全家股東統一的問題，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

超圖解經營績效分析與管理 ：企業打造高績效祕訣

為了解決全家股東統一的問題，作者戴國良 這樣論述：

　　⊙超圖解式編法，圖文搭配，一目了然，一點就通。 　　⊙架構完整，資料涵蓋面極廣，案例最多、最新。 　　⊙企業舉辦讀書會、個人進修學習和大專授課教材的最佳參考工具書。 　　加速提升人才競爭力，超越對手！ 　　→各行各業如何打造出高績效組織？如何提高公司的經營績效？ 　　→從經營、領導、管理、策略及行銷，歸納核心要點知識。 　　→完整公開張忠謀、貝佐斯、稻盛和夫等國內外大師高經營績效的企業祕訣。 　　→收錄逾百位具代表性的企業家經營管理心法。 　　各行各業如何提高經營績效？ 　　包羅經營、管理、策略及行銷 　　最重要、必記、必用的核心知識 　　企業界每天兢兢業業努力

工作、打拼，為做出好成績。有好的經營績效，公司就可以勝過競爭對手，享有較高市場占有率、市場股價及市場領導力，並且深受大眾股東及全體員工的愛護及支持，使公司可以長期、永續經營。 　　因此，企業界究竟該如何做，才能打造出高績效組織？以及如何做，才能提高公司的高經營績效？這就成了企業界長期努力的目標及追求的終極。 　　國內唯一一本集結國內外13位大師及99位成功企業家為主要內容的商管書籍，適合企業舉辦內部教育訓練或讀書會，將本書列入必讀教材，必可使員工都能打造出高績效組織及提升各級幹部們的經營與管理重要知識，也必能加速提升公司的人才競爭力，進而超越競爭對手。  

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雙元式創新對企業經營績效之影響

為了解決全家股東統一的問題，作者陳智業 這樣論述：

企業在市場之雙元式創新(勘探和開發創新)之間的平衡，對於企業的生存和競爭優勢至關重要。本研究旨在分析雙元式創新之勘探和開發創新，對企業績效之影響。採用個案分析方法，比較全家超商與統一超商採用勘探和開發創新之差異，在經營績效(例如：毛利成長率、毛利率、股東權益報酬率(ROE)及每股盈餘(EPS)成長率)之不同。　　研究結果顯示，全家便利商店採用勘探創新，包括：隨買跨店取、My FamiPort APP會員數位集點My Famiport app、My Family Pay、線下+線上–數位科技概念店、開店平台金流、智能記帳本、紅利Pin碼，及開發創新，包括： 推出自有品牌「FamilyMart

Collection」、霜淇淋、酷繽沙等創新產品或賣手機送洗衣物等。統一超商採用勘探創新，包括：與悠遊卡公司聯合發行icash悠遊卡、導入多媒體機ibon 便利生活站、未來超商 X-STORE 、電子支付工具icash Pay，及開發創新，包括：7-ELEVEN 御便當、五星級水果、ibon 量販便利購、單品咖啡。其次，在經營績效差異比較，全家便利商店在營業收入成長率、營業毛利成長率、毛利率、股東權益報酬率(ROE)及每股盈餘(EPS)成長率等，都超越統一超商。 我們發現雙元式創新對公司績效有正面影響，後進追隨廠商以漸進和連續的開發創新方式，加上不連續的勘探創新，在經營績效上有時會超越

領導廠商。這也是為什麼全家的股價在2020年8月及9月兩度超越了統一超，且於2020年全家單店營收成長率亦超過統一超，主要原因是因為全家進行數位轉型及產品差異化勘探創新，比統一超提早一年時間導入數位化APP，讓消費者更加方便的使用及購買。

記帳.報稅錯誤160問(九版)

為了解決全家股東統一的問題，作者峻誠稅務記帳士事務所 這樣論述：

　　記帳、報稅，是合法企業應盡的義務之一，但身為公司財會人員或記帳人員，是否仍因對稅法的了解不夠或不小心的失誤，而讓公司苦嚐補稅、罰款的滋味？本書精挑公司行號記帳、報稅時常犯的160種錯誤，依問題、法源、建議、處罰四階段編寫，教您從他人的錯誤中汲取寶貴經驗，避免重蹈覆轍而付出慘痛代價！本書深入淺出，閱讀容易，是企業會計人員及記帳士最佳工具書。

以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究

為了解決全家股東統一的問題，作者蔡雅安 這樣論述：

隨著經濟的成長、產業競爭以及疫情後消費型態改變，越來越多無法預測的威脅與競爭對手出其不意的創新方案，讓零售產業之競爭型態朝向多元化、多樣化和創新性。再加上網路購物商業發達，購物選擇多元又便利，迫使連鎖式便利商店面臨朝向數位應用、虛實整合、會員經營及創新複合之通路新業態的商業模式，以便能滿足競爭市場的消費需求。 本研究以線下實體便利商店之門市商圈立地、硬體設施、賣場規劃、貨架商品、相關經營坪效為情境變數並結合 OMO (Online Merge Offline) 線上電商平台之銷售數值，運用多種變數來讓機器學習，使用演算法包括多層感知器 (Multilayer Perceptro

n, MLP) 、隨機森林 (Randow Forest, RF) 、極端梯度提升樹方法(Extreme Gradient Boost, XGB) ，用以建構有效的預測模型，預測今後未來一段時間門市的銷售情況供賣場規劃之參考，以降低賣場硬體設備及裝潢投資成本並提升銷售管理效能。 本研究使用共三種演算方法及蒐集到 40 個變數來進行多店鋪模型預測後，再透由預測評價指標來比較各模型間的準確率，以全部變數的資料採隨機森林 (RF)演算法，得出平均絕對誤差 ( Mean Absolute Error, MAE) 值為 2148.409 及平均絕對百分比誤差 (Mean Absolute Perc

entage Error, MAPE) 值為 0.031 均為最佳值，故隨機森林演算法為最佳預測摸型。透過此模型，可以提供給經營者針對實體門市面臨競爭及數位轉型時，優化管理策略、增加產業競爭力並提升消費者滿意度和服務品質。