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這兩本書分別來自鼎文 和鼎文所出版 。
南華大學 資訊管理學系 洪銘建所指導 徐素貞的 高中職資訊相關科系學生統測成績表現之差異分析－以嘉義市某技術型高中為例 （2018），提出金融基測書推薦關鍵因素是什麼，來自於免試入學、統一入學測驗、差異分析。
而第二篇論文義守大學 工業管理學系 巫沛倉所指導 楊朝艾的 運用類神經網路訓練於預測高中學生大學學科能力測驗成績之研究-以高雄市某高中為例 （2014），提出因為有 學科能力測驗、預測、類神經網路的重點而找出了 金融基測書推薦的解答。
最後網站金融基測心得，如何準備FIT考科I及考科II - 銀行招考專業情報站則補充：PTT及Dcard最近開始分享金融基測考試心得，已經有不少人透過金融基測成功錄取了。 首先什麼是金融基測？公股銀行徵才方式大幅簡化，新進人員的甄試 ...
2022年【推薦首選】金融基測(FIT)考科Ⅱ【票據法+銀行法】套書(贈題庫網帳號、雲端課程)
為了解決金融基測書推薦 的問題，作者鼎文公職名師群 這樣論述：
高中職資訊相關科系學生統測成績表現之差異分析－以嘉義市某技術型高中為例
為了解決金融基測書推薦 的問題，作者徐素貞 這樣論述：
本研究旨在探討十二年國民教育實施免試入學制度後，就讀技術型高中資訊相關科系的學生，就學生國中教育會考積分、多元背景及在校各項學習表現，與攸關升大學之統一入學測驗成績，作差異性及相關性分析研究。為達研究目的，本研究以免試入學、統一入學測驗之規定，及相關文獻探討作為研究基礎，以學生學籍系統之多元背景、學業成績為研究工具，蒐集某校免試入學後第一屆及第二屆，並在高三參加統一入學測驗的學生資料，共705人，進行各項學業成績上的量化分析研究。 資料採用IBM SPSS23統計軟體，進行以t檢定分析、單因子變異數分析、及皮爾森積差相關分析。根據研究結果，歸納出以下結論：一、學生的多元背景除了「畢業國
中區域」及「教養情形」無明顯差異外，於「性別」、「就讀科 別」、「錄取身分」、「錄取身分」、及「減免身分」等變項上，均與統一入學測驗成績之表現達到顯著差異。二、國中教育會考積分及在校三年各項學業成績表現，均與統一入學測驗成績呈現顯著正相關。尤以高三學年平均成績具較高相關性，且學生於專業科目成績與統一入學測驗成績之表現，相關程度明顯高於共同科目。
2022年【推薦首選】金融基測(FIT)/銀行招考【會計學+貨幣銀行學+票據法+銀行法】套書(贈題庫網帳號、雲端課程)
為了解決金融基測書推薦 的問題，作者鼎文公職名師群 這樣論述：
運用類神經網路訓練於預測高中學生大學學科能力測驗成績之研究-以高雄市某高中為例
為了解決金融基測書推薦 的問題，作者楊朝艾 這樣論述：
選擇就讀高級中學的學生首要目標就是考上理想的大學繼續升學，以現今大學多元入學方案來說，舉凡公立和私立高級中等學校的畢業學生或是具有同等學力證明的學生，通過資格審查後，才得以參加大考中心舉辦之「學科能力測驗和指定科目考試」，以及術科考試之各項成績參加招生，其中又以學測級分是多數學校採計衡量學生學習高中課程程度的重要參考指標。本研究希望能從探討高中生的學測級分及其模擬考級分的關聯研究，做為日後輔導學生及招生相關事務之參考，蒐集高雄市某公立高中102年度、103年度及104年度畢業之高三應屆學生的大學學科能力測驗級分與在學模擬考級分，期望能由兩者的關聯性，準確的預測學測級分之落點，以提供學生及老師
於推薦甄選時運用。本研究主要使用倒傳遞類神經網路訓練於預測高中學生大學學科能力測驗級分，研究結論顯示：(1)運用模擬考總級分來預測學測總級分的準確度比運用模擬考各科級分來預測學測各科級分的準確度還要高，(2)運用模擬考各科級分來預測學測各科級分時，以社會科的準確度較高，(3)運用模擬考各科級分來預測學測各科級分時，以數學科的變異較大，結果也最差。