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國立政治大學 行政管理碩士學程 詹中原所指導 邱秉緒的 應用大數據文字探勘法解析社群媒體之研究-臉書車泊社群個案分析 （2020），提出Basketball ptt關鍵因素是什麼，來自於車泊、社群媒體、大數據、文字探勘、主題分析、詞語共現網絡分析、情緒分析、目的地意象、議題框架。

而第二篇論文中原大學 資訊工程研究所 賀嘉生、鄭憲永所指導 傅彥仁的 以SNA技術進行虛擬討論社群之貼文樞紐分析 （2019），提出因為有 虛擬社群、RFM、SNA、資料視覺化的重點而找出了 Basketball ptt的解答。

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HomeCourt 是免費的交互式籃球應用程序，可幫助任何人變得更好。它是始終與您同在的私人籃球教練，記錄您的表現、統計數據和進步——引導您進入下一個級別。有了 HomeCourt，每個代表都很重要。


訓練更聰明

HomeCourt 會在您訓練時捕捉您的動作和統計數據，以便您了解自己的真實技能水平。 HomeCourt 使用您設備上的攝像頭實時跟踪您的表現，包括從跳投到交叉的一切。深入的數據和分析可幫助您分解每個會話。 HomeCourt 計算諸如投籃命中率、準確率、釋放時間、運球速度、垂直跳躍等指標。您甚至可以使用 Apple Watch 來跟踪您的心率並將您的數據保存到 HealthKit。


參與有趣的互動練習

使用 HomeCourt 不像訓練，更像是一個電子遊戲。身臨其境的真人體驗由 AR（增強現實）提供支持，具有虛擬目標、音頻提示、獎勵級別、積分和徽章——就像您在遊戲中一樣。現在練習技能很有吸引力，而不是無聊，所以你會堅持下去並提高更多。


向專業人士學習

HomeCourt 是 NBA 的官方合作夥伴，提供當今比賽中最精英球員的專業知識。通過互動式訓練和 NBA 和 WNBA 運動員的指導進行訓練。學習他們的動作，甚至在互動挑戰中與他們競爭。


與朋友競爭

不要單獨鍛煉，與您的朋友、家人和隊友進行虛擬競爭。您可以在 HomeCourt 上加入虛擬團隊，或免費創建自己的團隊。您還可以通過時移“戰鬥模式”向朋友或隊友挑戰任何 HomeCourt 活動，與您正面交鋒。當您參加戰鬥時，您會收集獎杯、徽章和硬幣，就像在電子遊戲中一樣。一起賺取獎勵併升級。

HomeCourt app下載：
連結：https://apps.apple.com/tw/app/homecourt-basketball-training/id1258520424

應用大數據文字探勘法解析社群媒體之研究-臉書車泊社群個案分析

為了解決Basketball ptt的問題，作者邱秉緒 這樣論述：

「車泊」是國內目前新興的一股遊憩浪潮，本研究應用大數據文字探勘法，藉由車泊成員於臉書社群媒體中撒下的「數位麵包屑」（digital bread crumbs），以社群談論文本內容為材料，探索自2015年至2019年車泊社群整體互動情形，通過非結構化的文字，深入發掘出文字中所隱含之意義，並採取多元文字探勘技術與分析工具，適時詮釋出文本脈絡與車泊遊憩全面概況，使資料所富含的意義方得浮現。而本文使用LDA主題分析、詞語共現網絡分析、情緒分析、目的地意象分析及議題框架等方法，足夠為本研究提供不同洞見，並可歸納出一社會現象之面貌。經本研究梳理車泊社群喧嘩文本之結果發現，其社群成員主要關心的面向分別為「

遊憩體驗之分享」、「車泊地點資訊」、「車輛遊憩專門化之改裝」及「使用車泊場域之權益主張」等議題，而本研究更進一步結合社群聲量、情感分析及文字探勘技術等綜合應用，歸納出車泊成員頻繁的遊憩場域、喜好的泊點屬性與地方的關係。並以研究者自身所關心的層面，設定「環境態度與不當行爲」之議題框架，從宏觀層面進入微觀視角深入探討，發掘出車泊遊憩目前存在之問題，即是管理機關無法理解車泊行為，雖車泊社群不斷主張遊憩權益，但僅止於社群內部而以，雙方尚無法產生共識。故就車泊遊憩管理之方向，建議主管單位能夠從實務面切入，接收民間之意見回饋並制訂規範，預防遊憩衝突(recreation conflict)現象發生，綜整本

研究之成果，則可提供政府部門作為規劃遊憩政策及管理方案時之重要參據。最後建議社會科學領域之未來研究取向，可透過混合取徑之方法，以大數據「關聯」之鑰匙，打開小數據「因果」之門，將二者優勢結合，齊頭並進、相互補充，俾能深入社會科學研究，進而發掘與實證，開啟出嶄新的研究視野。

以SNA技術進行虛擬討論社群之貼文樞紐分析

為了解決Basketball ptt的問題，作者傅彥仁 這樣論述：

本研究將數據知識挖掘分為四個階段，第一階段為數據的預處理與轉換，檢視討論區目前大致經營情況；第二階段將文章做分層與分群，了解什麼樣的文章吸引作者回應；第三階段將作者做分層與分群，找出不同作者喜好；第四階段，找出文章與作者之間關連，並整理分析過程中的觀察重點，評估結果討論不同層的文章與作者之間關係，作為未來討論區經營者廣告投放與發佈文章內容之參考。數據知識挖掘第一階段將文章與作者分組；第二階段與第三階段，利用RFM將文章與作者分層，找出低價值層與高價值層的文章與作者，以社群網路分析將分層後的文章與作者分群，並且找出文章樞紐與作者樞紐；第四階段以交叉矩陣顯示文章標籤樞紐與作者樞紐關聯，找出文章與

作者之間關係；最後將所有階段的觀察重點整理成總表呈現。實驗以三個社群網站討論區Facebook粉絲專頁OL365、Mobile01生活版、PTT電影版為案例，Facebook粉絲專頁OL365資料擷取時間範圍為2016年1月18日～2018年12月30日總共73,983筆資料，分析結果不管文章標籤是低價值層文章或高價值層文章與作者樞紐關聯最多的文章標籤是「OL小劇場」；Mobile01生活版資料擷取時間範圍為2004年8月29日～2019年6月18日總共1,420,664筆資料，從低價值層文章樞紐與作者樞紐關聯中看到沒有任何的連結，在高價值層文章樞紐與作者樞紐關聯中最多的文章標籤是「籃球」；P

TT電影版資料擷取時間範圍為2002年6月10日～2018年12月31日總共746,378筆資料，在低價值層文章樞紐與作者樞紐關聯中看到沒有任何的連結，高價值層文章樞紐與作者樞紐中最多連結的文章標籤「香港」。討論區經營者透過本研究結果，經營者將作者喜好的文章投放給作者，提高或維持在討論區的活躍度，經營者針對最受作者喜好的文章標籤，編寫發布新的文章內容，吸引新進使用者，可以更有效率擬定文章廣告投放對象與社群經營。

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