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這兩本書分別來自含章有限公司 和全華圖書所出版 。
世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 劉育津所指導 王梓峻的 探討知名網紅貼文及粉絲留言之文字風格-以YouTube為例 （2019），提出研究所推甄範例關鍵因素是什麼，來自於爬蟲、TC-LIWC、YouTube、文字探勘。
而第二篇論文中華大學 資訊管理學系 應鳴雄所指導 林思慧的 資訊管理學位論文使用資料探勘技術之趨勢分析 （2019），提出因為有 資料探勘、內容分析法、趨勢分析的重點而找出了 研究所推甄範例的解答。
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情境會話全面掌握，英語學習超高效
為了解決研究所推甄範例 的問題，作者許豪 這樣論述：
還在苦惱學了英文卻仍然「有口難開」嗎？ 讓本書帶你快速掌握生活會話！ 向詞窮的窘境說再見， 掌握情境會話一本就夠！ 最實用的會話表達法 本書精選多樣化的日常實用會話句型，按主題分為8個章節，涵蓋學習教育、感情交往、節慶娛樂、消費購物、職場交際、銀行業務等情境。帶你學會真正用得到的表達法，高效提升英語會話基礎。 用法釋義一次看懂 以基礎句型為核心，詳細解說句型相關文法、單字用法，並延伸補充相似片語，釐清相似片語之間的語義差異，避免混淆誤用的情形產生。讓你零基礎也能快速掌握會話技巧，學習英語不再感到挫折。 範例對話加深印象 聊天時最怕空氣突然安靜，本書透過範例對話
情境加深讀者記憶，並示範會話的不同使用方式，讓會話信手拈來，不怕要用時突然忘記如何表達。
探討知名網紅貼文及粉絲留言之文字風格-以YouTube為例
為了解決研究所推甄範例 的問題，作者王梓峻 這樣論述：
由於網路科技的進步，近年來人們接收訊息的方式產生了很大的改變。從個人主機到行動裝置，使得人們隨時隨地都能接觸網路，也因此大幅增加大眾於網路社群平台的使用時間，其中在網路社群平台上表現活躍且擁有許多追隨者的人被稱為「網紅」。根據《YouTube使用行為大調查》，有九成的台灣人每個月至少會瀏覽YouTube一次；七成的人平均每週瀏覽一次；五成的人平均每日花費1.5小時在YouTube上，由此可知台灣人相當頻繁地使用YouTube平台。本研究主要以YouTube知名網紅之影片標題、影片資訊欄與影片留言三部分來分析與探討其與其粉絲之間的字詞關係。本研究撰寫爬蟲程式來收集網紅的影片資料，並將資料匯出文
字雲與TC-LIWC辭典進行分析。本研究之研究對象與範圍為「主頻道谷阿莫」、「安啾咪」、「Joeman」、「阿滴英文」、「聖結石Saint」、「小玉」等六名網紅於2019年6月至9月所發布之影片。在這六位網紅的字詞中，TC-LIWC結果顯示影片標題與影片資訊欄字詞用詞相關，影片標題與影片留言和影片資訊欄與影片留言皆不相關。
升科大四技 設計群統測任意門：專二2in1超複習(2022最新版)
為了解決研究所推甄範例 的問題，作者林彥銘 這樣論述：
本書含括設計群統測及國內各類術科考試題型，包含：素描、基本設計、字形與商標設計、表現技法、平面設計等，由淺入深，讓讀者有系統的學習，於術科考試中獲取高分。除適用於統測考生外，書中所舉教材也適用於推甄、轉學考及二技、研究所之術科考試。 本書特色 1.本書囊括國內各類術科考試題型，如：素描、基本設計、字形與商標設計、表現技法、平面設計等，海量學習，應考不慌！ 2.本書範例「量多」、「質精」，表現技法單元收錄大量優良的麥克筆彩繪作品，設計美感隨時培養！ 3.本書範例與附圖皆經作者實際測試，絕對可於考試要求時間內完成，考前實戰參考最有用！ 4.本書試題
豐富，「實戰演練」帶你奠定基礎技法，「歷屆試題」帶你練習考試關鍵！且書末附有近12年統測專二術科試題精闢解析及示範，一次掌握大考方向！ 5.本書除適用於統測考生外，也適用於推甄、轉學考及二技，甚至研究所之術科考試。
資訊管理學位論文使用資料探勘技術之趨勢分析
為了解決研究所推甄範例 的問題，作者林思慧 這樣論述：
資料探勘(Data Mining)是從大量且混亂的資料庫中找出隱藏的知識，進一步挖掘出對組織有價值，並能提高組織營運績效及知識的過程。資料探勘目前已應用於各種領域，但過去鮮少有綜觀資料探勘技術應用的研究，為彌補過去研究通常僅針對資料探勘的單一技術及主題進行探討，缺乏從更全面的角度分析資料探勘應用的趨勢，因此形成本研究的動機。 本研究的目的，是要了解使用資料探勘技術應用於資管碩士學位論文之現狀與趨勢，並探討學校背景對應用資料探勘技術於碩士論文之影響。本研究以內容分析法，探討資訊管理碩士學位論文使用資料探勘技術之趨勢，研究資料則選自88學年至107學年間研究主題與資料探勘有關的碩士
論文，共計1055篇。 本研究發現國內碩士論文與資料探勘技術有關的論文數量有逐年增加的趨勢，且「研究時期」、「學校屬性」、「學制」及「學校區域」等自變數，對於論文應用資料探勘的「技術種類」、「資料取得來源」及「應用產業」三個依變數之影響，自變數除了在資料探勘的「資料取得來源」不顯著外，自變數對於資料探勘的「技術種類」、「應用產業」則皆有顯著。