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中央警察大學 刑事警察研究所 黃惠婷所指導 李孝禹的 洩漏國防以外秘密罪之研究-以警察實務為中心 （2021），提出datum統計關鍵因素是什麼，來自於國防以外之秘密、應秘密、公共利益、洩漏、警察洩密。
而第二篇論文國立高雄科技大學 金融資訊系 謝坤民所指導 蔡政宏的 新冠肺炎疫情下對就業保險影響之研究 （2021），提出因為有 新冠肺炎、就業保險、失業率、失業給付、減少工時的重點而找出了 datum統計的解答。
洩漏國防以外秘密罪之研究-以警察實務為中心
為了解決datum統計 的問題，作者李孝禹 這樣論述：
警察本身工作性質或職務關係，具備各種查詢資料管道權限，掌有較多應秘密之資訊來源，例如個人、車籍或犯罪前科等資料，顯示警察人員的動靜俱與社會安全及民眾權益息息相關。然而，因其握有豐沛資訊，相對的也容易發生洩密之疑慮，合法與違法往往一線之隔，是以研究本罪對於警察實務具有重大意義。本文的研究範圍係以刑法第132條洩漏國防以外秘密罪為主軸，透過國內學說見解及實務判決探討警察實務工作涉及洩密罪之問題。論文先介紹保密之歷史與起源、秘密之概念與意義，繼而闡釋本罪之不法要件，至於本罪主體「公務員」嘗試以「法條規範目的」界定之。本罪之保護客體是國防以外之秘密，因此保護法益為「公共利益」，本罪核心要件要素「應秘
密」則將透過法益保護說明之。接著整理國內警察洩密之實務案例與判決，同時進行評析，藉由學說檢視實務見解是否妥適，提出本文立場與建議，最後總結本文研究結果，以供警察與司法實務參考。
新冠肺炎疫情下對就業保險影響之研究
為了解決datum統計 的問題，作者蔡政宏 這樣論述：
本研究旨在分析新冠疫情對於就業保險之影響效果。數據採用2018年5月至2021年8月之間共40個月，蒐集就業保險請領失業給付與疫情影響相關的各項統計資料來進行實證研究。以疫情發生初期2020年1月為基準點，劃分為疫情發生前與疫情發生後，運用敘述統計、皮爾森、迴歸分析、成對樣本 t 檢定等統計方法分析。迴歸分析實證結果顯示，疫情發生後在COVID-19確診病例數及實施減少工時人數對失業率有顯著影響，實施減少工時人數及就業保險投保人數對初次申請失業給付人數有顯著影響。成對樣本 t 檢定中實施減少工時人數、失業率、就業保險投保人數、初次申請失業給付人數、初次申請提早就業獎助人數及實計申請失業給付件
數有顯著差異。其中就業保險投保人數以各行業分析，疫情發生後有營建工程業、運輸及倉儲業、醫療保健及社會工作服務業及其他服務業等9個行業具顯著差異。實施減少工時方面，部分行業無法調整人力而資遣員工，造成員工失業提出申請失業給付。勞動部提出促進就業補助措施，以鼓勵雇主僱用失業者，進而協助及穩定勞工就業，使就業保險投保人數增加，申請失業給付呈現減少趨勢，因此優先穩定勞雇關係的相關措施有一定的成效，但是實施的措施力道仍然不夠，無法照顧到大部分受疫情影響勞工。