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這兩本書分別來自五南 和墨刻所出版 。

中國文化大學 政治學系 石佳音所指導 江振滔的 顏色革命的機制──以2014年太陽花運動為例 (2021),提出資料庫課程ptt關鍵因素是什麼,來自於顏色革命。

而第二篇論文靜宜大學 財務工程學系 林國豪所指導 呂承恩的 植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例 (2021),提出因為有 情緒分析、增廣中文意見詞詞典、中研院斷詞系統、皮爾森相關係數的重點而找出了 資料庫課程ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了資料庫課程ptt,大家也想知道這些:

圖解電子商務與網路行銷

為了解決資料庫課程ptt的問題,作者榮泰生,陳國威 這樣論述:

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,以及說明有效運用網路行銷策略,適合大專院校、研究所作為行銷管理、企業管理課程的教科書,也是從事或想了解廣告、行銷、企劃等領域社會人士的最佳進修手冊。

顏色革命的機制──以2014年太陽花運動為例

為了解決資料庫課程ptt的問題,作者江振滔 這樣論述:

在太陽花運動裡,我們可以發現「反國家」(反中)的色彩相當鮮明,不同於「顏色革命」的「反政府」傾向。本文從國民教育、大眾媒體和小眾媒體等層面,探討這場社會運動背後的深層原因。「國民教育」灌輸了青年學子整套的「概念」和「思維定式」,並打造了太陽花世代的「國族認同」。「臺灣獨立」已經成為了一切議題的前提,「臺灣價值」也成為了最佳的「運動口號」。「大眾媒體」運用了既有的「概念」和「思維定式」,再賦予「善」、「惡」的價值判斷,深化了臺灣人對中國的錯誤「認知」。從經濟利益、法律程序和目的價值來檢視社會運動背後的主要原因,進而發現太陽花運動實際上是一場「雙重革命」。「小眾媒體」激化了「反共」、「反中」的「

政治認知」,促使人們走上街頭參與社會運動。此外,以街頭的實體戰配合小眾媒體的輿論戰,使得全社會始終處於動員狀態。由此可知,「國民教育」是促成這一場社會運動最主要、最根本的土壤,「大眾媒體」則灌溉了逢中必反的養分,最後「小眾媒體」遍地開花,掀起了這一場顏色革命。

數據為王 學會洞察數據,才是行銷之王

為了解決資料庫課程ptt的問題,作者王俊人CJWang 這樣論述:

後疫情時期必備的行銷新戰略 從台灣實際案例分析盲點與致勝點,易讀、易懂、易學! 你是不是也有這樣的困擾?這一本《數據為王》解決你的煩惱。 做決定時,其實很心虛? →找出關鍵洞察數據,證明策略佈局符合市場所需。 想踏入數據領域,卻徬徨無助? →跟著被上百個品牌認證過的架構學習,快速提升數據思維。 想使用數據做行銷,但我的預算有限? →帶你從44 個數據庫中,在預算內,挑選適合的數據夥伴。 滿天數據,哪個才是決策依據? →一步步將數據轉為洞察,不再深陷數據海。 《數據為王》是王俊人CJ Wang的首部作品。 這是一本以內容行銷為主軸, 教你學會從巨量的、沒有頭緒的數據中找出「洞察」

並據以形成品牌經營和決策的實戰攻略。 這一本書包括7大洞察數據技巧×14個成功案例分析×44個數據工具推薦 CJ擅長於透過數據,解決難解的課題,包括陌生市場的客群分析和新興平台的定位研究等課題的解法,都被寫在這本書時,不強調任一數據庫,而是忠實的將每個案例中,他所使用的數據探勘方式與數據來源寫進本書。 CJ在書中傳授7大洞察數據的技巧,讓你能夠活用不同類型數據,並輔以成功案例實證不同數據在不同階段的作用,最後還提供精選的數據工具推薦,讓你能夠學會尋找不同數據庫為己所用,為自己的職能升級,策略賦能! 本書特色 ‧ 累積16年的數據運用大全 比對16年成功和失敗的數據應用經驗,彙整出行銷產

業和數位轉型時,最需要的思維與工具。 ‧ 台灣經驗案例易讀、易懂、易學 從台灣實際案例分析盲點與致勝點,從「市場規模」、「顧客」、「競爭者」三大數據核心,建立正確的觀念原則,找到「有用、才會有用」的數據洞察。 ‧ 數據工具清單超好用 超過新台幣1000 萬的內容數據投資策略,萃取而出完整的數據工具清單,不僅學會應用還可快速提升數位戰力,強化職場競爭力。 各界好評聯手推薦 白崇亮|前台灣奧美集團董事長 張志浩|台灣邁肯行銷傳播集團董事長暨執行長 周振驊|燒賣研究所創辦人

植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例

為了解決資料庫課程ptt的問題,作者呂承恩 這樣論述:

隨著網際網路發展普及,使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密,文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介,人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法,這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上,人們可持個人意見來相互探討股市議題,因每個人的立場不同,而產生了帶著鮮明個人情緒之討論,因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎,並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解,藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞,計算出評論情緒值,是以,字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件,本研究透過自然語言處理問題,進行文字間的極性關係

處理文字間的極性關係分析,並辨識出正面或負面等情緒。此外,為了更進一步地提升系統評價的能力,藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值,並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數,並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力,其中,主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關,主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。