資料data的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

使用衍生數據及其預測結論之法律關係研究

為了解決資料data的問題，作者黃章令 這樣論述：

　　本文以衍生資料（data exhaust）及其預測性結論為討論對象。首先通過對隱私權概念的重塑，提出衍生資料本身不是隱私，其預測結論屬於隱私的觀點。其次在分析衍生資料及其預測性結論屬性的過程中，創造性地將衍生資料剝離出衍生素材（類似著作物）和衍生資訊（類似著作），並借鑑著作權原理，提出衍生素材所有權屬於資料主體，衍生資訊財產權屬於資料控制者；又依據民法添附理論創新性地提出預測結論所有權屬於資料控制者。最後，作者以GDPR作為參照，對使用衍生數據及其預測結論中數據主體的權利、義務進行了全面和具體的創設性規範。

資料data進入發燒排行的影片

災害管理之對話式決策支援

為了解決資料data的問題，作者陳奕竹 這樣論述：

本研究發展一款用於防災管理的「災害管理之對話式決策支援系統」，命名為Ask Diana，採用行動裝置與通訊軟體為開發平台，大幅降低查找應變資料之學習門檻，並提供客製化之應變資訊。Ask Diana已在2018年導入臺灣經濟部水利署，供決策者與應變人員平時減災與災時應變之用。由於應變相關資料非常複雜，致使一般決策支援系統如果功能愈強大，則操作方式愈複雜，因此決策者無法熟練操作。本研究自2011年起實際參與水利署應變，實際操作既有決策支援系統，並將所發現之問題分為三類：使用者(User)、應變資料(Data)、操作介面(Interface)，並針對上述三類問題提出對應之解決方法，包含「使用者需求

預判機制(User Requirement Prediction)」是使用者查詢脈絡的標準流程、「災害應變資料庫(Disaster Operation Database)」是專為決策者所建立之整合型雲端資料庫、「直覺對話式查詢介面(Conversation Interface)」是採用通訊軟體以提供使用者熟悉的對話式查詢方式，此解決方法簡稱「UDI架構」。本研究並提出對話系統之開發與導入策略，稱為「對話系統四階段導入策略」，此四階段分別為：既有流程檢閱(Existing workflow review)、使用性評估(Usability evaluation)、系統精進(System impro

vement)、維運規劃(Management plan)，此導入策略簡稱「EUSM策略」。本研究之使用者測試結果顯示，Ask Diana降低應變資料查找門檻，有90%的應變人員第一次使用Ask Diana時，即能以行動裝置完成簡易應變資料查詢。本研究在2019~2021期間，針對水利署應變人員進行使用者回饋訪談，在18場應變中一共訪談266人次，3年間Ask Diana在水利署應變人員的使用比例從37%提升至73%，代表截至2021年底，約有3/4的應變人員有使用過Ask Diana，且Ask Diana的滿意度也從3.5分提升至4.6分(滿分5分)，應變人員全年查詢次數從2020年54,6

44次提升至2021年73,514次，可見Ask Diana依據使用者回饋改進系統，已對第一線應變人員產生實際幫助。如將Ask Diana的使用者依年齡分類，超過50歲的使用者，佔全部使用者高達50%，可見Ask Diana的直覺對話式查詢介面，真正降低了使用者的學習門檻。Ask Diana可幫助應變人員簡單且快速地取得「初步整理過的防災相關資料」，提高應變效能。

統計學：使用Python語言

為了解決資料data的問題，作者林進益 這樣論述：

讓統計學與Python帶你進入大數據的世界！ •深入淺出講解統計學理論，循序漸進培養數據分析的能力。 •使用Python程式語言畫出各式統計圖表，習得資料視覺化的專業技能。 •透過電腦模擬統計模型，理解推導過程無負擔。 　　◎隨書附贈資料檔光碟 　　資訊流通快速的二十一世紀，每天會產生數千萬筆資料，大數據成為炙手可熱的話題，擁有紮實的統計學理論基礎，正是踏入數據分析的第一步！Python是現今廣受歡迎的程式語言，適用範圍廣泛：從機器學習、爬蟲到統計數據分析。透過統計學與Python程式語言實作的結合，同時接觸並學習時下兩大熱門話題──數據分析與程式語言。 　　本書是給想學Python程式

語言卻又不知如何下手的讀者使用，即全書適合給完全沒有程式語言概念的初學者使用。本書建議用統計學來學習Python程式語言。全書屬於基本統計學的範圍，內容包含：基本統計繪圖與製表技巧、機率與機率分配、統計推論、線性迴歸模型與無母數統計等主題。為了讓讀者無遺珠之憾，書內只要有牽涉到讀取與儲存資料、繪圖、製表、計算以及估計等動作，本書光碟內皆附有對應的Python程式碼供讀者參考，或者讀者亦可以依上述程式碼複製書上內容，進而對Python程式語言有更深一步的認識。   作者簡介 林進益 　　學歷： 　　國立中山大學財務管理博士 　　國立政治大學經濟學研究所碩士 　　東海大學經濟學系學士 　

　經歷： 　　致理商專國貿科講師 　　國立屏東商專財務金融科講師 　　國立屏東商業技術學院財務金融系副教授 　　國立屏東大學財務金融學系副教授（退休） 　　著作： 　　財金統計學：使用R語言 《財統》 (五南) 　　經濟與財務數學：使用R語言 《財數》 (五南) 　　衍生性金融商品：使用R語言 《衍商》 (五南) 　　財金時間序列分析：使用R語言 《財時》 (五南)   Chapter 1 數據資料的顯示 1.1 類別性資料 1.2 雙向表 1.3 直方圖 1.4 散佈圖與時間圖 1.5 實證PDF與CDF Chapter 2 敘述統計 2.1 分配特徵的衡量 2.2 共變異數、相關係

數與迴歸線 2.3 應用 Chapter 3 機率與機率分配 3.1 抽樣分配 3.2 機率概論 3.3 機率分配 Chapter 4 特殊的機率分配 4.1 特殊的間斷機率分配 4.2 特殊的連續機率分配 4.3 QQ與PP圖 Chapter 5 區間估計 5.1 中央極限定理與應用 5.2 母體平均數與比率的區間估計 5.3 卡方分配的應用 5.4 F分配的應用 Chapter 6 假設檢定 6.1 假設與誤判 6.2 母體參數的假設檢定 6.3 效力曲線 Chapter 7 二個母體參數的假設檢定 7.1 二個母體平均數差異的假設檢定 7.2 二個母體比率差異的假設檢定 7.3

二獨立母體變異數的假設檢定 Chapter 8 卡方檢定與ANOVA 8.1 卡方檢定 8.2 變異數分析 Chapter 9 簡單的線性迴歸分析 9.1 迴歸模型的意義與OLS 9.2 統計推論 9.3 矩陣的操作 Chapter 10 線性迴歸模型 10.1 線性複迴歸模型的估計與檢定 10.2 殘差值分析 10.3 間斷因變數模型 Chapter 11 無母數統計方法 11.1 二項式機率分配的應用 11.2 成對與獨立樣本 11.3 Kruskal-Wallis 檢定 11.4 等級相關 Chapter 12 Python 的簡介 12.1 Python 12.2 Pyth

on的操作 12.3 陣列、矩陣與繪圖 序言 　　拜科技與網路普及之賜，現在學習專業學科似乎較為簡易。例如：許多專業上的盲點或困惑，透過網路搜尋如Google的幫助，應該比過去無網路時代能迅速蒐集到更多的資訊；換言之，若我們願意付出，應該皆能從網路上得到想要的答案。就筆者而言，透過網路上的學習，的確已快速降低以往躲在圖書館內影印參考資料所耗掉的成本了。 　　另一個能幫助筆者迅速學習專業學科的（輔助）工具竟然就是電腦語言的使用。由於個人電腦性能的提升以及自由軟體的普遍使用，使得我們於學習過程中不再憑空想像而是可以透過電腦的模擬與計算，以較為實際的方式學習專業學科。例如：筆者已寫出一系列用

R語言思考的專業書籍（可以參考本書的封面的作者著作）。其實，筆者只是想要找出「為何過去皆看不大懂專業學科」的答案以及「經驗傳承」而已。 　　如今，有可能已經出現答案了。原來，過去沒有網路資訊可使用（即無法知道不同的人如何解釋上述專業學科）以及不知如何使用電腦語言。上述的驗證又再一次在本書出現。其實，筆者於寫《財時》一書時，已經頗訝異Python語言（底下簡稱Python）的「異軍突起」；也就是說，網路上竟然已經有那麼多人在使用Python 了。或者說，Python 的使用竄升速度相當快。筆者應該也來試試使用Python。根據筆者的經驗，學習一種新的電腦語言如Python的最好方式就是先設定一

個目標，全部用Python來思考與操作。因此，本書的目的其實頗為簡單，即全部用Python來解釋「統計學」；換句話說，本書仍維持筆者過去書籍的特色，即書內只要有牽涉到例如讀存資料、計算、模擬、估計、製表或甚至於繪圖等動作，筆者皆有提供對應的Python程式碼供讀者參考。當然，讀者若是初學者，可以先參考本書的第12章。 　　為何選擇寫統計學？倒也有下列理由： 　　(1) 想學Python又毫無頭緒，看了Python的使用手冊或介紹Python的書籍又一頭霧水，更諷刺的是，上述手冊或書籍卻又強調Python是一種簡單易懂的電腦語言。此時不妨學習筆者的方式。於商科的專業學科內，微積分與統計學是最

容易學習Python應用的二門基本專業學科，本書是挑選統計學；換句話說，讀者亦可以思考：「若用Python來學習微積分，其結果會如何？或者說，用微積分來發現Python的使用方式」。不要忘記，隨時可以上網查詢不懂的部分。 　　(2) 老實說，筆者之前的著作，除了《財數》之外，其餘書籍較適合高年級（或研究所）的學生使用。筆者當然希望大一或大二的學生能儘早接觸程式語言如Python的練習與使用。因此，本書是挑統計學，就是統計學的內容不僅可以簡單化同時應用的層面也較廣。 　　(3) 筆者已不知多久沒有「用手按計算機」或「用手繪製圖形」了；也就是說，筆者皆用程式語言取代。於統計學內，有關於資料的計

算、整理、估計、編表、模擬或甚至於圖形繪製的操作例子應是「層出不窮、比比皆是」，即統計學可以讓我們熟悉上述操作。 　　(4) 換個角度思考，我們要學Python，若簡單如統計學就無法利用Python來處理，不是有些奇怪嗎？筆者每次重讀統計學，皆有不同的收穫；換句話說，不要輕忽重新念微積分與《財統》或《財數》等科的用處，即我們是用Python（或R語言）來思考並取代過去用手計算或繪圖的方式，其目的自然就是要熟悉電腦語言的操作。若是連簡單的都無法勝任愉快，那複雜的呢？ 　　(5) 目前「大數據」的使用已成為一個趨勢，而最能接近大數據方法的學科，當然就是統計學。 　　(6) 當然學習統計學亦可

使用Excel、SPSS或SAS等商業套裝軟體。老實說，使用上述套裝軟體實在無法引起筆者學習上的興趣，因為每次使用筆者總會想到該函數指令如何撰寫？找不到來源出處，實在勾不起筆者繼續學習的動力。Python（或R語言）就不同了，不僅其是免費軟體，同時於網路上可以找到原始的程式碼，因此若讀者願意繼續探索源頭，不就可以知道如何設計Python內的函數指令嗎？ 　　(7) 筆者於網路上曾看過Python函數指令的解釋（中文），總覺得「怪怪的」，有可能是「翻譯者」沒有接觸過（或不熟悉）統計學，那時筆者就知應該用Python來寫統計學了。 　　如前所述，筆者希望本書的讀者是大學部的新鮮人（大一或大二生

），是故本書的內容並無抽象或複雜的數學式；不過，因受限於篇幅，反而例子或習題較少，因此讀者可能需要多自行補充一些例子上的應用。換句話說，本書的內容脫離不了例如Moore et al.（2011）或Anderson et al.（2017）等書的範圍；或者說，上述書籍倒是提供許多統計上的例子可供讀者練習（上述書籍皆屬於舊版，故可能可以於網路上下載）。 　　比較不習慣的應該還是Python程式語言碼的撰寫，其實只要想到如何用Python計算、模擬、估計或甚至於繪圖，尤其是後者，讀者應該就不會太意外有太多的程式碼，還好筆者皆有對應的程式碼可供參考，故讀者首先應學習如何撰寫才不會構成負擔（可以參考本

書第12章）。也許，從另外一個角度思考心裡可能會比較舒服：「想到寫程式就有點興奮，特別是有人先寫給你看」。 　　 　　筆者的舊讀者應該不用太氣餒，若R語言已熟悉了，再學Python的確阻礙較低。雖說Python的功用較全面性而R則較集中於統計分析方面；不過，二者的思考邏輯方式卻是相通的，即相同一件事情或情況，不僅可以用Python來表示，當然也可以用R語言來分析或詮釋。例如：於《財統》內，我們強調rnorm、pnorm、qnorm 與dnorm等四種函數指令的意義與用法，而Python呢？相同的函數指令為何？讀者於本書內應將其找出來（norm.rvs、norm.cdf、norm.ppf與nor

m.pdf）。 　　由於是初次用Python來詮釋，故書內有提供部分的Python程式碼，完整的部分則附於隨書所附的光碟內。由於當初認知不足，以致於筆者還是無法維持當初的構想：「用R語言寫一系列統計與計量書籍」；也就是說，筆者當初還真的沒有想過最後會介紹Python，也許以後筆者的書籍會是R語言與Python並用。有關於筆者未來的規劃，可以參考筆者的簡易網站c12yih.webnode.tw，內有筆者的聯絡方式，即筆者的Email為[email protected]。很抱歉，筆者屬於「古代人」，還是非常不習慣用臉書或LINE（如此筆者反而較能專心做自己的事）。 　　本書當然歡迎教師採用（本書

內容屬於基礎統計學的範圍）。於目前的環境下，讓學生及早接觸程式語言的確不是一件壞事；或者說，現在讓學生「辛苦點」，反而對其有益。程式語言並沒有像接觸前「想像的那麼恐怖」；其實，倒有點像開車上路，剛得到駕照恐懼上路，但是一上路應該就能馬上進入狀況，而且愈開愈順。 　　由於受到篇幅的限制，教師若採用本書，可能要另外再多舉一些例子或習題供學生練習，此應該不是一件困難的事（畢竟只是基礎統計學的介紹）。利用Python來學習，最起碼可以不需要再用「查表」的方式；另一方面，其實教師亦可以按照原本的上課內容授課（可能需重新調整一下順序或增減一些內容），因為網路上有太多資訊，Python讓學生自行練習或參考

本書內容即可。如前所述，隨書所附的光碟內有各章完整的Python程式碼，除了簡答題外（答案於書內），光碟內亦附有各章習題的Python程式碼解答。因此，本書亦可用於「自修」或作為統計學的補充教材。內人是學統計出身的（統計系畢業），有些時候談到過去學統計學的經驗過程，我們皆會認為好像現在的統計學比較簡單，而過去的統計學比較難？其實答案馬上就知，即本書若少了Python，讀起來應是枯燥乏味且不知如何是好。 　　隨書仍提供兒子的一些作品，筆者當然也好奇最後兒子的實力會如何？好像我們二人在「競賽」，不過筆者已嘗試R語言與Python並用了，那兒子呢？筆者當然希望兒子也能找出自己的路。感謝內人的幫助以

及提供一些意見。筆者才疏識淺，倉促成書，錯誤難免，望各界先進指正。最後，祝操作順利。   林進益 寫於屏東三地門 2020/8/3 Chapter 1 數據資料的顯示 　　我們經常遇到不同型態的數據資料（data），究竟這些數據資料隱含何訊息？為了回答上述問題，我們當然需要有蒐集、整理、解釋以及顯示數據資料的能力，而統計學（Statistics）正是提供上述能力方法的學科；換言之，統計學是一門研究數據資料的科學。本書嘗試以Python 程式語言（簡稱Python）當作學習統計學的輔助工具1１。為了提高讀者的興趣以及輸入方便起見，部分的Python 程式碼將直接顯示於書內（完整的部分則

置於隨書所附的光碟內）。本章將介紹如何顯示數據資料。於尚未介紹前我們先檢視表1-1的內容。表1-1係抽取鐵達尼號（Titanic）的5位乘客名單。從表1-1中，可看出數據資料大致可以分成二種型態，其一是類別變數（categorical variables）與定量變數（quantitative variables）資料。類別變數：其亦稱為定性變數（qualitative variables）或虛擬變數（dummy　variables）。類別變數的實現值亦可以用數據表示，只不過若沒有事先定義清楚，我們並不知該實現值代表何意思。例如：表1-1內的PassengerId、Survived與Pclass

等皆屬於類別變數。當然，Sex變數亦屬於類別變數，我們可以進一步令1與0分別表示Male與Female。定量變數：即該變數的實現值可以用數值或被測量出來；或者說，用數值表示定量變數的實現值本身就有意義。例如：表1-1內的Age（年齡）變數就是一種定量變數。是故，透過類別變數與定量變數的使用，許多情況或事件幾乎皆可以用數據資料表示。底下我們介紹如何顯示數據資料的方式。換句話說，我們會使用圖形或列表來表示數據資料，其特色是即使存在元素眾多的數據資料（大數據，big　data），透過圖或表立即可瞭解上述數據資料的特徵。 

跨境電商課稅之研究–以加值型營業稅為中心

為了解決資料data的問題，作者莊弘伃 這樣論述：

隨著網際網路科技的進步與普及化，電子商務也隨之蓬勃發展，網際網路因此躍然成為整個「數位經濟」活動的重心。而在日益興盛且模式多元的電子商務交易中，尤以跨境電商透過線上平台提供數位服務的勞務銷售，因該營業人未在國內註冊營業處所，亦難知悉交易及其消費金額，對現行建構於實體經濟上的國內課稅架構，已形成嶄新的稅務挑戰。面對此種跨境電子勞務交易課稅之問題，我國加值型及非加值型營業稅法於2016年12月28日，增訂第2條之1及第28條之1，明定外國之事業、機關、團體、組織，在中華民國境內無固定營業場所，銷售電子勞務予境內自然人者，為營業稅之納稅義務人。其年銷售額逾一定基準者，應自行或委託報稅代理人

，向主管稽徵機關申請稅籍登記。然由跨境電商自行或委託國內報稅代理人向稅捐稽徵機關申請稅籍登記及繳納營業稅之模式，是否真能有效掌握稅源及維護租稅公平，恐有待觀察。 由於營業稅為我國第二大稅目，且為所得稅之源頭，掌握營業稅即能掌握大部分之所得稅；又OECD於2014年提出要求非居住者供應商於消費地國辦理稅籍登記及報繳稅捐建議，歐盟及部分OECD國家，如韓國、日本等陸續於2015年提出加值稅修正草案，故本文擬以跨境電商課稅之研究為題，並以加值型營業稅為中心，首先說明電子商務之意義、運作型態與跨境租稅管轄權之法理及稅務挑戰，進而介紹我國跨境電商營業稅制發展沿革，再研析比較OECD「稅基侵蝕與利潤

移轉」（BEPS）行動計畫與2017年「國際加值稅準則」（International VAT/GST Guidelines）、日本跨境電商消費稅制情形、歐盟「數位經濟公平稅」（Fair Taxation of the Digital Economy）草案及跨境電商加值稅新制（Cross-border VAT E-commerce），並以線上叫車服務平台「Uber」、訂房網站「Agoda」、「Line貼圖」及「Facebook」扣繳退稅爭議進行個案分析，探討電子勞務交易之營運模式，深入了解業者透過跨境電子商務平台銷售電子勞務在我國課稅之問題，最後提出結論及建議，以供後續研提相關立法政策之參考。