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中和學區查詢的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦NassimNicholasTaleb寫的 隨機騙局：潛藏在生活與市場中的機率陷阱 可以從中找到所需的評價。
另外網站學區查詢 - 臺北市中山區公所也說明：學區查詢 · 點閱數：172176 · 資料更新：110-03-08 11:33 · 資料檢視：110-08-19 17:06 · 資料維護：臺北市中山區公所.
國立臺南大學 文化與自然資源學系臺灣文化碩士在職專班 張伯宇所指導 吳美真的 臺南市南化區人口成長與分布之研究(1905~2021年) （2021），提出中和學區查詢關鍵因素是什麼，來自於南化、人口成長、人口分布。
而第二篇論文實踐大學 資訊科技與管理學系碩士班 鄭王駿所指導 陳俐宇的 運用大數據分析查詢宜居區域之研究-以新北市汐止區為例 （2021），提出因為有 大數據、鄰避設施、迎毗設施、Google Maps API的重點而找出了 中和學區查詢的解答。
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隨機騙局：潛藏在生活與市場中的機率陷阱
為了解決中和學區查詢 的問題，作者NassimNicholasTaleb 這樣論述：
《財星》（Fortune）雜誌選為「有史以來最聰明的書」（Smartest Books of All Time） 《金融時報》年度最佳商業書 《黑天鵝效應》作者塔雷伯成名之作 《隨機騙局》（更新二版） 與《黑天鵝效應》《反脆弱》並稱 解決風險與隨機問題的《不確定》三部曲 也是最淺顯易懂的首部曲 在機率的觀念下，賺大錢的人可能只是運氣好的傻瓜，而賠錢卻也只是運氣不好罷了。現實生活中的成功與失敗，運氣其實常常被低估。這本書要談的就是運氣，更準確地說，在個人生活或是職場生涯裡，我們對運氣懷有什麼樣的認知。本書的背景，正是最引人注目的論壇。在那裡──也就是市場，也
包括日常生活──運氣常被人誤認為是真正的技能……為什麼有些人那麼有錢，卻不是那麼聰明？世事可能瞬息萬變，為什麼只有牙醫是值得考慮的一個好職業？為什麼只要足夠數量的猴子坐在打字機前，遲早就會出現一位大文豪？為什麼統計學家統計了老半天，卻總是料不準接下來會發生什麼事？當你因為隔壁的千萬富翁太多而備受打擊時，有沒想過只是自己選錯居住的地點？為什麼股票交易買賣其實比煎蛋還容易？又為什麼專家及新聞記者多如過江之鯽，卻沒一個可以信得過？是什麼樣的世界，讓人們寧可靠運氣，也不要靠能力？賭徒的迷信有沒有道理？為什麼爛計程車司機的破英語讓人大賺了一筆？倒底是贏家通吃，還是輸家通賠？為什麼微軟的比爾．蓋茲並不是他
那一行中的佼佼者（但請勿告訴他這個事實）……《隨機騙局》的文風玩世不恭，有悖傳統，從多個學門探索我們生活中最不被理解的力量之一，令人大開眼界。本書係《黑天鵝效應》作者的成名之作，與《黑天鵝效應》及《反脆弱》並稱為解決風險與隨機問題的《不確定》三部曲，更是其中最淺顯易懂的首部曲。 書評 「《隨機騙局》之於華爾街的傳統思維，大致就像馬丁‧路德（Martin Luther）的九十五條論綱之於天主教會。」──麥爾坎‧葛拉威爾（Malcolm Gladwell），《決斷兩秒間》（Blink）作者 「這本書就像手榴彈那樣滾落華爾街。」──Maggie Mahar，《牛市！一頁榮景》（Bull
! A History of the Boom, 1982-1999）作者 「妙不可言……塔雷伯將緊緊抓住你。」──Peter L. Bernstein，《馴服風險：精彩的風險故事》（Against the Gods: The Remarkable Story of Risk）作者 「改變生活……《隨機騙局》令我的雙手因為興奮而顫動。」──Tom Peters，《追求卓越》（In Search of Excellence）作者 「我們需要像這樣的書。……讀來有趣，獨到的見解更令人耳目一新。」──Robert J. Shiller，《非理性繁榮》（Irrational Exub
erance）作者 「讓人想起理察‧道金斯（Richard Dawkins）……和史帝文‧傑伊‧古爾德（Stephen Jay Gould）等一流的科學家/隨筆作家。」──Michael Schrage，麻省理工學院，《認真玩》（Serious Play）作者 「如果要我列舉談市場寫得最好的五本書，《隨機騙局》會在我的書單上。」──Jack D. Schwager，《金融怪傑》（Market Wizards）作者 「聰明過人、誠實正直、一針見血。塔雷伯的思想方式獨樹一格，而且具有感染力。」──Marco Avellaneda，紐約大學數理財務學教授 「塔雷伯寫的書，數理
基礎穩健，對一般大眾來說，也兼具趣味性和資訊性。這是相當了不起的成就。」──Donald Geman，約翰霍浦金斯大學機率理論教授 「適合暑期展讀和買來當畢業禮物。（塔雷伯）解釋了商業和財務領域中，看起來像是『才華』的幾乎每一件事，其實只是運氣使然。」──Scott Adams，《呆伯特》（Dilbert）的創作者 「卓然不群，發人深省……妙趣橫生的一本書。」──《金融時報》（Financial Times） 「一竿子打翻今年將出版、承諾提供無敵（股市）策略的數百本書。」──倫敦《週日泰晤士報》（Sunday Times）最佳書籍 「讀來有趣的這本書……將敦促讀者審慎思
考成功的本質和機運所扮演的角色。」──《巴倫周刊》（Barron’s） 「條理清晰、聰明……探索成功和失敗的本質。任何想要多點成功的人，最好思之再三。高度推薦。」──Harry C. Edwards，亞馬遜網站（Amazon.com）編輯 「立刻躋身而成經典之作。可讀性高，每個轉折點都精彩萬分。」──Patrick L. Young，《新資本市場革命》（The New Capital Market Revolution）作者 「本書文風不拘形式且有趣。……從一個話題跳到下一個，但作者的論點始終清楚明白傳來。……整體而言，真心推薦這本書。」──slashdot.org 「
塔雷伯利用富於想像力的各種例子，提醒我們，人是透過存活者偏誤的透鏡看這個世界──我們往往只看到做特定某件事的少數幾位贏家，而不是許多輸家。……正如塔雷伯在他所寫迷人且生動的書中所說，記住隨機性可能愚弄我們，是很重要的一件事。」──《威爾遜季刊》（Wilson Quarterly） 「多年來我看過最好的一本書。塔雷伯將擴展你的心思、讓你笑、給你的懷疑一把健康的推力。」──Paul Sturm寫於《聰明理財》（Smart Money） 「聰明且可讀性很高的指南，從喬治‧索羅斯（George Soros）到約吉‧貝拉（Yogi Berra）等思想家，汲取真知灼見，引導我們的思緒更加清晰。
」──Futurist 「來自古典到現代哲學家、透過計程車司機、商業人士和牙醫，常識迸發。」──Paul Wilmott，《衍生性金融商品》（Derivatives）作者 「塔雷伯以淺顯易懂和趣味盎然的（寫作）方式，結合個人的交易經驗，以及來自多個學門──古代史、古典文學、哲學、數學、科學──無數主題的細節和實例。」──Word Trade 「《隨機騙局》是認真嚴肅、深奧微妙的書，非常值得仔細拜讀。……見識不俗。」──Barton Biggs，華爾街投資大戶 「在這個太多人靠學經歷堆砌門面的世界中，塔雷伯是真正的知識分子。他比大部分哈佛教授更長於運用文學。除此之外，這本
書出於熱中這個主題的人之手，令人耳目一新。他不受學術規則的束縛，而是跟著本能和熱情走，去研究和剖析人性。」──Terry Burnham，哈佛大學，《都是基因惹的禍》（Mean Genes）共同作者
臺南市南化區人口成長與分布之研究(1905~2021年)
為了解決中和學區查詢 的問題，作者吳美真 這樣論述：
位居臺南市東陲的南化區，具有丘陵山地交界和兩種不同水系型態的特色，由於地理位置的關係，屬於較晚開發的地區。在平埔族、漢人先後相繼開發拓墾後，人口數逐漸增加；但隨著時間推移，受到現代工業化影響，人口也開始流失。 本研究先收集、整理人口統計資料，再繪製統計圖表，並與當地文史資料和田野訪談資訊對照印證，以探討日治時期明治38年（1905年）到民國110年（2021年）南化的人口成長與分布情形。所得研究成果如下： 日治時期除了噍吧哖事件導致負成長以外，南化的人口大致為正成長；戰後初期至民國60年，是自然增加率的正成長；民國61年到100年間，是社會增加率的負成長；而在民國101年
以後，則是自然增加率和社會增加率的負成長情形。 關於人口結構的性別比例，除了日治時期噍吧哖事件和戰後嬰兒潮時期以外，皆是男性人數多於女性人數，印證了人口學之鄉村從事農業的男性比例較高的論點；年齡結構上，今日南化出現少子化和高齡化現象，老年扶養率高，為一縮減型金字塔。 最後為各村里的人口分布情形，日治時期集中於西南邊菁埔寮庄，戰後初期轉移至西北邊北寮村，民國80年後再移到南部政商中心的南化村；人口密度部分，日治時期集中程度最高為北寮庄，並延續至民國60年；但民國40年開始，南化村與北寮村並列且持續成長、超越，故得知今日人口集中於市中心區域。
運用大數據分析查詢宜居區域之研究-以新北市汐止區為例
為了解決中和學區查詢 的問題，作者陳俐宇 這樣論述：
住所對於我們來說，是當我們辛苦了一天、筋疲力盡之後，能夠好好休息充電的地方，所以擁有良好的休息環境及品質是很重要的，但對於不同的人來說，各自的偏好及需求都有所不同。因此本論文以汐止地區為例，設計一個具有友善使用者介面的查詢網站，可以任由使用者來自行挑選自己喜歡（亦稱為迎毗設施，如：圖書館、公園）或不喜歡（亦稱為鄰避設施，如：高壓電塔、宮廟）的周邊環境與設施，並提供使用者對其所在意的設施進行正負評的權重設定後再依照使用者的選擇進行評分計算，將計算過後的個人化結果呈現於Google地圖上，讓使用者清楚的了解哪些區域是比較符合自己需求的宜居區域。本研究以政府資料開放平台之開放資料及各設施官網資料為
基礎，將其地址傳換為經緯度後透過本研究設計之評分系統計算區域分數，之後透過Google Maps API將最終結果呈現於Google Map上，最終完成一個能夠清楚搜索出宜居區域的查詢網站。