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QUANT · DATA SCIENCE · DECISION
專業數據科學與 AI 決策生態系統 · 不知道從哪開始？讓我帶你 30 秒找到對的工具。
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全站 128 個應用
🥇
股票常見技術指標回測系統，驗證交易策略的歷史績效與勝率 (交易策略型)
📊 交易與綜合分析
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🕯️
股票常見 K 線型態回測系統，驗證 K 線交易策略的歷史績效與勝率 (交易策略型)
📊 交易與綜合分析
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📰
股票常見事件驅動回測系統，驗證財報、除權息等事件策略的歷史績效 (交易策略型)
📊 交易與綜合分析
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📅
股票常見日曆效應回測系統，驗證月份、星期等時間週期策略的歷史績效 (交易策略型)
📊 交易與綜合分析
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📈
整合多種常見技術分析方法，全面診斷個股多空趨勢 (交易策略型)
📊 交易與綜合分析
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🎰
馬丁格爾 vs. 反馬丁格爾加減碼策略回測，驗證不同資金管理方式的歷史績效 (交易策略型)
📊 交易與綜合分析
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📆
定期定額 vs. 定期定股投資策略回測，比較兩種長期投資方式的歷史表現 (交易策略型)
📊 交易與綜合分析
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📏
網格交易策略回測系統，驗證區間震盪市場中自動低買高賣的歷史績效 (交易策略型)
📊 交易與綜合分析
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🎲
運用蒙地卡羅模擬在市場波動下的退休計畫，評估財務永續性 (理財型)
💼 資產配置與理財
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🏠
理性分析租屋與買房的財務差異，透過數據輔助決策 (理財型)
💼 資產配置與理財
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👴
規劃未來生活，精算退休金需求與儲蓄目標 (理財型)
💼 資產配置與理財
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☕
拿鐵因子與複利效應計算，看見日常小額消費累積的驚人財富差距 (理財型)
💼 資產配置與理財
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💰
72/115/70 法則快速心算複利與通膨效應，視覺化時間的價值 (理財型)
💼 資產配置與理財
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💸
房貸、信貸試算，清楚掌握每月還款細節 (理財型)
💼 資產配置與理財
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🤫
運用 ARIMA 與 Prophet 時間序列模型進行股價預測分析 (預測型)
🔮 預測與視覺化
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📈
運用多項式回歸模型擬合歷史股價走勢，預測未來價格趨勢 (預測型)
🔮 預測與視覺化
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🥈
整合各大機構分析師對個股的評級與目標價，洞察市場專業觀點 (預測型)
🔮 預測與視覺化
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🔥
以熱力圖視覺化股價成交量與漲跌幅，快速掌握市場溫度 (視覺化型)
🔮 預測與視覺化
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🌐
比較股票、貴金屬、加密貨幣、原物料等四大資產漲跌幅概況 (視覺化型)
🔮 預測與視覺化
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🎯
子彈圖：完整呈現期間內最高最低價區間與頭尾收盤價表現 (視覺化型)
🔮 預測與視覺化
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🏋️
啞鈴圖：比較多檔股票在兩個時間點之間的收盤價表現差異 (視覺化型)
🔮 預測與視覺化
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🔮
運用 Hurst 指數診斷市場性格：趨勢型、均值回歸型或隨機漫步型 (交易策略型)
📊 進階交易與綜合分析
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🧮
運用 Black-Scholes 模型計算選擇權理論價格與 Greeks 敏感度分析 (交易策略型)
📊 進階交易與綜合分析
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📊
運用 Brinson-Fachler 模型拆解投資組合績效，歸因至資產配置與選股效果 (綜合型)
📊 進階交易與綜合分析
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🔷
運用凸優化技術找出最能代表大盤走勢的精簡股票組合 (綜合型)
📊 進階交易與綜合分析
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🕸️
運用最小生成樹找出股票之間最核心的關聯骨架，揭示市場結構 (交易策略型)
📊 進階交易與綜合分析
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✍️
運用 Signature Transform 捕捉時間序列的路徑特徵與交易靈魂 (交易策略型)
📊 進階交易與綜合分析
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📊
運用 GARCH 模型進行金融資產波動率計算與風險評估 (風險模型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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⚖️
運用資本資產定價模型（CAPM）診斷預期報酬與系統性風險 (風險模型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🔬
運用套利定價理論（APT）多因子模型診斷投資風險，適用美股 (風險模型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🎚️
運用 Barra 多因子風險模型拆解投資組合的風險來源與因子暴露 (風險模型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🥾
運用 Bootstrap 拔靴法計算 CVaR、Tail MDD 等風險指標 (風險模型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🦢
運用 Extreme Value Theory 極值理論量化黑天鵝事件的尾端風險機率 (風險模型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🔗
使用隱馬可夫模型結合 Copula 預測牛熊市狀態轉換 (市場結構型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🔍
運用 Granger 因果檢定探索兩兩股票或指數之間的領先落後因果關係 (因果分析型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🌊
運用 Transfer Entropy 計算多對多之間的非線性因果方向，找出真正的老大哥 (因果分析型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🎯
挖掘與驗證 Alpha 因子，建構對沖策略的超額報酬來源 (對沖型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🔺
運用拓樸數據分析偵測市場結構異常，作為崩盤的早期預警器 (風險模型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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📏
運用 Wasserstein 距離計算個股報酬分佈與牛熊市之間的距離 (風險模型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🌀
運用 Takens 嵌入定理將混沌吸引子視覺化，展示股價在更高維度的規律 (視覺化型)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🔀
共整合分析尋找最佳配對交易組合 (統計套利首部曲)
🛡️ 進階量化與風險模型
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📡
運用卡爾曼濾波計算動態對沖比率 (統計套利二部曲)
🛡️ 進階量化與風險模型
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⏱️
運用 Ornstein-Uhlenbeck 過程計算價差回歸時程與套利信心 (統計套利三部曲)
🛡️ 進階量化與風險模型
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🧩
基於現代投資組合理論 (MPT)，計算最優資產配置權重 (資產配置型)
💼 進階資產配置
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🧬
運用基因演算法處理實務限制，找出夏普指標最佳的投資組合 (資產配置型)
💼 進階資產配置
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🌳
基於機器學習分群的階層式風險平價配置，解決共變異數不穩定痛點 (資產配置型)
💼 進階資產配置
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🧠
融合市場均衡與投資人觀點的貝式資產配置決策系統 (資產配置型)
💼 進階資產配置
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🛡️
風險平價資產配置，均衡分配各股與投資組合的風險 (資產配置型)
💼 進階資產配置
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📉
最小變異數投資組合配置，追求最低整體投資風險 (資產配置型)
💼 進階資產配置
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🎰
運用 Kelly 公式計算最佳資金投入比例，平衡風險與報酬 (資產配置型)
💼 進階資產配置
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📈
X-bar、R、p、c 等管制圖建構，即時偵測製程異常與偏移 (品質工程)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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📉
EWMA、CUSUM 與 Hotelling T² 多變數管制圖，偵測微小偏移與多維度製程異常 (品質工程)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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🔬
Gage R&R 分析量測系統的重複性與再現性，評估量測變異是否在可接受範圍 (品質工程)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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🧪
全因子、部分因子與田口式實驗設計，找出影響品質的關鍵因子與最佳參數組合 (品質工程)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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🎯
運用田口實驗設計與信噪比分析，以最少實驗次數找出品質最穩健的參數組合 (品質工程)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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📋
查檢表、柏拉圖、特性要因圖、直方圖、散佈圖、管制圖、層別法等經典品管工具 (品質工程)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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🗂️
親和圖、關聯圖、系統圖、矩陣圖、箭線圖、PDPC、矩陣數據分析等新QC手法 (品質工程)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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🛡️
分析串聯、並聯與混合系統的可靠度，量化整體失效機率與備援效益 (可靠度工程)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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📉
運用韋伯分布擬合壽命數據，估計故障率、平均壽命與可靠度函數 (可靠度工程)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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📊
比例抽樣推估，量化收視率或工廠不良率的信賴區間與所需樣本數 (抽樣統計)
🔍 品管部 — 品質管制與改善
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🔢
Johnson 法則與排程演算法，最小化機台閒置時間與總完工時間 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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🛒
經濟訂購量 EOQ 簡易模型，快速計算最佳訂購批量與週期 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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📦
進階生產批量決策，整合需求變動、缺貨成本與多階段生產的庫存最佳化 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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⏳
M/M/c 等候線模型分析工人維修機台情境，求解平均等待時間與系統使用率 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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🔧
運用動態規劃決定設備的最佳汰換時機，最小化長期擁有成本 (設備管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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📊
整合 ARIMA、指數平滑等方法預測工廠產量、需求與設備指標的時間序列走勢 (預測分析)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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✂️
一維與二維切割下料最佳化，最小化原料浪費與餘料損耗 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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⚙️
將工單最佳分配至各機台，平衡產能負載並最小化總完工時間 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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🧪
運用線性規劃求解混料配方，在品質規格限制下最小化原料成本 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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🏗️
運用系統化佈置規劃最佳化廠房設備配置，最小化物料搬運距離與成本 (廠務管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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👷
整數規劃求解人力排班，在休假、技能與法規限制下最小化人力成本 (人力管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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⚖️
將工作站作業均衡分配，最小化閒置時間並達成目標產出節拍 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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⚡
最佳化工廠能源使用與排程，在需量限制下最小化電力成本與碳排放 (能源管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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🔪
分析刀具磨耗數據決定最佳換刀時機，平衡換刀成本與加工品質風險 (設備管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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🌱
最佳化生產排程與能源組合，在產能目標下最小化碳排放量與碳權成本 (永續管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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🔄
最佳化產品換線順序與排程，最小化換模/換線時間與產能損失 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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📝
在有限產能下評估訂單接受與排序決策，最大化總利潤與準時交貨率 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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🧩
運用線性規劃決定最佳產品生產組合，在資源限制下最大化總利潤 (生產管理)
🏭 生管部 — 生產排程與庫存
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🚚
運用線性規劃求解運輸問題，找出多個供應地到多個需求地的最低成本配送方案 (作業研究)
🚚 倉管物流部 — 運輸配送與倉儲
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🗺️
整合 TSP 旅行推銷員與 VRP 車輛路徑問題，最佳化物流配送路線與成本 (供應鏈管理)
🚚 倉管物流部 — 運輸配送與倉儲
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📋
運用匈牙利演算法求解指派問題，將任務最佳化分派給人員或機台 (作業研究)
🚚 倉管物流部 — 運輸配送與倉儲
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🎒
運用動態規劃求解背包問題，在有限資源下選出總價值最大化的項目組合 (作業研究)
🚚 倉管物流部 — 運輸配送與倉儲
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📥
運用 First Fit、Best Fit 等啟發式演算法求解裝箱問題，最小化所需箱數 (作業研究)
🚚 倉管物流部 — 運輸配送與倉儲
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🌊
運用 Ford-Fulkerson 等演算法求解網路最大流量，找出系統瓶頸與最小割集 (網路最佳化)
🚚 倉管物流部 — 運輸配送與倉儲
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📍
運用加權評分法與重心法等方法，綜合成本、距離與策略因素選擇最佳廠址 (作業研究)
🚚 倉管物流部 — 運輸配送與倉儲
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🛍️
整合供應商選擇、數量折扣與多期採購決策，最小化總採購與持有成本 (採購管理)
🚚 倉管物流部 — 運輸配送與倉儲
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🔗
運用卡方檢定分析兩類別變數之間的關聯性，判斷是否存在顯著相依關係 (統計檢定)
📐 統計分析室 — 數據檢定與推論
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🔀
Mann-Whitney U 等無母數方法檢定兩獨立群體是否有顯著差異，不受常態假設限制 (統計檢定)
📐 統計分析室 — 數據檢定與推論
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📐
Bartlett、Levene 等方法檢定多組資料的變異數是否同質，作為 ANOVA 前提假設驗證 (統計檢定)
📐 統計分析室 — 數據檢定與推論
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🔗
Pearson、Spearman、Kendall 相關係數計算與顯著性檢定，分析兩連續變數的線性或等級關聯 (統計檢定)
📐 統計分析室 — 數據檢定與推論
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📉
整合簡單與多元回歸分析，檢定自變數對因變數的影響顯著性與預測能力 (統計分析)
📐 統計分析室 — 數據檢定與推論
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🎲
自動辨識數據最適合的機率分配（常態、韋伯、指數等），支援配適度檢定與參數估計 (統計分析)
📐 統計分析室 — 數據檢定與推論
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🔮
運用貝氏推論結合先驗知識與觀測數據，進行參數估計與預測區間分析 (貝氏統計)
📐 統計分析室 — 數據檢定與推論
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📝
依信賴水準與容許誤差計算問卷所需樣本數，比較不同調查設計的誤差大小 (抽樣統計)
📐 統計分析室 — 數據檢定與推論
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🏷️
整合 KNN、SVM、決策樹、隨機森林等分類演算法，自動判別資料所屬類別 (機器學習)
🤖 數位轉型 — AI 與智慧製造
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📈
整合線性、多項式、Ridge、Lasso 等回歸模型，預測連續型目標變數 (機器學習)
🤖 數位轉型 — AI 與智慧製造
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🚨
運用 Isolation Forest、LOF 等方法自動偵測生產數據中的異常點與離群值 (機器學習)
🤖 數位轉型 — AI 與智慧製造
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📅
運用 CPM/PERT 找出關鍵路徑，規劃專案完工時程與緩衝時間 (專案管理)
📅 專案管理部 — 排程與資源規劃
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運用動態規劃將有限資源最佳分配給多個活動或部門，最大化整體效益 (資源規劃)
📅 專案管理部 — 排程與資源規劃
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NPV、IRR、回收期等方法評估資本支出方案，輔助設備購置與擴廠投資決策 (財務分析)
📅 專案管理部 — 排程與資源規劃
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🛡️
運用生命表與精算現值計算定期壽險保費，分析死亡率、利率與保額對費率的影響 (精算定價)
📊 精算模型與定價
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🦠
SIR 傳染病動態模型模擬，分析感染率、康復率與群體免疫對疫情擴散的影響 (流行病學)
🏥 流行病學模型
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互動式心智圖編輯器，快速整理思緒、規劃專案與腦力激盪 (生產力工具)
🖥️ 辦公室生產力工具
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🔀
互動式流程圖編輯器，繪製工作流程、決策邏輯與系統架構圖 (生產力工具)
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📅
互動式時間軸編輯器，視覺化專案里程碑、歷史事件與時程規劃 (生產力工具)
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👥
互動式組織架構圖編輯器，繪製公司部門層級與人員配置關係 (生產力工具)
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📊
互動式甘特圖編輯器，規劃任務排程、追蹤進度與管理專案時程 (生產力工具)
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🖊️
互動式數位白板，自由繪圖、標註與即時協作，適合會議與腦力激盪 (生產力工具)
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📌
互動式看板工具，拖放管理任務卡片，視覺化工作流程與專案進度 (生產力工具)
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互動式 SWOT 分析圖，盤點優勢、劣勢、機會與威脅，輔助策略規劃 (生產力工具)
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商業模式九宮格 (BMC) 編輯器，一頁釐清關鍵夥伴、價值主張、客群與金流 (生產力工具)
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RACI 責任分配矩陣，釐清每項任務由誰負責、當責、諮詢與知會 (生產力工具)
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工作分解結構 (WBS) 產生器，把專案拆解成可管理的階層任務 (生產力工具)
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同理心地圖，從使用者的所見、所聞、所想、所感深入理解目標客群 (生產力工具)
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顧客旅程圖，描繪使用者從接觸到回購各階段的體驗與痛點 (生產力工具)
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決策矩陣（加權評分），用多準則量化比較各方案，做出理性選擇 (生產力工具)
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價值主張圖，對齊顧客需求與產品價值，找出最佳契合點 (生產力工具)
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內政部 2025 年不動產預售屋實價登錄資料視覺化
🌍 開放數據與 Kaggle 探索
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Kaggle 全球恐攻資料集視覺化與趨勢分析
🌍 開放數據與 Kaggle 探索
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Kaggle 聯合國世界遺產資料庫分佈探索
🌍 開放數據與 Kaggle 探索
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🌍
Kaggle 全球 1900-2026 年地震活動視覺化
🌍 開放數據與 Kaggle 探索
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全球不明飛行物目擊地點與歷史趨勢分析
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針對健身與飲食控制的食物蛋白質成分分析
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基於科學數據的食品營養五大指標分析
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尋找並探索世界各國具有「周杰倫風格」的歌手
🌿 健康與娛樂
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🎯
運用最優停止理論的 37% 法則，科學化解決「何時該停止搜尋、做出決定」的問題 (決策學)
🧩 決策與社會科學
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🤝
運用 Gale-Shapley 演算法解決群體資源分配與匹配穩定性問題 (人際學)
🧩 決策與社會科學
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工具之外，也來輕鬆一下——匿名聊天交流，或跟 AI 下一盤圍棋。