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另外網站申請入學交叉查榜分析 - 副校長室也說明：面對高等教育的國際化競爭以及臺灣少子化之趨勢，招生問題已是各大學嚴峻的挑戰，各校亦將此列為校務研究之重點項目。隨著108年新課綱的推動，建立完整高中端學習履歷 ...
這兩本書分別來自 和 所出版 。
中華大學 資訊管理學系 王素華所指導 林旻蓁的 具資料整合功能之視覺化分析 （2015），提出大學交叉查榜關鍵因素是什麼，來自於巨量資料、資料整合、視覺化分析、Google Visualizations API、可攜式圖表。
而第二篇論文中華大學 資訊管理學系 王素華所指導 姚奕丞的 巨量資料自動化前處理框架 （2015），提出因為有 巨量資料、資料多樣性、資料前處理、資料清理、資料轉換的重點而找出了 大學交叉查榜的解答。
最後網站「103交叉查榜大學」情報資訊整理 - 愛呷宜花東則補充：愛呷宜花東「103交叉查榜大學」相關資訊整理- 108年(2019)學測、統測、指考，落點分析-交叉查榜www.com.tw 加入好友，用line快速查詢大學申請榜單和最新二階放榜 ...
升學導航：甄選百科105
為了解決大學交叉查榜 的問題，作者新技網路科技 這樣論述：
本書包含五大甄選（個人申請、繁星推薦、四技申請、軍校甄選以及警大考試）104與103之各校系的錄取級分的升降、採計科目組合以及校系招生人數的變化，從中亦可觀察出社會評價，瞭解的就業市場需求變遷等。 另外，本書還有特別企劃，除教您如何準備書審資料、面試的小技巧外，若您想到對岸大學就讀，我們也為您邀請到目前在對岸大學就讀的學子們分享他們的心路歷程。 另贈「105甄選百科序號卡」，除可依學校成績做六次模擬落點觀看個人申請、繁星推薦、四技申請、軍校甄選以及警大考試等五大甄選落點外，還可以在拿到學測成績後做一次正式的免費落點，讓您清楚地知道自己能錄取哪所大學。
在此需強調：「我們不是鐵口直斷的預言家，卻可以透過歷史過往的脈胳，協助您精準定位您的錄取能力。」
具資料整合功能之視覺化分析
為了解決大學交叉查榜 的問題，作者林旻蓁 這樣論述：
隨著科技的進步，資料量成長速度也大幅提升，而巨量資料(Big Data)是現今在各產業中不斷探討的話題，其隱含的價值也非常巨大，如何在資料產出時，越快的解讀其資料所隱含的意義，越能搶先獲取商機及變革。視覺化分析即是能夠幫助人們在短時間內，快速地理解資料內容所表達涵義的技術之一，運用視覺化工具使繁複的資料變成淺顯易懂的圖表。視覺化分析需要由豐富、多元的資料經由資料整合將不同來源的資料進行彙整，在資料呈現上才更能顯現其價值，然而目前市上的視覺化工具大部分只提供單一的檔案匯入，少部分能夠匯入多檔案的視覺化工具，卻不一定能夠進行資料整合的呈現，而專業的統計軟體操作又過於繁雜，增加了使用上的門檻。故本
研究將多檔案來源進行資料整合，而資料整合其中包含資料合併以及屬性新增，透過資料合併能夠將不同的資料表進行整併，並且利用屬性新增將原有的資料欄位進行延伸，產生出新的屬性欄位，以達到能夠將進行視覺化的資料在視覺化之前進行整理，讓資料視覺化能夠呈現最佳的效果。為了能使資料視覺化的效果更好，本研究結合開源的Google Visualizations API來當作視覺化呈現之工具，其中包含了大量的圖表，透過本研究的視覺化分析模組與Google Visualization API進行連接，將視覺化相關設定進行轉換，轉換成Google Visualization API能夠讀取的格式，最後匯入Google
Visualization API將資料進行視覺化，產生視覺化圖表，並且本研究架構提供圖表的可攜式服務，依據圖表的視覺化設定，經過加密後產生專屬該圖表的網址，使用者只要將網址及金鑰密碼分享給他人，其他使用者即可透過瀏覽器觀看該圖表。本研究提供資料分析師一個整體的視覺化分析系統架構，讓資料分析師在進行資料視覺化之前，能夠將資料進行整合，使欲視覺化的資料在進行視覺化之後能夠達到最佳的視覺化效果，並且提供可攜式圖表的服務，讓使用者能夠方便地與其他使用者分享視覺化的結果，透過大學推甄交叉查榜、全國癌症死亡病因資料，能夠呈現本研究架構的可行性。
升學導航：甄選百科104
為了解決大學交叉查榜 的問題，作者新技網路科技 這樣論述：
本刊提供您104年大學甄選入學管道的重要參考資料。 您可以藉此觀察出去年各校系的錄取級分升降、採計科目組合以及校系招生人數的變化，從中亦可觀察出社會評價，瞭解的就業市場需求變遷等。 在此需強調：「我們不是鐵口直斷的預言家，卻可以透過歷史過往的脈胳，協助您精準定位您的錄取能力。」
巨量資料自動化前處理框架
為了解決大學交叉查榜 的問題，作者姚奕丞 這樣論述：
巨量資料(Big Data)是現今資訊產業最熱門的議題，隨著儲存技術以及硬體設備的進步，資料成長速度不僅越來越快，更讓產生的資料類型及檔案格式更加多樣化，而這些資料未經過處理將產生資料不完整、有雜訊以及不一致的情形，故需透過擷取、分析、更正和檢測來進行資料前處理，目前各產業執行資料前處理時，往往需耗費大量資金來進行建模(Modeling)，且面對相似來源又必須重複地執行及檢測，耗費大量的人力及時間成本。因此對於不同來源，如果能夠有一致性的資料前處理流程，並透過自動化方式將能有效解決這些問題。為了解決這些問題，本研究提出一個巨量資料自動化前處理框架。主要分為六大功能模組：來源上傳模組、資料格式
標準化模組、XML資料暫存模組、資料清理以及資料轉換模組、資料轉出模組以及規則管理模組，其中「來源上傳模組」是將使用者所上傳的來源傳遞至伺服器中；「資料格式標準化模組」，則是將來源進行解析並經由範圍擷取的方式，轉換為統一的標準化格式；「XML資料暫存模組」，可將標準化格式的資料內容，暫存至系統中提供其他模組存取使用；「資料清理以及資料轉換模組」，提供資料清理以及資料轉換的方法來處理來源資料；「資料轉出模組」，可依據需求以不同的檔案格式進行轉出；「規則管理模組」，負責存取資料庫資料並與其他模組進行溝通，達到自動化處理之目的。根據此設計概念以及方法，本研究透過物件導向技術實作出巨量資料自動化前處理
系統，並使用不同來源類型的實例資料來進行系統評估，而評估結果確實能夠有效地將不同來源類型的資料，轉換為標準化的格式資料，並經由資料清理及轉換方法確實的將不完整、有雜訊以及不一致的資料內容處理完成，且能夠依照使用者需求，轉出適合其分析環境所需使用的檔案格式。藉此透過本系統來處理多樣性來源時，能夠以一套標準機制來進行自動化前處理，省去以往建模以及重複執行所耗費的成本。因此，面對巨量資料多樣性的資料來源，只要能有效轉換為本研究所訂定的標準格式，都將能透過此系統進行自動化前處理，並能夠依照不同分析需求，所需要的檔案格式進行轉出，進而幫助各產業能夠即時、準確及完整地處理多樣性來源資料，以提供決策者透過這
些資料進行分析，即時做出正確之決策。