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中華科技大學 電子工程研究所碩士班 李昆益所指導 李日照的 利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型 （2020），提出大同電機ptt關鍵因素是什麼，來自於Python、巨量資料、網路爬蟲。
而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 （2019），提出因為有 電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習的重點而找出了 大同電機ptt的解答。
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秦始皇︰一場歷史的思辨之旅
為了解決大同電機ptt 的問題，作者呂世浩 這樣論述：
臺大學生口耳相傳「四年修不到，成終生遺憾」名師！ 超過43000人爭相搶修的超人氣課程，首度結集出書！ 歷史上成功和失敗的關鍵究竟何在？如何在巨變時代中找到一條出路？ 他開啟了中國歷史上最好的時代，還是最壞的時代？ 他的一生就彷彿一面鏡子，映照出人性的幽暗和光明…… 秦始皇十三歲繼位，二十二歲剷除權臣親政，這個在巨變中成長的中國第一位皇帝，不僅結束了一個綿延千年的舊時代，也開創了一個前所未有的新時代。 為了邁向成功，他時時刻刻克制自己的感情。為了統一天下，他忍辱負重，禮賢下士，不計出身和國籍，重用任何對自己有利的人才。為了子孫久長，他事必躬親，貫徹政治、經濟
、軍事、文化的強勢改革，帶給後世深遠的影響。 但最後他所得到的結局，卻是身腐屍臭，斷子絕孫。他強盛的天下，他珍視的帝國，在一生中最信任的三個人聯手背叛他之後，短短三年便一敗塗地、灰飛煙滅。 回顧秦始皇充滿爭議又波瀾壯闊的一生，讓我們不禁思考：像他這樣聰明絕頂、意志剛強的人物，為什麼會讓自己一步一步地走向滅亡？他究竟是殘酷無情的暴君、剛愎自用的昏君，還是一位勇於改變世界的強者？ 如何學習歷史，才能對我們的人生有用？成功與失敗的關鍵，究竟何在？在這個價值混亂、年輕人彷徨不安的巨變年代，藉由本書精闢的剖析，重新理解秦始皇一生的抉擇和成敗，作者將帶給我們一個你從未思考過的嶄新歷史視野
！ 名人推薦︰ 【暨南國際大學榮譽教授】徐泓、【政治大學歷史系退休教授】孫鐵剛、【清華大學榮譽退休教授】張元、【臺大學術副校長˙臺大MOOC總主持人】陳良基、【美國維吉尼亞大學講座教授‧國際管理學會終身院士暨前主席】陳明哲、【臺大MOOC執行長˙臺大電機系副教授】葉丙成 推薦必讀！●按姓名筆畫序排列 世浩講學，一方面像剝洋蔥，一片一片剝開，而直探問題的核心；一方面像偵探，一點一點搜集証據，而找出事情的真相，引人入勝。只要閱讀這本書，就像進入寶山一樣，絕不會空手而歸。──政大歷史系退休教授 孫鐵剛 呂老師博學多聞，被學生推崇為擁有強悍的口才和分析故事的能力，這本書的精采度自不
在話下，閱讀這本《秦始皇：一場歷史的思辨之旅》就像是享受一場歷史的盛宴，感動源源不絕！──臺大學術副校長 陳良基 本書將歷史人物以接近管理學「案例研究」的方式進行論述分析，以秦始皇為主軸，探討了環繞秦始皇身邊的人物及具體事例，剖析當下的歷史條件與局勢，以及人物的策略、思考與抉擇，最後再探究其是非成敗的道理。有別於坊間歷史書籍，本書採用少見的雙向互動模式，這對啟發普羅大眾乃至於管理階層的思辨能力都有莫大幫助。──美國維吉尼亞大學講座教授‧國際管理學會終身院士暨前主席 陳明哲 除了動人的演講魅力外，我很深刻的感受到世浩對歷史教育，有著極高的熱誠與使命感。在世浩的心中，歷史實在是老祖宗
留給我們的寶藏！藉由讀史書不斷做模擬決策的過程，個人可以不斷的增進處世、決策的智慧。──臺大電機系副教授 葉丙成
利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型
為了解決大同電機ptt 的問題，作者李日照 這樣論述：
摘 要台股實施逐筆交易制度，撮合機制變快，市場上交易節奏也加快，投資者很難以人力追蹤多檔股票行情並即時做出交易策略判斷。目前針對股票交易設計的回測或量化系統操盤軟體，大多需要支付費用且有其侷限性，無法適用於各種投資策略。本研究針對金融股十四檔股票，利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型，透過模型導出之技術指標圖，分析預測股價未來走勢。。本研究使用Google Colaboratory環境，利用requests套件於網路爬取2021年1月22日至2021年6月12日之十四檔金融股股價資料，並導入pandas與numpy套件進行巨量資料整理分析，再應用Ta-Lib套件計算成交量
（VOL）、隨機指標（KD）、平滑異同移動平均線指標（MACD）及相對強弱指標（RSI），最後使用 Matplotlib套件導出股價走勢圖表，分析圖表意義。研究發現大多數金融股均齊漲齊跌變化大同小異，針對個股，漲勢較為淩厲，且量能較大的有富邦金控、國泰金控、兆豐金控等三檔股票。本研究利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型，可透過不同的參數設定，產生不同變化之股票技術分析圖表，讓投資者或研究者藉由此探勘模型驗證自己的策略是否擁有良好的損益，作為投資者或研究者股票選擇交易決策之參考。關鍵詞：Python、巨量資料、網路爬蟲
客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例
為了解決大同電機ptt 的問題，作者林怡如 這樣論述：
網路購物（電子商務E-commerce）儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變，許多傳統線下消費平台（實體門市、電視購物、型錄郵購等）業者，均面臨經營型態轉型的挑戰，紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時，電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量，正是考驗各大電商的重要課題。 電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位，如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案，是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶
對商品提問內容，進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法，搭配極限樹（Extra Trees Classifier）、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型，交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值，搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。