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國立嘉義大學 應用數學系研究所 彭振昌所指導 謝季軒的 以資料前處理、擴充建置進行資料挖掘之校務研究 （2021），提出逢甲統計學dcard關鍵因素是什麼，來自於校務研究、資料探勘、資料清洗、網路爬蟲。

而第二篇論文淡江大學 運輸管理學系運輸科學碩士班 陶治中所指導 邱柏元的 社群媒體大數據分析應用於臺鐵安全績效與網路輿情對照之研究 （2020），提出因為有 社群媒體挖掘、情感分析、安全績效、網路輿情的重點而找出了 逢甲統計學dcard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：

除了逢甲統計學dcard，大家也想知道這些：

以資料前處理、擴充建置進行資料挖掘之校務研究

為了解決逢甲統計學dcard的問題，作者謝季軒 這樣論述：

自從教育改革後，臺灣高等教育快速擴張與成長，近年來受到國際化、市場化、少子女化與區域化的衝擊，因而開始逐漸重視校務研究。為了因應高等教育產生的問題，透過校務研究以科學化論述事證的方式面對環境與教育政策的改變。本研究以個案大學為研究對象，透過資料整合、清洗及轉換建置校務研究資料，作為支援證據、數據導向之校務決策依據。本研究統整個案學校中學生基本資料、社團參與、獎懲、校內工讀、請假缺曠課紀錄等資料，以就學穩定度的議題，針對個案大學七個學院進行學生資料的研究。研究發現，在農學院、生命科學院及人文藝術學院學生休退學比例與地區生活水平呈現區段性正相關。另外透過網路爬蟲，收集學生申請入學志願選填資料，進

行個案大學競爭學校之分析。在個案大學中，景觀學系具有較高影響力之競爭對象為逢甲大學、國立高雄科技大學及東海大學。在理工學院的部分，較高影響力之競爭對象為高雄大學、雲林科技大學及臺南大學。研究結果提供個案學校未來擬訂與調整學生獎助學金、招生策略之依據與參考，最後並分別對主管機關、個案學校、未來研究提出相關建議。

社群媒體大數據分析應用於臺鐵安全績效與網路輿情對照之研究

為了解決逢甲統計學dcard的問題，作者邱柏元 這樣論述：

近年來隨著社群媒的蓬勃發展，民眾經常使用社群媒體網路來表達自己的觀點，社群媒體儼然成為民眾發表意見、抒發情緒、彰顯自身觀點與立場的重要平臺。再加上大數據分析的流行，衍生出社群媒體挖掘技術，藉由大數據挖掘，分析民眾觀點與情感傾向，可更快速理解民眾需求。本研究欲建立一網路輿情情感分析模式，透過蒐集社群媒體言論，運用文本分類與資料探勘技術，並將評論主題分為「車站設施」、「員工權益」、「餐飲服務」、「票證系統」、「列車運轉」五大類相關文本，分析民眾關注之臺鐵服務相關議題與輿情情感趨勢，再經由情感分析結果計算社群媒體留言之情感值，最後與臺鐵提供的安全績效(亦即事件發生資料)進行對照，以驗證本研究結果之

正確性。經由實證分析結果得知，五類評論中僅有列車運轉類別在關聯模型中最具有顯著性。平均情感分數最低的評論類別為票證系統，餐飲服務雖表現最好，但平均情感分數仍為負數，顯示臺鐵的服務仍有改善空間。本研究借助視覺化技術，將安全績效與網路輿情兩者合併成對照圖，以時間軸檢視安全績效與網路輿情資料，探討相同時間點兩者資料的相關聯，亦即當事件或事故發生時，是否會對網路輿情的情感趨勢產生變化，以供相關單位參考之用。

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