汽車平均油耗的問題，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

彎道制勝：誰將主導汽車產業的未來

為了解決汽車平均油耗的問題，作者（德）費迪南德·杜登霍夫 這樣論述：

討論傳統汽車製造商和零配件供應商的商業模式、思維及戰略將朝著哪個方向轉變，以避免被新的互聯網產業的供應商及實力雄厚和高速發展的企業，如蘋果、阿里巴巴、百度、谷歌、特斯拉或優步所趕超。他們應當如何做才能在汽車產業的時代轉折點加入王者的陣營？這不僅對於企業，對國家也亦是如此。 斐迪南·杜登霍夫（Ferdinand Dudenhoffer）博士，杜伊斯堡—埃森大學汽車研究中心主任，企業管理學與汽車經濟學專業終身教授，德國著名汽車專家。 前言 1 車型、市場、競爭者：汽車產業現狀／／001 個人移動出行：為何銷售汽車／／002 新興工業化國家：現在和未來

汽車將銷往何處／／005 情感、SUV熱潮和更強的動力：如何銷售汽車／／008 多樣性、靈活性與尺寸規格：成功的汽車銷售還需要哪些決定性因素 ／／013 2 現有商業模式中的風險／／019 達契亞革命／／020 致命的召回與企業文化／／023 汽車銷售體系的改造之路／／032 進退維穀的柴油車技術／／041 3 驅動智能：零排放汽車／／047 內燃機終結的開始／／049 更嚴格的油耗法規：歐洲的覺醒／／052 燃料電池汽車：質高則價昂／／055 插電式混合動力的歧途／／057 算術平均的謬論／／060 特斯拉原則的勝出／／063 4 汽車智能：自動駕駛汽車／／068 改變硬體論英雄的徹底變革者

／／069 人工智慧的客戶價值／／071 零事故願景和“人”這個問題／／075 從被動安全到人工智慧／／078 激進變革：穀歌汽車／／083 電腦自主駕駛會很快實現嗎／／086 5 集群智能：使用汽車而非擁有／／088 共用經濟：使用是新的擁有／／090 同駕同乘：不同的共用模式／／095 汽車共用的未來：自動駕駛計程車／／100 6 移動出行新時代的社會價值／／104 機器人汽車與倫理道德／／104 機器人汽車的法律框架／／107 “老大哥”在為你開車嗎／／110 駭客與互聯網犯罪：數據新時代的陰暗面／／114 有效防範駭客攻擊：七項認知／／118 汽車銷售店、維修廠、保險機構———面臨被淘

汰的舊時代遺物／／124 不該是“測試版”的“自動駕駛儀”／／126 7 大眾集團的時代轉折／／129 困於鄉土的世界級企業／／130 集團中的禁忌／／134 僧多粥少／／137 步入歧途／／140 等級森嚴與試錯文化／／143 大眾還能轉向嗎／／145 8 打破規則的特斯拉／／149 “人生苦短，無暇享受假期”／／149 埃隆·馬斯克想用特斯拉做什麼／／153 快速行動者特斯拉的問題／／154 特斯拉模式———不同於百年來的行銷體系／／157 特斯拉與全自動駕駛／／162 9 革命者與失敗者／／167 穀歌汽車：詭計多端的穀歌泡泡車／／167 特斯拉和“泰坦計畫”／／171 輪子上的商廈：汽

車作為多功能平臺／／174 舊時代的贏家與輸家／／176 10 德國還會保持汽車王國的地位嗎／／182 德國2030———時代轉折的失敗者／／182 現實的一幕／／185 德國必須加速／／188 新移動時代的巨大潛力／／195 德國2030———時代轉折的冠軍／／197

汽車平均油耗進入發燒排行的影片

亞洲電動車推動政策與法制研究

為了解決汽車平均油耗的問題，作者劉昱寰 這樣論述：

行政院現已將電動車列為重點發展的智慧型產業，自「智慧電動車發展策略與行動方案」於2010年公布之後，已建立五大發展策略，使國內的車輛產業得以朝向「低碳高值」的方向邁進。其他周邊的國家包括日本、韓國與中國大陸也正積極發展電動車產業，因此本研究欲藉由台灣與其他亞洲國家之政策與成果比較，作為下一階段政策修正的借鏡。本研究將各國的政策分為市場規模、技術發展與法制環境三個面向討論，並利用文獻探討法與比較分析法作為研究方法。經過比較分析之後得知，各國都已具備基礎的法律制度，而台灣的電動車政策在應用的層面表現較佳，未來更將著重於電動公車的推廣，但目前的銷售規模遠不及設定的目標，並且對於未來的技術發展規劃與

充電設施的建設規劃也不甚明確。日本則擁有最成熟的電動車產業，不僅是全亞洲最大的電動車市場，也具有最完整的技術發展策略，政策的成效勝過其他國家。韓國雖然在市場規模的表現不佳，但對於技術發展則持續投入大量的資源，並具備長遠而具體的技術發展策略，使韓國在關鍵技術領域已逐漸成為日本的競爭對手。中國大陸投入於電動車發展的經費居各國之冠，其市場規模逐年成長並已逐漸趕上日本，並在長年的政策支持下，逐漸扭轉在技術方面的劣勢。最後，本研究認為台灣的推廣政策對於電動車消費者應具備兩項特點：建立信心與刺激需求，另外台灣應以更長遠的眼光規劃技術發展的策略，在有限的資源下更有效率地提升我國自主的技術能力。

數據分析的力量 Google、Uber都在用的因果關係思考法

為了解決汽車平均油耗的問題，作者伊藤公一朗 這樣論述：

大數據＋人的判斷力＝發掘真相！ 　　本書為資料分析入門書，聚焦於「廣告對業績有影響嗎？」、「實施某政策真能帶來良好影響嗎？」這類因果關係分析。序章使用各種實例，解說釐清因果關係為什麼是生意或政策的成功關鍵。第2章起不使用數學表達式，僅運用具體事例及視覺化的描寫，介紹隨機對照試驗、RD設計、縱橫資料分析等，可探究因果關係、最先進的資料分析手法。不使用數學表達式，僅透過簡明易懂的方式，解說隨機對照試驗（RCT）、RD設計（不連續迴歸設計）、堆集分析、縱橫資料分析等最先進有效的手法！ 　　【本書介紹的主要具體事例】 　　．前美國總統歐巴馬於2012年總統大選時，因正確釐清競選廣告策略的因果關

係，募得多達72億日圓的選舉資金。 　　．Google顯示的藍字，用的是透過因果分析實驗，從「41種藍色」中選出的最佳藍色。 　　．標示含稅價後，超市業績減少8％？ 　　．Uber如何運用資料分析，調整最合適的費用？ 　　．無償提供筆記型電腦，孩童的成績就會變好嗎？ 　　．「節電請求」真能促進節電嗎？ 　　．醫療費用的自負額降低，會使看病人數暴增嗎？ 　　．汽車的油耗規定，真能提升燃油效率嗎？ 　　．提高所得稅會使人們不想工作嗎？會使人們移居到稅金較低的國家嗎？ 　　．廣發補助金的景氣刺激政策，真的有效果嗎？ 本書特色 　　●日本AMAZON暢銷書，讀者4.5顆星好評 　　●以圖表為主、

數式為輔，透過簡明易懂的方式，解說隨機對照試驗（RCT）、RD設計（不連續迴歸設計）、堆集分析、縱橫資料分析等最先進有效的手法！ 　　●芝加哥大學哈里斯公共政策研究學院副教授伊藤公一朗親自撰寫，為想瞭解、分析大數據之人必備專業書籍 　　●本書榮獲日本第39回三得利學藝獎暨第60回日經・經濟圖書文化獎