翰林查榜的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

高級中等學校學生學習成效之校務研究

為了解決翰林查榜的問題，作者林淑芳 這樣論述：

摘要為提升高級中等學校學生學習成效並探討校務研究在高級中等學校應用的可行性，本研究以臺灣中部一所國立高級中等學校為研究對象，透過校務研究，建立證據、數據導向之校務決策依據。本研究統整個案學校校務系統中學生基本資料、國中會考成績、選填志願序、學期評量成績、缺曠課、獎懲、公假、社團參與、擔任幹部、居住地址、畢業國中、錄取學校科系、錄取管道、升學考試成績、升學榜單、升學目標學校、學生居住地距離及其升學學校距離等資料，運用CHAID演算法進行決策樹分析，探討入學管理、學習成效及進路成效分析。研究發現，個案學校在就近入學與均質化計畫執行上具有成效、國中會考社會科成績較低與實用技能學程學生顯現出生活適應

問題、個案學校需針對不同族群學生提供適時輔導機制、部分評量成績及缺曠表現分別對學科能力測驗及統一入學測驗成績具關鍵預測力；學生的部分學習表現、社團參與、缺曠情形等亦分別對其能否順利升學、考取公立學校及目標學校等生涯進路有預測效果。研究結果提供個案學校未來擬訂與調整學生學習、生活輔導及相關教育行政策略之依據與參考，最後並分別對主管機關、個案學校、未來研究提出相關建議。

具資料整合功能之視覺化分析

為了解決翰林查榜的問題，作者林旻蓁 這樣論述：

隨著科技的進步，資料量成長速度也大幅提升，而巨量資料(Big Data)是現今在各產業中不斷探討的話題，其隱含的價值也非常巨大，如何在資料產出時，越快的解讀其資料所隱含的意義，越能搶先獲取商機及變革。視覺化分析即是能夠幫助人們在短時間內，快速地理解資料內容所表達涵義的技術之一，運用視覺化工具使繁複的資料變成淺顯易懂的圖表。視覺化分析需要由豐富、多元的資料經由資料整合將不同來源的資料進行彙整，在資料呈現上才更能顯現其價值，然而目前市上的視覺化工具大部分只提供單一的檔案匯入，少部分能夠匯入多檔案的視覺化工具，卻不一定能夠進行資料整合的呈現，而專業的統計軟體操作又過於繁雜，增加了使用上的門檻。故本

研究將多檔案來源進行資料整合，而資料整合其中包含資料合併以及屬性新增，透過資料合併能夠將不同的資料表進行整併，並且利用屬性新增將原有的資料欄位進行延伸，產生出新的屬性欄位，以達到能夠將進行視覺化的資料在視覺化之前進行整理，讓資料視覺化能夠呈現最佳的效果。為了能使資料視覺化的效果更好，本研究結合開源的Google Visualizations API來當作視覺化呈現之工具，其中包含了大量的圖表，透過本研究的視覺化分析模組與Google Visualization API進行連接，將視覺化相關設定進行轉換，轉換成Google Visualization API能夠讀取的格式，最後匯入Google

Visualization API將資料進行視覺化，產生視覺化圖表，並且本研究架構提供圖表的可攜式服務，依據圖表的視覺化設定，經過加密後產生專屬該圖表的網址，使用者只要將網址及金鑰密碼分享給他人，其他使用者即可透過瀏覽器觀看該圖表。本研究提供資料分析師一個整體的視覺化分析系統架構，讓資料分析師在進行資料視覺化之前，能夠將資料進行整合，使欲視覺化的資料在進行視覺化之後能夠達到最佳的視覺化效果，並且提供可攜式圖表的服務，讓使用者能夠方便地與其他使用者分享視覺化的結果，透過大學推甄交叉查榜、全國癌症死亡病因資料，能夠呈現本研究架構的可行性。