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另外網站分享南山的猴子那些加薪你該知道的事- 會計 - Dcard也說明：又來到一年一度的公開加薪時間，也是最殘酷的時候，下面所有的推論幾乎都 ... 加薪幅度之大跟加薪幅度之小什麼都出現了，還有那種有績效四加薪比績效 ...

國立政治大學 教育學系 陳木金所指導 劉亦欣的 我國大學生創業課程學習之共學態度、專業能力與創新實踐關係之研究 （2021），提出四大 調 薪 Dcard關鍵因素是什麼，來自於共學態度、專業能力、創新實踐。

而第二篇論文國立高雄科技大學 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），提出因為有 文字探勘、機器學習、關聯規則、主題模型、求職社群評論的重點而找出了 四大 調 薪 Dcard的解答。

最後網站做二休二好嗎則補充：工作板| Dcard. 台灣許多科技業、加工業都會有輪休制度，而許多人在排輪班時，都會以「做二休二」的方式工作。不過日前就有網友指出自己認為做二休二 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了四大 調 薪 Dcard，大家也想知道這些：

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這次算完金額有嚇到，沒想到這麼便宜！


之前有人質疑過食材的金額，
在這邊跟大家解釋一下我是怎麼計算的：


1. 醬汁和調味料、香料等等，
要用分量去除算起來比較複雜一點，我大概就隨便抓 3-5 塊


2. 白飯一碗（半杯）算5塊
（我都一次買３公斤或６公斤的米，就大概抓個分量）


3. 食材費用我會從吃多少分量來除，
例如── 一條麵包假設有10片，總共25塊，那我吃一片就是抓2.5塊。
為什麼會這樣算？因為有些費用是和男友一起分攤的。


4. 有時候會看到我把總費用除以3，
是因為我會分成 a. 我的份 b. 男友的份 c. 隔天的便當


5. 我買的食物價錢便宜的不合理？
因為有些是即期品，可能是打過8折甚至是6折的價錢




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逐家好，我是安J啦！
從俄國留學回來之後，決定還是要待在台灣工作，
於是畢業後便在台北租了一間小房子，展開了我在台北的打拼人生。


專心煮飯時，能靜下來和自我對話，所以我喜歡在下班後自己下廚。
雖然我不是個料理高手，但還是喜歡跟大家分享我的煮飯日常。


在這裡會和你們分享我在台北生活的喜怒哀樂，
希望能讓一起在台北打拼的你，有個歸屬的地方。


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我國大學生創業課程學習之共學態度、專業能力與創新實踐關係之研究

為了解決四大 調 薪 Dcard的問題，作者劉亦欣 這樣論述：

本研究主要目的在瞭解我國大學生創業課程學習之共學態度、專業能力和創新實踐之關係；其中探討不同背景變項的大學生，對於共學態度、專業能力和創新實踐知覺之現況、差異情形；探析共學態度、專業能力和創新實踐之關係；並檢定大學生共學態度、專業能力和創新實踐構方程模式之適配情形。依據研究目的，本研究採用問卷調查法，編製「我國大學生創業課程學習之共學態度、專業能力和創新實踐關係之調查問卷」進行調查，以我國北部大學為調查對象，共抽取400位大學生為樣本，計回收300份有效問卷，有效問卷回收率為75%；蒐集的資料以描述性統計分析、t考驗、單因子變異數分析、相關分析及結構方程模式等統計方法進行分析。本研究所獲致之

結論如下：一我國大學生創業課程之共學態度整體及各向度呈現中高的程度，其中又以「創業自我管理」得分最高，「創業教學策略 」得分最低。二我國大學生創業課程專業能力整體及各向度呈現中高至高的程度， 其中又以「人力資源」得分最高，「財務管理」得分最低。三我國大學生創業課程之之創新實踐整體及各向度呈現中高的程度，其中又以「可行評估」得分最高，「創業構想 」得分最低。四不同背景變項之大學生在共學態度、專業能力與創新實踐之現況有顯著差異。五大學生在共學態度、專業能力與創新實踐三者之間，兩兩具有正相關。六大學生在共學態度、專業能力與創新實踐具有相當之適配性檢定獲得驗證支持，能解釋主要變項間之關係。依據最後結論

，本研究提出相關建議，俾供教育主管機關、學校以及未來研究之參考。

應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究

為了解決四大 調 薪 Dcard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。

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