重大 資訊觀測站的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

Python x Excel VBA x JavaScript：網路爬蟲 x 實戰演練

為了解決重大 資訊觀測站的問題，作者廖敏宏（廖志煌） 這樣論述：

．進階封包分析技巧，掌握數據來源熟悉度。 ．逐步說明的實戰範例，輕鬆學會網站爬蟲技巧。 ．清楚分類網站類型，系統性了解網站全貌。 ．多語言開發技巧，快速提升程式開發能力。 ．多元開發技巧，節省自行搜尋與研究時間。 　　本書著重多語言操作應用（Excel VBA、Python、JavaScript）與多解法開發爬蟲程式、網路封包側錄分析、網站資料尋找分析，有別於坊間爬蟲書籍僅以Python作為爬蟲操作語言與單一方式解決問題的作法。 　　著重原理與觀念，多角度學習，效果更佳 　　承襲《Excel VBA 實戰技巧｜金融數據x網路爬蟲》中提過的觀念，「爬蟲原理與觀念通了，任何程式語言都可以做

爬蟲程式」與多元開發的精神。本書在加入Python後，並以Python常見的爬蟲模組來解決同一個爬蟲問題，讓讀者可從多角度去學習Python與爬蟲程式的開發技巧。 　　JavsScript加密混淆破解技法大公開 　　JavaScript對於網頁是非常重要的腳本語言，而讀者遇到以JavaScript做加密、混淆、美化等技巧的網頁，往往就望之興嘆無法再進行分析與開發爬蟲，藉由Excel VBA、Python對JavaScript操作範例練習，讓讀者面對相關網頁不再裹足不前。 　　針對封包側錄與發送過程進行詳細的探討與解說 　　封包分析是開發爬蟲程式最重要的一環，若封包側錄、分析、發送等環節出錯

，將會導致開發爬蟲程式出現嚴重錯誤，陷入「一步錯步步錯」的窘境，要解決此問題就必須對封包發送內容能清楚掌握，本書針對封包側錄與發送過程進行詳細的探討與解說，透過工具設定與操作，明確封包內容資訊，進一步提升爬蟲分析能力。 　　分析網站資料產生的流程，分成網頁操作、封包側錄與分析、連線測試等階段，將每個階段的特徵記錄、整理、歸納而成「網頁操作分析表」，讓讀者在分析網站能一目了然網頁全貌，可避免分析了後面忘了前面的分析，導致開發爬蟲程式遺漏了關鍵步驟而造成無法抓取網頁資料。 各界推薦 　　國立政治大學應用數學系副教授 蔡炎龍 　　Tivo168教你Excel輕鬆投資理財 Tivo Chang

　　算利教官 楊禮軒  

公司內部人義務與資訊揭露

為了解決重大 資訊觀測站的問題，作者金玉瑩 這樣論述：

本書特色 　　促導公開發行公司揭露非財務資訊已然成為近年來的國際趨勢，而臺灣證券主管機關亦與時俱進，除了根據證券交易法制訂公布的規則外，亦透過資訊揭露評鑑系統建立外部機制，並於證券交易法中訂立禁止內線交易及短線交易相關規範，以維持公平之證券交易秩序，臺灣企業應對於相關規範及時理解與掌握而可增強內控效益，免於引發爭議危機。建業法律事務所長期耕耘資本市場，並擁有豐富的實績，本書深入探討公司內部人之定義及範圍、分析內部人持股管理及資訊揭露管理、探討內部人短線交易及禁止內線交易問題，最後針對公司治理之重要性為一歸納總結，期使公司發行人、決策者及合作打拼的從業人士，更了解證券交易法規所課予內部人之

義務及所設計之資訊揭露制度，以減少不必要之訟爭，並能增強公眾信賴度，提升企業整體信用價值。

以機器學習方式辨認財務危機公司 -納入重大訊息之考量

為了解決重大 資訊觀測站的問題，作者馮少辰 這樣論述：

過去研究所建立的財務危機預測模型大抵分為兩類，一為利用財務指標從公司的財務面找出公司破產的徵兆，二為加入非財務方面資訊，如公司治理相關指標，結合財務面以加強對於公司財務危機預測的準確率。近期受惠於網路發達，大量數位化文字資料的產生，也提高了文字資訊對於判斷財務危機時的重要性及影響。有鑑於此，本研究欲以公開資訊觀測站中之重大訊息納入財務危機預測模型，以提供不同利害關係人更多面向的考量。實證結果顯示，當公司發布重大訊息含有特定關鍵詞，且其中負面詞彙出現頻率越高，則公司越容易存有財務危機。而重大訊息中之中性詞彙則可以作為排除與財務危機無關之訊息之參考，以縮小存有可能產生財務危機訊息的範圍。最後，本

研究使用共四種機器學習方法來訓練並驗證納入重大訊息關鍵詞後之財務危機預警模型準確度。辨認方法準確率由高至低分別為隨機森林73.35%、羅吉斯迴歸65.96%、支援向量機63.72及K-近鄰演算法55.15，最終結果可得到隨機森林法為最佳預測模型。