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google匿名設定的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦陳惠貞寫的 一步到位!Python 程式設計-最強入門教科書 第三版 和JillLepore的 輿情操縱:用數據操控心智的鼻祖「析模公司」運作大揭密都 可以從中找到所需的評價。

另外網站顧隱私!Google 上的活動紀錄,如何定期清除? 5 步驟教你設定也說明:好用的LINE 內建長截圖+訊息匿名功能,安卓版也有了). 如果你之前已經參考我的教學開啟Google 網路和應用程式活動記錄的自動刪除功能,Google 不會 ...

這兩本書分別來自旗標 和行路所出版 。

國立暨南國際大學 資訊工程學系 洪政欣所指導 熊南元的 即時通訊軟體在顧客關係管理系統中之應用 - 以Telegram為例 (2020),提出google匿名設定關鍵因素是什麼,來自於顧客關係管理、客戶關係管理、即時通訊。

而第二篇論文國立臺北大學 法律學系一般生組 高仁川所指導 施竣凱的 從去識別化看我國個人資料之保護 (2020),提出因為有 個人資料保護法、去識別化、匿名化、假名化、識別性、GDPR的重點而找出了 google匿名設定的解答。

最後網站[以Google 表單製作問卷] (一)先登入gmail則補充:點選齒輪之設定,勾選僅限回覆1 次-> 設定好請記得按下. 儲存. Page 3. 上方收集電子郵件地址,不勾選就是匿名投票. 若勾選,填答者就必須輸入email 資料.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了google匿名設定,大家也想知道這些:

一步到位!Python 程式設計-最強入門教科書 第三版

為了解決google匿名設定的問題,作者陳惠貞 這樣論述:

  身處在資料無所不在的世代,大量程式應用、科學運算的需求應運而生,Python 就是目前處理大數據的最強工具。   從基礎語法到資料科學應用,培養大數據分析的關鍵能力   大家都想學 Python,不過很多人完全沒有程式基礎,或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練,引導你在動手寫程式的過程中學會Python的語法和程式邏輯,跨越初學者經常遇到的障礙,進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域,你會發現原來自己也能成為程式高手!   ★ 清楚明瞭的語法教學,第一次寫程式就上手!   ★ 豐富滿點的實作範例,自己動手反覆練習最有感!   ★ 無縫接軌四大套

件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas,資料處理、分析、運算,快人一等!   ★ 紮穩資料科學基礎,銜接機器學習最強套件-scikit-learn 本書特色   初學Python的最佳教材,第一次寫程式就上手!   ★最易學習★   沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係,本書從基礎的語法和程式邏輯開始,以淺顯文字及簡明程式,帶你快速學會Python在不同領域的應用。   ★豐富範例★   本書提供豐富實用的範例,搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量,立即驗證學習成果,自學或課堂教學都適合。   ★最強應用★   本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套

件,有了這些基礎,日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展:   ◇NumPy → 資料運算   ◇matplotlib → 資料視覺化   ◇SciPy → 科學計算   ◇pandas → 資料處理與分析   ◇scikit-learn → 機器學習

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即時通訊軟體在顧客關係管理系統中之應用 - 以Telegram為例

為了解決google匿名設定的問題,作者熊南元 這樣論述:

近年來顧客關係管理(Customer Relationship Management, CRM)成為企業或組織對顧客(使用者)經營的重要議題之一,隨著很多關於AI客服機器人、大數據探勘、雲端運算等新興技術的應用,以及社群網站和即時通訊軟體等廣泛被接受的溝通及粉絲經營模式,CRM系統也持續不斷融入這些新的技術與概念,以期提高決策的效率與服務的品質。本論文旨在設計一套結合Telegram即時通訊軟體的客戶服務管理系統,工具的開發使用了Microsoft ASP.NET技術進行Web Service建置,搭配MSSQL作為後端資料庫系統。本論文設計之iCRM客戶服務管理系統提供系統管理模組

、帳號(群號)管理模組、權限管理模組、訊息發送模組、訊息查詢模組、服務指派模組、自動回覆模組。透過本論文所開發之客戶服務管理系統,可以更快速的導入具備社群開發、即時通訊、大數據分析及智能客服等功能的顧客關係雲端解決方案。結合即時通訊軟體Telegram的應用程式功能,iCRM客戶服務管理系統除了一般的文字訊息傳輸,還包括檔案,影音多媒體的傳輸,另外還有匿名或非匿名投票的機制,類似簡易問卷的模式可做為滿意度調查等的使用,經緯度位置的傳輸則可以整合做為企業組織差勤、會議簽到刷退或獨居安全照護的使用。至於自動回覆模組功能,本系統有實作登入系統的雙因子驗證,以及首次啟用Telegram機器人的歡迎詞及

中文化服務連結反饋,未來還可以連結聊天機器人做更深度的顧客關係服務或是系統Q&A的客製化服務。另外,藉由帳號與權限的管控可以更有效的達到安全性、時效性與責任分工,使本系統確實提升了線上客戶服務的品質與效能。本論文實地針對數個已開發上線運營之教育行政資訊系統進行測試,並檢測相關系統客服需求與成果,以驗證本論文系統的可用性與最大效益。

輿情操縱:用數據操控心智的鼻祖「析模公司」運作大揭密

為了解決google匿名設定的問題,作者JillLepore 這樣論述:

《金融時報》和麥肯錫年度最佳商業圖書入圍 《時代雜誌》2020年秋季最期待著作 《歐普拉雜誌》2020年秋季最佳圖書 美國國家圖書獎「非虛構類」入圍     這家企業自詡是約翰・甘迺迪贏得總統大選的幕後操盤手!     早在冷戰時期,它便開啟先河研發電腦程式模擬人類思考,     用來預測乃至操控人們的行為與思考,深遠影響延續至今。     從劍橋分析公司到俄羅斯網軍工廠「網路研究機構」,     從Facebook、Amazon到Google,都是它的徒子徒孫!     想了解當今「數位操控戰」,你不能不知道它的歷史!   析模公司成立於冷戰期間,遠在Facebook、Goo

gle和劍橋分析公司誕生之前,它便從事資料探勘、鎖定選民、左右政情,乃至操縱大眾。本書作者吉兒‧萊波爾偶然間在麻省理工學院的檔案庫中發現此公司文件,於是著手挖掘這段遭人遺忘的歷史——而它,也是當今矽谷的操控術和傲慢背後,沉眠已久的神祕源頭。     1959年,美國一群頂尖的社會科學家創立了析模公司,發明了一套用於預測和操縱種種人類行為的電腦程式,稱為「仿人機」。他們相信,「仿人機」不只能推銷日常用品,還有其他大用:它可以打贏選戰,可以壓制政治反抗運動,可以擊敗共產主義;可以摸透人心,贏得越戰;可以預測種族暴動,甚至瘟疫──可以說,他們的初衷是善意的。隨著業務逐步拓展,析模公司的客戶除了《紐約

時報》等數十家民間大型廠商,就連要競選美國總統的約翰‧甘迺迪和美國國防部等,都赫然在列,其經營據點也因而遍及紐約、華盛頓、劍橋,甚至遠到越南的西貢。     從多屆美國總統大選、越戰,到詹森政府不幸誤判種族暴動等,析模無役不與。然而,由於當時的數據收集能力與資訊科技遠不及今日,加以後來析模發生各種不當管理情事,包括向媒體洩漏情資、未能繳交業務報告,乃至因引起民眾疑慮而面臨抗議,甚至遭指控犯下戰爭罪,最終該公司於1970年宣告破產,相關史料且因機緣湊巧幾乎銷聲匿跡……     析模公司的科學家相信,「仿人機」乃是「社會科學界的原子彈」,但他們沒預料到,這項發明會像深埋已久的未爆彈,於數十年後的今

日引爆——時至21世紀初,企業收集數據、建立行為模型、操弄訊息傳布——甚至左右各國政情。省思這些現象時,析模公司的歷史與當年的爭議,將是重要的借鏡。   各界好評     ►萊波爾是出色多產的歷史學家,眼光獨到,總能發掘不為人知的故事。本書精彩絕倫,時而滑稽好笑,時而令人感到惡寒,作者本身形容它為「1960年代的黑歷史」……當代的我們宛如身處一座圓形監獄:因為世界往往充滿監控,哪怕監控者不是國家,也有超大型企業的身影,它們透過預測和操縱人類行為賺進大筆鈔票,其中滲透最深的目標,莫過美國人的投票行為……作者從中挖掘有可信度、不為人知的故事來源。——《紐約書評》詹姆士‧格里克(James Glei

ck)     ►當代臉書等企業操控心理和輿情,這方面早就有鼻祖析模公司進行同樣操作。作者以極具說服力的手法寫出其中故事,引領讀者探索近代史鮮為人知的一隅。——《科克斯評論》     ►內容豐富,敘事技巧出眾,眼光銳利。如同作者萊波爾所言,1960年代甘迺迪總統大選過後,對於政治人物可能利用廣告、心理戰甚至新科技來操作選情,當時的民眾可能感到震驚。然而一甲子過去了,現代美國政治生活已經接受這樣的生態,正由於在當代看來稀鬆平常,現在反而需要一位歷史學家來鉤沉,挖掘那個操弄選情的觀念開始萌芽的年代。——《新共和雜誌》,J‧C‧潘(J.C. Pan)     ►作者揭露了這間遭世人遺忘的企業如何創造

出未來的數據武器。本書讀來既讓人欲罷不能,又毛骨悚然。——歷史學家亞曼達‧福爾曼(Amanda Foreman)     ►作者不留情面,犀利批評想要以演算法了解人類行為的愚蠢念頭,以及試著破壞民主的侵蝕性後果,成就出這部深具洞察力的作品,帶領讀者認識具有歷史意義的異議事件。——《書目雜誌》星級評鑑,布倫丹‧迪斯克爾(Brendan Driscoll)     ►這本書來得正是時候。作者以迷人的文筆和讀者對話,寫出橫跨多洲地理與時間維度的敘事格局。她取得大量的家族相關資料,訪談親近人士,拜此之賜,筆下人物性格、家庭、外遇、爭鬥、家常便飯的八卦閒聊,都躍然紙上。——美國國家公共廣播電台,夏儂‧龐

德(Shannon Bond)     ►敘述預測分析和行為數據科學源起於冷戰年代的故事,文字優美,邏輯嚴謹。——《金融時報》

從去識別化看我國個人資料之保護

為了解決google匿名設定的問題,作者施竣凱 這樣論述:

  近來由於科技的發展,大數據分析、演算法機制等利用個人資料的服務推陳出新,人臉辨識、步態分析等強烈介入人民隱私的犯罪偵查工具亦然,國際上也因歐盟個資保護規則的施行而掀起個資保護的研究、修法風潮,如何在個資的蒐集、處理及利用帶來的利益與風險間取得平衡,恐怕是這個時代最重要的法律問題之一。  本論文認為,欲使個資利用的利益與風險取得衡平,匿名化與假名化(本研究統稱為識別性處理)乃屬有效且重要的方法,因其得在某種程度上降低資料識別性的同時,又讓資料保留一定的可利用性,前者即屬降低個資流通的風險,後者能保有個資流通利益,因此識別性處理乃衡平二者不可或缺的法律工具。  雖說識別性處理有如上的重要性,

惟識別性處理的定義、要件、標準與法律效果,在我國法制上若非付之闕如,即是錯誤百出。對此本研究以文獻分析法為主,在比較法研究上則以歐盟法作為最主要的參考對象,輔以小部分的日本、美國法作為補充說明,試圖對識別性處理的法律議題進行基本定義、規範框架建構,進而提出一套適合我國適用的識別性處理法制體系,包含:識別性處理的定義、法律要件與相關認定標準、認定者、法律效果的設定與執行、現行法混淆概念的釐清等等。 詳言之,本文將從識別主體、識別方法、識別性處理方法、結果狀態與認定者等要點出發,建構識別性處理的法律要件,使其終於具有初步的可適用性後,進而探討其法律效果究應如何,最終依本研究之意見進行修法建議,以

完善我國個人資料保護之法制。