創新學分學程成果展示

➤教學目標：本課程旨在引導學生運用數據分析與 AI 自然語言處理技術，探討 PTT 股票板投資人情緒與台股大盤走勢之間的關聯性，理解市場波動背後可能存在的非理性投資行為與情緒循環。 

➤教學方法：採用專題實作方式，透過網路爬蟲蒐集近年 PTT 論壇留言、股價資料與重大新聞事件，並結合資料清洗、BERT 情緒分類、LLM 複判、加權情緒分數計算與 Power BI 視覺化，逐步完成完整的數據分析流程。 

➤教學成果：學生能建立每日投資人情緒指數，並與大盤走勢進行對照分析，完成情緒溫度計、互動式走勢圖與重大事件節點分析看板。透過期末成果展示，學生將具備資料蒐集、AI 模型應用、金融趨勢解讀與視覺化呈現能力。 

➤教學目標：本課程旨在培養學生運用數據分析與商業智慧工具，探討天氣、人流、交通與商圈特徵對連鎖餐飲展店決策的影響，並理解不同天氣條件下消費行為與商圈韌性的變化。 

➤教學方法：採用專題實作導向，整合氣象資料、交通人流資料、商圈 POI 與人口環境資料，建立四維數據基底。學生將透過商圈定義與分類、天氣與人流關聯分析、商圈韌性評估及展店潛力評分，將複雜資料轉換為可視化決策儀表板。 

➤教學成果：學生能完成一套雨天展店潛力分析模型，產出商圈天氣敏感度矩陣、雨天韌性展店矩陣與展店潛力評分看板。透過成果展示，學生能依據不同餐飲品牌需求，提出高成長或高穩定性的展店選址建議，培養資料驅動的商業決策能力。