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r語言中文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦何宗武寫的 大數據決策分析盲點大突破10講 ：我分類故我在 可以從中找到所需的評價。
國立雲林科技大學 財務金融系 張子溥所指導 陳品蓉的 尋找產業趨勢—運用新聞文字探勘與投信買賣超 （2021），提出r語言中文關鍵因素是什麼，來自於新聞、投信、產業、向量自我迴歸模型、網路爬蟲、文字探勘。
而第二篇論文逢甲大學 應用數學系 林彩玉所指導 許書華的 運用文字探勘分析政府政策推動與民意發展－以限塑政策為例 （2018），提出因為有 主題建模、詞彙脈絡分析、詞頻分析、情緒詞彙分析、限塑政策的重點而找出了 r語言中文的解答。
大數據決策分析盲點大突破10講 ：我分類故我在
為了解決r語言中文 的問題，作者何宗武 這樣論述：
★只有這本書!教你比程式語言更重要的數據思維! 在未來，容易上手的程式語言與免費的教材只會越來越普及， 唯有絕佳的 資料素養 和 決策分析能力 才能真正讓你出類拔萃！ ◎內行引入門→本書作者實力雄厚，擁有多年教學經驗，更是R語言中文版的編譯者。 ◎功力就大增→解析型企業、時間序列、決策樹、隨機森林等十個大數據核心講題幫你全方位大提升！ ◎思維超展開→程式語言專業講解與發人省思的分析探討同步幫你掌握關鍵。 ◎展望大未來→每講皆以國際化的大數據時事開頭，引發學習興趣，增進視野高度！ ※書中附贈豐富資料檔案做學習使用，請至本公司網站www.wunan.com
.tw，輸入書號 RM43，即可找到下載處。 我分類故我在！大數據也要大思維！思維革新比數據技術更重要！ 在商業分析和商業智慧的脈絡下，建構大數據，而不是從巨量資料當中大海撈針。 如果只是把資料變大，認知學習能力的維度卻沒有變大，接下來會如何？從少量數據都學習不到的價值，大數據只是讓它更遙不可及。 大數據時代來臨，獲取數據和資訊的技術越發精進，每天產生的數據量也越來越龐大，該如何使龐大資訊發揮影響力？在未來，容易上手的程式語言與免費的教材只會越來越普及，唯有絕佳的資料素養和決策分析能力才能真正讓你出類拔萃！ 作者鑽研R語言多年、擁有資深學界經驗，貢獻良多。本書內容豐富，
以十個面向切入，探討大數據所必備的工具，例如R Commander、決策樹、隨機森林與R語言強大的視覺化功能。除了概念解析之外，作者更逐行解析專業程式語言，再加碼實際操作與應用功能說明，在每講的最後，還能領略作者獨到的觀念釐清，讓你不會迷失在大數據的眉角中。非常適合做為R語言的基礎自學書，對於初入大數據領域的讀者如同暮鼓晨鐘、醍醐灌頂。
r語言中文進入發燒排行的影片
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#ArmTaiwan
本集節目內容由志祺七七頻道製作，不代表「Arm DevSummit 2021」立場。
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＃NETFLIX ＃串流平台大戰
各節重點：
00:00 開頭
01:28【Arm DevSummit】廣告段落
02:40 台灣是迪士尼頻道第一個海外台
04:26 串流OTT大戰！
05:38 Disney+的秘密武器？
06:40 Disney+ 強大的IP經營術
08:02 Netflix會被拉下王座嗎
09:14 18禁內容會被迪士尼禁播？
10:24 串流大戰中的其他競爭者
11:34 我們的觀點
10:36 問題
10:53 結尾
【 製作團隊 】
｜企劃：黑毛
｜腳本：黑毛
｜編輯：關節、土龍
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：珊珊
｜演出：志祺
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【 本集參考資料 】
→迪士尼頻道明年元旦起退出台灣！節目轉至Disney+：https://bit.ly/3Ff30Sb
→Disney+推出僅16個月 訂閱數破億：https://bit.ly/2ZzUufU
→Netflix、Disney+和HBO Max，訂戶不可能「全都訂」！2021年他們有什麼殺手鐧？：https://bit.ly/3Ff35oX
→串流大戰，迪士尼推「成人頻道」力抗 Netflix？：https://bit.ly/3olqj6O
→Disney+點燃串流大戰，盤點各家平台的操盤策略：https://bit.ly/2YbeB3O
→【串流大平台】亞馬遜規模遠超Netflix、蘋果、迪士尼，旗下Prime Video如何搶攻小螢幕？：https://bit.ly/3EXdNQy
→【串流大平台】蘋果為什麼想發展Apple TV+？令人摸不著頭緒的商業模式，背後圖的是什麼？： https://bit.ly/3omjYb4
→Disney+ Doubled Its Subscriber Base in Past Year：https://bit.ly/3iis80e
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尋找產業趨勢—運用新聞文字探勘與投信買賣超
為了解決r語言中文 的問題，作者陳品蓉 這樣論述：
透過文獻回顧可以發現，過去曾有許多推測新聞消息對於投資人操作策略及市場報酬率是具有影響力的相關結果，除此之外，在市場上，龐大資金的進場及出場，也會對市場波動造成一定的影響力，其中投資人又會以投信為主要觀測對象，因此本文擬運用爬蟲技術來抓取新聞消息，再運用文字探勘來尋找新聞當中各產業之相關關鍵字，最後再運用向量自我迴歸模型 (VAR model) 來探討新聞關鍵字及投信之間的相互影響，以及兩者對於市場報酬率是否確實具有影響力。實證結果顯示，新聞消息與投信之間是存在相互影響的，尤其是新聞消息對於投信的影響力更為龐大，除此之外，也觀測到了投信的操作策略對於報酬率同時具有相當高的影響力；然而雖然實證
結果也顯示新聞消息對於報酬率的直接影響程度不高，但因為新聞消息對投信具有一定的影響力，導致新聞對報酬率的影響程度也隨之提高，因此，其實新聞及投信之間，不僅相互影響程度甚高，同時，也都是影響市場報酬的觀測指標，藉此也可以運用兩者來尋找未來之產業趨勢。
運用文字探勘分析政府政策推動與民意發展－以限塑政策為例
為了解決r語言中文 的問題，作者許書華 這樣論述：
社群與自媒體的蓬勃發展，透過社群網站以隱匿身分的方式討論社會議題，人們會更有意願表達對議題的意見與看法，進而提供不同面向的思維與觀點。日積月累之下，不論任何議題或事件，這類型的文字評論大量的增加。然而，這樣的民意呈現對於政府政策的推動，是否會產生影響，是本研究關注的焦點。本研究以台灣歷史最為悠久的電子佈告欄系統（BBS）中的批踢踢實業坊之Gossiping版與限塑政策相關議題之文章為例，探討政府政策推動與民意發展。期望透過文字及情緒詞彙分析，描繪出民眾的態度與意見。本研究先透過文字探勘的關聯分析找出與限塑議題關聯性較高的詞彙；接著，透過詞頻分析，找出民眾在限塑議題最常討論的詞彙；並透過主題建
模找出限塑政策議題潛在的16個主題；再運用脈絡分析找出以「環保」等詞彙為例的主題網絡，做出詳細的探討。最後，由情緒詞彙分析來探討民意，發現在此議題得到的正面回應比例居高，代表民眾是積極正向的討論此議題；網路社群中的發文者與回文者的情緒面是有相關的。藉此研究期望能夠透過民眾對政策意見態度表示與政府政策溝通之相關，以提供政府溝通政策推動之相關建議。