\ 謝謝妳 SHIO 郭修彧 的率...
\ 謝謝妳 SHIO 郭修彧 的率真,讓我今晚似乎也遇到心中那個久違的孩子。\ 繼續用妳的音樂紀錄生活,繼續往前走⋯⋯\ #盲點。#妳模仿戴佩妮很像 #深夜探班\
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\ 這次被 #康健人壽 點名參加了\ 「一騎紓壓 一起健康」挑戰!\ \ 平常感到有壓力或心情不舒爽時\ 運動是我最好的發洩方式!你呢?\ \ 參加辦法很簡單:\ 1. 拍下屬於你或是和朋友一起的自行車挑戰影片\ 2. 點名下一位親朋好友好姐妹好兄弟\ \ 就有機會抽到專業自行車Gian
t Escape Disc(市價新台幣15800元)#我想要?\ 除了單人挑戰外,還有友情四人自行車以及親情兩人自行車 ? \ 趕快踴躍一騎紓壓 一起健康參加抽大獎!\ 活動資訊看更多: https://bit.ly/2UAXznL\ \ #一騎紓壓 #一起健康 #沒有車的自行車賽\ #友情四人自行車 #親情兩人自行車 #自行一人自行車 #創意騎起來 \ \ 我點名的兩位好姊妹 Mify米非 林采欣 Bae\ R U Ready!!!!!?\
\ This is Angela Charlotte Cheng’s Reel \ .\ .\ .\ .\ .\ .\ .\ #actor #acting #reel #movie #commercial #tv #director #演員 #demo #demoreel #actor
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A股癲咗!#大媽 又患「#瘋牛症」!\ \ 呢排望住個A股真係呆咗,噚日滬深成交仲破萬億人仔,通街都話「#A股大時代」返嚟。上次「 #大時代」#上證 由2014年5月約2000點,扯上2015年6月12日5166點,足足升咗倍幾,但冇耐就大冧市,呢場「#瘋牛症」死得人多...\ \ 【瘋牛症病徵】\
\ (今次)\ ‧傳內地10倍 #孖展任借、大排長龍開戶炒股。\ ‧之前坐喺門口發呆嘅保安都學人「#揸鑊鏟」。\ ‧今個月內地人search「#牛市」關鍵字嘅頻密度,係2015年6月後最多。\ \ (上次)\ ‧市傳有幹部「#股神」由300萬炒到變2000萬人仔。\ ‧網上瘋傳一份內地辭職申請表 ,理由一欄寫「回家炒股」。\ ‧股民high爆創 #股市潮語「#神創」(#創指 狂飆)、「#神車」(#中國中車 癲升)。\ \ 【港股早市】本港股市先升後跌,#恒生指數 以暫時高位,高開11點後,隨即掉頭向下,一度跌171點,低見28788點。\ 中資金融股個別發展, #中國人壽 先升後跌, #中國平安 向下, #工商銀行 及 #中國銀行 續升。\ #騰訊控股 反覆向下,#友邦保險 跌約1%,#中國移動 升1%。\ #瑞聲科技 發盈警,大跌11%,#舜宇光學 跌1%,#小米集團 及 #中興通訊 反覆向上。\ 國際油價急挫,「#三桶油」跌1%至近3%。\ \ #港股早市 #陳鳳珠 #Now財經台\ =============================== \ - 下載《Now財經》App,睇盡財經及地產新聞 – \ iOS:http://bit.ly/11bgYgy \ Android:http://bit.ly/ZLf9WC \ *記得將我哋個page設為「搶先看」呀* \ ===============================
\ 【2019年熱門產業口碑重點-金融投資產業】\ \ 本周第一個上班日,就來看台股,能不能幫自己發一筆年終bonus就看這一波!\ \ 根據i-Buzz類聚分析觀察,網友對金融投資關心的話題包括:\ \ #信用卡金融卡\ 網友最常比較各家信用卡優惠、討論理財觀念、以及新卡上市對手上現有卡片的
衝擊。\ #美股走勢\ 熱門討論集中PTT股市版,發文類型以新聞轉發最多,股民們最在意大跌訊息。\ #國際金價變化\ 金價資訊多來自mobile01,同樣是新聞轉發,但相較美股走勢,參與討論的網友明顯偏少。\ #未上市股票\ 未上市股票是股民關心的重點之一,包括電話行銷的真實性、管道推薦、如何處理掉這些股票?\ #如何買A股\ 投資不分海內外,網友對於赴中開戶買股討論熱烈,以及近期值得注意的A股。\ #海內外基金投資\ 基金投資有賺有賠,但網友還是很愛詢問哪檔基金好,包括升息年的選擇、新手債劵哪家好、投資中國基金等問題。\ #人民幣匯率\ 網友在觀光旅遊看日幣韓幣走勢,金融投資最關注人民幣匯率!等著看中美貿易戰最後誰是贏家。\ \ 想知道更多產業熱門趨勢?\ 最專業的口碑分析在這裡?https://goo.gl/cttBD5\ \ -----\ \ i-Buzz小學堂 | 話題類聚技術\ \ ?為何要做類聚?\ 市面上的商業關鍵字報告,多半是依照關鍵字的提及數進行計算,可觀察細微的消費者現象,最後才進行歸納。而i-Buzz除了關鍵字分析,還研發出獨家話題類聚技術,進一步利用文字探勘方法替各個網路討論串(例如文章的標題、網友的發文內容、下方其他人的回應內容)進行分群(grouping),讓系統為不同的話題群組定義,對品牌來說,更能系統性的研究消費者需求。\ \ ?類聚分析適合哪些產業?還能用來做什麼?\ 任何產業都能使用類聚分析!只要有網友討論便可進行分析~\ 想了解更多i-Buzz類聚技術的應用,歡迎私訊小編或直接詢問?https://goo.gl/cttBD5\ \ #iBuzz小學堂 #話題類聚技術\
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