104學習精靈

您將能學到 課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具能夠自動抓取網路上豐富的金融資訊 專案實作教學，開發爬蟲程式抓取股市、匯率、利率、大盤等資訊 資料庫基礎教學，將抓下來的資訊儲存至資料庫與檔案當中，往後能夠有效的利用 資料視覺化教學，使用 Plotly套件繪製技術分析圖，包含K線和各技術指標 抄底工具程式實作，整合以上所學，透過成交量、技術指標、融資餘額資訊分析抄底時機 課程介紹 這堂 「零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用」課程，主要分為五個主題 + 一個HTML與CSS補充章節。 將從 Python 程式教學入門開始，搭配金融資訊相關的程式範例實作，接著學習如何使用SQL語法並有效抓取數據，並善用Pandas、Plotly視覺化套件，製作出K線、成交量、移動平均線、RSI 指標等圖表，最後進行抄底程式工具實作。 此外，有鑑於 Yahoo 更新網站後，整個 HTML 的結構完全不同，因此課程中特別新增了 Yahoo 股市爬蟲程式教材，並提供整堂課完整的程式碼範例，零基礎者也能輕易上手。 金融爬蟲流程簡介 課程中將學習到完整金融爬蟲方式，從分析網頁架構到儲存金融數據，最後資訊視覺化金融資訊。讓您在第一時間以最聰明便捷的途徑簡化投資歷程， 掌握投資先機，投報率即刻到手！ → 確認資料來源 (臺灣證券交易所)，分析網頁的架構，要抓的資料所在位置 → 透過爬蟲程式解析網頁內容，清理資料，從中抓取所需的數據 (Pandas) → 將整理的數據儲存至資料庫中 (SQL) → 未來就可以從資料庫中提取資料並繪製圖表 (Plotly) 200%解鎖項目 「講座：網路資源視覺化與Line Notify整合實作」 在這堂解鎖課程中，會實作讓程式能夠一覽股市資料的即時通知工具。將金融資訊爬蟲下來後，使用Plotly套件繪製成一張張簡潔的視覺化資訊圖表，並透過 LINE Notify來傳送給使用者。 400%解鎖項目 「講座：網路資源視覺化與Excel整合實作」 適合對象 零程式基礎，想踏入金融科技領域的人 對股票投資有經驗，想打造屬於自己可視覺化股票投資工具的投資人 對學習整合金融網路爬蟲、資料庫和資訊視覺化有興趣的工程師 教師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計，同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年，到自己設立軟體公司，第一個合作售出的系統是一套網路管理系統，可以幫助客戶配置，維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外，Kadin在大型項目方面經驗豐富，例如馬拉松線上報名系統，車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能，並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法，他樂於分享一切所學的知識和實務經驗，也因為這份樂情，帶領 Kadin 來到 MasterTalks ，他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識！ 課程大綱 一、Python 程式基礎 1. 程式開發環境建立 2. 認識變數和資料型態 3. 流程控制 4. 常用的容器型態 5. 函式、模組和套件 6. 檔案的讀取與寫入 7. 例外處理 8. try-except 類別與物件 二、Python 爬蟲程式應用 1. 認識網路爬蟲 2. 網路爬蟲相關技術 3. 認識 HTML 4. 認識 Chrome開發人員工具 5. BeautifulSoup 教學 1｜實作案例：Yahoo 股市爬蟲 6. BeautifulSoup 教學 2｜實作案例：Google 股市爬蟲 7. Selenium 教學 1｜實作案例：告牌匯率爬蟲 8. Selenium 教學 2｜實作案例：匯率走勢爬蟲 三、數據的儲存：SQL圖表 1. CSV檔案讀取與寫入｜銀行利率爬蟲 2. 資料庫基礎教學 1 3. 資料庫基礎教學 2｜股票清單爬蟲 四、數據處理、資料分析與視覺化 1. Pandas 基礎教學 1 2. Pandas 基礎教學 2｜股票日成交資訊 3. Plotly 基礎介紹 4. K線圖製作 5. 整合K線與成交量｜子圖的製作 6. 移動平均線圖製作 7. RSI 指標圖製作 五、抄底工具程式實作 1. 台灣證券交易所｜大盤指數爬蟲 2. 爬蟲抓取每日大盤【歷史資料】與資料庫整合實作 3. 爬蟲抓取每日大盤【成交資訊】與資料庫整合實作 4. 抄底工具：大盤K線與成交量圖製作 (含圖表週期轉換) 5. 抄底工具：大盤KD指標技術分析圖製作 6. 爬蟲抓取每日大盤【融資餘額】與資料庫整合實作 7. 抄底工具：大盤融資餘額圖製作 補充章節：HTML & CSS 基礎 1. HTML 基本介紹 2. 下載前端開發工具 3. HTML 結構 4. HTML 內容 5. HTML 圖片 6. HTML 超連結 7. 基本CSS介紹 8. 設定文字樣式 9. 設定顏色 10. 使用 Class 與 ID 11. CSS 區塊模型 12. 網頁布局 13. 美化網站 14. 定位方式 解鎖內容 講座1：LINE視覺化圖片即時通知 講座2：網路資源視覺化與Excel整合實作 講座3：Python爬蟲與PDF檔案下載整合實作 課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電 課程中所使用到的軟體都是免費的，都會在課程中說明

課程說明： Excel是大家耳熟能詳，也是每一個企業必備的工具。但大家普遍認識的 Excel 只是試算表，或者是辦公室自動化的好幫手，事實上，從2010開始，微軟已經著手把Excel打造為商業數據分析工具。本課程將以 Power Pivot 為核心，聚焦於商業數據分析相關應用，不包含試算表函數、VBA 等傳統 Excel 功能。熟悉上述 Excel 傳統功能，對於本課程有幫助，但不是絕對必要。 課程目標： ‧ 自內、外部數據源擷取數據 ‧ 利用Query Editor 執行數據清理 ‧ 瞭解數據結構與數據建模 ‧ 利用DAX計算商業分析指標 ‧ 以樞紐分析表、圖呈現分析結果

常見的金融英文字，你都唸對了嗎？快跟著多唸幾次增加記憶吧!

課程介紹 人力銀行徵才上，不只是資訊科技業，而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業，各行各業都在搶數據分析師！ 徵才月薪至少有四萬元以上，對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人，都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師，不一定非要資工資管背景，跟著容噗老師學習，文科生也能轉職成為數據分析師！ 有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗，非工科生有點難以進入。 容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你! 學會本課，讓你徹底掌握數據分析師的必備技能，充分的模擬資料分析練習，學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案，提供程式碼下載，以利與職場接軌。 文科生不用怕，容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧，懂了邏輯，運用網路免費程式資源將如魚得水！ 為什麼需要這門課？ 資料分析演算法眾多，到底哪些才是第一線在用的？ 別多花時間學用不到的，學習最實用的數據分析實戰技巧！ 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的，一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路，以及與各單位溝通結果來決定的。 看圖說分析的檢討報告時代已過，老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事，Python的預測模組非常完善，本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。 大數據時代下，資料量日與遽增，傳統Excel能處理的資料量有限，Python這種程式語言會是未來的趨勢。 以最短的時間輕鬆上手Python工具，邁入數據分析師的領域。 課程大綱 PART1: 數據分析師簡介 大數據及常見分析工具的介紹，R、Python、SQL、Excel優缺點 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告 數據分析師的職場定位&工作夥伴 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹 PART2: PYTHON基礎 Python – Anaconda安裝 Python – Spyder啟用 Python – 介面介紹 Python – 套件安裝 Python – Pandas、sklearn套件介紹 Python – 函式介紹與使用 PART3: PYTHON新手村: 巨量資料整理 資料整理 vs 資料清理 Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出 Pandas – 行列整理、篩選 Pandas – 排序、移除重複、取代 Pandas – 格式轉換(character、date、float、int) Pandas – 合併、串接 Pandas – 字串取代、篩選、合併 Pandas – 樞紐 PART4: FACEBOOK用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM) 你將學習到本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM)，透過一層層收斂的分析邏輯，準確提供需求方有用的資訊，例如男性會員與女性會員的價值差異，哪些客群應該投入更大的行銷資源，以換取更大的利益。 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc 資料探索(EDA) 資料清洗 – NA值處理 資料清洗 – 離群值處理 資料視覺化 資料探索結論 提供程式碼下載 PART5: IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料 你將學習到本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料，透過一層層收斂的分析邏輯，預測哪些商品該給予折扣，哪些商品不用，以避免公司內折，換取更大的利益。 分析需求確認 | vs 行銷人員＆主管＆老闆 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學 特徵篩選 | R2教學 特徵壓縮 | PCA教學 隨機抽樣 | 28 & 37法則 模型調參 | 各演算法重要參數說明 模型診斷 | 損失函數說明 模型結果說明 提供程式碼下載 PART6: 特斯拉股價預測 - 模擬公司營收資料 你將學習到本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料，透過一層層收斂的分析邏輯，預測未來的股票價格，讓高層了解公司未來走向，提早做好策略。 特斯拉股價預測 預測盲點補充 模型準確度不佳怎麼辦? 提供程式碼下載 300%解鎖: 模擬客服文字資料第1步 - GOOGLE評論資料清理 專案說明：本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料，無論是公司內部或是網路輿情，文字資料無所不在，就讓容噗老師由文字資料清理，帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。 安裝套件by終端機 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞 文字資料清洗 – stopword 500%解鎖: 模擬客服文字資料第2步 - GOOGLE評論資料探索 專案說明：本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料，透過一層層收斂的分析邏輯，快速理解民眾每天所討論的內容，節省人工閱讀的時間。 文字常用統計量 – TF-IDF 文字資料視覺化 文字資料探索結論 700%解鎖: 模擬客服文字資料第3步 - GOOGLE評論資料探勘 專案說明：本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料，透過一層層收斂的分析邏輯，抓出風向者、關鍵主題，節省人工閱讀評論的時間。 文字資料探勘 – 風向者偵測 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法 1000%解鎖: GITHUB介紹 程式人用的GOOGLE CLOUD 如何用 GitHub 製作履歷，增加轉職成功率 教師介紹 容噗老師 學歷：東吳大學資料科學系碩士 專長：巨量資料分析、統計檢定、機器學習（預測建模）、跨部門溝通 經歷：上市櫃公司之數據分析師 教學經驗：YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師

「智慧金融」是指建立在金融物聯網(AIOT)基礎上，通過金融雲，使金融行業在業務流程、業務開拓和客戶服務等方面得到全面的智慧提升，實現金融業務、管理、安防的智慧化。鍾建屏教授將從作業安全、客戶服務、財富管理、身份識別、量化交易、精準行銷等層面，說明導入人工智慧於於智慧金融發展之應用。

1. 學會足夠的金融知識來做股票、期貨的買賣 2. 學會使用技術分析 (包含看懂技術圖表，技術指標，型態等等) 3. 搞懂股市的運作 (為什麼漲跌) 4. 學會正確的交易邏輯 (交易邏輯會決定在市場上賺不賺錢) 5. 理解程式交易的重要性與相關知識 6. 學會使用程式交易軟體 MultiCharts 7. 學會撰寫交易策略程式碼 8. 學會正確地評估與優化交易策略 9. 學會進階程式交易觀念(如投資組合) 10. 學會自動交易

這門課帶你一次瞭解 120 年來重要的投資科學發現，一次學到投資必備的背景科學知識。具體來說，透過課程，你可以： 1. 從投資科學認識你投資的公司，了解股價背後的根本來源，學會計算、分析一家公司的股票價格、判斷財經資訊對股價的正確影響。 2. 知道金融市場漲跌背後的原理、知道投資報酬率的可預測性，並科學化地掌握投資預期報酬率與表現。 3. 運用簡單的科學工具、避開人性弱點、科學化的建立屬於你的最佳投資組合。 4. 透過大數據一次弄懂金融市場、股票報酬、與總體經濟的關係，正確與科學化地解讀財經新聞在你的投資決策上的意義。 5. 了解科學認證的三個高報酬率來源，選股不必再憑感覺，能有自信地做出屬於你自己的投資方向。 你對投資的任何想法，在學習完投資科學後，將能夠正確有效的反應在你的投資決策上。你想投資、想認真學習所需要的知識，這門課將給你全面的投資科學知識。

1.用淺顯易懂的圖表了解人壽保險架構及內容2.購買保險前需知道與評估的大小知識3.如何購買到適合且正確的保單 4.保險業內的情況5.保險小知識(名詞、話術、行規...等) 一、基礎介紹 (一) 這堂課適合哪些人？         1.剛出社會，沒接觸過保險的人。         2.想買保險，卻不知道真正的需求。         3.曾買過它， 想補足自己的保單內容。         4.不知投保前、中、後的注意事項。         5.想知保險業務員的秘辛生活。(二)這堂課能學到什麼？        1.用淺顯易懂的圖表了解人壽保險架構及內容        2.購買保險前需知道與評估的大小知識        3.如何購買到適合且正確的保單        4.保險業內的情況        5.保險小知識(名詞、話術、行規...等)(三)補充說明        1.歡迎加入專屬社團，與老師進行互動，並可提出問題！        2.學完課程以後，可申請學習獎狀！ 二、課程重點 三、補充說明 (一) 保險十字規劃法 《剖析各類型保險，別再被行銷包裝所侷限》(二) 特製幕後花絮 - 用最辛辣的議題挑戰來賓！1. 去參加說明會，業務員都生病得癌症，然後入行就重生？ 2.一般車險業務如何抽傭？你可以怎樣砍價？ 3.本課程將有「理論、實務與來賓問題挑戰」，保證精彩！

課程範例展示 完整分析期貨策略風險與報酬，並快速優雅的產出精美圖表。（圖上報酬為模擬示意） 利用回測框架演算期貨策略最適參數及其對應的報酬、MDD及Sharpe Ratio，迅速算出策略最適合參數。 (下欄位與參數數值為模擬，實際值以課程為主) 利用手邊現有資料，開發出市場警示、提醒程式，利用排程自動執行並透過Line Notify服務通知。 除基本的介紹與機器學習模型應用，我們使用一些深度學習及強化學習模型預測期貨價格、漲跌、交易等。（強化學習將於500%解鎖章節教授） 課程說明 您最需要的Python期貨程式交易，都盡在此課！ 使用Python做出程式交易全方位的應用，讓你在程式交易的領域面對何種需求都能輕鬆應對，尤其是針對期貨保證金交易的模式，仍然能得心應手。當你學會期貨程式的撰寫之後，就算轉戰股票市場你也會覺得相當輕鬆，反之由股票交易程式轉戰期貨交易程式時常讓人手足無措。 (本課程包含三堂少量的用於股票的應用，因考量到台股高權值股對於台指的重大影響，因此在一些市場偵測的章節會有部分股票應用) 您是否有以下疑問？ 還在人工看技術指標評估自己的策略？ AI看起來很高深的樣子，完全不敢接觸 想出了好策略或是好的輔助指標卻不知道如何做成服務 市面上大多數是股票課程，課程偏少，網路上資源也較少 1.學會用程式，幾秒鐘即可獲得全面的策略分析！ 許多投資者仍然是看著手機APP與技術指標來驗證自己的策略，這樣不僅速度慢，而且不全面。許多人人工驗證了其中一年就確信了自己的策略可行，實際操作時虧損慘重。如果你懂了程式，十年的資料可以在數秒鐘就回測完成，並且透過套件可以獲得非常全面的策略分析，我們會帶著你應用backtrader回測框架快速驗證期貨策略。 2.強大的AI模型，就算是程式小白也可以應用！ AI確實是一門非常學術且具備高門檻的領域，但你我可能都並非是走研究學術路線，有了許多巨人替大家開發許多好用強大的AI模型，我們可以很輕易地呼叫這些強大的模型去學習自己的目標，應用並不困難。在本課程中我們將會示範機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)如何快速簡易的應用在期貨市場，並於解鎖課程中加入強化學習(Reinforcement Learning)的應用。 3. 運用程式進行盤中檢測 當你有好策略或是好的市場掃描程式，卻不知道如何做成服務嗎? 我們會教你如何使用windows排程自動執行你的程式，並讓程式透過Line Notify很簡單的發送Line訊息給你的使用者。時刻監控市場，並達到及時提醒。 4. 少見的全方位期貨課程 是的，不僅是課程，網路上的資源期貨也是偏少。股票的受眾較廣，且程式設計上較為容易，但期貨為保證金交易模式，許多程式設計或是回測框架這部分都會顯得比較複雜，本課程會點出一些關鍵的要點，讓你掌握期貨這方面的程式設計。 這堂課適合誰 苦於人工驗證交易策略，想要高速回測期貨策略 對期貨交易軟體感到無法滿足需求，想要高度自由化 對於Python於期貨市場的應用有高度興趣的初學者 對於爬蟲感到陌生，尤其是動態網頁更是不知所措 有良好的想法，但苦於不知道如何自動化並作成簡單的服務 想要生成專業又漂亮的策略回測結果圖表，卻不知從何下手 對於AI模型無基礎，但又想要嘗試看看，體驗模型的效果 教師介紹 張峮瑋 Arleigh Chang 黃仕勳 Ryan Huang 【老師的話】 大家好，我是《Python全方位期貨課程》的老師峮瑋(Arleigh)。 我曾經待過野村投信(NOMURA)，也曾在東吳自然語言處理實驗室研究過模型與金融市場的議題 現在則替私人操盤手撰寫交易程式， 以Python為主，範圍包含程式交易、策略回測、AI應用於市場、資料採集、市場監測機器人等。 這些範疇正是我在課程中想要教給你的，我會將現在的工作環境會使用到的技術，在課程中透過實戰的方式讓你融會貫通。 歡迎大家一起加入這門線上課程！有任何問題歡迎提問，我會親自回覆。 【出版書籍】 - 著有《Python金融市場賺錢聖經》，曾榮登多個平台新書暢銷榜 【學歷】 - 就讀臺科大資管所，研究 AI 應用於金融交易市場 - 畢業於臺科大資工系 輔系財金系 【工作資歷】 - 現任野村投信(NOMURA) IT部門實習生 - 臺科大資工系資料探勘與社群網路分析實驗室成員 - 曾任臺科大 資管所行動計算與資料探勘實驗室成員 - 曾任程式語言家教，協助多位無程式經驗學生從0開始 - 多項AI產學合作經驗，涵蓋深度學習、自然語言處理、社群網路分析 - 曾任 IOH 開發開放個人經驗平台校園大使，演講 10 所高中職 - 曾於 IOH 分享個人講座 課程大綱 PART 1：PYTHON基礎教學 – 基礎講解+2道實戰上手PYTHON 1-1：Python下載、編譯器推薦、pip管理套件、虛擬環境 1-2：變數、運算元、運算子、資料型態及應用場景 1-3：for迴圈、while、if else判斷式、class簡介、def函式、經典套件介紹Pandas & numpy、Enumerate、Break/continue/pass、try/except 1-4：刷Leetcode簡單Two sum - 實戰演練1 1-5：手寫經典指標移動平均 – 實戰演練2 PART 2：資料來源與技術指標 – 熟悉爬蟲，資料來源無虞 2-1：台指資料分K轉換與計算技術指標 2-2：爬蟲介紹與基本SOP、Selenium應用場域 2-3：爬蟲實戰1: 證交所三大法人資訊 2-4：爬蟲實戰2: 期交所報價爬取 (Selenium) 2-5：爬蟲實戰3: 三大法人多空方口數與未平倉口數 2-6：即時資料 - 永豐API基本使用介紹(Shioaji) PART 3：盤中監測市場 – 計算專屬指標，LINE隨時提醒 3-1：Line Notify介紹 3-2：Windows排程呼叫程式自動運行 3-3：實戰1 – 三大法人買賣超統計資訊(股票) 3-4：實戰2 – 各大類股漲跌情況統計(股票) 3-5：實戰3 – 開盤前，昨日收盤指標有觸發訊號的提醒 PART 4：BACKTRADER回測策略+風險分析套件 – 高速回測策略，檢視完整報告 4-1：Backtrader介紹& Pyfolio示範 4-2：實戰回測1: 5ma & 60ma交叉策略 4-3：實戰回測2: 布林通道策略 4-4：實戰回測3: Momentum + 移動停利停損 4-5：實戰回測4: 以實戰1-3擇一為例，完整示範回測流程、演算最佳參數到pyfolio評估 PART 5：AI+期貨 – 玩玩模型應用在市場，體驗最新潮流 5-1：Deep Learning & Machine Learning & Reinforcement Learning簡介與資源推薦 5-2：實戰1: ML預測期貨漲跌 5-3：實戰2: DL預測期貨價格 5-4：實戰3: DL預測期貨漲跌 解鎖章節 200%：backtrader回測成果網頁可視化 500%：強化學習用於期貨交易學習範例 700%：python結合永豐API程式自動交易台指期範例 800%：回測配對交易範例

金融產業發展金融AI，除了有效減少企業的人力成本外，本講座以透過與機器人的互動中所蒐集的資料，AI進一步利用巨量數據，在既有的金融領域擴大創新應用場景，拓展金融業的發展邊界，整合其他產業的需求和機制，發展出新的金融生態圈，創造出新的機會。

更了解自己的理財規劃，不再輕易受騙，就已經可以賺回數十倍學費。 更懂得如何累積自己的資產，不走冤枉路，未來還有機會賺到數百倍學費。

- 了解各世代特性及優缺點 - 了解並找出世代融合的關鍵要素，以期發揮團隊向心力 - 學習並運用溝通風格的轉換技巧，讓團隊合作發揮最大效益 為什麼要上這堂課： 這是一個衝擊的年代，新科技不斷地竄出，創新產業一個一個地蹦出來，連工作職場都因為世代交替問題，溝通產生隔閡、接班現斷層，或是無法有效地分工＆融合。老的管不動小的，年輕的害怕帶領年紀大的部屬；打死不退的X世代，站著茅坑不拉屎，害得Y族群只能想盡各式辦法逼退老臣，才有機會往上爬。於是亂鬥的宮廷劇不斷上演，從世代交替的角度來看，其實我們有更好的辦法讓組織活化，解決世代融合的難題。  解決學員的痛點： - 管不動部屬，無法讓人才發揮最大績效  - 部屬不耐主管的囉嗦、有事沒事的教誨，團隊無法有效被激勵發揮戰力  - 不同世代總是雞同鴨講，浪費時間、資源，導致專案延宕、無法達標  課程核心特色： - 分章節、單元深入淺出，理論配合實際案例 - 用案例說明管理力&領導力的差異 - 用案例說明不同世代為企業帶來的優點 - 用案例說明如何運用領導風格的轉換技巧，強化團隊向心力