Mobile01 時事的問題，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

Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】

為了解決Mobile01 時事的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　▲博碩嚴選！Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材！ 　　▲好評再上市，回饋發行中！   　　☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 　　☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 　　☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 　　☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙   　　Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile

。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。   　　▌圖文並茂，難易適中 ▌ 　　完全以入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。   　　▌功能導向，實作範例 ▌ 　　內容以功能導向為主軸，利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與

絕活技巧。

Mobile01 時事進入發燒排行的影片

線上食品外送服務使用者特性對使用評價影響分析

為了解決Mobile01 時事的問題，作者簡意鎔 這樣論述：

新科技應用蓬勃發展及快速的生活節奏推動下，線上食品外送（Online Food Delivery Service ; OFD）服務應運而生，滿足消費者快速又方便享受美食的需求。本研究分析消費者特性（科技準備度、從眾傾向與享樂消費）對線上食品外送服務滿意度及持續購買意願的影響。本研究透過問卷調查法，以342個曾經使用者作為樣本，並以結構方程模式進行分析，對樣本資料使用二階段驗證性因素分析及迴歸驗證假說。研究發現: 1. 使用者科技準備度與享樂消費對服務滿意度及持續購買意願呈正向顯著影響但使用者從眾傾向對服務滿意度及持續購買意願影響較不顯著；2. 透過知覺有用性對消費者特性與服務滿意度及持續購買

意願存在中介效果，本研究結果提供社共享經濟行銷學術上的意涵，並可供業者作為行銷策略制定參考。

行動行銷的12堂關鍵必修課：社群‧APP‧LINE‧大數據‧抖音‧元宇宙‧Mobile SEO‧GA到GA4

為了解決Mobile01 時事的問題，作者胡昭民,ZCT 這樣論述：

　　數位時代的高效行動行銷力，創造數位消費的新商機 　　打動人心的營銷新策略，將行銷力最大化的實戰祕笈 　　電商發展的新趨勢，行動行銷躍升為數位行銷新課題 　　重點行銷Tips、章末練習回顧，強化學習與深入思考   　　行動商務是電商發展最新趨勢，行動商務最簡單的定義，就是行動通訊結合電子商務的一種資訊化商業服務。   　　您要如何利用行動行銷拓展新市場？如何利用行動裝置的行銷策略來賺錢？有哪些資源配套能分析運用？又需要學習哪些行動行銷的技能？   　　本書適用於對行動行銷感興趣的讀者，不管是行銷人員、開店老闆、社群管理員、網站設計和產品企劃人員、App開發者以及相關網際網路從業人員，書中

包含了最詳盡行動行銷的觀念解析，完整且詳實介紹行動行銷相關議題、重要觀念及最新行動行銷工具。精彩篇幅包括：   　　*新眼球經濟的行動行銷黃金入門課 　　*App抓住的行動商機與滾滾錢潮 　　*讓營收翻倍的行動創新科技與應用 　　*觸及率翻倍的行動社群行銷關鍵心法 　　*成長駭客必修的熱門行銷宮心計 　　*地表最強的全通路銷售法則 　　*邁向成功店家捷徑的LINE超級賺錢術 　　*指尖下的大數據淘金術與智慧行銷 　　*買氣紅不讓的行動影音與抖音行銷攻略 　　*打造美好行動體驗的響應式網頁設計(RWD) 　　*集客瘋潮的Mobile SEO與語音搜尋贏家密笈 　　*網路大神的數據分析神器-GA到

GA4 　　*老鳥鐵了心都要懂得最夯行動行銷專業術語

以Elasticsearch為基礎之相似度計算應用程式介面

為了解決Mobile01 時事的問題，作者蔡其鴻 這樣論述：

近年來資訊業發展迅速，各家新聞媒體紛紛進軍網路，將新聞時事發布在網路上；社群媒體更是成為人們生活中重要的一部分。本研究目的主要是想探討在眾多的新聞媒體所發布的新聞時事是否在社群平台上有被人們所關注及討論，並試著製作成應用程式介面(Application Programming Interface, API)。本論文以捷運、健保相關文章為例，選擇台灣具有代表性的幾家新聞媒體：蘋果新聞、中時電子報日報、中時電子報即時新聞、工商時報日報、工商時報即時新聞、中時電子報旺報、中央社即時新聞、聯合新聞網即時新聞、經濟日報即時新聞；以及台灣使用率較高的社群媒體：PTT-Gossiping批踢踢實業坊八卦版

、Mobile01台灣新聞版作為研究對象。本論文先利用網路爬蟲蒐集各家新聞媒體的新聞時事以及社群媒體的討論串，將其斷詞後建立到Elasticsearch以便快速查詢，透過前處理找出捷運及健保相關文章，並使用Okapi BM25(BM stand for Best Matching)相似度模型、Doc2vec及以Word2vec為基礎計算句向量進行新聞標題及社群討論串標題的比對，再以多種相似分數為標準評估模型效能最後製作成應用程式介面(Application Programming Interface, API)。