加總，印出總金額
CSV 處理
4. 有 prices = [590, 1290, 2490, 790, 890]，用 sum() 和 len() 算出平均值（整數除法），印出結果
資料清洗
5. 把字串 '$4,800' 中的 '$' 和逗號移除後轉成 int，印出結果
資料清洗
6. 有 data = [{'name': 'A', 'city': ''}, {'name': '', 'city': '台北'}, {'name': 'C', 'city': '台中'}]，算出 name 欄位有幾筆空值，印出數字
資料清洗
7. 有 ids = ['X01', 'X02', 'X03', 'X01']，找出重複的 id 數量，印出結果
RFM
8. 有 orders = [{'客戶':'A','金額':500}, {'客戶':'B','金額':300}, {'客戶':'A','金額':700}]，算出客戶 A 的總消費金額，印出結果
RFM
9. 有 orders = [{'客戶':'A','金額':500}, {'客戶':'B','金額':300}, {'客戶':'A','金額':700}, {'客戶':'B','金額':200}]，算出客戶 B 的消費次數，印出結果
RFM
10. 有 dates = ['2024-01-10', '2024-03-25', '2024-02-14']，用 max() 找出最近的日期，印出結果
視覺化
11. 有 data = {'web': 150, 'app': 100, 'store': 50}，算出總數後，印出 app 的佔比百分比（一位小數）
視覺化
12. 有 revenue = [40000, 52000]，算出第 2 個月相對第 1 個月的成長率百分比（一位小數），印出結果
統計
13. 有 values = [120, 85, 200, 45, 150]，印出最大值和最小值的差
統計
14. 有 orders = [{'渠道':'web','金額':1000}, {'渠道':'app','金額':2000}, {'渠道':'web','金額':1500}, {'渠道':'app','金額':800}]，算出 web 渠道的平均金額（整數除法），印出結果
綜合
15. 有 products = [{'名稱':'T恤','價格':590,'庫存':120}, {'名稱':'外套','價格':2490,'庫存':40}, {'名稱':'短褲','價格':790,'庫存':200}]，找出庫存最多的商品名稱，印出結果
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