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國立臺北科技大學 經營管理系 張瑋倫所指導 江效錫的 社群網路文本與輿情語意分析消費行為 （2021），提出台積電it dcard關鍵因素是什麼，來自於語意分析、消費者行為、社群媒體。

而第二篇論文國立高雄科技大學 智慧商務系 黃河銓所指導 陳婉琪的 應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究 （2020），提出因為有 文字探勘、機器學習、關聯規則、主題模型、求職社群評論的重點而找出了 台積電it dcard的解答。

最後網站他嘆工作11年還在租屋：選錯科系代價慘則補充：晶圓代工龍頭台積電薪水高、福利好，是許多人出社會之後的目標，一名男網友以「有個在台積電工作的兄弟姊妹讓人壓力很大！」為題在Dcard發文指出， ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台積電it dcard，大家也想知道這些：

社群網路文本與輿情語意分析消費行為

為了解決台積電it dcard的問題，作者江效錫 這樣論述：

在消費者行為研究裡，分析數據的來源大多是透過量化問卷的調查方式來蒐集資料。而資料的蒐集也有許多不同方法，如街頭攔截的訪問、電話訪問調查、郵寄調查問卷等，以及近幾年來逐漸盛行的線上訪問。但調查往往在受限於時間及預算的因素下，抽樣的方式以及樣本數量的蒐集就會受到許多限制及影響。在市場研究眾多的議題中，傳統的量化研究逐漸無法滿足製造商及供應商對自家產品或服務在實際市場母體上的狀況及掌握，因此，目前大多數的研究數據還是需要仰賴預測模組或人口加權模式來推估市場比例與預估業務發展的整體表現。隨著網際網路的興盛，社群媒體的蓬勃發展，提供了消費者一個自由的空間討論分享對消費性產品的想法與意見，進而網際網路也

就成為購買商品、消費者經驗分享、廠商提供產品訊息、廣告行銷、顧客服務…等一個虛擬市場平台，而這平台也直接或間接累積成為一個擁有消費者購物行為及影響消費行為因素的大數據。本研究希望透過網路爬蟲，擷取社群媒體中有關消費者購物行為的文本，透過語意分析模組的技術，讓這些訊息轉換成為可以在統計分析模組中流動的數據，建立起消費者的消費行為模式，進而成為一個能更即時掌握市場脈動的研究方法。

應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究

為了解決台積電it dcard的問題，作者陳婉琪 這樣論述：

摘要各大社群網站是目前求職的新興管道，對於現在的使用者來說是資訊集合的來源，在各產業討論板上也有許多人去發布對於產業的評論、求職的需求、就業的相關問題、討論各種最新消息。本研究目的是利用文字探勘與機器學習技術使用多元網站資料建構情緒分析的模型，探討使用不同非監督分群方式分析科技業求職社群評論，找出熱門主題、關鍵字以及字詞間的關係強度以及社群平台使用者的正負面觀點。資料來源為民眾常用之社群平台(包含批踢踢及Dcard等)，主要擷取科技業板之相關評論，資料擷取期間，共14個月。資料來源經萃取、清潔、整理後，共有9,027筆資料用於資料分析、評估模型結果。研究方法是用非結構化資料重新定義，成為結構

化資料，並進行資料預處理後，利用文字探勘方法，萃取資訊並建立字詞正負向之詞庫，作為資料分析之基礎。接著，運用機器學習技術，且透過字詞分群的方式分出主題，分析出社群平台使用者的正負面觀點。研究結果顯示科技業板上熱門討論的三大主題為職場、疫情、外商，使用者們對職場成正面態度，對疫情呈現負面態度，使用機器學習及文字探勘技術對求職評論有良好的結果。藉由本研究讓使用社群平台找尋求職相關議題或資訊的求職者、企業、人力資源管理者有所貢獻。

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