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Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來
為了解決露天拍賣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。
年輕族群網路購物及其購買前決策之資訊實務
為了解決露天拍賣dcard 的問題，作者曹語珊 這樣論述：
本研究旨在探究年輕族群網路購物之情形、網路購物購買前決策時的相關資訊實務及電商平台提供之產品資訊對其網路購物購買前決策之影響。本研究採問卷勾選加上半結構式訪談法作為研究方法來蒐集資料。本研究採立意抽樣透過同儕尋找20到34歲具有網路購物經驗之年輕族群作為研究對象，並利用滾雪球的方式取得更多符合條件之受訪者，共訪談12位具有網路購物經驗之20-34歲年輕族群。本研究結果顯示，受訪者的網路購物的情形，其中多數受訪者「每月網購1次」；最多網購「文具書籍類產品」；每個月網購花費最多「1000-1999元」；最多瀏覽之電商平台為「蝦皮」；而受訪者申請之電商平台帳號又以「蝦皮、Yahoo商城」為主；部分
受訪者提到曾借用「Yahoo商城、PChome、露天拍賣、淘寶」等電商的帳號；全部受訪者使用的付款及取貨方式為「取貨付款」及「超商取貨」。本研究針對Kalakota&Whinston（1996）之網路購物行為購買前決策中尋求及發現產品與就喜好之產品進行條件決策等兩階段，受訪者所運用之McKenzie（2003）資訊實務，包括主動尋求、主動瀏覽、非直接監測或代理等三個部分。研究結果發現，受訪者為取得所需產品資訊時，會主動尋求「已知品牌官網」、「已知電商平台」、「已知主題論壇」及「已知販售網站」；主動瀏覽「搜尋引擎」、「電商平台」，及「主動提問或與他人交流」；或透過「社群媒體」、「電商平台」、「搜
尋引擎」及「數位人際網絡」非直接監測或代理所需資訊。另外，受訪者就喜好產品進行條件決策時，會主動尋求「已知電商平台」及「已知品牌官網」；主動瀏覽「專門比較的網站」、「部落客、PTT及Dcard」、「電商平台」、「品牌官網」或透過「主動提問或與他人交流」；或透過「社群媒體」、「電商平台」、「搜尋引擎」、「品牌官網」或「數位人際網絡」非直接監測或代理相關資訊。根據電商平台提供之產品資訊對受訪者購買前決策之影響，發現電商平台提供之產品資訊的完整度、釋疑度、及客觀度會影響受訪者購買前的決策。本研究根據研究發現提出下列建議：一、有效推廣優惠活動及差異化商品以吸引消費者至店家或電商平台；二、建立完善的商品
資訊以提升消費者使用店家或電商平台與購買之意願；三、提升店家或電商平台的評價與品質以保障消費者，建立永續的消費關係。此外，對未來的研究建議可針對不同年齡層之消費者的網路購物行為與資訊實務會隨著其身分與背景而有所不同，對資訊的取得與使用亦有所區別，因此，本研究對於各種年齡層之消費者的網路購物情形、網路購物購買前決策之資訊實務、及對電商平台提供之產品資訊對其之影響等，亦是值得討論之議題。