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統計處內政部的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
統計處內政部的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦內政部統計處寫的 中華民國110年內政概要[附光碟] 和內政部統計處的 2021 Outline of the Ministry of the Interior Republic of China(Taiwan)-中華民國110年內政概要英文版(附光碟)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站人口統計資料 - 中華民國內政部戶政司全球資訊網也說明：12 縣市外裔、外籍與大陸配偶人數(提供97年1月至104年11月) （104年12月起(含) 資料請連結內政部移民署）. 歷月人口統計資料（括弧內為資料起始年月）.
這兩本書分別來自內政部統計處 和內政部統計處所出版 。
國防大學 運籌管理學系碩士班 郭俊良、蔡馥璟所指導 李品萱的 預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例 （2021），提出統計處內政部關鍵因素是什麼，來自於預測式警務、遞歸神經網路、長短期記憶網路。
而第二篇論文南華大學 財務金融學系財務管理碩士班 廖永熙所指導 賴哲樟的 臺灣房價與人口結構之關聯分析：以雲林縣三鄉鎮市為例 （2021），提出因為有 住宅房價、特徵價格模型的重點而找出了 統計處內政部的解答。
最後網站統計- 臺北市政府主計處則補充：市政統計週報 · 統計專題分析報告 · 臺北市政府各機關統計通報及統計專題分析 · 臺北市人口推估 · 物價統計 · 家庭收支調查 · 性別統計 · 新移民統計 · 高齡統計.
中華民國110年內政概要[附光碟]
為了解決統計處內政部 的問題，作者內政部統計處 這樣論述：
內政部組織、民政、戶政、地政、合作及人民團體、役政、警政、營建、消防、空中勤務、移民等資料。
統計處內政部進入發燒排行的影片
本院委員鄭麗君，陳歐珀，李昆澤，許智傑等14人，鑒於身心障礙者自我保護觀念與能力不足，容易淪為性侵案件受害對象，甚至在受害後都不易被發現；而在已通報的案例中，身心障礙者，特別是智能障礙受害者，經常無法配合既有的調查措施，使得偵辦過程困難重重，往往讓加害者逍遙法外。建請行政院除了修法加重性侵身心障礙者所需付的刑責之外，應立即建立專業評估機制、加強相關人員處理身心障礙性侵案件的專業訓練，並改善受害者作證機制與效能，給予受害者更周全的保障。是否有當，敬請公決。
說明:
1.內政部統計處資料顯示：性侵害事件通報被害人身心障礙別中的智能障礙受害人數從2008年的308人一路攀升到2011年的540人。人數不斷增加顯示出智能障礙者受到性侵害的問題逐年惡化，應獲得社會與政府機關重視。
2.女性智障者面臨複雜的社會型態，由於個人本身的認知發展並未健全，無法清楚辨識加害者的不良意圖，以及難以反抗加害者不當行為，終究導致誘拐、性騷擾或性侵害等等社會事件的不斷發生；倘若，再加上「依法行政」的警政機構或法院罔顧遭受性侵害被害者權益，那麼，加害者縱然觸法也能夠因為輕判或證據不足而讓其逍遙法外。
3.除了希望修法加重性侵智障者的刑責之外，也需要建立專業評估機制以及加強警政，司法人員處理心智障性侵案件的專業訓練，以及改善受害人與作證機制與效能已給予受害者更周全的保障。
預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例
為了解決統計處內政部 的問題，作者李品萱 這樣論述：
預測性警務 (Predictive Policing) 是近年在先進國家熱門的研究議題，其目的是企圖在執法的過程中運用預測性和分析性技術創建特定的演算法來區分或識別潛在的犯罪活動。透過以數據驅動及機器學習建立的預測系統可直接從現有相關警務資訊系統提取資料（涉及清理、重新組織和處理犯罪記錄數據），並透過資料視覺化技術，從巨量數據中彙整時空特徵變項，據此運用深度學習法建立預測性警務模型，用於識別任何未來犯罪的潛在屬性。 根據我國內政部警政署之全般刑案分析資料的定義，公共危險、毒品、竊盜、傷害及詐欺為全般刑案中的前五大主要犯罪類型，而相關犯罪案件與社會治安高度相關，然而隨著快速累積的巨量資料
，傳統分析方法已無法充分提供犯罪偵防所需的精準分析與預測，因此其所衍生的相關議題進一步突顯運用預測式警務技術協助犯罪偵防的重要性。 有鑑於當今社會已進入科技時代，人工智慧日益精進，本研究提出運用深度學習之長短期記憶網路（LSTM）方法，分析警務系統之歷史資料，並透過演算法的訓練，建立具有信度及效度的犯罪預測模型，進而提供相關單位調整犯罪偵查作為及防制策略，並提升辦案效率，希冀透過智慧化之警政資訊，精實掌握犯罪脈動，預先防範及降低犯罪發生，並提供警政機關於研議犯罪偵防議題相關決策參考。
2021 Outline of the Ministry of the Interior Republic of China(Taiwan)-中華民國110年內政概要英文版(附光碟)
為了解決統計處內政部 的問題，作者內政部統計處 這樣論述：
Organizational Structure、Civil Affairs、Household Registration Affairs、Cooperatives and Civil Associations、Land Administration、National Conscription、Police、Construction and Planning Agency Organization、National Fire Fighting、Airborne Service、Immigration。
臺灣房價與人口結構之關聯分析：以雲林縣三鄉鎮市為例
為了解決統計處內政部 的問題，作者賴哲樟 這樣論述：
探討對房屋市場價格影響的因素，應用房屋個體特徵價格模型之敘述統計及實證討論對平均住宅交易價格，本研究以雲林縣斗六市、虎尾鎮、麥寮鄉作為本研究的對象。本研究以房產屬性變數、總體經濟變數及人口屬性變數等，再以2012年第一季至2020年第三季之內政部地政司不動產交易實價資料與內政部戶政司的人口異動資料進行研究，並以迴歸模型建構在雲林縣斗六市、麥寮鄉、虎尾鎮三個鄉鎮市的住宅房價特徵價格模型及人口屬性進行特徵價格分析。實證結果影響房價顯著的因素為建物的移轉面積，面積越大會使房價上升，屋齡的年數折舊越大也使建物價格縮減，位處不同區域之人口成長及0-44歲人口對房價影響為顯示負相關，但45歲以上中年
人口對房價需求為顯著正相關。所以，本研究發現無論是以何種價格模型，房屋所坐落的人口結構屬性對住宅市場價格的解釋能力都高於房屋個體特徵。