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元智大學 社會暨政策科學學系 丘昌泰所指導 許伊萱的 大專青年低薪議題之社群媒體資料初探:非結構化資料探勘技術 (2019),提出股票初學者ptt關鍵因素是什麼,來自於非結構化資料、大數據分析、網路輿情、網路聲量、資料探勘、青年低薪、大專青年。

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【什麼是股票?投資股票真的這麼危險嗎? 】

很多人對於股票都會感到恐懼
那是因為我們常常會聽到別人講
投資股票很危險
很多人因為股票而輸錢
有的人為了投資股票
到處去向朋友借錢投資
結果欠了一屁股的債
甚至還有人因為投資股票而輸到破產了
要跳樓自殺!
我們總是聽到投資股票會賠錢
投資股票賺不到錢
大家對股票的誤解真的很深啊!
我們只是道聽途說
卻又不去求證
大家有去了解過股票是怎麼賺錢的嗎?
股票賺錢的原理是怎樣的呢?
投資股票會賠錢的原因又是什麼呢?
今天我就帶大家一步一步的去了解
什麼是股票?
我們應該要怎樣靠股票賺錢呢?
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影片概括:
0:00 Start
0:20 大眾對股票的看法是甚麼?
2:04 什麼是股票
5:04 投資股票為什麼會欠錢?
7:07 怎樣才能買到賺錢的股票?
10:44 總結
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大專青年低薪議題之社群媒體資料初探:非結構化資料探勘技術

為了解決股票初學者ptt的問題,作者許伊萱 這樣論述:

受全球化趨勢影響,全球產業結構轉變,釋出大量的剩餘勞力,在自由市場的運作下,企業為追求最大利益為主要考量,紛紛遷移到勞動力相對廉價的國家。為因應多變的市場需求與降低成本支出,傳統的長期雇用關係也逐漸被「非典型聘僱」取代,而這波勞動市場結構的轉變所帶來衝擊,首當其衝的便是初入職場的青年族群。我國整體實質平均薪資比19年前低,許多職位的薪資比幾年前同樣能力的職位低,青年在勞動市場所面臨的困境,可能進一步影響其在社會參與、人際互動等其他面向的行為反應,甚至使其產生自我懷疑、缺乏生活目標、喪失生活的希望。國內自2008年金融大海嘯後,歷任的總統都將青年低薪視為重要的國家問題,根據文獻回顧,多數學者將

青年低薪問題歸咎於1994年「高等教育擴充政策」與2009年至2011年實施的「大專畢業生至企業職場實習方案」。近年來,資訊技術的條件許可,大數據分析逐漸興起。在社群媒體上,因為虛擬的社群網路空間,使用者容易隱藏真實身分,更願意對對於社會現象、生活經驗、訊息交換暢所欲言,讓研究者更容易收集到更為真實的情緒與見解,故研究者將運用社群媒體分析的方法進行我國大專青年低薪議題的初探性研究。本研究主要是針對教育部大專教育政策中的「高等教育擴充政策」與「大專畢業生至企業職場實習方案」進行青年低薪議題之探討,並透過社群媒體分析的方法對大專青年低薪的社會觀感做初探性研究,透過台灣地區的社群媒體平台資料,以大數

據分析中的文字資料探勘技術,將網路聲量數據進行量化數據與質性內容分析的多重分析,瞭解大專青年在社群媒體上的發言聲量與情感趨向等變化,以掌握青年對於低薪化議題的社群意見分佈情況,作為決策當局制訂青年相關政策之決策參考。

利用深度學習建立中文新聞情緒分類器

為了解決股票初學者ptt的問題,作者陳炳誠 這樣論述:

相關研究指出,新聞文字的情緒一直以來是扮演可能影響金融市場波動的角色之一。所以在每天千以萬計的新聞訊息之中,相較於傳統手工的方式,能夠有效快速地處理文字內容並且進行輿論導向分析,對市場交易走勢的後續預測與判斷是有幫助的。使用人工分類其缺點為成本高。故近年來,許多學者提出各種不同的新聞情緒分類器。在這些研究當中,大多利用新聞全文進行關鍵字的擷取並建立分類模型。因利用新聞全文之關鍵字進行新聞情緒判定會降低準確度,故本論文提出一個以句子為基礎的中文新聞情緒分類演算法。所提方法首先將收集的新聞進行斷句。接著,使用 TextRank 與 Word2Vec 進行關鍵句子的判定。所找出的關鍵句子進一步先透

過財金新聞詞典進行情緒分數的計算用以判定每篇新聞的正負面情緒標籤,再用於產生句子的關鍵字,進而形成可用之訓練資料集。最後,透過長短期記憶深度學習與遞歸神經網路模型建立分類器。實驗數據部份,透過選用台灣二家股票公司近五年資料進行評估,結果顯示所提的方法是有效的。