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國立高雄科技大學 智慧商務系 黃河銓所指導 陳婉琪的 應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究 （2020），提出和碩ptt面試關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、機器學習、關聯規則、主題模型、求職社群評論。
而第二篇論文中原大學 巨量資料商業應用碩士學位學程 曾世賢所指導 李青兒的 應用文字探勘探討COVID-19疫情前後勞方工作議題異同之研究 （2020），提出因為有 LDA、文字探勘、勞資關係、餘弦相似度的重點而找出了 和碩ptt面試的解答。
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金融人超求職術：華爾街女王親授，力爭金融業高薪勝組Step by Step全圖解(金融新貴求職攻略-百萬白金版)
為了解決和碩ptt面試 的問題，作者米卡（TERIYAKI） 這樣論述：
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國際企業學系副教授 ──金融業界重量級人物一致推薦（依姓名筆畫排序） 「如果求職真的需要「運氣」成分，那就是挑對了這本參考書！」
應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究
為了解決和碩ptt面試 的問題，作者陳婉琪 這樣論述：
摘要各大社群網站是目前求職的新興管道，對於現在的使用者來說是資訊集合的來源，在各產業討論板上也有許多人去發布對於產業的評論、求職的需求、就業的相關問題、討論各種最新消息。本研究目的是利用文字探勘與機器學習技術使用多元網站資料建構情緒分析的模型，探討使用不同非監督分群方式分析科技業求職社群評論，找出熱門主題、關鍵字以及字詞間的關係強度以及社群平台使用者的正負面觀點。資料來源為民眾常用之社群平台(包含批踢踢及Dcard等)，主要擷取科技業板之相關評論，資料擷取期間，共14個月。資料來源經萃取、清潔、整理後，共有9,027筆資料用於資料分析、評估模型結果。研究方法是用非結構化資料重新定義，成為結構
化資料，並進行資料預處理後，利用文字探勘方法，萃取資訊並建立字詞正負向之詞庫，作為資料分析之基礎。接著，運用機器學習技術，且透過字詞分群的方式分出主題，分析出社群平台使用者的正負面觀點。研究結果顯示科技業板上熱門討論的三大主題為職場、疫情、外商，使用者們對職場成正面態度，對疫情呈現負面態度，使用機器學習及文字探勘技術對求職評論有良好的結果。藉由本研究讓使用社群平台找尋求職相關議題或資訊的求職者、企業、人力資源管理者有所貢獻。
應用文字探勘探討COVID-19疫情前後勞方工作議題異同之研究
為了解決和碩ptt面試 的問題，作者李青兒 這樣論述：
工作是人一生必經過程，時空背景的不同顯現著勞資關係的差異化，現今社會因資訊透明性高更凸顯勞資關係之重要性，對此勞資關係更容易形成對立狀態，根據勞動部資料顯示勞資爭議事件一直持續發生並無明顯改善之趨勢，此外，再加上COVID-19衝擊全球經濟，對於各大產業影響甚大並間接影響勞方權益，故本研究希望透過網路自由言論探討COVID-19前後期勞資關係之變化。根據過往研究勞資關係甚多，研究方向大多單一偏向工作內部狀況例如：職場壓力、升遷、衝突等內部事件，對於此次COVID-19是否影響著勞資關係的議題仍相當之欠缺。故本研究透過量化分析了解網路PTT職場相關評論，並使用文字探勘技術加以分析了解勞方對於此
次疫情前後的同異性及勞方所重視之議題為何。分析結果顯示疫情前勞方側重議題於職場趨勢、職場狀況、市場人才需求、面試條件，疫情中側重議題於工作能力、疫情中勞動權益、職場壓力、職場趨勢、人才需求，希望研究結果能夠為人力資源部門或人力相關產業提供參考。