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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。

世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 高瑞鴻所指導 蔡燕玲的 COVID-19 疫情期間企業授信策略之研究 (2022),提出資料結構 清 大關鍵因素是什麼,來自於企業授信、信用評等、授信5P原則。

而第二篇論文輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士在職專班 蘇榮弘所指導 林在一的 可選擇性的線性分類器方法應用於行政執行的經濟弱勢族群之判定─以某行政執行分署為例 (2021),提出因為有 方法選擇、分類方法、行政執行機關、經濟弱勢、線性判別分析、支援向量機的重點而找出了 資料結構 清 大的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了資料結構 清 大,大家也想知道這些:

YouTube+FB+IG社群媒體操作經營活用術:掌握目標客群‧必殺網路行銷‧活絡網紅經濟‧解析廣告成效【暢銷回饋版】

為了解決資料結構 清 大的問題,作者鄭苑鳳,ZCT 這樣論述:

▲博碩嚴選!行銷必備的優選教材! ▲好評再上市,回饋發行中! 流量變現金!     ►超強的集客行銷術,以低行銷成本,經營最出色的粉專、社團和頻道     ☞內容易懂、易學、又易上手,輕鬆掌握YouTube+FB+IG三社群。   ☞YouTube贏家心法,讓你搜尋、上傳、下載、管理和企劃影片不發愁。   ☞輕鬆在YouTube社群建置品牌頻道,學會美妝頻道外觀和管理你的頻道。   ☞學會直播的各種方式,同時解析頻道各項數據所代表的意義。   ☞臉書集客密笈、IG拉客錦囊、YouTube行銷技巧,讓你一書在手,輕鬆打造品牌/商家的高人氣。   ☞粉專/社團經營、拍賣商城、地標打卡、品牌頻道

的管理,不可不知的行銷秘訣盡在本書中。   ☞功能詳實解說,降低學習障礙,攝錄影、濾鏡、編修…等一應俱全,讓圖片觸及率翻倍成長,視覺吸睛不求人。   ☞掌握視覺吸睛祕訣與行銷技巧,經營社群高手非你莫屬。     本書將Facebook、Instagram、YouTube必備的行銷術分成十個章節來介紹,讓各位一手掌握社群口碑,商家能夠以小博大,以最小的成本創造出最大的利潤。     各章重點簡要說明如下:     ◆流量變現金的社群行銷必修課:社群網路服務、當紅社群平台簡介、以及社群行銷的四大特性。   ◆買氣紅不讓的YouTube贏家心法:初探YouTube影音王國、YouTube影片製作的

初心課。     ◆課堂上學不到的網紅工作術:建置品牌頻道、美妝頻道外觀、頻道管理宮心計、影片優化的行銷技巧。   ◆讓粉絲拼命掏錢的YouTube頻道直播:YouTube直播搶錢術、頻道數據分析、頻道爆紅的私房密技。   ◆秒殺拉客的臉書入門行銷:臉書行銷體驗、相機與商機的完美結合、臉書直播不能說的秘密、聊天室與即時通訊Messenger。   ◆不藏私小編粉專贏家攻略:粉絲專頁種類、最強小編的熱身賽、商店專區的小心思、粉專集客秘笈、粉專貼文精準行銷、粉專管理技巧。   ◆流量變現金的臉書行銷必殺技:打卡經營與地標自媒力、臉書廣告的加持術、拍賣商城的開店捷徑、社團集客術、社群學習社團

的私房地圖、粉專與社團的無敵協力賽。   ◆神仙顏值般的IG視覺行銷:初探IG、個人檔案、一看就懂的IG操作功能、人氣爆表的攬客心法、貼文秘訣、貼文變身密技、IG行銷戰略。   ◆地表最強的標籤與限時動態拉客錦囊:標籤的行銷課、限時動態私房工作術。   ◆YouTube+FB+IG三合一明星店家淘金術:社群平台整合、FB與IG串接行銷、YouTube影片分享魔術。

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從EXCEL VBA到Python金融數據之網路爬蟲實作第13次(用IE物件下載氣溫資料標籤說明&改為下載降雨量動態切換清單&下載資料標籤重點與改成下載全部清單&增加迴圈與新增工作表與下載名稱)

01_重點回顧與用IE物件下載
02_用IE物件下載氣溫資料標籤說明
03_改為下載降雨量動態切換清單
04_下載資料標籤重點與改成下載全部清單
05_增加迴圈與新增工作表與下載名稱

完整影音
http://goo.gl/aQTMFS

教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入):
https://groups.google.com/forum/#!forum/labor_python_2020

懶人包:
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

課程簡介:入門
VBA重要函數到Python
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
檔案與資料庫處理
課程簡介:進階
處理 CSV 檔和 JSON 資料
PM2.5即時監測顯示器轉存到SQLITE資料庫
網頁資料擷取與分析、
Python網頁測試自動化、
下載外匯資料、下載YAHOO股市類股、下載威力彩
EXCEL VBA與Phython協同運作
資產負債表與券商分點買賣超
群益八大公股銀行買賣超
鉅亨網新聞與MoneyDJ新聞
7-11門市與PChome

參考書目
Excel VBA實戰技巧金融數據x網路爬蟲
作者:廖敏宏(廖志煌)
出版社:碁峰 出版日期:2019/06/30

Python大數據特訓班(第二版)
作者:鄧文淵,文淵閣工作室
出版社:碁峰?出版日期:2020/06/01


吳老師 110/1/9

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COVID-19 疫情期間企業授信策略之研究

為了解決資料結構 清 大的問題,作者蔡燕玲 這樣論述:

本研究將以台灣地區某資訊通路商之「授信策略」為主,進行客戶狀況之比較,是否可以透過信用風險模組影響因子來訂定出更為符合現況之授信機制,授信因子的部份透過專家訪談來分出重要性為何,並以敘述性進行分析,找出最重要的因子,來幫助資訊通路商來針對授信策略進行調整,並且利用2018年1月到2021年12月共計48個月樣本數150家的賒銷、收現的客戶應收帳款來解析疫情前後整個應收帳款,從客戶基本資料表、每月銷售統計、應收帳款報表來進行整理,計算應收帳款平均加權週轉天數的差異,從每月的資料整理成每年進行群組比對。由實證結果,該資訊通路商的交易型態94%是賒銷,應收帳款加權平均的轉天期的長短,說明疫情之前周

轉天期較短,疫情之後因周轉問題慢慢浮現,導致應收帳款回收天期較長,故利用此深入探討的機會檢視授信策略修正,整理了所有應收帳款收款率及應收帳款加權平均周轉天期的結論後,進行檢討授信策略政策,發現除了風險因子特別注意之外,應加強與客戶交易後的應收帳款管理,故提出建議,修正公司的信用評等表,建議其業務部門及授信部門將此點列入參考數據,後續將可以做風險控管及客戶分級。

APCS 完全攻略:從新手到高手,Python解題必備!

為了解決資料結構 清 大的問題,作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述:

  \滿級分快速攻略/   重點總整理 + 歷次試題解析     ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念   ☑ 章節架構清晰,涵蓋 APCS 考試重點   ☑ 備有相關模擬試題,幫助釐清重點觀念   ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題     APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫,是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。      APCS 考試類型包括:程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗,以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括:程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案,也包括基礎演算法及簡易資料結構,例如:佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主,可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。     本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構:解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法,此單元會配合適當的程式碼輔助解說,來降低學習者的障礙。     同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外,為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式,本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練,可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。     【目標讀者】   ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生   ◆ 對程式語言有興趣的學習者   ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

可選擇性的線性分類器方法應用於行政執行的經濟弱勢族群之判定─以某行政執行分署為例

為了解決資料結構 清 大的問題,作者林在一 這樣論述:

「執行有愛」與「公義無礙」是行政執行機關的施政理念。然而,在執行行政案件時,若能有效且準確的判斷經濟弱勢義務人,並予以分流不同的執行方法與對應的援助,是行政機關一直以來很重視的議題。本研究首先建構出一個可選擇最佳分類方法的結構程序,即以重複模擬抽樣的方式,觀察各分類方法在準確度比較上的成功率,以作為選定分類方法的準則。並透過收集歷年行政執行的案件與義務人的資料,先以定義相近且常用的線性判別分析 (linear discriminant analysis, LDA) 及支撐向量機(support vector machine, SVM) 來做為二選一的評估。研究結果顯示SVM具有較佳的準確能力

,且在穩態資料下,預測的驗證結果也有較好的表現。本研究雖僅比較兩種線性分類方法,未來亦可以此研究方法架構下,進一步探討多種分類方法評估的比較,讓資料分析人員可依據不同資料結構的案例,選擇出最適分類方法,並獲得更佳的判別結果。