Netflix 使用者 圖 示的問題，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

產品負責人實戰守則：從洞悉顧客需求，到引領敏捷開發，韓國電商龍頭頂尖PO教你打造好產品的決勝關鍵

為了解決Netflix 使用者 圖 示的問題，作者김성한 這樣論述：

　　★長踞韓國書店管理類暢銷榜70週 　　★矽谷最熱門職缺、哈佛MBA畢業生夢寐以求的新職業 　　★從暸解顧客、決定目標到實際執行，涵蓋整個產品開發週期的最完整指南 　　★判讀數據、精準決策、凝聚團隊，都是為了給顧客最好的使用體驗！ 　　  　　當你點開Uber，發現畫面上的車子顏色與實際顏色一模一樣， 　　當你打開家門，看到幾個小時前在購物網站上訂的物品已送達， 　　當你在Netflix選擇影片時，發現首頁推薦片單正符合你的喜好， 　　讓你感到方便舒適的使用體驗，背後的決策者就是產品負責人！   　　全球IT企業紛紛招聘被稱為「迷你CEO」的產品負責人

(Product Owner, PO)，為什麼？   　　執著於顧客，是製作產品的首要原則，而執行這個原則的人，就是產品負責人。產品負責人需要洞悉顧客需求，精準制定決策，與團隊攜手打造最有價值的產品。   　　本書由韓國電商平臺龍頭頂尖PO撰寫，告訴你成為團隊核心的必備技能與實戰經驗，從OKR、六頁式報告、敏捷開發到衝刺計畫，讓你一次瞭解國際頂尖企業都在用的成功管理法。   　　▎矽谷最熱門職缺、MBA畢業生夢寐以求的新職業 　　在購物、飲食、社交、娛樂都仰賴科技產品的現在，科技人才需求高漲。其中，需要具備全方位能力的產品負責人（PO）、產品經理（PM）已成為全球科技

產業中最熱門的新職業。   　　調查顯示，2022年美國產品經理基本年薪約12萬美元，升遷後更能達到20萬美元以上。2017年，哈佛商學院MBA畢業生有8%成為產品經理，隔年更有高達兩倍的人選擇這一行。 　  　　▎想成為PO、PM，要具備怎樣的能力？ 　　被譽為「迷你CEO」的PO、PM看似掌握大權，卻必須承擔相應的責任，其決策、管理、分析能力決定著產品的成敗、影響著每位顧客的使用體驗，甚至攸關公司的未來發展。想成為PO、PM，你必須理性、有效率，能說服團隊，深入探討，最重要的是能站在顧客的立場思考。   　　▎Netflix推播給每個用戶的封面照片為何不同？ 　

　一個按鍵的顏色、搜尋商品後的排序、影片的封面照片，每個小細節都影響著顧客的體驗。正如同Netflix準備了9張封面照片推播給喜好不同類型電影的顧客。為了打造最符合顧客需求的產品，PO要知道誰是自己的顧客，從數據裡探求顧客要什麼、喜歡什麼，據此決定產品的目標、成功指標，才能提出打動顧客的最佳方案。   　　▎頂尖PO親自指點開發週期裡會遇到的各種問題 　　身為韓國電商平臺龍頭Coupang資深PO，作者運用豐富的實際情境案例，分享商品開發週期中的方方面面。 　　˙ 滿足顧客需求時，該如何兼顧公司的目標與資源？ 　　˙有多項開發任務時，PO該怎麼決定優先順序？ 　　˙如何

從數據中探尋顧客的需求和喜好？ 　　˙如何管理與查看數據？ 　　˙如何為產品制定目標與成功指標？ 　　˙如何透過Ticket記錄和分配開發任務？ 　　˙各大公司都在採用的敏捷開發框架Scrum該如何運作？ 　　˙怎樣運用UI/UX設計打造最方便直覺的使用體驗？ 　　˙如何藉由使用者測試，獲得最有價值的反饋？ 　　˙產品上線時，該注意哪些問題？ 　　˙對產品盡心盡力的同時，該怎麼讓團隊成員不討厭自己？ 　　˙公司要挑選怎樣的人才擔任PO？ 　　  　　▎豐富的成功案例提供你最好的觀點與視野 　　作者除了採用自己在Coupang的實戰經驗，也向P&a

mp;G、惠普（HP）、豐田（Toyota）、Netflix、亞馬遜（Amazon）、谷歌（Google）等頂尖企業取經，以講述故事的口吻，分享這些公司的成功法則。   國內專家好評推薦   　　Audrey　電商人妻 　　矽谷阿雅　矽谷人工智慧新創Taelor執行長 　　姚詩豪  大人學共同創辦人 　　夏松明　「PM Tone 產品通」創辦人、NPDP產品經理國際認證培訓講師 　　張昀煒　社團法人臺灣敏捷協會(ACT)理事長 　　陳威帆　《記帳城市》開發公司Fourdesire創辦人兼製作人 　　張國洋  大人學共同創辦人 　　程世嘉　iKala 共

同創辦人暨執行長 　　黃嘉宏　KKBOX 音樂事業群總經理 　　劉君羿　CakeResume創辦人暨執行長 　　鄭涵睿　綠藤生機共同創辦人暨執行長 　　（按姓氏筆畫排序）   國際讚譽 　　  　　如果你想要快速，並且用可擴充的方式開發出得以為無數人創造價值與帶來意義的產品，這本書會成為十分有用的資料。——森提爾‧蘇庫瑪（Senthil Sukumar），Google商業智慧領導人   　　如果你是新創公司老闆，或是有一定規模的線上服務經營者，又或者是想成為產品負責人的上班族，推薦各位一定要閱讀本書，這將是一個機會，提升你對產品負責人一職的洞察力，對強調顧

客體驗的產品的理解力，以及引領整個產品組織的領導能力。——姜信奉（강신봉）， Delivery Hero Korea（Yogiyo）代表理事   　　對於所有想瞭解如何打造以人為本的數位創新服務的人而言，我相信本書是一本非讀不可的書籍。——金光遂 （김광수），NH農協金融控股會長   　　當我看到這本書仔細分類說明了我們該如何瞭解顧客、決定製作什麼產品、實際執行、評估成果，真是一吐為快。不管你是剛要開始製作產品的新手，還是已經從事產品負責人一段時間了，這本書都可以為各位帶來幫助。——Victor Ching，O2O居家服務Miso代表理事

Netflix 使用者 圖 示進入發燒排行的影片

串流媒體服務訂制因素與持續使用意願之研究

為了解決Netflix 使用者 圖 示的問題，作者楊佩玲 這樣論述：

近年新冠肺炎疫情在全球蔓延，讓民眾的消費習慣改變，伴隨著訂閱經濟重新崛起，其中訂閱市場上以OTT（Over-The-Top）串流媒體服務最為引領風潮及訂閱成長快速，在串流媒體訂閱制度下的企業是提供以顧客價值為主，努力提升產品的內容品質，如何讓使用顧客的喜好達到滿意，進而持續不斷使用訂閱，企業才能擁有長期穩定的營收損益。 本研究藉由研讀相關文獻探討串流媒體服務訂制因素與持續使用意願之研究時，消費者在內容多元性、即時性、獨創內容、與娛樂性及有用性對於態度與行為意圖的影響，進而是否達到滿意後對於持續使用意願的影響，以問卷調查法進行研究，採用敘述性統計分析、信度分析、皮爾森分析、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，以解釋分析研究的結果。 研究數據分析顯示，訂閱者對於內容多元性、即時性、獨創內容、與娛樂性及有用性的選擇，皆會影響訂閱者對於OTT串流媒體服務的態度及行為，而且訂閱者對於此服務是滿意的，後續有較高的持續使用意願。

未來生存地圖【全彩精裝版】：面對下一個百年，用100張地圖掌控變動世界中的威脅與機會

為了解決Netflix 使用者 圖 示的問題，作者IanGoldin 這樣論述：

「你不能靠舊地圖去探索新世界。」──愛因斯坦 100張EarthTime全新地圖， 看懂世界怎麼了？未來會怎樣？我們該怎麼辦？ 全視角解析人類過去的決策所帶來的結果， 了解多重風險匯聚時代的現狀與趨勢， 提供不確定年代中，最有憑有據的生存行動方略。 　　世界在過去一個多世紀迅速改變， 　　新冠疫情爆發更加劇了改變的速度與力道。 　　面對各種未知與變動，我們急需新的地圖來確認方向， 　　看懂全球局勢，重新計算風險， 　　釐清在各種威脅與機會下，如何反應才能生存下去。 　　100張EarthTime全新地圖， 　　融合500多萬張衛星影像與2000多筆數據圖層， 　　真實呈現

最新地球樣貌，提出未來可能趨勢， 　　你將全面看見世界如何被改變，未來又將如何演變； 　　你將明白自己面對了哪些嚴峻的生存挑戰，並獲得解決方法； 　　你將走出驚慌焦慮，帶著新的理解與洞見，在不確定中穩定前行。 　　新冠肺炎的爆發，迫使全人類同時經歷多重變革， 　　這場傳染病雖突顯了全球化的某些優點， 　　但也暴露了各種體制上的問題，惡化了不平等， 　　舊時的確切急速瓦解，衝突、憤怒與前景堪慮，讓人們痛苦又費解。 　　儘管人類總是生活在不確定中， 　　但人類史上從來沒有過這樣的時候， 　　由單一世代所做的決定，對後世的存亡影響重大。 　　早在文字發明前，人們就開始利用地圖理解世界， 　　然

而誠如愛因斯坦所說：「你不能靠舊地圖去探索新世界。」 　　我們急需新地圖協助確認方向，走向更確定的道路，邁向更好的命運。 　　全球化發展專家伊恩‧高丁與政治經濟學家羅伯特‧穆加， 　　融合了衛星成像技術與大量數據， 　　用100幅地圖勾勒出最新地球樣貌， 　　涵蓋科技、社會、經濟、政治、文化、醫療等層面， 　　視覺化呈現世界的過去、現在與可能的未來， 　　釐清在各種威脅與機會下，人類如何行動才能生存下去。 　　我們正進入未知的領域， 　　這100張地圖提供了迫切需要的觀點，讓判斷有所依據， 　　協助我們在不確定的年代中更具適應力，擁有持續前進的智識與力量。 好評推薦 　　黃益中（公民教

師、《思辨》作者） 　　葉浩（國立政治大學政治系副教授） 　　蔡依橙（陪你看國際新聞 創辦人） 　　融和迷人的地圖與引人注目的分析，描述人類所面臨的最緊迫挑戰，並提供創新解決方案，幫助我們駕馭複雜的未來。──美國實驗心理學家，史蒂芬‧平克（Steven Pinker） 　　令人讚嘆……這本書會在我的荒島書單上！100張引人入勝的地圖與豐富的敘述，讓全球趨勢一目了然，再加上作者精煉的分析，是重塑一個更美好的世界時，最好的指導與啟發。──馬丁‧芮斯（Martin Rees），英國皇家天文學家 　　收到書稿的那天晚上，我本來打算先粗略翻一下就好，但精采的內容讓我無法自拔，就這樣熬到凌晨一點。本

書採用的綜合方法讓我印象深刻，以如此清晰的方式解釋了因果關係，是一本真正值得大眾關注的著作。──克勞斯．施瓦布（Klaus Schwab），世界經濟論壇創始人兼執行主席，《第四次工業革命》作者

基於機器學習的模型做喜好推薦應用於W公司媒合平台研究

為了解決Netflix 使用者 圖 示的問題，作者陳建安 這樣論述：

現在是資訊爆炸的時代，在行動裝置與網頁端推出服務越來越多樣化，當我們瀏覽網頁時，輸入資訊搜尋相關資料，同時也會想知道有沒有相關的或是針對我們輸入的關鍵字做出的推薦，如果能利用使用者在網頁或是手機端中留下的資料，追蹤進行蒐集與處理，並以此基礎下做出進一步的喜好推薦。藉由科技發展與創新，有著越來越多的公司與政府單位開始重視數據的運用，政府企業對於數據的來源、收集與整理、以及對演算法模型的預測能力也越來越重視，正因為如此慢慢開始使用自動化機器取代傳統人工的操作去推薦，也期望達到精準的個人化喜好推薦，而加入機器學習的推薦系統，不論是公司或是使用者其實都得到很多好處。有許多人投入推薦的改善與研究，進一

步得到更準確且有效的預測，例如Google、Amazon、阿里巴巴等公司開發的推薦系統搭配雲端運算也能為他們帶來了非常巨大的收益。本研究針對W公司媒合網站後台資料進行資料蒐集、資料處理以及後續分析，運用監督式機器學習商家與網紅的資訊及喜好評分數據來訓練學習，並預測喜好與否，本研究運用多個分類模型做比較，像是支援向量機、隨機森林、邏輯迴歸、極限梯度提升模型與輕量化梯度提升模型，目的在比較和找到最合適的分類器，應用於W公司網站平台，並以此進行分類方法的相關探討與研究，研究結果顯示在我們第三章提到的輕量化梯度提升機準確率有 85.98% 相對第二章提到的其他模型來的更高，也做了交叉驗證平均準確率有

78.57% ，代表該模型具有穩定度對於我們的喜好推薦有良好預測效果。