jetstream筆的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

文具手繪圖鑒

為了解決jetstream筆的問題，作者（日）山本健太郎 這樣論述：

本書作者山本健太郎，只是一個日本普通的小學生。上小學五年級的時候，他為了班上玩“看誰能彈飛對方的橡皮”的遊戲，而開始查找有沒有“能獲勝的大塊兒橡皮”，並因此迷上了文具。他沒想到小小的文具裡也凝聚了各種各樣的智慧：“比如說如果橡皮的包裝紙邊角上沒有設計一道切痕，包裝紙就會在使用橡皮用力過大時而裂開。” 於是從六年級開始，山本健太郎便將自己喜歡的文具的特點，以及使用後的感想全部配上插圖，記錄在白紙本子上。當他把家中的全部文具都描述完成後，他便帶著試寫用的筆記本去文具店繼續“鑽研”。 他將這份研究報告，作為開業10周年的慶祝禮物，送給了他從八歲開始就整天跑去研究文具的糖糖文具

店。店主富田仙惠表示：“一開始我只是覺得（健太郎對於做這件事）很有熱情，但他做出來的成品超乎想像，真是太讓人吃驚了。” 隨後，店主在Facebook上對健太郎的圖鑒進行了介紹，引發了網友的熱議，並引起了出版社的關注，將他一百多頁手繪的研究報告出版成書，並在上市一個月之內，銷量就突破了四萬冊。  

jetstream筆進入發燒排行的影片

資料品質

為了解決jetstream筆的問題，作者林巍源 這樣論述：

資料品質在許多領域上面是個重要的議題，一個成功的計畫無可避免的必須倚賴於高品質的資料。本文提出了許多不同的方法，為了即時分析觀察資料的品質。資料品質控管的其中一個目標，是從觀察的資料裡面，找出異常的資料。我們特別關注於一種異常資料的叫做異常值，本文定義一筆觀察記錄為一個異常值，如果這一筆紀錄的數值跟其他紀錄的數值差距大於一定的間距。本文提供了四種方法來找出觀察記錄裡面的異常值，包括了兩種現成的異常值偵測演算法: Local outlier factor (LOF) algorithm and Local distance outlier factor (LDOF) algorithm，以及另

外兩種方法: Partially ordered data analysis method, and Minimum bounding box method。我們在第四章做了許多的實驗來評估這些方法的效能，檢測這些方法是否能夠正確地找出異常值