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商用大數據分析(附範例光碟)

為了解決專案管理 怎麼 學的問題，作者梁直青,鍾瑞益,鄧惟元,鍾震耀 這樣論述：

　　過去在商用大數據分析上，多著重在演算法的介紹，內容過於側重數理理解，這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者，是太著重在程式撰寫上，這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。本書要打破這些商管學生的困擾，以顧客的R（銷售時間）、F（銷售頻率）、M（銷售金額）商業資料為主，希望能透過平鋪直述的方式，介紹各類資料探勘的聰明方法（即演算法），再透過免費的Google Colab平台，以Python語言為基礎，用簡易的指令撰寫，協助商管背景人士一步步進行操作，期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下，透過案例說明與實作，輕鬆跨過這道牆，建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。 本書

特色 　　1. 以最白話的方式說明大數據演算法的內容。 　　2. 提供商管案例做為資料探勘參考。 　　3. 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。 　　4. 提供完整程式碼無痛接軌實作。 　　5. 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。  

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我國大學社會責任之政策與成效研究—系統動力學觀點

為了解決專案管理 怎麼 學的問題，作者李安曜 這樣論述：

我國推動「大學社會責任實踐(USR)計畫」的政策，試圖建構以創新、永續發展為方向的社會新生態，經由高等教育的機制與組織，連結大學與地方，以促進社會文明與國家發展、回應社會承諾，並積極應對所面臨的人口少子女化、就業、教育、貧富差距、城鄉發展等問題。由於社會系統動態複雜性的現象與特徵，具有非線性的樣貌，故適合以系統思考觀點進行研究與觀察。系統思考的因果邏輯思維，採關聯性的互動模式來縱觀全局，察覺子系統間的複雜關係，經過時間的動態變化，隨各因素的改變和交互影響後，系統行為也隨之改變，若以簡單的線性或反應式的思考，難以找到問題的根本。系統思考是以正負反饋效應和心智圖像，來掌握系統運作的脈絡，如同華人

世界以陰陽學理，追求系統目標平衡的智慧。本研究概念建構於政府政策給定條件下的系統動態作用範疇，以系統動力學觀點探討與辨識政策系統範疇內的互動元素及效果之基本特徵，系統內將大專校院與地方政府視為個別的整體，觀察USR與地方政府、地方創生等系統生態中的互動行為。並依據利害關係人與資源依賴的結構，按政策機制所引導的社會責任實踐，運用系統動力學思考邏輯與模型建構，針對政策與高等教育機構間、社會與學校、學校財務與資源等場域之影響進行動態分析。本研究採用獲得廣泛使用於系統思考分析模擬的VENSIM軟體，藉心智建模程序，理清政策系統中的因果關係，掌握其中關係迴路的反饋過程，測試各項關鍵因素，使用不同模擬參數

，及其導致何種情形的產生，來檢視焦點議題與系統特性行為，觀察系統運作可能的發展與影響。本研究完成我國大學社會責任之政策與成效研究之質性與量化模型的建構，透過動態模擬識別出政策所延伸的系統行為特性，就政策推行所擬達成的目標，進行模擬檢測。研究得出若欲達成「地方創生」願景，面對人口滑降的趨勢，將有限資源進行合理的配置更顯重要，應就問題本質及政策擬達成之效益，消弭或縮短輸入端即產生的現實差距。政府以「永續發展」結合「地方創生」的觀點進行整體的政策規劃，應更明確就不同地區發展與人口結構趨勢，提供地方檢討真實的需求。以研究模擬的結果，比對各縣市人口、扶養比率、學校財務等因素展現的現象，表明不同縣市面臨的

在地困境與優勢及劣勢，既有基礎各不相同，加上城鄉的資源差異，更加速人口的移動。故對「地方創生」政策所擬達成的願景，從事高等教育的大學機構，在本於職責且積極推動大學社會責任的情形下，或可參與在地發展事務協助問題改善，然推動地方均衡、引導青年回流返鄉等工作，恐力有未逮。若僅採取短效的手段，短暫期程內或能改變或被動遵從，然當無持續的驅動因素或機制時，最終還是會回復到變革前的狀態。本研究根據系統的基本特性「結構影響行為」，對於期望的行為與目標，最根本的方式是設計相應的結構，本研究亦據以提出更根本且長期的改善建議，做為後續政策制定及未來研究之參考。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決專案管理 怎麼 學的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

運用決策實驗室法與網路程序分析法評估押出機製造業技術知識傳承之關鍵因素

為了解決專案管理 怎麼 學的問題，作者陳秀娟 這樣論述：

過去大多技術知識傳承研究皆以學者或管理者角度去評估如何促進技術知識傳承，缺乏以師徒制之要角「師父」為立場之適切性實務型研究，形成探究技術知識傳承領域的缺口。本研究嘗試挑戰結合具實務管理經驗的主管與從基層做起的資深黑手主管以同理心、換位思考為出發點，探討押出機製造業技術知識傳承關鍵因素，透過文獻回顧、彙整、探究後，採用德爾菲法（Delphi Method），建構押出機製造業技術知識傳承關鍵因素之研究架構，包括「組織制度」、「組織文化」、「知識管理」、「心理契約」、「員工關係」等五個構面和二十個準則，並運用以決策實驗室法為基礎的網路程序分析法（DEMATEL-based ANP）與重要性-績效分

析法(IPA) 找出押出機製造業技術知識傳承之關鍵影響因素的源頭，針對共識度最低、權重最小之準則與優先改善之指標準則，結合專家群意見提出創新管理之分析與建議，以優化現階段管理模式。 研究結果顯示「技術知識模仿與學習」為本研究關鍵影響因素的源頭，它可以成功帶動其他關鍵因素的改善；「教育訓練」之共識度最低、「創新與冒險」權重及績效表現最落後，表示該兩個準則雖然受外界重視，但不適用於押出機製造業技術知識傳承；並且針對五項優先改善的指標，分別為「績效考核」、「積極進取」、「技術知識分享」、「技術知識傳承」及「工作態度傳承」等，提供後續作法之策略及建議。本研究成果供傳統製造業訂立知識管理與傳承方針之

參考，並祈能為押出機製造業永續性略盡棉薄之力。