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開店的地點學： 三萬份大數據分析「地點」的布局戰略， 你務必要懂的街道線索。

為了解決弦長計算公式的問題，作者榎本篤史 這樣論述：

　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 　　挑好地點，不再是超商總部和房地產公司的機密檔案，現在有了一套方法。 　　◎店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　◎租金高是風險，絕非業績保證，離開蛋黃區，轉角好地點你挑得出來嗎？ 　　◎所謂有人潮，多少人算多、怎樣算少？用什麼判斷？ 　　◎跟著麥當勞、星巴克設點投資，就穩賺不賠？捷運出口最容易成旺店？錯！ 　　◎咖啡店翻桌率好低，怎麼成功？商業辦公區人潮洶湧，為什麼開餐廳很難賺錢？ 　　作者榎本篤史是地點開發專家，擁有二十年以上實務經驗， 　　他說，把店開在什麼地點才會賺錢？答案就在現場。 　

　本書就是他量化三萬份勘查資料的結晶。 　　同個地點他至少走超過四回：平日的白天和晚上、假日的白天和晚上， 　　整理出開店地點的十大街道線索。完美店鋪有公式，複製套用就好。 　　◎想找開店的好地點，你得先喜歡逛街。因為街道是閱讀人類心理的戰略寶庫！ 　　．路邊開店，三角窗未必都好，你要找「受角」 ！ 　　十字路口有四個三角窗，只有一個是理想店面，你會挑嗎？ 　　弧形道路轉彎處是好店面嗎？麥當勞最愛把店開在彎道外緣，為什麼？ 　　店面太小怎麼辦？你可以模仿得來速的動線規劃。 　　．店面不好停車、客人不來怎麼辦？利用錯覺消除心理障礙 ！ 　　相同面積的停車空間，地上車格畫的是雙線或單線，居然

會影響顧客停車意願？ 　　怎麼讓駕駛人、司機大哥一眼就看到你的店？本書全圖解給你看。   　　．萬一找不到最適合的開店地點，你該怎麼做，才能讓顧客再遠都會上門！ 　　丸龜製麵懂得用「臨場感」，討小小顧客的歡心，彌補地點上的弱點。 　　所以，你的行業怎麼複製這種體驗？ 　　◎只要東西好，客人就會找上門？敢不拘泥於地點的業態極稀，看這邊：   　　．人潮會消失。注意！不是鬧區都適合開店。 　　大學學區看似最吸引人潮，常給人熱鬧的印象，實則不然！ 　　一到寒、暑假時段，大學學區就十分冷清。你怎麼辦？ 　　還有，人來人往的辦公商圈，其實暗藏一個開店陷阱，你知道是什麼嗎？ 　　．有些行業不用看地點，

光靠「人」就能吸引顧客。 　　美髮沙龍是服務業，這種行業並非顧客追隨商品，而是顧客追隨人。 　　每位美髮師只要掌握30位左右的固定女性客源就可維持營運，顧客忠誠度也高。 　　 　　◎所有店面都通用的黃金守則，看這邊！ 　　．「這裡的人潮好像很多？」人潮，要用手動計數器算過才準！ 　　車站、百貨公司給人熱鬧的印象，但僅僅差一條路，人潮落差有天淵之別。 　　一定要用手動計數器，實際計算平日和假日有多少人、車經過，親自確認。 　　．兩大障礙，即便你東西好，客人還是不進來！ 　　物理障礙：門口散亂擺放，會讓客人嫌麻煩而不想上門。 　　心理障礙：如果這家餐廳可從外面一覽無遺，有一種顧客就不敢上門。

　　但，看不見裡面的餐廳也導致客人遲疑。怎麼辦？ 　　群雄割據的便利店連鎖企業總部，都怎麼找好地點？這是開店地點學的必修課。 　　餐飲業抄襲模仿最兇，開店時怎麼布局好地點，才能無懼激戰？ 　　最好的地點就是開在顧客方便的地方。什麼才是所謂的「方便」？ 　　作者用三萬份的大數據告訴你。 本書特色 　　店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 名人推薦 　　正聲廣播《日光大道》房產節目主持人／張欣民 　　《巷子口經濟學》作者、資深產業分析師／鍾文榮 　　募資買房達人／羅右宸

弦長計算公式進入發燒排行的影片

以網路爬蟲及文本情緒分析建構線上美妝商品推薦系統

為了解決弦長計算公式的問題，作者謝瑄容 這樣論述：

網際網路發達的時代，多數消費者會在購買前參考其他消費者的評論，避免選到不適合的商品。疫情期間，美妝消費者更加習慣透過線上各平台來研究美妝品的優缺點，但如此大量的文本評論資料，消費者如何一一閱讀及評比？耗費的時間會不會太多呢？而這些線上資訊真的值得信賴嗎？只看星級評分真的準確嗎？本研究以線上美妝品為例，目標是透過使用心得與電商平台資料，建構一個商品推薦系統。首先，以Python撰寫網路爬蟲程式抓取網頁資訊，其中包含大量的文本評論、星等和產品價格資訊等；並對資料進行預處理，再透過餘弦相似度公式篩選虛假評論，並予以過濾；接著將線上評論和星級評分的資料，利用美妝領域詞典的情緒分析技術計算評論分數；並

透過詞典增強機制提升斷詞準確度及實用性；最終與電商平台的產品資訊加以整合，建構一個精準的且可信賴的美妝產品推薦系統。而消費者可以依據價格、評論分數和商品類別，生成個人化推薦列表。本研究針對暢銷排名前50項的粉底類商品，共蒐集5,702筆消費者使用心得以及2,430筆電商產品資訊。在美妝領域詞典部分，共生成1,315筆詞彙，以提升情緒辨識的準確度。推薦系統準確度初始為81%，藉由詞典增強機制修正詞典後，準確度可提昇至84%。透過此系統可以大量節省消費者搜尋和評估產品的時間及心力成本，亦可協助引導消費者至最合適的電商平台進行購買，不僅提高電子口碑的準確度和可信度，還提升消費者滿意度和服務品質。

第一次學工程數學就上手(2)：拉氏轉換與傅立葉(4版)

為了解決弦長計算公式的問題，作者林振義 這樣論述：

　　◎◎◎    SOP閃通教材   ◎◎◎ 　　老師在解題時，會把題目的標準解題流程（SOP）記在頭腦裡，依此標準解題流程（SOP）解給學生看，可是並不是每個學生看完老師教的標準解題流程（SOP）後，就能記住此標準解題流程（SOP）。 　　本書是將每個題型的標準解題流程（SOP）寫下來，學生只要將題目的數值代入標準解題流程（SOP）內，就可以把該題目解答出來。等學生學會後，此SOP就可以丟掉了。  

軸流式渦輪機應用於有機朗肯循環運轉實驗之設計與研究

為了解決弦長計算公式的問題，作者章祐瑄 這樣論述：

本研究探討軸流式衝動級渦輪機應用於有機朗肯循環（Organic Rankine Cycle, ORC）之性能分析，使用一維理論計算得出相關參數，建立計算流體力學（Computational Fluid Dynamics, CFD）分析模型，透過CFX軟體進行數值模擬，探討噴嘴數量、總質量流率和轉速等參數影響，根據6 kW級基準參數，發展3 kW與12 kW級渦輪機，最後進行三種發電尺度渦輪機的性能探討。依據實驗設備條件選用3 kW級渦輪機進行加工製造，並建構ORC測試平台，為後續發展大型有機朗肯循環發電機組累積渦輪機初步研發能量。對於三種尺度渦輪機分析，比較噴嘴數量4、6和12之整體性能趨勢

，分析結果顯示在相同總質量流率下，4個噴嘴有最大的輸出軸功。三種發電量尺度渦輪機在各別基準質量流率、設計轉速和12個噴嘴數量，輸出軸功分別為2.27 kW、5.16 kW和9.84 kW，對應的渦輪機等熵效率為24.2 %、29 %和27.7 %。同時對於葉型參數組合進行田口統計法分析，並得出最大輸出軸功率於葉片數量48個、葉高和弦線長同為14 mm、前緣角半徑0.7 mm為最佳參數組合。