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營業員業績壓力的問題，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
營業員業績壓力的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦梁棟,張兆靜,彭木根寫的 大數據X資料探勘X智慧營運 和田中彰一的 散戶勝經101問：勝率高是因為你真的搞懂了!都 可以從中找到所需的評價。
另外網站交易員和營業員的比較 - 個人新聞台也說明：交易員 優點: 1.有固定收入 2.上班時間固定 3.生活穩定 4.沒有壓力 5.有公司提供福利和安全感 缺點: 1.被AE煩 2.被客戶煩 3.薪水有上限 4.日常瑣事一堆 5.
這兩本書分別來自崧燁文化 和今周刊所出版 。
逢甲大學 金融博士學位學程 張倉耀、陳森松所指導 黃勝勇的 運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究 （2021），提出營業員業績壓力關鍵因素是什麼，來自於數據分析、決策樹、隨機森林演算法、支持向量機、偵測監控機制。
而第二篇論文育達科技大學 行銷與流通管理所 賴銘哲所指導 林為煜的 銀行行員人格特質、工作壓力對工作績效之影響—以 T 銀行員工為例 （2021），提出因為有 人格特質、工作壓力、工作績效的重點而找出了 營業員業績壓力的解答。
最後網站當初選擇就讀財金系的主因就在於自己想進入銀行或證券業工作 ...則補充：業工作還要事前先考好多證照才能執業,譬如證券商營業員、高級證券商營業. 員、投信投顧. ... 銀行部門的人比證卷部門的人工作時效還要長很多,工作壓力與考照壓力及業績.
大數據X資料探勘X智慧營運
為了解決營業員業績壓力 的問題，作者梁棟,張兆靜,彭木根 這樣論述：
【想深入了解大數據、資料探勘的讀者請進！！】 什麼是資料前處理？ 電信業者跟資料探勘有什麼關係？ 神經網路具體到底是什麼？ 集群分析的演算法有哪些？ ◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？ 國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和CART。 1．C4.5演算法 C4.5是一種用在機器學習和資料探勘領域的分類問題中的演算
法。它基於以下假設：給定一個資料集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是透過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關係，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。 2．The K-Means Algorithm （K-Means演算法） K-MeansAlgorithm是一種聚類演算法，它把n個對象根據他們的屬性分為k個分割，k ◎結構化／半結構化／非結構化資料有什麼不同？ （一）結構化資料：能夠用數據或統一的結構加以表示的資料，如數字、符號。傳統的關係資料模型，儲存於資料庫，通常可用二維表結構表示。 （二
）非結構化資料：是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重複或不可重複的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化資料（如數字、符號等資訊）而且更適合處理非結構化資料（全文文字、圖像、聲音、影視、超媒體等資訊）。 （三）半結構化資料： XML、HTML文檔就屬於半結構化資料。它一般是自描述的，資料結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。 ◎如何設計神經網路的拓撲結構？ 在開始訓練之前，用戶必須確定網路拓撲，說明輸入層的單元數、隱藏層數（如果多於一層）、每個隱藏層的單元數和輸出層的單元數。 對訓練元組中每個屬性的輸入測量值進行規範化將有助於加快學習過程。通常，對輸入值規
範化，使得它們落入0.0和1.0之間。離散值屬性可以重新編碼，使得每個域值有一個輸入單元。例如，如果屬性A有3個可能的或已知的值{a0，a1，a2}則可以分配三個輸入單元表示A，即我們可以用I0，I1，I2作為輸入單元。每個單元都初始化為0。如果A=a0，則I0置為1，其餘為0；如果A=a1，則I1置1，其餘為0；諸如此類。 神經網路可以用於分類（預測給定元組的類標號）和數值預測（預測連續值輸出）。對於分類，一個輸出單元可以用來表示兩個類（其中值1代表一個類，而值0代表另一個類）。如果多於兩個類，則每個類使用一個輸出單元。 全書特色 全書分為九章，內容包括：大資料探勘與智慧營運的
概念，資料前處理，資料探勘中的四種主流演算法：集群分析、分類分析、迴歸分析、關聯分析，增強型資料探勘演算法，資料探勘在營運商智慧營運中的應用案例，未來大資料探勘的發展趨勢等。主要提供給電信業者及其他高科技企業員工、大專院校學生和研究生，以及其他對資料探勘與精準行銷感興趣的讀者。
運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究
為了解決營業員業績壓力 的問題，作者黃勝勇 這樣論述：
因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶
借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。
散戶勝經101問：勝率高是因為你真的搞懂了!
為了解決營業員業績壓力 的問題，作者田中彰一 這樣論述：
散戶在實際操作時，最常面臨的101道問題， 實戰經驗超過三十年的日本財務規劃師， 透過Q&A方式，給你進場即戰力。 投資前最重要的事，菜鳥、老手都該進行的隨堂小考， 就在猜謎中練出六大投資超能力，散戶也能變贏家！ ．規劃資產時，什麼才是最重要的事？ ．專家的預測，到底可不可信？ ．什麼才是最有效的個股挑選法？ ．首次公開募股（IPO）是好的投資標的嗎？ ．如何分辨可疑的消息？ ．利用機器人或AI投資，要注意什麼事？ 如果你想知道這些問題的答案，一定不能錯過這本書！ 告別不懂裝懂，不斷懷疑自己的投資人生！ 擁有三十多年的財務規劃師田中彰一，
結合日本股市、美國股市、投資信託等經驗與知識， 把散戶在實際操作時，常遇到的猶豫，被迫做出的決策，變成Q&A的形式， 精選101道問題，透過深入淺出的問與答，在趣味中鍛鍊出你的六大投資能力： ◎學習設計力——30年的投資計畫 Q. 在規劃未來資產時，什麼才是最重要的事？ Q. 「別只把存款擺著」對或不對？ Q. 你懂投資與投機的差別嗎？ ◎學會看穿力——不再被騙的金融素養 Q. 將投資交給機器人或AI，選擇的要點為何？ Q. 利用選股工具選股，有什麼問題？ Q. 看新聞選擇投資標的，會有什麼風險？ Q. 如何快速判斷新聞和證券分析師的
消息真偽？ ◎磨練解析力——資訊的評價與診斷 Q. 投資人要關注的指標是哪一個？ Q. 短期操作，要怎麼選個股？ Q. 總報酬率和ROE有什麼關聯？ ◎培養探索力——鑑別與尋寶 Q. 哪一種是意外有效的個股挑選法？ Q. 什麼是真正的成長指標？ Q. 如何運用股利做為選股指標？ Q. 什麼是發現投資黑馬的線索？ ◎提高技術力——用技術提升能力 Q. K線圖可以看出什麼？ Q. 怎麼判斷W底的訊號？ Q. 如何畫出趨勢線掌握股價？ Q. 畫出趨勢線後，未來行情該如何解讀？ Q. 套牢後的下單技巧，有效的方法是什麼？ ◎擴大感
受力——打開警報天線 Q. 怎麼從財務報表看出警訊？ Q. 散戶有沒有減輕損失的方法？ Q. 市場走勢意見分歧時，該採取哪種意見？ 每道Q&A都是投資人在實際操作時會遇到的難題與抉擇， 並以「提問、正確答案、理由、主題、深入解說、從中學習」的結構組成， 只要翻書就有許多深入的知識，並能馬上派上用場， 讓你邊答題邊提升你的金融素養，不帶壓力提高投資的勝率！
銀行行員人格特質、工作壓力對工作績效之影響—以 T 銀行員工為例
為了解決營業員業績壓力 的問題，作者林為煜 這樣論述：
本研究之目的旨在瞭解T銀行行員對「人格特質」、「工作壓力」、「工作績效」的看法，以及分析不同屬性變項的T銀行行員對前述三個變數的差異情形，並探討三個變數間的影響關係。本研究以網路填寫問卷方式進行調查，採用便利抽樣方式進行問卷收集，總計回收問卷419份，有效問卷411份。以SPSS套裝軟體進行資料分析，包含：描述性統計、獨立樣本 t 檢定、單因子變異數分析，以及多元迴歸分析等方法。本研究結果重點摘錄如下：一、在「神經質」方面，女性行員認同感較高；未婚的行員比已婚的行員認同感較高；年齡在30歲以下歲高於51 ~60歲及61歲以上、31~40歲高於51 ~60歲及61歲以上、41~50歲高於
61歲以上；年資在5年以下高於21年以上；教育程度專科或大學高於高中(職)及碩士以上。二、在「外向性」方面，財富管理部門高於外匯部門；教育程度碩士以上高於專科或大學、碩士以上高於高中(職)。三、在「經驗開放性」方面，男性行員認同感較高；教育程度大學或專科高於高中(職)、碩士以上高於高中(職)。在「宜人性」、「嚴謹性」方面，教育程度大學或專科高於高中(職)、碩士以上高於高中(職)。四、在「角色壓力」方面，年資5年以下高於21年以上；教育程度在大學或專科高於高中(職)、碩士以上高於高中(職)。五、在「專業能力」方面，年資5年以下高於11-15年、21年以上高於11-15年；教育程度在大學或專科高於
高中(職)、碩士以上高於高中(職)。「工作負荷」方面，教育程度在大學或專科高於高中(職)、碩士以上高於高中(職)。六、在「任務績效」、「脈絡績效」方面，教育程度在大學或專科高於高中(職)、碩士以上高於高中(職)。七、人格特質對工作壓力有正向顯著影響，其中神經質、宜人性對工作壓力影響顯著。八、人格特質對工作績效有正向顯著影響，其中經驗開放性、宜人性、嚴謹性對工作績效影響顯著。九、工作壓力對工作績效有正向顯著影響，其中專業能力、工作負荷對工作績效影響顯著；角色壓力、人際關係對工作績效呈現負向影響顯著。