三星電子公司的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

經營策略企劃案撰寫：理論與實務

為了解決三星電子公司的問題，作者戴國良 這樣論述：

搞懂經營策略，成為企業的領航者 　　「經營企劃」是企業最重要的引導功能，也是企業營運的龍頭重心。對企業的發展進行策略性思考、數據性評估，周密而果斷地下決策。良好的決策，可以帶領企業往永續發展的方向前進，避免競爭力衰退、營收成長停頓及獲利下降。由此可知策略方向、策略分析、策略規劃與策略執行的高度重要性。 　　本書帶您步入經營策略的知識殿堂，首先介紹經營策略的理論架構，接著從實際的經營策略企劃案例出發，深入探討各行各業的經營策略心法，培養洞悉市場走向與做出良好決策的能力，讓策略管理栩栩如生呈現在你眼前，協助你成為市場上的領路人。 本書特色 　　•理論與實務兼具，架構完整，解說詳盡，帶你

入門經營策略企劃的最佳工具書！ 　　•實務＋案例＋本土化：多樣化實戰經驗分享，知識力化為即戰力！ 　　•企劃案大綱＋全文企劃案：案例均有企劃書示範可參考，用最務實的方式，輕鬆學會如何企劃與撰寫！  

三星電子公司進入發燒排行的影片

全球純晶圓代工企業經營策略與效率

為了解決三星電子公司的問題，作者黃筱惠 這樣論述：

全球晶圓代工市場前三名之企業（台積電、三星電子、聯電 ）其營收佔此市場高達80 %，顯見該產業聚落集中於亞洲。本研究使用資料包絡分析法（data envelopment analysis，DEA）進行全球晶圓代工業經營效率分析，研究期間為2012年至2021年，以全球前三大晶圓代工企業作為研究對象，評估其經營績效。選取財務報表的不動產廠房及設備、研發費用、員工人數、營業成本作為投入因子，營業收入淨額作為產出因子。使用Frontier Analyst4軟體計算標的公司CCR之總技術效率值，及以BCC模式求解出純技術效率值，並以總技術效率值、純技術效率值得出DEA規模效率值。再利用差額變數分析，

針對未達完全效率的晶圓代工企業，提供其應增減多少投入或產出因子以達完全效率。最後進行敏感度分析以探討各投入因子對整體模型的影響程度，以去除任一項投入因子或產出因子的方式，檢視該投入或產出因子對效率評估的重要程度。研究結果顯示三星電子有五個年度（2012、2013、2017、2018、2021 ）台積電有三個年度（2016、2020、2021 ）在總技術效率、純技術效率、規模效率上都達到完全效率。雖然三星電子達到完全效率的年度個數比台積電多，但是在2012到2021的10年研究期間，其平均效率值台積電卻優於三星電子；CCR : 0.969>0.964 ; BCC:0.984>0.965;且BCC

平均純技術效率領先幅度(1.97%)大於CCR平均總技術效率幅度(0.52%)，此可以解讀為是台積電存在的技術優勢。在經營效率評估上，三大晶圓代工企業之各投入因子在資源分配上仍有改善空間，經營者應重新檢視其資源分配，以達其資源應用的最佳化；敏感度分析上，三大晶圓代工企業對於營業成本的敏感度最高，表示其對晶圓代工業效率值的影響程度最為顯著。台積電不管是在總技術效率、純技術效率都表現最佳，加上創辦人卓越獨到的市場眼光，在其面臨產業重大變化時，展現靈活經營策略，使其一再躍進，其進化歷程實值得作為其他企業的參考。本硏究建議企業應審慎檢視其經營策略，以避免市場丕變，而成爲前進的阻礙，進而引發被邊緣化的危

機。

Scala機器學習：構建現實世界機器學習和深度學習項目

為了解決三星電子公司的問題，作者[德]雷祖爾•卡里姆 這樣論述：

《Scala機器學習：構建現實世界機器學習和深度學習項目》通過“保險賠償程度分析”“電信客戶流失分析與預測”“基於歷史和即時資料預測高頻比特幣價格”“人口規模聚類與民族預測”“主題建模：更好地洞察大型文本”“開發基於模型的電影推薦引擎”“使用 Q-learning和Scala Play框架進行期權交易”“使用深度神經網路進行銀行電話行銷的客戶訂購評估”“使用自動編碼器和異常檢測進行欺詐分析”“使用遞迴神經網路識別人類活動”和“使用卷積神經網路進行圖像分類”等11個完整的專案，結合Spark ML、H2O、Zeppelin、DeepLearning4j和MXNet等流行機器學習庫以及一些經典資料

集為讀者介紹了機器學習專案的詳細開發流程。 《Scala機器學習：構建現實世界機器學習和深度學習專案》主要針對資料分析師、深度學習愛好者和開發人員，他們雖具有一定的背景知識，但是對於實際專案的開發過程接觸得不多。通過本書的學習，讀者不僅可以清楚地瞭解到實際專案的開發流程，而且可以對目前流行的機器學習演算法、機器學習庫、經典資料集、Scala函數式程式設計概念和Maven、SBT等構建工具等內容有更深入的認識，並能夠在生產就緒環境中開發，構建和部署研究機器學習項目。 Md. Rezaul Karim 是德國弗勞恩霍夫應用資訊技術研究所（FIT）的研究科學家，也是德國亞琛工

業大學的博士。在加入FIT之前，他曾先後在韓國三星電子公司擔任首席工程師，在愛爾蘭國家大資料分析研究中心Insight擔任研究員。他在C++、Java、R、Scala和Python方面擁有多年的研發經驗，發表了多篇關於生物資訊學、大資料和深度學習的研究論文，具有Spark、Zeppelin、Hadoop、Keras、Scikit-Learn、TensorFlow、DeepLearning4j、MXNet和H2O的實際工作經驗。 譯者序 原書前言 第1章　保險賠償程度分析 // 1 1.1　機器學習和學習過程 //1 1.1.1　典型的機器學習工作過程 // 2 1.2　超

參數調整和交叉驗證 //4 1.3　分析和預測保險賠償程度 //6 1.3.1　動機 // 6 1.3.2　資料集的描述 // 6 1.3.3　對資料集的探索性分析 // 6 1.3.4　數據預處理 // 10 1.4　LR用於預測保險索賠的嚴重性 //13 1.4.1　使用 LR開發保險賠償嚴重性預測模型 // 14 1.5　GBT回歸用於預測保險索賠嚴重性 //18 1.6　使用隨機森林回歸演算法提升性能 //23 1.6.1　隨機森林用於分類和回歸 // 23 1.7　比較分析和模型部署 //29 1.7.1　基於 Spark的大規模資料集模型部署 // 33 1.8　小結 //34

第2章　電信客戶流失分析與預測 // 35 2.1　流失分析的原理以及實現 //35 2.2　流失分析過程 //36 2.2.1　資料集的描述 // 38 2.2.2　探索性分析（EDA）和特徵工程 // 38 2.3　LR用於流失預測 //47 2.4　用於流失預測的 SVM //52 2.5　用於客戶流失預測的 DT //55 2.6　用於預測客戶流失的隨機森林 //61 2.7　選擇要部署的最佳模型 //66 2.8　小結 //68 第3章　基於歷史和即時資料預測高頻比特幣價格 // 69 3.1　比特幣、加密貨幣和線上交易 //69 3.1.1　最先進的比特幣自動交易 // 71 3

.1.2　訓練 // 72 3.1.3　預測 // 72 3.2　原型的高級資料管道 //73 3.3　收集歷史和即時價格資料 //74 3.3.1　歷史資料集 // 74 3.3.2　將歷史資料轉換為時間序列 // 75 3.3.3　通過 Cryptocompare API處理即時資料 // 77 3.4　針對預測的模型訓練 //80 3.5　Web服務： Scala Play //85 3.5.1　通過 Akka Actor實現併發 // 86 3.5.2　Web服務工作流程 // 86 3.6　預測價格並評估模型 //91 3.7　使用 Scala Play框架來演示預測 //92 3.

7.1　為何選擇 RESTful架構 // 92 3.7.2　專案結構 // 93 3.7.3　運行 Scala Play Web應用程式 // 95 3.8　小結 //96 第4章　人口規模聚類與民族預測 // 99 4.1　人口規模聚類和區域民族 //99 4.1.1　針對遺傳變異的機器學習 // 100 4.2　1000基因項目資料集描述 //100 4.3　演算法、工具和技術 //102 4.3.1　H2O和 Sparkling Water // 102 4.3.2　ADAM用於大規模基因組資料處理 // 105 4.3.3　無監督機器學習 // 106 4.3.4　K均值的原理 /

/ 107 4.3.5　用於進行地理民族預測的 DNN // 108 4.4　配置程式設計環境 //110 4.5　資料預處理和特徵工程 //112 4.5.1　模型訓練和超參數調整 // 117 4.5.2　使用隨機森林進行民族預測 // 123 4.6　小結 //126 第5章　主題建模：更好地洞察大型文本 // 127 5.1　主題建模和文本聚類 //127 5.1.1　LDA演算法的工作原理 // 129 5.2　使用 Spark MLlib和 Stanford NLP進行主題建模 //131 5.2.1　實現 // 131 5.3　其他主題模型與 LDA的可擴展性 //139 5.

4　部署經過訓練的 LDA模型 //140 5.5　小結 //144 第6章　開發基於模型的電影推薦引擎 // 145 6.1　推薦系統 //145 6.1.1　協同過濾方法 // 145 6.1.2　效用矩陣 // 147 6.2　基於 Spark的電影推薦系統 //148 6.2.1　針對電影相似性基於商品的協同過濾 // 148 6.2.2　基於 Spark的模型推薦 // 153 6.3　選擇和部署最佳模型 //161 6.4　小結 //164 第7章　使用 Q -learning和 Scala Play框架進行期權交易 // 165 7.1　強化學習與監督學習和無監督學習 //1

65 7.1.1　使用強化學習 // 166 7.1.2　強化學習中的符號、策略和效用 // 166 7.2　簡單 Q-learning演算法實現 //169 7.2.1　Q-learning演算法的組成部分 // 169 7.2.2　QLearning 模型驗證 // 179 7.2.3　使用訓練模型進行預測 // 179 7.3　使用 Q-learning開發期權交易 Web應用程式 //179 7.3.1　問題描述 // 180 7.3.2　實現期權交易 Web應用程式 // 182 7.3.3　評估模型 // 189 7.3.4　將期權交易應用程式封裝為 Scala Web應用程式 /

/ 191 7.3.5　運行和部署說明 // 197 7.3.6　模型部署 // 199 7.4　小結 //199 第8章　使用深度神經網路進行銀行電話行銷的客戶訂購評估 // 200 8.1　通過電話行銷進行客戶訂購評估 //200 8.1.1　資料集描述 // 200 8.1.2　安裝 Apache Zeppelin並開始使用 // 202 8.1.3　對資料集的研究與分析 // 204 8.1.4　數位特徵統計 // 214 8.1.5　實施客戶訂購評估模型 // 215 8.1.6　超參數調整和特徵選擇 // 225 8.2　小結 //227 第9章　使用自動編碼器和異常檢測進行欺

詐分析 // 228 9.1　異常值和異常檢測 //228 9.2　自動編碼器和無監督學習 //231 9.2.1　自動編碼器的工作原理 // 231 9.2.2　使用自動編碼器實現高效的資料表示 // 232 9.3　開發欺詐分析模型 //233 9.3.1　資料集的描述和使用線性模型 // 233 9.3.2　問題描述 // 234 9.3.3　準備程式設計環境 // 234 9.3.4　輔助類和方法 // 254 9.4　超參數調整和特徵選擇 //255 9.5　小結 //256 第10章　使用遞迴神經網路識別人類活動 // 258 10.1　使用 RNN //258 10.1.1　上

下文資訊和 RNN的體系結構 // 258 10.1.2　RNN和長期依賴性問題 // 260 10.1.3　LSTM網路 // 261 10.2　使用 LSTM模型識別人類活動 //263 10.2.1　資料集的描述 // 263 10.2.2　為 Scala設置和配置 MXNet // 264 10.3　為 HAR實現 LSTM模型 //266 10.4　調整 LSTM超參數和 GRU //281 10.5　小結 //283 第11章　使用卷積神經網路進行圖像分類 // 284 11.1　DNN的圖像分類和缺點 //284 11.2　CNN架構 //285 11.2.1　卷積運算 //

286 11.2.2　池化層和填充操作 // 287 11.2.3　DL4j中的卷積和子採樣操作 // 288 11.3　使用 CNN進行大規模圖像分類 //295 11.3.1　問題描述 // 296 11.3.2　圖像資料集的描述 // 296 11.3.3　整個專案的工作流程 // 297 11.3.4　CNN圖像分類的實現 // 298 11.4　調整和優化 CNN超參數 //315 11.5　小結 //316

台灣消費者對企業推行線上D2C零售接受度之研究－以行動電話設備廠商三星電子公司為例

為了解決三星電子公司的問題，作者唐心漢 這樣論述：