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Excel 行銷管理職場應用設計寶典

為了解決客戶資料管理 表的問題，作者林佳生 這樣論述：

　　「實例引導學習進程，輕鬆搞定Excel大小事。」   　　企業正常運作的過程就是不斷作出決策的過程，大小事務都需要結合實際情況作出正確的決定。而正確的行銷決策是企業獲取利潤的關鍵，也是企業經過慎重分析、考量才能作出的決定。例如運輸方式決策、銷售方式決策等都是企業的重大決策。因此除了結合當前實際情況考慮外，還需要使用專業的工具對收集的資料進行分析。   　　在Excel中，您可以設計問卷調查以收集市場信息，因此在問卷調查的設計過程中，應掌握調查的目的和要求，同時力求被調查者的充分合作，以取得正確有效的信息，而後可對調查結果進行分析研究。 本書即針對行銷管理，以實務解析，讓您輕鬆的應用於行

銷管理中。

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個人資料保護法因應安全維護措施之研究

為了解決客戶資料管理 表的問題，作者鄭依旻 這樣論述：

在創新科技與大量依賴網路服務的浪潮下，網路與電子化已是企業運作的基本設備，為人類的工作和生活帶來很大的改變與便利。近年來國內與國外日益猖獗的詐騙、盜用個人資料、個資外洩的事件層出不窮，造成許多企業組織的重大損失，加上遭個資外洩的受害者逐年增長趨勢，甚至影響層面已擴及整個國家社會，世界各國已逐漸體認到個資隱私權保護的重要性。詐騙、盜用個人資料、個資外洩的事件可以看出，駭客攻擊的目的通常是為了取得有價值的資料，而不是破壞系統。歐盟GDPR(General Data Protection Regulation)新法規2018年5月25日開始施行，企業如何保護個人資料，避免因個資外洩造成企業難以估算

之損失，為目前企業界的重要議題。以獲利為目的的網路犯罪者將利用歐盟最嚴格的GDPR新法規，藉此對企業展開以攻擊竊取資料，再用以勒索高額贖金。本研究旨在瞭解國內、國外的個人資料保護之相關規範，比較我國個資法與歐盟GDPR新法規之差異分析，並說明個資法施行細則與非公務機關違反個資法的相關法律責任，從個資保護相關辦法及組織管理標準的選擇來建置個資保護機制，如何因應歐盟的GDPR新法規相關衝擊，首先遵守我國個人資料保護法外，確保企業組織的個資安全及有效管理，並降低個資法規對其衝擊，企業組織宜考慮自身條件衡量是否須適用歐盟GDPR新法規，最後建議採取相對應之符合法規措施。企業組織個資的外洩，除了賠上企業

組織的形象與巨額的罰鍰，進而影響持續營運。在日新月異的資訊時代，面對網路威脅不斷演進與變化，組織不能只有強化資安與個資控管，透過PDCA循環模式使資訊安全管理系統能不斷的更新與維護，再搭配資訊安全管理標準(ISO 27001)的控制措施與安全程度驗證，對員工的教育訓練均有必要對資安與個資保護相關規定有清楚而完整的認知，並確實執行各項資安及個資保護措施，才能真正落實保護個人資料安全之立法目的。

Excel 行銷管理 高手

為了解決客戶資料管理 表的問題，作者林佳生 這樣論述：

用對的方法解決麻煩的Excel試算與資料整理 全方位提昇工作效率和解決各式惱人的問題 　　在Excel中，您可以設計問卷調查以收集市場信息，因此在問卷調查的設計過程中，應掌握調查的目的和要求，同時力求被調查者的充分合作，以取得正確有效的信息，而後可對調查結果進行分析研究。 　　企業正常運作的過程就是不斷作出決策的過程，大小事務都需要結合實際情況作出正確的決定。而正確的行銷決策是企業獲取利潤的關鍵，也是企業經過慎重分析、考量才能作出的決定。例如運輸方式決策、銷售方式決策等都是企業的重大決策。因此除了結合當前實際情況考慮外，還需要使用專業的工具對收集的資料進行分析。 　　本書即針對行銷管

理，以實務解析，讓您輕鬆的應用於行銷管理中。  

植基於雲端邊緣運算架構的智慧製造管理雛型系統之實作

為了解決客戶資料管理 表的問題，作者郭建廷 這樣論述：

現今是高度追求數位化以及智慧化的時代，全球的產業結構、消費方式等正因各種新興技術崛起而有巨大改變，應用新技術的產品、產業、服務等如雨後春筍一般出現，並且不斷的創新、發展、擴大應用範圍，讓現在的產業經營模式持續轉型，各產業期望能夠應用人工智慧來優化產業供應鏈，配合大數據分析，讓企業能提前預測並快速掌握客戶的需求，並配合智慧製造在交易時以更有效率的方式提供快速的服務以及優良的產品品質，帶給客戶良好的交易體驗，讓企業獲取最大利益。本論文的目的即是研究如何將傳統業務交易過程的資訊及數據雲端化並系統化，並利用機器學習和大數據分析，結合網頁前端技術、資料庫管理去設計及實現一個智慧型的業務系統，並研究在此

架構下如何實現減少業務時間成本、提高工作效率及成交率、智慧化分析拜訪模式等商業願景，並配合智慧製造，把人工智慧應用在整體產業供應鏈。在面對不同的客戶族群時，為了讓企業能快速因應各客戶族群客製化地制訂經營策略及營業目標，必須讓取得客戶需求到產品生產的過程更智慧化。本研究探究如何在業務系統引入機器學習及大數據分析技術，整合業務從客戶端獲得的資訊和數據，應用分析這些資訊以提升企業的決策智慧。