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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

為了解決學語言app 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。  

學語言app dcard進入發燒排行的影片

以UTAUT2模型探討LINE Bank使用者行為意圖-高雄市及台南市為例

為了解決學語言app dcard的問題，作者鄭婷方 這樣論述：

純網路銀行於2021年正式在台開業，目前開戶數最多之純網銀業者為LINE Bank。為了解民眾願意使用新興金融科技的原因，本研究使用延伸整合型科技模型（UTAUT2）探討高雄市及台南市居住者對使用LINE Bank之行為意圖，且過去研究顯示數位生活型態亦可能對行為意圖產生不同影響，因此將數位生活型態列為可能影響LINE Bank行為意圖的考慮因子，納入研究架構中一同探討。研究資料採用問卷蒐集，研究對象為居住於高雄市以及台南市，且有使用LINE Bank經驗者，分別發放於Dcard、PTT、Facebook，總計回收421份資料，其中有效問卷為407份。使用集群分析（cluster analy

sis）將高雄市及台南市居住者之數位生活型態做出分群，並透過多元迴歸分析（multiple regression analysis）及單因子變異數分析（ANOVA）檢定UTAUT2各構面及數位生活型態對LINE Bank行為意圖之影響。結果顯示：(1) LINE Bank 行為意圖會受到績效預期、便利條件、價格價值、習慣的正向影響；(2)不同的數位生活型態集群，對LINE Bank 行為意圖會產生顯著差異；(3)使用者年齡在績效預期、便利條件對行為意圖之影響間具調節效果；(4)使用者性別在績效預期對行為意圖之影響間具調節效果；(5)本研究多元迴歸模型解釋力56.7%，研究結果可作為相關業者參考

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Python：網路爬蟲與資料分析入門實戰

為了解決學語言app dcard的問題，作者林俊瑋,林修博 這樣論述：

　　想自動化生活瑣事？想透過程式擷取網路上的公開資訊？學了Python卻不知道有什麼實際應用？正在尋找入門難度低且成就感高的Python專案？想知道網路爬蟲如何與資料分析結合？本書一次教給你！ 　　本書適合閱讀的對象： 　　● 對網路爬蟲程式或資料分析有興趣者 　　● 想自動化生活瑣事（例如自動追蹤網站特價通知、節省資料收集的時間等），化被動資訊接收為主動 　　● Python新手或入門級讀者（知道何謂變數、if 判斷式與迴圈，寫過一些小程式），想練習低門檻及高成就感的Python專案 本書特色 　　● 基於熱門線上課程與實體教學的學員迴響重新編寫及增補而成的實戰書籍

　　 　　● 以台灣讀者熟悉的網站為範例（PTT、Dcard、台灣證交所、蘋果日報網站、Yahoo奇摩電影、Google Maps API、IMDB電影資料庫等）的Python網路爬蟲程式教學 　　● 由淺入深，以實務需求為導向，涵蓋爬蟲常用函式庫、資料儲存、文件編碼、表單及登入頁處理、爬蟲程式被封鎖的常見原因等經驗談 　　● 全新的資料分析章節，包含三個爬蟲程式的經典應用：量化投資、影評情緒分析與商品特價通知

聊天機器人之檢索效能之研究-以BERT為方法

為了解決學語言app dcard的問題，作者楊豐嘉 這樣論述：

自1960年代以來，網路的發明讓全球科技的進步呈現指數性成長，來自世界各地的資訊傳遞已經突破空間的限制，資訊的交流也讓人們的思想更加的開放。人們開始在網路上表達自己的想法，像是美食評論、產品售後服務、旅遊經驗等等。透過網路將資訊隨時的分析，讓大眾能更加快速地獲取各自所需的資訊來解決自身的需求。在擁有美食之都稱號的台灣，大眾普遍搜尋評論的方式不外乎是網站文章的美食心得、Google map的店家評論、外送平台的使用者回饋或是社群媒體分享等等。然而，美食評論的準確性仍然還是存在些許不足之處。本次研究用網路爬蟲技術擷取在台南地區各類型店家的美食評論，像是餐廳、餐酒館、咖啡廳、美食街等等。選用Bid

irectional Encoder Representations from Transformers (BERT)預訓練技術中bert-base-chinese 模型進行超參數的修改，以此提昇美食正負評論分類預測的準確性來建構新的模型。另外，本研究也利用台灣民眾常使用的社群媒體 LINE，在2016所推出的Messaging API來建構出一套聊天機器人，目前此系統除了能提供店家的評論之外，還有讓使用者新增美食評論的功能，而新的評論會被本研究建構的模型進行分類預測，藉此不斷增加資料庫的總量和改善分類預測的準確性。