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國立臺北科技大學 經營管理系 張瑋倫所指導 江效錫的 社群網路文本與輿情語意分析消費行為 (2021),提出股票 群 Dcard關鍵因素是什麼,來自於語意分析、消費者行為、社群媒體。

而第二篇論文國立政治大學 地政學系 林左裕所指導 黃瀞誼的 應用大數據分析商用不動產市場、股票市場情緒與收益之交叉關聯 (2020),提出因為有 網路聲量情緒、社群媒體、新聞媒體、商用不動產市場、向量自我迴歸的重點而找出了 股票 群 Dcard的解答。

最後網站#請益有人真的在飆股群中賺錢的嗎? - 股票板 | Dcard則補充:我想所有人應該都有收過類似飆股群組的一些邀請吧,雖然大部分飆股群組都是詐騙,但是其中也有一些群組是真的有在推薦股票,也因為群組內成員大部份都 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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社群網路文本與輿情語意分析消費行為

為了解決股票 群 Dcard的問題,作者江效錫 這樣論述:

在消費者行為研究裡,分析數據的來源大多是透過量化問卷的調查方式來蒐集資料。而資料的蒐集也有許多不同方法,如街頭攔截的訪問、電話訪問調查、郵寄調查問卷等,以及近幾年來逐漸盛行的線上訪問。但調查往往在受限於時間及預算的因素下,抽樣的方式以及樣本數量的蒐集就會受到許多限制及影響。在市場研究眾多的議題中,傳統的量化研究逐漸無法滿足製造商及供應商對自家產品或服務在實際市場母體上的狀況及掌握,因此,目前大多數的研究數據還是需要仰賴預測模組或人口加權模式來推估市場比例與預估業務發展的整體表現。隨著網際網路的興盛,社群媒體的蓬勃發展,提供了消費者一個自由的空間討論分享對消費性產品的想法與意見,進而網際網路也

就成為購買商品、消費者經驗分享、廠商提供產品訊息、廣告行銷、顧客服務…等一個虛擬市場平台,而這平台也直接或間接累積成為一個擁有消費者購物行為及影響消費行為因素的大數據。本研究希望透過網路爬蟲,擷取社群媒體中有關消費者購物行為的文本,透過語意分析模組的技術,讓這些訊息轉換成為可以在統計分析模組中流動的數據,建立起消費者的消費行為模式,進而成為一個能更即時掌握市場脈動的研究方法。

應用大數據分析商用不動產市場、股票市場情緒與收益之交叉關聯

為了解決股票 群 Dcard的問題,作者黃瀞誼 這樣論述:

本研究以網路討論熱度作為市場需求的參考,主要探討商用不動產市場、股票市場之網路聲量情緒對各市場收益之影響,以向量自我迴歸模型(VAR)分析市場情緒與價格之動態關聯。另考慮到商用不動產市場與股票市場情緒變數蒐集之原始聲量來源眾多,蒐集網站如Facebook、Instagram、PTT、Mobile 01、Dcard、ETtoday、Linetoday…等,惟各網站之屬性不同,像是Facebook、Instagram、PTT、Mobile 01與Dcard多半是自發性討論或針對特定議題進行回覆與留言,為較開放且隨機之言論;ETtoday與Linetoday則是電子新聞報導,其中可能夾雜廣告、宣傳

或教育之性質,故本研究將網路聲量進行分類,將來源細分為多半是自發性發言之「網路社群」與具有宣傳、廣告性質之「新聞媒體」等二來源集,分別建構情緒指標,嘗試以兩種不同性質的聲量屬性角度探討商用不動產市場與股票市場情緒與價格之關聯性。實證結果發現,前兩個月至前四個月的商用不動產市場「網路社群」聲量情緒將正向影響當期的商用不動產市場收益;而前兩個月與前三個月的商用不動產市場「新聞媒體」聲量情緒負向影響當期的商用不動產市場收益,顯示網路社群與新聞媒體之討論內容與熱度確實對於商用不動產市場具解釋效果。此外,本研究亦發現前兩個月的股票產市場「新聞媒體」聲量情緒將正向影響當期的商用不動產市場收益,換句話說,股

票市場之聲量情緒可以用於預測未來商用不動產市場之發展趨勢,證實股票市場與商用不動產市場間存在情緒外溢效應。透過網路社群或新聞媒體之討論情緒不僅可補足過去單靠總體經濟變數所無法解釋之市場意向,亦提供商用不動產市場一新穎的預測指標。本研究之實證結果可提供政府、投資者或不動產相關從業人員在觀察市場、進行投資決策或政策制定之參考依據。