本文將會對於我們所介紹的儲存資料做一個探討動作，在上次儲存資料有提到，利用 Excel 檔案格式儲存下來，利用儲存下來的Excel檔案，來看出最後的結果或者是做分析都比較方便，因為如果檔案不以Excel 方式取下來也是可以，但是其他的檔案大部分都是 word 形式，對於觀看上以及分析上就會比較困難，所以才會使用Excel檔案格式，因為Excel 就是一個很完美的表格形式的檔案。

那對於Excel 儲存下的檔案，我們儲存的時候需要注意什麼呢?基本上只要搞清楚表格的參數就可以讓自己的Excel檔案非常的好看。

藉由 https://medium.com/pyradise/%E7%94%A8-python-%E8%88%87-excel-%E6%89%93%E9%80%A0%E7%B0%A1%E6%98%93%E7%9A%84%E5%9B%9E%E6%B8%AC%E7%B3%BB%E7%B5%B1-%E4%B8%8B-82a2c658ce3 參考資料顯示，儲存上的資料為了要做區分以及要做分析使用，對於儲存裡面的資料要進一步的處理，有時候我們把模組的方式很開心的裝進去了，都儲存成功了，結果打開資料發現，資料怎麼這麼多我怎麼知道哪個是我要的，所以這個時候就是針對之前儲存的資料方式就很重要，我們在先前儲存的時候就可以先把行列定義清楚，這個部分本人我一直強調很多次，因為曾經本人也做過許多次，都把資料抓下來確認完將資料變成Excel時，會跟本人分析的時候都不一樣，真的造成很大的問題，後來慢慢養成習慣最好在儲存之前就讓Excel整個表格行列定義完成，這樣當儲存檔案完成時，打開檔案的時候會很清楚這份檔案的各個位子意思為何。

例如：假設今日是在找一份將拍賣網站下來的資料，你一定要知道名稱，價錢，細項等等，然後你的列應該要為序號的感覺，但是往往你在抓資料下來進去之後她不會知道你這麼多的狀況，所以這時候必須要定義　Excel 中以 python來說要用 index 以及 column 參數。

好的 那以上為這次不專業的AI介紹，本次的儲存資料其實探討的點有點少，因為本人也有發現這部分好像沒甚麼好探討的，還請各位見諒，也謝謝各位觀看，那我們下篇見。

預告：下一篇 機器學習(Machine Learning)整體主軸與概念。