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台積電dcard的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來 可以從中找到所需的評價。
另外網站台大作弊班級今上課！教授勸「下次有事找我就好」網嘆也說明：生活中心／周孟漢報導近日台灣大學爆出某系集體作弊，有學生看不下去在《Dcard》公開此事，不料，竟有疑似作弊的學生哀求別鬧大，還稱「願給100萬封口 ...
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），提出台積電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 台積電dcard的解答。
最後網站在台積電待5年突辭職他曝新工作年薪勸：千萬別離開則補充：原PO在《Dcard》寫道自己退伍後就進入台積電當設備，一待就是5年，職等從31一路爬到32，年薪也從150萬元調升到250萬元，但他8月份突然向主管提出 ...
Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來
為了解決台積電dcard 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
這是一本使用Python從零開始指導讀者的網路爬蟲入門書籍，全書以約350個程式實例，完整解說大數據擷取、清洗、儲存與分析相關知識，下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容。 # 認識搜尋引擎與網路爬蟲 # 認識約定成俗的協議robots.txt # 從零開始解析HTML網頁 # 認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 # 認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 # 說明lxml模組 # Selenium模組 # XPath方法解說 # css定位網頁元素 # Cookie觀念
# 自動填寫表單 # 使用IP代理服務與實作 # 偵測IP # 更進一步解說更新的模組Requests-HTML # 認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組 在書籍內容，本書設計爬蟲程式探索下列相關網站，讀者可以由不同的網站主題，深入測試自己設計網路爬蟲的能力，以適應未來職場的需求。 # 金融資訊 # 股市數據 # 人力銀行 # 交友網站 # 維基網站 # 主流媒體網站 # 政府開放數據網站 # 社群服務網站 # PTT網站 # 電影網站 # 星座網站 # 小說網站 # 台灣高鐵 # 露天拍賣網站 # ht
tpbin網站 # python.org網站 # github.com網站 # ipstack.com網站API實作 # Google API實作 # Facebook API實作 探索網站成功後，本書也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據。 # CSV檔案格式 # JSON檔案格式 # XML、Pickle # Excel # SQLite資料庫 本書沿襲作者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python網路爬蟲設計。
台積電dcard進入發燒排行的影片
復必泰布條／艾達颶風／水豚入侵阿根廷高級社區｜老鵝特搜#674
00:00｜復必泰布條
上海復星私掛布條遭移除 陳時中：應台積電要求
03:16｜艾達颶風
洪災襲美東逾45人喪命 紐約、紐澤西進緊急狀態
05:45｜水豚入侵阿根廷高級社區
富人區變動物園 寵物被攻擊居民崩潰
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社群網路文本與輿情語意分析消費行為
為了解決台積電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。
應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究
為了解決台積電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。