[爆卦]keynote轉ppt是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 keynote轉ppt產品中有5篇Facebook貼文,粉絲數超過2,935的網紅資策會 數位服務創新研究所,也在其Facebook貼文中提到, 解析 Apple 的簡報製作技巧!學會 4 招,你也能做出超專業 PPT 假如把蘋果發表會比擬成舞臺劇的話,那麼貫穿全場的 Keynote 就是它們的劇本。今天,就帶大家一起解析歷屆蘋果發表會 Keynote 的套路,手把手教你玩轉Keynote。 懶人目錄: * 蘋果的 Keynote...

 同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過89萬的網紅PAPAYA 電腦教室,也在其Youtube影片中提到,► 內容綱要 00:00 開場白 02:06 修改中文顯示問題 02:34 簡報背景與標題設定 03:41 新增 Topic (主題) 05:04 子標題版面配置 06:20 動畫路徑設定 07:06 將 PPT 簡報轉成 Prezi 09:07 堆疊式簡報 10:54 Story Blocks 圖...

keynote轉ppt 在 Syuya Fujikawa Instagram 的最佳解答

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keynote轉ppt 在 電商人妻 Audrey Instagram 的最佳貼文

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【 吸引點閱新招 #翻頁動畫 🔥】 ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ 從去年到現在很多人流行在首頁做滑動的動畫吸引大家觀看,但是翻頁的動畫卻一直未出現。我去年開始就一直在找怎樣可以用手機做出#翻頁 的貼文方法,直到這陣子找到了! ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ 用電腦 #PPT、#Keynote 也許可以做出類似...

keynote轉ppt 在 Syuya Fujikawa Instagram 的精選貼文

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  • keynote轉ppt 在 資策會 數位服務創新研究所 Facebook 的最讚貼文

    2019-01-04 08:10:00
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    解析 Apple 的簡報製作技巧!學會 4 招,你也能做出超專業 PPT

    假如把蘋果發表會比擬成舞臺劇的話,那麼貫穿全場的 Keynote 就是它們的劇本。今天,就帶大家一起解析歷屆蘋果發表會 Keynote 的套路,手把手教你玩轉Keynote。

    懶人目錄:
    * 蘋果的 Keynote 有什麼套路?
    * 電影級別的流暢動畫
    * 手把手教你玩轉神奇移動
    * 還有這些加分的 Keynote 使用技巧

    蘋果的 Keynote 有什麼套路?嚴格遵守 4 原則
    在《寫給大家看的設計書》中,設計師羅賓 · 威廉斯(Robin Williams)將複雜的設計原理凝煉為親密性、對齊、重複和對比 4 個基本原則。我們將這 4 個原則套入到蘋果發表會的 Keynote 中,幫助大家更容易梳理製作的邏輯。

    親密性:親密性表現在將相關的項目組織在一起,包括物理位置的相近、整體風格的統一,使其成為一個視覺單元,達到一致性。

    對齊:找一條明確的對齊線,並堅持以其為基準進行對齊,包括文字對齊、圖片對齊、元素對齊等等。

    對比:透過多種方式實現有效(突出)的對比。

    重複:設計的某些方面需要在整個作品中重複,重複的本質是「一致性」。

    #Apple #簡報技巧 #資策會 #服創所 😄

  • keynote轉ppt 在 Ivy,不在家! Facebook 的精選貼文

    2017-02-23 22:03:11
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    【意見調查】Ivy小型午茶會

    最近一直po明信片文搪塞大家應該有發現吧?(嗯?)
    因為這幾天一直在做東歐旅遊分享的ppt
    第一次使用蘋果的Keynote好不上手
    需要花比以往更多時間來製作
    (已吐血)

    想說ppt都做了
    不然就相約台北的小咖啡店來場小型午茶會
    我會分享我的一些旅遊經驗
    也讓來參加的同學們分享自己的小心得
    (若害羞不一定要分享啦)
    一切都是free style,沒有一定要怎麼進行,就是聊聊天
    時間大約落在3月中下旬的週末午茶時段
    (各位同學應該是週末比較有空吧?還是週間?)

    現在想知道有沒有人想來的?
    大約5~8人左右

    噢!對了,自己的咖啡要自己付錢喔(笑)

    #想來的同學喊個聲或是給點意見

    ✈️玩轉全世界→ Ivy,不在家!
    🔍追蹤我的旅行IG → instagram.com/ivyleepitasi

  • keynote轉ppt 在 詹太太的轉行日記 Facebook 的最佳解答

    2016-06-03 07:30:00
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    IoT(物聯網,Internet of Things)與傳產電視是啥摸關係?

    好吧,回答這個問題之前,我們得先問第一個問題:TV與IoT,有關係嗎?

    有。

    韓國軟銀集團董事總經理Vincent Chun,在台北CPX的 Keynote Speech裡,區分了電視產業在「前物聯網」(Pre-IoT)時代與「物聯網」(IoT)時代的不同:
    前物聯網與物聯網之間的最大差別就是數據。
    (The biggest difference between Pre-IoT and IoT is Data)

    他接著說:以電視舉例,在「前物聯網」(Pre-IoT)時代的電視並不收集數據的,僅止於提供服務,然後傳輸一些訊息。但是呢,到了「物聯網」(IoT)時代,主要的目的就是收集數據了。
    (For example, televisions in previous are not getting data, just providing services and sending some information. But in IoT, the main purpose is data gathering.)

    他說,收集數據的目的是解決客戶們的問題,然後我們需要去提供解決方案與服務,以解決用戶的問題,這就是物聯網的核心。

    Vincent Chun的PPT寫到:在「前物聯網」時代,許多產品是獨自存在的,而且只專注於來自裝置本身的收益。在這裡,我把它理解為,例如「電視」,包括觀眾與獨自存在的電視機,對應到收益「廣告」。

    他接著寫道,但是,到了物聯網時代,許多相連的裝置能夠被統合在一起,創造出各種解決方案,以解決使用者的痛點(pain points)。所以當用戶的痛點被解決後,我們就能對客戶收取每個月的費用。在這裡,我把它理解為,「電視」這個裝置必須與其他可相連的裝置(如手機還是什麼,VR嗎?)統合在一起,創造出新的解決方案,以解決客戶的痛點(如娛樂需求,痛點是節目不好看,不娛樂,新聞資訊也不是他想要的)。所以,當用戶的痛點被解決後,只要顧客滿意,就有直接收費的空間。在這裡,我把它對應為「付費制」。如Netflix就是如此。

    我並不是主張目前的傳產電視轉型應採取付費制。若真能走到付費制,當然更好。但前提是:傳產電視有收集到客戶的痛點了嗎?

    電視台收集用戶資料,就是要收集客戶的痛點。我們可以得出每個時段真正的TA輪廓,知道每一部戲在哪一個環節是備受歡迎還是被人厭惡。得到數據,我們就知道哪一個明星應該要在某一場被「賜死」。得到數據,還能夠與廣告商合作賣廣告賺取收入。像是大陸「樂視」推出的網劇《太子妃升職記》,它的劇本、戲劇橋段,全部都是用大數據分析出來的。最後點閱率也達到15億人次。

    所以,我們再進一步延伸:數據應用在電視圈/影視內容製作的目的,是「調整內容」。物聯網將會幫我們達到這一切。但我們得先搞懂數據工具跟我們的關係。

    舉個例吧。以前我們會聽到金庸迷不能接受「神雕俠侶」電視版演小龍女的女演員長太醜或太沒FU,所以會寫明信片去電視台抗議,最後導致「抗議的明信片如雪片般飛來」。現在,電視台不會再收到這種明信片客訴,但是我們有物聯網裡的數據工具幫助我們瞭解這一切。

    電視製作團隊是要運用數據工具優化自己的內容,以期達到觀眾看了叫好叫座,續集再做的終極目標。

    所以,理論上,電視產業的數據應用,並不是讓我們一直不斷當小編,最終創造出一個「沒有內容,只有小編」的電視圈。未來,物聯網世界的電視台不是長這個樣子的。

    但是,真正對應到現在電視台的現實處境,台灣的傳產電視並沒有真正下功夫在做真正「搜集客戶資訊」的事,但是卻花了很多時間在當追逐的小編。各大電視台花了很多時間經營臉書,壯大粉絲團,卻沒有直接收集到用戶/觀眾的痛點。這是不對的。

    而另一邊廂,營運者在自家影視內容可直接完整露出,可直接接觸客戶的自家官網網頁的態度,卻是形同棄守。

    台灣各大電視台中,真正有「相對完善」官網網頁的,只有三立與東森電視。其他很多甚至都還停留在html 4.01的版本。不信,跑一下程式就知道了。講到這裡,大家要不要去看看美版Discovery官網,或美國三大電視網的官網呢?

    只要用心經營,積極優化,就可以從官網網頁,以及手機APP的後台,抓到「主動來店人客」。這個佈局的道理,就跟玩電商一樣,煮碗照辦。這樣,電視台的數據團隊就可以從各種裝置的後台數據中,找到自己(不同節目/不同時段)的TA。

    台灣的Yahoo很早就這麼做了。所以它也很早就發展出「一天餵四餐」的概念,甚至打造出所謂「第二黃金檔」(The Second Prime Time)。它的影音網站也是台灣最強大,這是必然。

    所以,IoT跟台灣的傳產電視的關係是什麼?就是數據。數據就是你的「人客ㄟ要求」。但數據的取得,從手段到解讀,都必須準確,必須直接從使用者產生出來,更不是經過小編得來。傳產電視必須誠實的面對數據這檔事。收視率「不是」客戶數據,因為它並不是直接來自客戶回饋的行為(即互動結果)。粉絲數也不見得是,因為它無法完全乘載觀眾觀看整集內容的完整回饋(能在FB上看1分半已經很了不起了~)

    寫到這裡,我還在想像,當IoT來到的那一天(應該不會太久),台灣傳產電視會是什麼樣子呢?