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ent meaning text的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦StephenBlack,JohnDixon,楊智民,蘇秦寫的 地表最強英文【英語會話12,000/用「格林法則」背10,000個英文單字】【網路獨家套書】 可以從中找到所需的評價。
國立中央大學 資訊管理學系 蔡志豐所指導 崔書晴的 資料離散化與 填補遺漏值之順序與研究 （2020），提出ent meaning text關鍵因素是什麼，來自於資料前處理、資料離散化、遺漏值填補、資料探勘。
而第二篇論文國立臺北大學 企業管理學系 陳宥杉、林俊佑所指導 羅偉元的 知識分享行為前因之探討：跨層次中介分析 （2020），提出因為有 知識分享行為、組織學習文化、社會資本、創意自我效能、組織認同、跨層次分析的重點而找出了 ent meaning text的解答。
地表最強英文【英語會話12,000/用「格林法則」背10,000個英文單字】【網路獨家套書】
為了解決ent meaning text 的問題，作者StephenBlack,JohnDixon,楊智民,蘇秦 這樣論述：
「不是最強，不敢大聲！」 「不是最強，不敢大聲！」 「不是最強，不敢大聲！」 因為我們很有把握， 所以說三遍！ 《地表最強英語會話12,000》 ── 是誰規定想學好單字就得買： 7,000、10,000，甚至20,000的單字書！ 是誰說想擺脫只會說：「How are you?」、「Sorry, I don’t know.」 卻只買3,000、5,000甚至7,000句的會話書，就能逆轉人生？ 讓我們在此大聲指出大家學英文的盲點： 「單字」和「會話」其實是要一起學， 而且「一定」要一起學！ 《地表最強英語會話12,000》──
讓你一次擁有12,000會話句、25,000組單字／片語， 挑戰英語人生無極限！ （保證足量12,000句會話、25,000個單字／片語。） （沒有足量，不敢大聲） 有了這本，你還怕什麼？ 178個情境，完整的12,000句英語會話句，並可延伸至25,000句。全書再補充超過25,000個單字／片語。有了這本書，任何時間、任何時點、任何考試、任何情境都不用害怕！ 不是最強，不敢大聲！── 最強1│地表最多的英語會話句 全書分為15篇章，共178個單元，每單元有90-100句的英語會話句，絕對超過12,000句，不僅收錄你想的到的英語會話句，連意想不到的會話
句，在這裡一定都找的到！ 最強2│地表最多的補充單字＋片語 書中的每一句英語會話句，皆補充2-3組的英語單字或片語，全書超過25,000個單字／片語。一本即可抵過2,000、7,000，甚至10,000英語單字書。 最強3│地表最豐富的英語替換句 有些英語會話句，會有2-3種不同的說法，但都表達相同的意思。學一句等於學三句，靈活運用英語會話句，跟老外溝通無須再比手畫腳、支支吾吾。 最強4│錄製時間最長的英語會話MP3 12,000句英語會話句由外籍教師親自撰寫及錄製，錄製時間長達21小時。不想帶厚重的書出門，有MP3即可隨聽隨練，說一口流利且標準的英語。 不
僅只是「英語會話書」，更是一本「英語單字書」！ 一定會遇到的情境都在這裡！ 全書15篇章，囊括178個單元，收錄各類生活中會一定會遇到的情境主題，分類主題最為詳盡，隨手一翻，馬上找到你想要的那個情境。 一定要會的會話句都在這裡！ 完整的12,000句英語會話句，搭配相關英語句可延伸25,000句，善用替換詞彙，更能變化出屬於你的25,000句，甚至100,000句，遇到老外隨機應變不詞窮。 一定要懂得字彙都在這裡！ 還再買2,000、7,000的單字書嗎？那些單字書已經不夠看，選對一本英語會話書，立即擴充你的單字量，12,000句的會話句，衍生25,000 個單字
，學習效果保證完勝。 《地表最強英文單字：不想輸，就用「格林法則」背10,000個英文單字》── 「不想輸，就把英文學好吧！」 根據統計， 67%的上班族認為：英文是提升職場競爭力最直接的方法！ 他們同時認為， 學習英文的第一步， 就是先從擴充單字量下手！ 但是， 「單字背不起來」、「總是背了又忘」 卻是他們共同的困擾！ 《地表最強英文單字：不想輸，就用「格林法則」背10,000個英文單字》 教你用「格林法則」， 了解「字首、字根、字尾」的轉音與演變！ 以腦海中現有的單字， 搭配「格林法則」及「字首、字根、字尾」記憶法，
瞬間擴充你的單字庫， 讓你背7,000、10,000、甚至10萬個英文單字！ 「格林法則」為什麼能成為74億人狂推的單字記憶法？ 1.什麼是「格林法則」？── 「格林法則（Grimm’s law）」又稱「第一次子音推移」，是一種用來描述印歐語語音遞變的定律，由德國語言學家雅各布‧格林（Jakob Grimm）提出。利用英文的形、聲、義，找出簡單字彙如何演變成艱深單字的方法，推翻以往用字母順序記憶單字的古板方式。 2.「格林法則（Grimm’s law）」利用英文單字的根本－「形、聲、義」，找出簡單字彙與艱深單字的相對應關係，幫助學習者方便記憶。 例：字根「com
-」表示「一起」；「pan」由「bun（麵包）」演化而來。 字根「com-（一起）」+「pan（麵包）」+「-ion（名詞字尾）」=「companion（一起吃麵包的人）」，引申為「同伴」。 3.運用「格林法則」及「字首、字根、字尾」，讓記憶單字「以簡入繁」！ 例1：「sit」與字根「sid-」皆表示「坐」。 字根「pre-（在～之前）」+「sid-（坐）」+「-ent（人）」=「president（坐在你前的人）」，引申為「總統」。 例2：字根「-corn」和「-horn」皆表示「角」： 字根「uni-（單一）」+「-horn（角）」=「unicorn（獨角獸）」。
4.「格林法則」讓「字首、字根、字尾」變得更靈活運用！ 例1：字根「tour（旅遊）」源自「turn（轉）」，兩者皆有「轉」的意思。 字根「tour（旅遊）」+「-ist（表示人）」=「tourist（旅遊的人）」，引申為「觀光客」。 例2：「wine（酒）」由法文的「vin（酒）」演化而來。 字根「vin-（酒）」+「-egar（酸）」=「vinegar（醋）」。 以前學過的單字， 透過「格林法則」及「字首、字根、字尾」記憶法， 讓記憶單字「以簡入繁」！ 【使用說明】 淺談「格林法則」│ 「格林法則（Grimm’s law）」又稱「第一次子
音推移」，是一項用來描述印歐語語音遞變的定律，由德國語言學家雅各布‧格林（Jakob Grimm）提出。相關的「格林之前容易混淆的「字首、字根、字尾」，輕鬆記下。 「格林法則」發音位置│雙唇音：﹝b﹞、﹝p﹞、﹝m﹞ ﹝b﹞、﹝p﹞、﹝m﹞的發音相似於注音符號的：ㄅㄆㄇ。 ﹝p﹞對應﹝b﹞│purse - burs 「purse」指皮革製的囊袋，主要用途是裝錢；「burs」這字根也具有相同概念，可指袋子、囊、付錢等概念。 ﹝b﹞對應﹝m﹞│black - melan 透過雙唇音﹝b﹞和﹝m﹞互換，藉由簡單的「black（黑）」可輕鬆記憶字根「melan（黑）」的意思
。 「格林法則」發音位置│唇齒音：﹝f﹞、﹝v﹞ ﹝f﹞、﹝v﹞的發音相似於注音符號的：ㄈ。 ﹝v﹞對應﹝f﹞│love - phil 兩者並無字源關係，但皆表示愛。可將「phil」倒過來拼字，形成「liph」的組合，和「love」相對照，藉由﹝v﹞和﹝ph﹞互換，母音通轉等概念能簡單記憶「phil」的意思。 ﹝f﹞對應﹝v﹞│different - var 兩者雖無字源關係，但字根「var」即表示改變、不同，透過子音﹝f﹞和﹝v﹞互換，母音通轉，用「different」來記憶「var」的意思。 「格林法則」發音位置│齒齦音：﹝d﹞、﹝t﹞、﹝n﹞、﹝l﹞、﹝
r﹞、﹝z﹞、﹝s﹞ ﹝d﹞、﹝t﹞、﹝n﹞、﹝l﹞、﹝r﹞、﹝z﹞、﹝s﹞的發音相似於注音符號的：ㄉㄊㄋㄌㄖㄙ。 ﹝t﹞對應﹝d﹞│tame - dom 子音﹝t﹞和﹝d﹞互換，母音通轉，「tame」是馴服的，「dom-」是家，有一派字源學家推測，像狗、貓這樣的動物是經馴服，才能養到家中。 ﹝s﹞對應﹝t﹞│plus - plut 兩者雖無字源上的關係，但可藉由子音﹝s﹞和﹝t﹞互換，母音通轉來記憶，「plus」的意思是更多，「plut」是財富，可想像成財富是累積來的、愈來愈多。 ﹝r﹞對應﹝l﹞│star - stell 子音r和l互換，母音通轉，「star
」和「stell」皆表示「星星」。 （以下內容還有「齒齦後音」、「齒間音」、「硬顎音」、「軟顎音」、「喉音」……等）
資料離散化與 填補遺漏值之順序與研究
為了解決ent meaning text 的問題，作者崔書晴 這樣論述：
隨著時代演進，科技化的腳步不斷前進著，而人們的行為會產生許許多多的資料，這些過往不被重視或是因為技術而難以被蒐集的資料，今日，不管是對企業或是對一般人而言，資料都有著不同的意義，它可以是市場分析的工具或是個人隱私的一部分，它的價值甚至比產品本身還要更加重要，因此，資料探勘(Data Mining)是目前非常熱門的技術，即是利用不同的方法進行資料的分析並且設法找出資料內隱含的相關性以及可以提取的特徵，加以解讀及應用，聽起來很容易，但是，實際操作上，卻會遇到很多問題，其中之一就是原始資料的不完整、產生遺漏的狀況。 遺漏值(Missing Value)會直接導致資料探勘及分析的結果上有誤差，
這些遺漏可能來自於人為的填寫失誤或各種原因導致的刻意隱瞞，也可能是機器本身的原因所導致，例如: 資料儲存的過程產生失誤、硬體設備的損壞等等。因此，資料探勘及分析時，常常會因為遺漏值的緣故導致結果被干擾，準確度因此降低。 除此之外，在資料前處理的階段，經常會碰到例如年齡的連續型資料，若是連續型的資料，在進行特徵提取的時候可能會導致條件過於狹隘，因此，離散化是個很重要的過程，將連續型資料透過不同的劃分點分類到不同的類別，使資料平整化亦降低異常資料對於模型的影響程度，唯有高品質的資料，才可能產出高品質的結果。 目前對於遺漏值的處理以及離散化的方式有非常多種，本研究將嘗試先離散化資料再進行
各種遺漏值填補以及先進行遺漏值填補後再離散化的方法，將結果以正確率評估，統整，歸納出一個較為有效的方法。
知識分享行為前因之探討：跨層次中介分析
為了解決ent meaning text 的問題，作者羅偉元 這樣論述：
知識是組織價值的主要來源，而創造組織價值則取決於組織蒐集和運用知識的能力。且激烈的競爭性、複雜性、動態和快速變遷的環境，組織更須依賴提升知識分享等相關能力，以能維繫競爭優勢和永續成長。本研究由社會認知理論、自我效能理論、及社會認同理論之觀點，探討組織層次的組織學習文化、社會資本，及個人層次的創意自我效能與組織認同，對個人知識分享行為的影響。並以創意自我效能及組織認同作為中介變項，分別檢視其中是否具有跨層次之中介效果。本研究之研究對象為我國各級政府行政機關之公務人員，採問卷調查法，共發放40個政府機關，1,200份問卷。最終回收有效問卷909份，回收率為 75.75%。續以SPSS、AMOS及
多層次研究之階層線性模型(HLM)進行分析。相關假設模型檢測後發現，組織學習文化、社會資本、創意自我效能、與組織認同，均會正向影響知識分享行為。且創意自我效能與組織認同會分別跨層次部分中介組織學習文化、社會資本、與知識分享行為間之正向關係。本研究由公部門職場情境進行跨層次實證研究，同時納入組織因素與個人因素，類推檢視不同地域及行業之理論模型。知識鑲嵌於組織網絡中並為個人所掌握，且知識分享是一自我驅動的行為，故在此實證論點之下，組織應建構具有遠景並互相維繫的組織環境，以增強員工的自我效能和認同態度，進而能自主性的參與有益於組織的協作行為或活動。本研究之分析發現與見解，拓展並補足相關研究之缺口，提
供爾後對知識分享行為進行跨層次整合分析參考。