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數值單位英文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】 和洪錦魁的 Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
朝陽科技大學 建築系建築及都市設計碩士班 郭柏巖所指導 陳旻婕的 集合住宅能源計算基準與標示之研究 （2021），提出數值單位英文關鍵因素是什麼，來自於集合住宅、單位面積耗電量、建築能源模擬、建築能效、建築碳排密度。
而第二篇論文國立臺北商業大學 創意設計與經營研究所 溫明輝所指導 吳金燕的 金融軟體使用者介面設計對於投資者決策行為之影響 （2021），提出因為有 股票處置決策、金融軟體、數值型介面、圖像型介面、趨勢型介面的重點而找出了 數值單位英文的解答。
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Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決數值單位英文 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
數值單位英文進入發燒排行的影片
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請用片右下角調4K睇片。
Hello大家好,我係呀Tsar, 今日介紹東京淺草的超市食品,因為淺草時東京旅客必到的地方,這裏除了雷門給大家打卡之外, 週邊還有很多平價旅館喎平價超市,今日就介紹這間雷門斜對面的平價超市 Ozeki,
,面積雖不算大, 但產品多樣化和便宜,如果你的行程安排得密密麻麻, 這間超市你一定不能錯過,今日先介紹五件必買食品, 還會分享如何閱讀營養標籤, Are u ready?第一必買, Sonton 朱古力麵包醬, 如果不懂看日文,你可先買回家, 用條脷去試試味,「公」欲善其事, 必識用條脷, 男人就最本事啦, 練到條脷識轉彎,搞到你老婆官人我要, 食過返尋味,
官人我再要, 我意思指搽朱古力醬多士...............
又諗衰嘢, 你班西門吹雪!這個甜味很自然, 跟麵包絕配
另一隻搽麵包醬, 我推介這個芝麻醬
平時煮餸落幾滴麻油已經很香, 三育黑芝麻醬
香甜濃郁, 柔滑順喉, 食黑芝麻有助烏黑頭髮補鈣
每樽含56000粒黑芝麻的養份
在這裏, 我想跟大家分享如何閱讀營養標籤
一般營養標籤有1+7的元素
1是能量, 7種指定標示的營養素
包括蛋白質、總脂肪、飽和脂肪、反式脂肪、碳水化合物、糖和鈉
看營養標籤有三個步驟, 第一次要留意標籤上的食物參考量
每一次食用份量serving size, 再看每個包裝所含食用份量no. of serving per container/Package
例如, serving size五塊餅乾(50g) , serving per package 是3
換言之, 你吃完這個食物, 可以分三次, 每次大概是五塊餅乾
如果你一次過食曬, 受傷等於五乘三的營養
大家一齊看看如何選擇一隻冇咁肥的餅乾吧:
A牌子餅乾, 每食用份量50 g, 含有八克脂肪
D牌子每食用份量35.5 g, 含有7g 脂肪
首先, 你應該根據相同食物份量(e.g 100g食物)
換算兩者的脂肪含量, 在作出比較
左手面條formula, 100g/50gx 8g脂肪 =16g脂肪
右手邊D牌子餅乾, 100g/35.5gx 7g脂肪 =20g脂肪
即時相同食物份量, 大家都是100克的餅乾
A牌子較為D牌子的餅乾少於4g脂肪
如果想食得冇咁肥, 就選擇A牌子
第二個步驟, 要看能量、營養素含量和食物參考量
1+7 , 1是能量, 攝取過多, 除了容易肥, 還會增加心臟病風險
食物能量單位以(千卡)或(千焦), 1千卡大約相等4.2千焦, 有時兩項都會標示
專家建議每人每日一般吸取2000千卡至2500千卡的能量就夠
另外總脂肪、飽和脂肪、反式脂肪和糖, 每日攝取量亦有quota
2000千卡的營養膳食為例, 這些營養素每日是有上限的:
總脂肪 ≤ 60g、飽和脂肪 ≤20g、反式脂肪≤ 2.2g 、糖≤50g
至於鈉 ≤ 2000mg 毫克, 蛋白質大約60g, 碳水化合物要夠300g
其他營養素、膳食纖維 ≥ 25g, 鈣≥ 800mg、維他命C≥ 100mg、膽固醇≤300mg
計算由食物攝取的能量和營養素, 有助您精明選擇較健康的飲食
e.g A牌子per serving (5塊餅乾, 有8克脂肪, 218千克能量)
如果食十塊餅乾, 就變double, 即時攝取了436千卡的能量和16克脂肪
相反, 如果你只吃一塊餅乾, 就是218千卡除5一塊餅乾
根據每日總脂肪少於或等於60克脂肪, 你還有quota, 明白嗎?
第三步驟, 參考營養素參考值百分比(%NRV)
有些產品沒有數這個數字, Not a MUST, but nice to know.
數值由0至100%不等。 對於需要限制攝取的營養素
例如總脂肪、飽和脂肪、糖和鈉, 應該選擇營養數值百分比偏低的產品
如果健康營養素, e.g. 膳食纖維....這個數值越大越好。
第二必買, 這個鹽麴調味料, 日本人善用鹽麴作醃漬蔬菜和魚的調味料已經有很長久歷史
鹽麴內含菌營養價值豐富維他命b群, 除了對食物能夠提鮮
亦能提升免疫力、消除疲勞、有助腸臟、抗氧化
美容產品也用得到, 難怪很少見到皮膚差的日本人
麴菌可以軟化肉質、改變肉質更有風味
下次醃食物, 可以取代鹽, 難怪日本人拍AV
卷席全球, 因為他們真的對鹹味好有研究!
第三必買, 是天長食品公司出品的無添加、無色素的麻油
低溫壓榨一番, 一番搾意思是最多能夠保持最初的營養價值
含豐富的omega-3, 保養眼睛環保持記憶力有明顯幫助
可以調味沙律, 我平日煲飯, 洗完米加兩滴麻油、一小撮鹽才去煲飯
煲出來的飯特別香滑, 金絲雀、金絲雀、金色美麗似鳳
做女人要貴養, 貴不一定是錢, 要很花時間去研究
你識食得健康, 人自然會美麗, 氣質由麻油經皮膚滲透出來
第四必買, 萬字牌豆乳火鍋湯底, 帶有豆乳香的甜味
用豆漿和高湯調成的火鍋湯底, 香濃鮮甜, 食完不會上火
滋潤美容, 深受日本女性歡迎, 我這個月就已經有兩餐火鍋飯局了
遲些影幾張相放在youtube社群給大家分享, 當我沒有時間剪片
都會在社群分享一下我生活點滴, 大家可以去看看
第五必買, 兩款零食, 男人用來送啤酒睇波就最適合
如果你老公囉嗦你一日買無謂嘢塞滿雪櫃
你一於買這個零食塞住他的口, 你一邊做facial坐在他旁邊陪伴睇波
服務他少少零食, 當他是大爺一樣, 間中攞隻腳撩佢,
練習下撩陰腿, 輕力嗰隻, 並非打跆拳道那種
那樣他就會給你搞到硬曬, 成個人硬曬!哪裏硬曬?!
夫妻相處之道, 貴乎陪伴
陪著你嘔, 一生一世也不分, 天天都嘔, 認真好瞓
過青山、過香港, 來嘔! 嘔到我冇晒新衫
我倆繼續互相撩陰, 跟手入房搞嘢
下條片見, 記得留表情符號支持, 88!
http://yt1.piee.pw/L9XJE
Hello, everyone. I am introducing Asakusa supermarket in Tokyo today. Because Asakusa is a MUST go for Tokyo travellers. There are many cheap hotels and supermarkets around Kaminarimon Gate. Ozeki is a cheap supermarket opposite to Kaminarimon Gate. The products are diversified and cheap even it is not a huge size of this supermarket. If your schedule is tight, this supermarket is a good choice. Let me 1st introduce 5 best buy items and share how to read nutrition labels. Are u ready? The 1st best buy is Sonton chocolate paste. If you can't read Japanese, u can buy it home first, try it with your tongue. If you want to do something good, you must know how to use it. Men know it well for using tongue. Some of your tongue can even twist and turn that make your wife want it more and more. I mean the bread with chocolate paste u made to her.
集合住宅能源計算基準與標示之研究
為了解決數值單位英文 的問題，作者陳旻婕 這樣論述：
近年來社會大眾對於減碳議題及綠建築相關內容有所關注。2020年經濟部能源局統計我國住宅部門電力消費佔18.5%僅次於工業部門55.6%，顯示住宅部門耗電及節能對於台灣的重要性。歐盟在2002年率先實施建築能效標示制度（EPBD），而我國也為了推動建築能源效率認證，於2020年發展出台灣建築能效評估系統TBERS(Taiwan Building Energy-Efficiency Rating System)，本研究在TBERS架構下之R-BERS系統(Building Energy-Efficiency Rating System for Residential Buildings)做為住宅
類建築評估使用，對新建住宅制訂建築能效認證制度，可達到有效管理建築節約能源，並與世界各國的發展趨勢接軌。本研究因集合住宅設計多樣化，且評估案件面積規模不同，因應不同集合住宅評估案，量身制定該評估案之R-BERS評分尺度基準，所以必須擬出R-BERS照明及空調耗電密度基準，供不同集合住宅，住宅專用分區評估案使用，運用建築動態耗能分析eQUEST軟體，進行集合住宅住戶專用分區之全年耗能模擬，共進行45種不同參數設定之研究，其模擬成果與近年住宅耗能統計資料接近，具有一定之信賴度，也發現其模擬不同格局一房到五房之EUI分布皆呈現右偏分佈。最終選擇集合住宅三房型的空調與照明EUI基準，作為台灣R-BER
S評估法中的「非透天集合住宅」住戶專用分區之評量尺標。本研究挑選14個近年拿到綠建築標章及候選綠建築之集合住宅或社會住宅案例進行R-BERS評估，在這14個案例中R-BERS評估等級皆可達4級以上，並探討其建築規模與碳排總量關係，也為了了解目前建商提供住戶以毛胚屋形式的照明EL空調EAC皆=0.9時，公共區域照明及空調進行評估，可拿到評估1級的方式，以Case8為例原設計評估等級2級，設定15種不同方案之住宅及公共分區固定式設備進行評估，方案6配合住戶烹飪習慣以瓦斯爐台進行設定，先暫且不考量高層建築消防廚房防火區劃的問題，加上一般普遍建商提供的公共區域固定式設備，以瓦斯爐台1級、瓦斯熱水器2級
、有保溫材之熱水管設定、地下室採用有標章風機及使用動力回生的永磁馬達電梯，此時評估等級可達1級。而假使要提升評估等級到1+級，以現有的住戶照明、空調採毛胚屋形式是無法達成的，必須在住戶內提供能效等級佳的空調設備，才有機會拿到評估1+級。以上15個方案設定，主要是為了提升建築節能及減碳的效果，可供未來新建社會住宅與集合住宅評估時，政府單位或建商挑選相關設備挑選時有所參考。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決數值單位英文 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
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金融軟體使用者介面設計對於投資者決策行為之影響
為了解決數值單位英文 的問題，作者吳金燕 這樣論述：
臺灣股市近年來非常活絡，市場成交金額雖不是全球主要股市，但股市波動卻十分劇烈，大多數的投資散戶，常會因金融軟體介面顯示的不同，而會有不同的投資決策。本研究針對台灣地區股市散戶投資人使用市場上金融軟體，提出不同的介面顯示效果，包含金融軟體介面顯示以傳統數值、數值加圖像以及數值加趨勢的差異，以不同的研究情境，包含單股與雙股，來檢驗投資人對於金融軟體的介面呈現的差異，會不會對其投資決策產生影響。本研究透過問卷調查進行實驗法，讓投資人根據問卷的題項，所呈現不同金融軟體介面顯示，在不同的投資情境，進行作答。期望本研究結果能提供給投資者參考，考慮不同金融軟體介面顯示所帶來決策影響，同時也給證劵公司開發金
融軟體介面顯示參考，藉由金融軟體介面顯示，提升投資人的投資信心。本研究透過證劵公司營業單位協助，以及研究者個人關係，以臺灣股市投資人為研究標的，收集問卷樣本資料，在2021年9月到10月期間，總共收集有效問卷255份，進行統計資料分析，主要分析方法為敘述性統計以及差異化分析，以SPSS 24.0為統計軟體。研究結果發現比較起傳統的數值型與趨勢型，圖像型的介面更能夠引起投資者的注意，圖像型介面對投資者的視覺刺激，的確會影響其投資決策。本研究建議在金融APP開發介面設計時，可以提供多種介面設計，給投資者選擇適合自己的介面，以符合投資者既定的投資策略，不會錯失投資時機。關鍵詞：股票處置決策、金融軟體
、數值型介面、圖像型介面、趨勢型介面