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這兩本書分別來自雙葉書廊 和五南所出版 。
國立政治大學 東亞研究所 魏艾所指導 吳佳臻的 由統治合法性檢視習近平時期的政治經濟週期 （2021），提出R語言 好 學 嗎關鍵因素是什麼，來自於政治經濟週期、統治合法性基礎、反腐政策、動態面板廣義動差估計、隱性顯著關係。
而第二篇論文國立政治大學 行政管理碩士學程 詹中原所指導 邱秉緒的 應用大數據文字探勘法解析社群媒體之研究-臉書車泊社群個案分析 （2020），提出因為有 車泊、社群媒體、大數據、文字探勘、主題分析、詞語共現網絡分析、情緒分析、目的地意象、議題框架的重點而找出了 R語言 好 學 嗎的解答。
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基礎行為科學統計學
為了解決R語言 好 學 嗎 的問題，作者DavidC.Howell 這樣論述：
這是一本很有「人」味的統計學書籍，書中大量引用以「人」為對象的實際研究範例，這樣的例子會更有趣、實用。在內容選材上，除了一般統計入門書固有的內容外，作者認為「隨機化檢定」與「後設分析」是統計學未來的發展方向，故特別納入講述，讓讀者能跟上統計學發展的脈動。在統計軟體方面，作者不只介紹普及的 SPSS 外，更大力推廣自由軟體 R 語言的應用。 本書特色 1. 以「人」為對象的實際研究範例，可學到更多統計在真實情境的應用。 2. 正文穿插的統計學家小傳，有助於認識現代統計學發展的古往今來。 3. 加入「隨機化檢定」與「後設分析」的介紹，讓讀者的學習能夠與時俱進
。 4. 同時介紹 SPSS 與 R 語言的應用。
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本集節目內容由志祺七七頻道製作，不代表「Arm DevSummit 2021」立場。
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＃NETFLIX ＃串流平台大戰
各節重點：
00:00 開頭
01:28【Arm DevSummit】廣告段落
02:40 台灣是迪士尼頻道第一個海外台
04:26 串流OTT大戰！
05:38 Disney+的秘密武器？
06:40 Disney+ 強大的IP經營術
08:02 Netflix會被拉下王座嗎
09:14 18禁內容會被迪士尼禁播？
10:24 串流大戰中的其他競爭者
11:34 我們的觀點
10:36 問題
10:53 結尾
【 製作團隊 】
｜企劃：黑毛
｜腳本：黑毛
｜編輯：關節、土龍
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：珊珊
｜演出：志祺
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【 本集參考資料 】
→迪士尼頻道明年元旦起退出台灣！節目轉至Disney+：https://bit.ly/3Ff30Sb
→Disney+推出僅16個月 訂閱數破億：https://bit.ly/2ZzUufU
→Netflix、Disney+和HBO Max，訂戶不可能「全都訂」！2021年他們有什麼殺手鐧？：https://bit.ly/3Ff35oX
→串流大戰，迪士尼推「成人頻道」力抗 Netflix？：https://bit.ly/3olqj6O
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→【串流大平台】亞馬遜規模遠超Netflix、蘋果、迪士尼，旗下Prime Video如何搶攻小螢幕？：https://bit.ly/3EXdNQy
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由統治合法性檢視習近平時期的政治經濟週期
為了解決R語言 好 學 嗎 的問題，作者吳佳臻 這樣論述：
共產國家的合法性來源通常不是從民主政治選舉中產生，而是建立在意識型態上，但當經濟發展趨向現代化導致人民價值觀改變而削弱過往意識型態對於社會影響之效果時，習近平該如何或者說該以什麼來維繫他統治的合法性是必須先釐清的。就中國大陸經濟發展脈絡來看，利用高速經濟增長確保政治上長治久安無疑是慣用且實際的方式，因此造就「中國大陸政治經濟景氣循環現象與每五年召開之中國共產黨全國代表大會有密切關連性」的論述，但由於習近平上任後便在「中華人民共和國憲法修正案」草案中正式廢除鄧小平制定之領導接班制度，並且不斷強調必須以科學角度評斷幹部表現，導致這個問題意識的研究方式更加廣闊和複雜。因此當本論文透過不論是事件時序
分析或經濟學統計法對此一時期週期檢 驗時並僅得到極些微顯著影響的結論後，才回歸到以統治合法性的角度進行週 期分析，並提出「執紀審查事件會透過固定資產投資影響地方經濟增長和影響 政治經濟週期波動」的假說。本論文的研究結果顯示，從描述性統計層面來 看，市場經濟體制和產業結構確實有逐漸優化的現象，但省份間的發展差距仍 尚未縮小，且若細探每年反腐力度比率較高的省份，在排除剩餘經濟影響因素 後，可發現其增長率普遍呈現降速或負增長，由此初步斷定經濟表現與反腐政 策間的密切關連性;從實證模型檢驗層面來看，不論是靜態面板固定效應模 型，抑或是動態面板廣義動差估計，皆可驗證反腐力度與固定資產投資之間確 實存在明
顯的負相關顯著性。事實上通過比較變數間的彈性係數後可發現反腐 力度並非是最直接的影響因素，但透過學者洛倫佐•佩萊格里尼(Lorenzo Pellegrini)和雷耶•格拉格(Reyer Gerlagh)的檢驗方式和對變數進行交互項 檢驗後，仍可證實「隱性顯著關係論」的說法，間接印證本論文所提之假說。
資料處理：使用Python語言
為了解決R語言 好 學 嗎 的問題，作者林進益 這樣論述：
運用熱門Python程式語言，學習資料處理。！ 本書屬於基本Python語法的介紹，內容偏向於資料框 (dataframe) 的建構與使用。 以教程(tutorials)方式進行，書內提供對應的指令與結果，配合「範例」著手，即可了解。 本書適合初學者，進入門檻或專業性質並不高，也適合一般社會大眾使用。 本書使用Python 3.8.2 (IDLE)與Spyder 4.1.5二個版本。隨書光碟含全書完整程式碼。 **光碟內附有本書完整的資料與Python程式碼 一書在手，掌握資料處理！ Python功能相當多元，絕非只有數據或統計分析目的
而已。全書共分9章。第1章Python的簡介說明，其中包括如何建立「類別 (class)」與模組(module)。第2章介紹Python的基本語法。第3章敘述如何於Python內操作矩陣以及一些基本的矩陣運算。第4章介紹主要的資料結構型態：資料框，以及如何進行資料框內的操作。第5章說明如何建立時間序列型態資料，即如何於Python內顯示日期與時間。第6章為第4章的延續，說明「進階資料框」，或稱為「多層次資料框」的建立。第7章介紹不同資料框間的合併操作。第8章屬於資料的輸入與輸出，包括如何讀取網路上的資料。第9章是資料的探索與繪圖的說明。 閱讀本書最好方式是「一邊閱讀，一邊操作」，不要只用
純粹閱讀的方式。切記！
應用大數據文字探勘法解析社群媒體之研究-臉書車泊社群個案分析
為了解決R語言 好 學 嗎 的問題，作者邱秉緒 這樣論述：
「車泊」是國內目前新興的一股遊憩浪潮，本研究應用大數據文字探勘法，藉由車泊成員於臉書社群媒體中撒下的「數位麵包屑」（digital bread crumbs），以社群談論文本內容為材料，探索自2015年至2019年車泊社群整體互動情形，通過非結構化的文字，深入發掘出文字中所隱含之意義，並採取多元文字探勘技術與分析工具，適時詮釋出文本脈絡與車泊遊憩全面概況，使資料所富含的意義方得浮現。而本文使用LDA主題分析、詞語共現網絡分析、情緒分析、目的地意象分析及議題框架等方法，足夠為本研究提供不同洞見，並可歸納出一社會現象之面貌。經本研究梳理車泊社群喧嘩文本之結果發現，其社群成員主要關心的面向分別為「
遊憩體驗之分享」、「車泊地點資訊」、「車輛遊憩專門化之改裝」及「使用車泊場域之權益主張」等議題，而本研究更進一步結合社群聲量、情感分析及文字探勘技術等綜合應用，歸納出車泊成員頻繁的遊憩場域、喜好的泊點屬性與地方的關係。並以研究者自身所關心的層面，設定「環境態度與不當行爲」之議題框架，從宏觀層面進入微觀視角深入探討，發掘出車泊遊憩目前存在之問題，即是管理機關無法理解車泊行為，雖車泊社群不斷主張遊憩權益，但僅止於社群內部而以，雙方尚無法產生共識。故就車泊遊憩管理之方向，建議主管單位能夠從實務面切入，接收民間之意見回饋並制訂規範，預防遊憩衝突(recreation conflict)現象發生，綜整本
研究之成果，則可提供政府部門作為規劃遊憩政策及管理方案時之重要參據。最後建議社會科學領域之未來研究取向，可透過混合取徑之方法，以大數據「關聯」之鑰匙，打開小數據「因果」之門，將二者優勢結合，齊頭並進、相互補充，俾能深入社會科學研究，進而發掘與實證，開啟出嶄新的研究視野。