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1%的努力，贏過99%的人：用打遊戲策略「玩」成工作，擁有一千萬用戶的日本PTT創辦人的「精準閒晃」成功學。

為了解決上 櫃股票 PTT的問題，作者西村博之 這樣論述：

日本亞馬遜商業書暢銷排行榜第一名， 蟬聯日本蔦屋書店排行榜、紀伊國屋書店排行、 丸善、淳久堂、文教堂書店排行超過一年。   　　作者西村博之說：「大部分的工作，只要有高中學歷就能做， 　　你再怎麼努力，也很難跟別人不同。」 　　讀者留言：「如果我年輕時就讀到這本書，人生馬上翻轉。」   　　西村博之是日本PTT「2channel」的創辦人，全盛時期高達一千萬名用戶， 　　目前還擔任英語圈最大網路匿名平臺「4chan」管理人。 　　他入社會以來一直堅持週休四天、四十幾歲就在巴黎過著退休般的生活。 　 　　人生要怎麼翻轉呢？ 　　西村博之以自己年輕時當披薩外送員為例， 　　別人一小時只能跑三家

，他卻可以跑六家，但其實沒有特別拚， 　　因為他一路上都在觀察哪條路沒有紅綠燈，哪條路是捷徑。 　　 　　「你要做的不是努力，而是找出自己相對有利的位置， 　　就像打遊戲一樣，你要去尋找可以進入任何地方的遊戲裝備， 　　這樣，就算只有1％的努力，也能贏過99％的人。」 　　 　　◎比起埋頭努力，要先思考優先順序 　　 　　水壺裡倒進幾個大石塊後，還是有縫隙可以裝沙礫和細沙； 　　但如果先裝滿細沙，之後就沒有空隙再放入大石塊──這個故事告訴我們： 　　如果你的人生被太多不重要的東西填滿，就裝不下重要的事物了。 　　對你而言，最重要的「大石塊」是什麼？ 　　 　　成功的人不會樣樣都想嘗試，他們會先

找出對自己最重要的事（大石頭）， 　　那些讓自己最感壓力的事情（細沙），絕對不做。 　 　　◎找定位，比努力更重要 　　 　　你拚命考各種證照，求職卻一直被打槍？ 　　因為企業用人的基準，不是你有多優秀，而是你有多特別。 　　所以你該做的不是努力的考試，而是思考： 　　「我該怎麼做，才可以和其他人不一樣？」 　　 　　當大家都覺得網路匿名很不可取，甚至違反法律時， 　　作者卻從使用者需求出發，成為日本PTT創辦人。 　　 　　◎明天能做的事，不要在今天做：精準的閒晃 　　 　　作者一週只工作三天，四十幾歲就過著猶如退休的生活，怎麼辦到？ 　　精準的閒晃工作哲學：你要隨時空出一隻手，才能抓住機會

之神。 　 　　看看作者如何只用1％的努力，慵懶贏過99％的人。 　　 各界推薦   　　得來素蔬食連鎖共同創辦人／關登元 　　樹狀圖筆記術達人／張柏崧

上 櫃股票 PTT進入發燒排行的影片

警示股票與網路留言之探索

為了解決上 櫃股票 PTT的問題，作者呂韋葶 這樣論述：

在新冠肺炎疫情爆發期間，網路謠言造成短期內異常價格波動，引起各國學術界、業界和證券交易委員會等多方關注，可見維護交易市場穩定的重要性。然而，網路謠言影響股票市場的學術解釋相對不足。此外，雖然機器學習演算法在當今的股市分析中日益增多且準確度高，但用於預測異常交易的應用較少。因此本研究以台灣股票市場為實例，基於臺灣證券交易所的異常交易標準，從台灣兩大網路財經論壇獲取股票謠言後，利用機器學習模型預測股票異常交易，並解釋影響異常交易的網路股票謠言。本研究結果表明，在預測股票異常交易時，網路財經論壇謠言遠比公司管理面和傳統金融變數更具判斷價值，且本研究的模型預測準確率在77%以上。有助於各國的股票監管

機構因地制宜，實現維持市場效率和穩定性。

Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術

為了解決上 櫃股票 PTT的問題，作者陳會安 這樣論述：

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序   　　☛  資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。   　　☛  網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園

後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。   　　☛  本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。   　　適用讀者 　　✎  已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎  適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛  fChart

植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例

為了解決上 櫃股票 PTT的問題，作者呂承恩 這樣論述：

隨著網際網路發展普及，使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密，文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介，人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法，這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上，人們可持個人意見來相互探討股市議題，因每個人的立場不同，而產生了帶著鮮明個人情緒之討論，因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎，並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解，藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞，計算出評論情緒值，是以，字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件，本研究透過自然語言處理問題，進行文字間的極性關係

處理文字間的極性關係分析，並辨識出正面或負面等情緒。此外，為了更進一步地提升系統評價的能力，藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值，並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數，並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力，其中，主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關，主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。