從念研究所開始到攻讀博士，甚至在中央研究院的博士後研究員時期，要做實驗的機台自動控制，到數據擷取，甚至連模型建立、數據擬合，都是用最早期的Labview 7.1做到程式編寫。使用了14年的評價是，它對於不擅長寫程式指令，但是邏輯還不錯的人是很好入門上手的工具！
現在雖然是python與Labview雙刀流, 但是很多自己以前寫的Labview數據分析小程式都保存整理很好, 要用到時只要引入，圖像化的拉拉線就可以做到要做的事情，對我要快速得到結果算是相當快速好用的。
對初心者缺點是這套軟體不能免費使用，我早期是用學校的授權版，開公司後就買入2018的版本。其次就是教學的資源很缺乏，如果沒有師長、學長、前輩指導，要上手不容易，可能要去上National Instruments開的研討會或是課程......。因為這樣使用者少，同好也不多，所以我也才自學Python，跟隨時代前進不斷充實己身。
上圖是Labview這個程式的操作介面與背後程式碼(元件佈線)的示意圖。第一個動作就如下圖所示，我們要先找到Labview中讀取資料的元件(Read from spreadsheet file.vi), 在其檔案路徑端輸入我們資料庫檔案的位置到其CSV的附檔名, 分隔模式原設定是Tab, 我們自己改成常用的逗點, 再將資料輸出端顯示在正面的操控界面看資料型態是否正確。
然後把資料拉近我自己寫的轉換西元八位數日期，成日期與星期的子程式裡，並且在輸出端產生顯示表格於正面操控界面，來檢查與確認資料的正確性！
確定上面每一步輸出的資料與處理都正確，就如下圖利用它原生的元件建構迴圈與判別式，一樣把處理後的數據顯示在正面操控界面來確定其正確性。
這就是我上周末花點時間整理資料庫數據，將之從日資料處理成週資料與月資料。
下一步就是進到費波南希級數是否可以用在股市的數據分析，但是大數據分析最重要的前提就是數據的正確與有效性，所以在正式分析前，其實是要花不少時間整理與檢索數據。
這裡的記錄，對用其他種程式的朋友可以參考做法的邏輯；對會使用Labview的人，則有較高的參考性。雖然不知道有沒有用，對誰有用？反正就花點時間記錄下來.......希望有一天，即使只對一個人有用，也值了！
