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UP學：所有經理人相見恨晚的一本書(15周年暢銷新裝版)

為了解決文字檔的問題，作者MarshallGoldsmith 這樣論述：

著作狂銷250萬冊CEO教練代表作，15周年暢銷新裝版！ 想再往上，先改掉21種致命的領導壞習慣。 只要你需要帶一個人，就需要看這本書！ 　　★亞馬遜網路書店領導力書籍百大、《紐約時報》暢銷冠軍 　　★榮登博客來年度百大、金石堂、法雅客、家樂福暢銷榜。 　　★獲選《經理人月刊》50大商管暢銷好書、建國百年100大商管好書。 　　★亞馬遜書店逾四千名讀者★★★★★五星致敬級好評。 　　為何柯林頓、歐普拉能夠長期立於不敗的領導地位？被美國管理協會推崇為偉大導師的馬歇爾．葛史密斯 (Marshall Goldsmith) 在《UP學》(What Got You Here Won’t Get

You There) 一書中，將親自輔導世界頂尖企業執行長及其接班人的第一手經驗公諸於世，其中特別歸納出二十一個主管身上常見的習慣，也是讓你與巔峰絕緣的習慣，這對沈浸於過往成功而產生盲點的經理人而言，有如醍醐灌頂。 　　■這些惱人的人際行為中的習慣，主要是領導行為。包括了： 　　■太愛贏：不計一切代價想贏，任何狀況下都想贏，重要的時候、不重要的時候、無關緊要的時候都要贏。 　　■加值過度：無法遏止對每一個討論提出自己看法的渴望。 　　■打分數：幫別人打分數的衝動，將自己的標準套在別人身上。 　　■惡言批評：想要讓別人覺得自己很靈巧慧黠，出言嘲諷或給出尖銳評語。 　　■告訴全世界我多聰明：想告

訴別人我比他想像中更聰明。 　　■生氣時發言：將情緒作為一種管理工具。 　　■否定，或是「讓我告訴你為何這個行不通」：即使別人沒問你，也想要散布負面思考。 　　■壟斷訊息：不肯分享訊息，想藉此居於優勢。 　　■不聽別人說話：對同事不尊敬的方式中最以退為進的一種。 　　■懲罰傳訊息的人：不必要的攻擊，受害的是無辜而且想幫我們的人。 　　以加值過度來說，這是主管身上很常見的習慣，當下屬來向你報告一個好想法，你對他說：「很棒，但是如果你試試看這樣會更好。」葛史密斯寫道：「你可能把我想法的內容改進了百分之五，但是將我執行的意願砍掉一半，因為你已經把我對這個想法的所有權奪走了。」 　　管理之父彼得‧

杜拉克說:「我們花了許多時間教領導者做什麼，並沒有花夠多時間教他們不要做什麼。」對所有經理人來說，專業和技術也許可以帶你到達這裡，想要繼續挑戰巔峰，關乎的是更細微的內在修練。在職場上爬得愈高，碰到的愈是行為上的問題。在組織的較高層，所有領導團隊的人都有很好的專業能力，然而人際技巧卻隨著愈高升而愈顯重要。葛史密斯一對一的輔導諮詢收費是美金二十五萬，但其執業菁華在本書中傾囊相授，一手不留與讀者分享。 本書特色 　　★    全美首席執行長教練首度揭露再往上的條件：誰會停留在A，誰可晉級到 A+ ? 　　★    為何柯林頓、歐普拉能夠長期立於不敗之地？這一堂高階主管領導課程：25 萬美金。 　

　★    職場上最常見的21個致命習慣，你有沒有？不管你幾歲，愈早看這本書愈好。 　　★    一本你想送給你老闆及所認識的每一個主管或積極工作人的書。 　　★    一本你會劃線、記筆記、寫心得、重點重讀幾遍的書。 　　★    各界對馬歇爾·葛史密斯的推崇： 　　 美國管理協會：「管理領域偉大的思想家及領袖」 　　《華爾街日報》：「頂尖的主管教育家」 　　《歐普拉雜誌》：「偉大的溝通大師」 　　《富比世雜誌》：「五名最受尊崇的主管教練之一」 　　《商業周刊》：「領導力發展史上最有影響力的專家」 　　《經濟學人》：「新商業時代最權威的思想領袖」 　　《哈佛商業評論》：「世界領導力思想家之冠

」 名人推薦 　　前旺旺中時媒體集團副董事長、前台中市長 胡志強 　　前雅虎台灣董事總經理、創業導師 洪小玲 　　卡內基訓練負責人  黑幼龍 　　影響力品牌學院創辦人 丁菱娟 　　前統一星巴克總經理 徐光宇 　　前《經理人月刊》、《數位時代》總編輯長  林文玲 　　跨界王  黃子佼 　　企業講師、作家、主持人 謝文憲 　　《內在原力》作者、台大TMBA共同創辦人 愛瑞克 　　理財暢銷作家、富媽媽  十方 (李雅雯) 　　閱讀人社群主編  鄭俊德 　　帶領一個都市追求卓越、成長與國際化……我在這本書中獲知許多新觀念，而深受啟發。……希望讀者也能從書中，傳承價值美金二十五萬元的珍貴經驗。 　

　胡志強，前台中市長 　　人稱偉大導師的高階主管教練葛史密斯，他使用獨到的經驗與方法，可以幫助每一位有影響力的主管，認清自身領導的偏差行為……再次發揮更大的影響力與領導價值。 　　徐光宇，前統一星巴克總經理   　　在職場上愈是到組織的高層，最後能脫穎而出的，都是能妥善處理人際互動，帶領團隊的領導人。本書值得每位經理人細讀思考！ 　　洪小玲，前雅虎台灣董事總經理、創業導師、台大EMBA 　　如果要我推薦一本書給每一位初為主管的朋友，《UP學》一定是我的首選。⋯⋯常有公司內外的年輕主管和我討論管理上的問題，他們的問題，經常就是這本書裡的二十一個習慣。 　　林文玲，前《經理人月刊》、《數位時

代》總編輯長 　　作者葛史密斯與卡內基有兩個重要的共識：一、他們都認為人在每一階段都該成長與突破。二、他們都深信影響成功的關鍵因素是與他人共事的能力。當了經理後，常常要做的工作就變成溝通、激勵同事、聆聽他們的意見了。……只顧單打獨鬥，他的職業生涯就會停頓。 　　黑幼龍，卡內基訓練負責人 　　《UP學》是經典之作……尤其「21個讓我與巔峰絕緣的習慣」，無非是暮鼓晨鐘、警世提醒。……領導者需服膺的真理，大多都在本書裡。 　　謝文憲，企業講師、作家、主持人 　　讀完《UP學》，能讓你反省自己、提升覺察力，成為「更好的自己」。千萬不要錯過，這是你的契機。 　　十方（李雅雯），富媽媽、理財暢銷作家

　　《UP學》不只幫助你帶來成功，更重要的是幫助其他人一起成功……熟讀《UP學》，實踐《UP學》，你的機會將不再錯身而過。 　　鄭俊德，閱讀人社群主編  

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語言曲折程度和效率之關係: 以聯合國官方語言為例

為了解決文字檔的問題，作者劉珍菱 這樣論述：

本研究的目的主要以語言曲折程度為根基，探討分析語與合成語的語言效率。為達研究目的，本研究以聯合國官方語言(阿拉伯文、中文、英文、法文，俄羅斯文以及西班牙文)為研究對象，而資料來源則為聯合國憲章(The Charter of the United Nations)的前七十二條條約內容。為檢視其六種語言之語言效率，文字檔案及話語速度則為研究方向。文字檔案方面電腦軟體的編碼(UTF-8)被用來取得文字檔案之大小，而語音速率則透過線上文字轉語音系統測得。在取得其六種語言之檔案大小及話語速度後，資料分析則以獨立樣本t檢定檢測六種語言間之文字檔案及話語速度是否有顯著差異，而皮爾森積差相關測驗則用來檢視六

種語言間之文字檔案及話語速度是否有顯著相關。研究發現，語言曲折程度影響其六種語言之文字及語速的效率，而文字和語速間也具顯著關係。最後本研究也提出其相關應用及未來研究建議。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決文字檔的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

以兩階段分群方法辨識中性評論提升情緒 分析準確度之研究 - 以英文電影評論為例

為了解決文字檔的問題，作者劉倢君 這樣論述：

網際網路已然成為現代人的生活重心的一部分，人們在做任何決定之前，往往需要一些意見來推自己一把，上網查詢了解相關知識已成為常態，這樣的狀況尤其常出現在消費購物前。如今網路上已存在不計其數的使用者評論，而其中並非每條評論都能表達純粹的正面或負面情緒。在大多數情況下，評論可能會報告客觀事實而不表達任何情緒，甚至有些評論可能會表達混合或相互衝突的情緒。這些不完全屬於正與負向的評論被稱為「中性評論」，而在過往的情緒分析研究中，中性評論常因其對產品的影響力並非直接關係而導致被忽略，這可能使得正與負向的評論影響不準確。過往的情緒分析多使用分類器模型，而投入分類器模型的前提是需先有人工一項一項給予類別標籤。

相比如此費力的方式，分群模型就較為方便地，只需單純投入機器學習模型中便可讓機器自主區分。因此，本研究將從全球最大的英文電影評論網站IMDb中，挑選綜合排名前200名的電影的電影評論做為研究對象，透過幾種分群的訓練模型對電影評論做辨識後能成功辨識中性評論的存在。再考慮到中性評論中可能混合了影響正向與負向評論的混合中性及中立中性評論，故本研究將對電影評論做兩階段的分群，而從實驗結果可以看出，以分群方式在客觀的情況下讓機器自行判斷結果，相較以分類的方式在主觀的情況下給定標籤的準確率較好，以及，將對會減弱情緒相關的中立中性評論排除後能提高準確度。