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當上主管後，難道只能默默崩潰？：Facebook產品設計副總打造和諧團隊的領導之路

為了解決sprint中文的問題，作者卓茱莉 這樣論述：

成為主管前的第一課：先當一個為團隊著想的人。 　　得不到員工信任會吃的虧、面試時需要問的問題、 　　開會前應該做的準備、讓團隊進步的回饋方式……通通寫在這本書裡。 　　★ 亞馬遜2019年度最佳商業書、華爾街日報暢銷書。 　　★ 不論是菜鳥上路，或是識途老馬，這本書都能助你成為理想的管理者。 　　誰說同事一定會虛心為你的晉升感到開心？ 　　卓茱莉永遠不會忘記升上管理職的第一天，踏進會議室時同事臉上的表情，就像一個厭世少年被強迫參加表妹的寶可夢派對，對著她說：「妳知道妳自己在幹嘛嗎？」 　　老天，一切都糟透了！ 　　從Facebook實習生一路往上爬的茱莉，非設計科班出身，在25歲升為

菜鳥主管後，開啟她一連串深感失敗、沮喪的管理之路。原以為是踏進職涯中令人興奮的下一章，卻發現晉升主管的她「其實不太確定每件事該怎麼做」。 　　茱莉將成為主管的途徑分為四種，只要找到自己真正的課題，就能發揮領導潛能、不再踩雷。 　　1.學徒：團隊規模變大，你的主管正需要人協助帶領團隊。 　　邊做邊學的你，若能適時向原主管請教，就能摸清部屬的脾氣。 　 　　2.開拓者：你可能是新創團隊的創辦人，需要獨自扛起所有責任。 　　試著向公司外部的同行主管求助，從他們的經驗中找到解決問題的方法。 　　3.新來的主管：你因擁有管理經驗，而被挖角成為空降的新主管。 　　你對團隊和工作內容還不夠了解。花點力

氣和部屬培養信任感，誠實地交流，你會更快釐清狀況並找到改善方法。 　　4.繼任者：前主管離職後，你接手了他的團隊。 　　受制於前主管的管理遺風，你的行事風格尚未成形，記得向同事坦白你需要時間適應和上手。 　　／沒想通這些道理，當主管只會讓你更痛苦： 　　‧員工表達意見，是因為信任你 　　部屬工作不順或內心不滿時會讓你知道嗎？ 　　透過定期交換意見、一對一面談，你才能知道員工最近遇上的困難，以及你可以提供的協助。 　　‧不浪費任何人時間才是好會議 　　怎麼開會才能凝聚共識，有效解決問題？ 　　會議的目的，是讓員工更清楚下一步該怎麼做，並提供有效的資源、增進團隊間的互助關係，而不是表面上客套

、只報告好消息。 　　‧大家都推薦的人選不見得你需要 　　能力好卻不符合團隊需求的人，寧可不要雇用？ 　　找出團隊中缺乏的特質，才能讓你快速解決人力問題，又能留住真正的人才。 　　茱莉花了三年，才逐漸明白自己在做什麼。從徵才到開除人、從規劃到提案，該如何讓團隊發揮價值？引導部屬的訣竅是什麼？現為Facebook產品設計副總的她，如今管理數百人的團隊，明白了最重要的一件事：好主管是後天培養而成，不是天生的。 掏心掏肺推薦 　　嚴曉翠｜利眾公關董事長 　　黃大米｜職場作家 　　洪雪珍｜斜槓教練 　　張瀞仁｜美國非營利組織Give2Asia亞太經理   　　盧淑芬｜《ELLE》雜誌國際中文版

　全媒體總編輯 　　鄭國威｜泛科知識公司知識長 　　張瑋軒｜吾思傳媒　女人迷創辦人暨執行長 各方讚譽 　　第一次當主管通常會發生兩件事。第一件事是你真的很不想變成以前碰過的那些糟糕上司，第二件事是你毫無頭緒該如何避免成為那種惡魔。但救星來了。好好利用這本充滿智慧又實用的書，從目標、人、流程三方面著手，從一開始就快速成為人人愛的主管。──麥可．邦吉．史戴尼爾（Michael Bungay Stanier），《你是來帶人，不是幫部屬做事》（The Coaching Habit）作者 　　真希望我剛開始管理Instagram團隊的時候，手中就有這本書。茱莉面面俱到，從和你的團隊第一次開會，一直

到一起完成龐大目標，完整探討管理職究竟是怎麼一回事。──麥克．克瑞格（Mike Krieger），Instagram共同創始人 　　本書作者卓茱莉當年被趕鴨子上架後，她在成功的矽谷新創公司以光速成長的環境中，要扮演的角色不斷擴充，必須立刻上手。她在本書分享自己學到的事──通常是跌一跤後學到的心得。書中除了提到組織如何運轉的最新研究分析，也提供她自己曾經做對與做錯的故事，以各種好懂的有趣例子，介紹理論應用在真實世界的情形。──葛瑞琴．魯賓（Gretchen Rubin），《過得還不錯的一年》（The Happiness Project）作者 　　新創公司的成員當上主管時，很少有人已經做好準備

。本書作者卓茱莉提供新手管理者需要的工具，協助他們將部屬與公司帶向成功。──山姆．奧特曼（Sam Altman），YCombinator總裁與OpenAI共同董事長 　　卓茱莉的新書，補足了組織今日仍在採行的杜拉克（Drucker）年代的做法，從擔任教練、聘雇、開會、同理心、演講等各方面，提供各種實用的建議，甚至教你如何成為一個更好的人。在這個年代，科技帶來無限的通訊機會，但同時也讓你更難獲得團隊成員的注意力，卓茱莉的這本書帶人了解新時代的企業原則，絕對能同時讓菜鳥與老鳥經理的頭少痛一點。──前田約翰（John Maeda），Automattic公司全球運算設計與包容長 　　卓茱莉一路努力

從實習生升為Facebook的產品設計副總裁，她聰慧、幽默、自省，永遠努力改善團隊、也改善自己。本書是她的工作指南。不論是高階主管或菜鳥，你一定是瘋了才不讀這本書。──傑克．納普（Jake Knapp），《Google創投認證！SPRINT衝刺計畫》（Sprint）作者 　　這本指南簡潔易懂，包羅萬象，非常適合剛開始擔任管理職的人士。我們Slack公司以後可以發給新手主管這本書，設立新標準！──斯圖爾特．巴特菲爾德（Stewart Butterfield），Slack執行長與共同創始人 　　我見過好多人在幾乎沒得到指引的情況下，一下子成為高成長公司的管理階層。從現在起，我會送這樣的人士這本

書。這本書提供實用的看法與經驗，立刻就能派上用場，好好助新手主管一臂之力──對我們這些公司老手來講也有幫助。──伊凡．威廉斯（Ev Williams），Medium執行長與Twitter共同創始人 　　我是創業者與執行長，讀遍所有的商業書，不過這本我將一讀再讀，了解如何協助團隊欣欣向榮。這是一本領導宣言，從新創公司一直到全球性巨型企業，各種大小的公司都適用。──布麗特．莫林（Brit Morin），Brit+Co創始人與執行長 　　你是新手上路的主管嗎？心中是不是有點不踏實？別擔心，本書作者卓茱莉來幫忙了。她在感到準備好之前，就接下這個年代最大型的新創公司管理職，但她從做中學，現在要引導大

家也能在自己的工作中成長。卓茱莉從「目標」、「人」、「流程」三大領導主題著手，直攻最能帶來成功與滿足感的環節。本書將把大家導入正軌，再也不怕「誤入歧途」。──丹尼爾．H．品克（Daniel H. Pink），《動機，單純的力量》（Drive）與《什麼時候是好時候》（When）作者 　　我當過顧問，日後成為執行長。我讀過的每一本商業書，作者都是男性。茱莉這本書帶來全新的領導觀點，她身兼傑出駭客、家中第一代美國人與年輕母親。這本書展現了茱莉受矽谷讚揚的所有精神：虛懷若谷、鼓舞人心、聰慧靈活。──勒伊拉．珍娜（Leila Janah）， Samasource和LXMI的執行長與創始人，《提供工作》

（Give Work，暫譯）作者 　　茱莉像是和你喝咖啡的朋友一樣，傳授你超需要的訣竅──她的寫作風格是不拋出一堆產業術語，一針見血指出如何能拿出信心領導，協助團隊拿出最好的表現。──尼爾．艾歐（Nir Eyal），《鉤癮效應》（Hooked）作者 　　作者卓茱莉以相當深入淺出的方式，解釋管理者扮演的角色。她在書中提到第一次當主管碰上的各種尷尬、好笑與困難的時刻，讓人忍不住看下去，一起參與一場學習之旅。她清清楚楚解釋一切，教大家如何做出成效，讓團隊拿出最好的表現。如果是第一次當主管，可以從本書學到如何快速展開行動。已經有經驗的老鳥則能更上一層樓！──洛根．格林（Logan Green），L

yft執行長與共同創始人 作者簡介 卓茱莉 Julie Zhuo 　　頂尖的矽谷產品設計高階主管，她帶領的團隊設計出全球最受歡迎的行動與網路服務，每日用戶達數十億人。她在廣受歡迎的個人部落格「鏡中奇遇的一年」（The Year of the Looking Glass）談科技、設計、領導，文章同時發表於《紐約時報》（The New York Times）與《快公司》（Fast Company）。 　　茱莉擁有史丹佛大學電腦科學文憑，目前與先生、兩個孩子定居加州。 　　詳情請見：JULIEZHUO.COM 譯者簡介 許恬寧 　　師大翻譯所畢，自由譯者，近期譯有《何時要從眾？何時

又該特立獨行？》、《朋友與敵人》、《躍競思維》、《好日子革新手冊》、《做自己的生命設計師》。   各方讚譽 引言　好主管是後天養成，不是天生奇才 Chapter 1　什麼是管理？ Chapter 2　新官上任三個月 Chapter 3　帶領小型團隊 Chapter 4　提供回饋的技巧 Chapter 5　管理自己 Chapter 6　精彩會議 Chapter 7　雇用正確人選 Chapter 8　讓事情發生 Chapter 9　帶領成長中的團隊 Chapter 10　培養文化 結語　這趟旅程才完成1％ 謝辭 注解 引言  好主管是後天養成，不是天生奇才 我還記得當年去開

會，上司突然問我要不要當小主管。 那是天上掉下來的機會，就好像你和平日一樣出門慢跑，半路突然被海盜的寶藏箱絆倒。我心想：哇，好奇妙。 我和主管坐在一間十人會議室斜對角的位子，她解釋：「我們的團隊正在成長，需要多找一個人幫忙管理，你和每一個人都處得很好，要不要考慮看看？」 我當時在一間新創公司工作，才二十五歲，對於管理的印象就是「天天開會」和「升官了」。擔任管理職代表人生更上一層樓，對吧？每個人都知道，這就好像在一個狂風暴雨的黑夜，哈利．波特碰上魔法世界的海格來找他。這是踏上精彩職涯大冒險第一步，我可不會拒絕這種大好機會。 所以我答應了。 一直到踏出會議室，我才開始仔細回想主管剛才講了什麼。她剛

剛說：我和每一個人都處得很好，不過管理應該不只這樣吧，但如果不只這樣，又是哪樣？答案即將揭曉。 我也還記得第一次和直屬部屬會談的情景。 我遲到了，超過約定時間五分鐘才到，匆匆忙忙，上氣不接下氣，心想：這可真是個糟糕的開始。我從會議室的透明玻璃門，望見坐在裡頭的部屬，他眼睛死盯著手機。這間會議室，就是昨天我和主管見面的同一間會議室。事實上，也就在前一天，我和這位新部屬是同一個團隊的人，兩個人都是設計師，位子就在隔壁。我們平日各自努力手中的專案，沒事會隔著走道叫對方，問這樣設計好不好。然而我的新職務宣布後，我瞬間變成他的上司。 我告訴自己：我沒緊張，我們會聊得很愉快。我不是很確定要聊什麼，只希望這

會是一場令人感到正式的會議，就跟昨天一樣，就跟前天一樣。就算同事對於我變成他上司的事，沒感到歡天喜地，至少要能坦然接受。 我才不緊張呢。 我走進會議室，原本盯著手機的他瞄了我一眼，我永遠忘不掉他臉上那一刻的表情：那是一個厭世的青少年，不爽被迫參加小十歲的表妹的寶可夢生日派對。 「嗨，」我試著讓聲音不發抖，「所以說，嗯，你最近正在忙什麼？」 他看起來更憤怒了，重重坐在椅子裡，活像一隻準備冬眠的熊。我感到臉上冒汗，雙耳漲紅，血管跳動。

sprint中文進入發燒排行的影片

單次不同型態運動對健康成年男性脈波傳導速率與血壓之影響

為了解決sprint中文的問題，作者王群維 這樣論述：

目的：本研究目的為探討單次最大運動、長時間運動、高強度間歇運動、下肢等長運動以及下肢等張運動對脈波傳導速率 (pulse wave velocity, PWV) 與血壓之變化情形。方法：招募健康大學男性學生隨機分派至單次最大運動組 (maximal aerobic exercise, ME) (n=20)；中等強度長時間運動 (moderate-intensity endure exercise, MIE) (n=20)；高強度間歇運動 (high-intensity interval exercise, HIIE) (n=20)；下肢等長阻力運動 (isometric resistance

exercise, IME) (n=20)；下肢等張阻力運動 (isotonic resistance exercise, ITE) (n=20)。正式測驗前MIE組需在固定式腳踏車上進行攝氧峰值 (peak oxygen intake; V ̇O2peak) 測驗；HIIE組在固定式腳踏車上進行最高心跳率 (heart rate peak, HRpeak) 測驗；IME組在Biodex上進行最大等長自主收縮 (maximal voluntary isometric contraction, MVIC) 測驗；ITE組在Biodex上進行最大肌力 (one-repetition maximu

m, 1RM) 測驗。並於運動前 (Rest)、運動後立即 (T0)、運動後15分鐘 (T15)、30分鐘 (T30)、45分鐘 (T45)、60分鐘 (T60) 檢測手指到腳趾脈波傳導速率 (finger-toe PWV, ftPWV) 與血壓。結果：各組的ftPWV於T0皆顯著高於rest (p < .05)，ME組與HIIE組在T15顯著低於rest，IME組在T30及T45顯著低於rest (p < .05)。各組的SBP於T0皆顯著高於rest (p < .05)，ME組在T30、T45及T60皆顯著低於rest (p < .05)，HIIE組與IME組在T30與T45皆顯著低於re

st (p < .05)，MIE組在T15、T30及T45皆顯著低於rest (p < .05)。各組的DBP於各時間點皆無顯著變化 (p > .05)。ME組及HIIE組的MAP於T0皆顯著高於rest (p < .05)，ME組、HIIE組及MIE組在T30與T45皆顯著低於rest (p < .05)，IME組在T30、T45及T60皆顯著低於rest (p < .05)。IME組與HIIE組的ftPWV變化量皆顯著多於ITE組 (p < .05)；IME組與MIE組的SBP變化量皆顯著多於ME組與ITE組 (p < .05)；IME組的MAP變化量顯著多於ME組與ITE組 (p < .

05)。結論：健康成年男性進行單次下肢等長阻力運動，在運動後較能降低動脈硬化程度以及出現運動後低血壓 (post-exercise hypotension, PEH) 現象，進而改善血管功能，因此，單次下肢等長阻力運動後對於心血管功能的益處，為本研究中最有效益的運動型態。

股票大資料採擷實戰

為了解決sprint中文的問題，作者洪志令吳梅紅 這樣論述：

《股票大資料採擷實戰：股票預測篇/新經濟書庫》圍繞股票大資料採擷技術展開，主要介紹資料採擷的方法及其在股票大資料上的實戰應用。 　 《股票大資料採擷實戰：股票預測篇/新經濟書庫》共10章。   第1～3章為相關的基礎內容，介紹了資料採擷的基本概念、常用演算法、資料控掘工具及雲計算；然後將股票與資料採擷結合，介紹大資料炒股、股票時間序列、量化投資等；最後介紹與股票相關的資料類型、資料的獲取源及獲取的方法、獲取資料的預處理等。   在第4～10章中，每一章根據股票挖掘的不同目標，介紹相關的資料採擷演算法，同時基於對基礎演算法的優劣分析，提出適用於股票場內實盤交易全景資料分析的新方法，結合新方法在股

票挖掘平臺上的實現，對股票的操作進行實戰的解析。具體包括：分類方法及股票買賣點的判斷；相似/相關匹配方法及股票走勢的預測；相似股票判斷與投資組合；瑪律可夫模型與股票盤面強弱狀態的判斷；關聯規則與股票間的延時漲跌聯動；N-Gram模型與股票的幅值組合關係；深度學習與迴圈滾動預測等。 洪志令，美國加州大學爾灣分校助理科學家、北京大學心理學／北京大學機器感知與智慧教育部重點實驗室博士後，廈門大學人工智慧專業博士。曾先後任職於IBM、美國Comodo、廈門大學軟體學院，現為股票挖掘網（stocktobe.com）創始人。廈門市高層次引進人才，廈門市思明區思明英才，廈門市思明區政協委

員。近年來發表SCI/EI檢索學術論文32篇。目前擁有10項授權的國家發明專利和超過32項的公開實審國家發明專利。 　　 吳梅紅，廈門大學副教授，美國加州大學洛杉磯分校與廈門大學聯合培養博士，師從圖靈獎獲得者Judea Pearl教授，北京大學博士後，美國加州大學爾灣分校訪問學者。福建省新世紀優秀人才，廈門市高層次引進人才。在智慧科學領域有較深入的研究，並在國內外**期刊發表多篇文章。 第1章 資料採擷基礎 1．1 資料採擷概述 1．1．1 資料採擷的過程 1．1．2 資料採擷的任務 1．1．3 資料採擷的應用 1．1．4 資料採擷的存在問題、未來發展和挑戰 1．2 常用的

資料採擷演算法 1．3 資料採擷工具 1．3．1 MATLAB 1．3．2 SAS 1．3．3 SPSS 1．3．4 WEKA 1．3．5 R 1．3．6 工具的比較與選擇 1．4 資料採擷與雲計算 1．5 Mahout分散式框架 1．5．1 Mahout簡介 1．5．2 Mahout演算法集 1．5．3 Mahout系統架構 1．5．4 Mahout的優缺點 第2章 股票大資料採擷 2．1 股票大資料 2．1．1 大數據概述 2．1．2 大資料的處理 2．1．3 大數據炒股 2．2 股票預測 2．2．1 預測基礎知識 2．2．2 股票預測的結構 2．2．3 股票預測技術 2．3 量化投資

2．3．1 什麼是量化投資 2．3．2 量化投資的特點 2．3．3 量化投資的方法 2．3．4 量化投資選股模型 2．3．5 多因數選股模型 2．3．6 量化模型的建立 第3章 股票資料的準備 3．1 股票相關資料 3．2 資料的獲取源 3．2．1 從雅虎獲取歷史交易資料 3．2．2 從騰訊獲取即時交易資料 3．2．3 從新浪獲取交易資料 3．2．4 從網易獲取成交明細資料 3．2．5 從巨潮資訊獲取基礎資料 3．2．6 多源獲取UGC資料 3．3 資料獲取技術 3．3．1 網路爬蟲技術 3．3．2 HTML解析 3．3．3 XML解析 3．3．4 JSON解析 3．4 數據預處理 3．4．

1 資料清理 3．4．2 資料集成 3．4．3 數據變換 3．4．4 數據歸約 第4章 分類方法與股票買賣點判斷 4．1 分類概述 4．2 樸素貝葉斯 4．2．1 樸素貝葉斯分類演算法的概念 4．2．2 樸素貝葉斯分類器模型 4．2．3 樸素貝葉斯分類器的優缺點 4．2．4 樸素貝葉斯分類器的應用 4．2．5 擴展的分類器 4．3 決策樹 4．3．1 決策樹方法介紹 4．3．2 屬性選擇的度量方法 4．3．3 剪枝技術 4．3．4 常用的決策樹分類演算法 4．3．5 ID3演算法 4．3．6 C4．5 演算法 4．3．7 CART演算法 4．3．8 SLIQ演算法 4．3．9 SPRINT演

算法 4．3．10 PUBLIC演算法 4．3．11 演算法比較 4．4 支持向量機 4．4．1 最優分類面 4．4．2 廣義的最優分類面 4．4．3 序列最小最優化演算法 4．4．4 核函數 4．4．5 SVM參數優化問題 4．4．6 SVM分類器 4．5 評價指標 4．6 基於SVM演算法的股票買賣點判斷 4．6．1 數據預處理 4．6．2 買賣點定義 4．6．3 買賣點判斷 第5章 匹配方法與股票走勢的預測 5．1 目標概述 5．2 模式匹配 5．2．1 模式匹配概述 5．2．2 模式匹配的定義 5．2．3 BF演算法 5．2．4 KMP演算法 5．2．5 BM演算法 5．2．6 BM

H演算法 5．2．7 AC演算法 5．2．8 模式匹配演算法總結 5．3 常用的相似性度量方法 5．3．1 基於距離的度量 5．3．2 基於相似/相關的度量 5．3．3 其他度量方式 5．4 新方法：相似走勢匹配在股票預測中的應用 5．4．1 方法思想 5．4．2 相似匹配的計算步驟 5．4．3 基於最相似走勢的股票短期走勢預測方法 5．4．4 基於多相似股票投票統計的近期漲跌預測方法 5．4．5 基於近期預測漲跌幅及其一致性統計的股票推薦方法 5．4．6 基於同匹配日期相似走勢的股票預測方法 5．4．7 基於強匹配排序的股票趨勢分析與選股方法 5．4．8 基於股票預測走勢進行分類和推薦的方法

5．5 新方法：自身歷史相關在股票預測中的應用 5．5．1 基於自身歷史相關時間點的股票趨勢預測方法 5．5．2 基於自相關排序的股票趨勢分析與選股方法； 5．6 新方法：正負相關走勢在股票預測中的應用 5．6．1 主要思想 5．6．2 計算步驟 5．6．3 方法步驟與創新特徵 5．6．4 輸出結果示例 5．7 新方法：自訂模式匹配在股票預測中的應用 5．7．1 主要思想 5．7．2 計算步驟 5．7．3 方法步驟與創新特徵 5．7．4 輸出結果示例 5．8 平臺實戰解析：搜索相似歷史走勢以替代老司機經驗 第6章 相似股票判斷與投資組合 6．1 目標概述 6．2 DTW動態時間規整演算法

6．2．1 匹配模式 6．2．2 DTW演算法原理 6．2．3 DTW演算法改進 6．3 KNN演算法 6．3．1 KNN演算法簡介 6．3．2 k值的選擇 6．3．3 KNN演算法的改進 6．3．4 KNN演算法的實現 6．4 相似股票的判斷和應用 s．4．1 新方法；用於輔助選股的股票分級活醫度計算方法 6．4．2 新方法：基於股票強相關分析的選股推薦方法 6．4．3 平臺實戰解析 第7章 股票盤面強弱狀態的判斷 7．1 目標概述 7．2 瑪律可夫模型 7．2．1 瑪律可夫模型概述 7．2．2 瑪律可夫過程 7．2．3 瑪律可夫鏈 7．2．4 狀態轉移概率 7．2．5 瑪律可夫鏈在天氣預

報中的應用 7．2．6 瑪律可夫鏈在人民幣匯率上的實證分析 7．3 隱瑪律可夫模型 7．3．1 隱瑪律可夫模型概述 7．3．2 隱瑪律可夫的數學模型 7．3．3 評估問題與前向演算法 7．3．4 解碼問題與Viterbi演算法 7．3．5 觀察序列最大概率問題與Baum-Welch演算法 7．3．6 隱瑪律可夫模型在輸入法中的應用 7．4 新方法：基於狀態轉移的股票長期走勢預測與推薦方法 7．4．1 主要思想 7．4．2 計算步驟 7．4．3 方法步驟與創新特徵 7．4．4 平臺實戰解析 第8章 股票間的延時聯動漲跌規則 8．1 目標概述 8．2 貝葉斯 8．2．1 貝葉斯公式 8．2．2

貝葉斯推斷 8．2．3 貝葉斯應用 8．3 關聯規則挖掘 8．3．1 基本概念和模型 8．3．2 Apriori演算法 8．3．3 FP-tree頻集演算法 8．3．4 關聯規則的應用 8．4 關聯規則在股票預測中的應用 8．4．1 新方法：基於時態聯動挖掘的股票預測方法 8．4．2 新方法：基於股票間同現統計的股票推薦方法 8．4．3 平臺實戰解析 第9章 股票漲跌的幅值組合關係 9．1 目標概述 9．2 n-gram模型 9．2．1 自然語言處理 9．2．2 統計語言模型 9．2．3 n-gram模型簡介 9．2．4 n-gram模型的資料平滑 9．2．5 n-gram模型的解碼演算法

9．2．6 利用n-gram糾正中文文本錯誤 9．3 新方法：個股漲跌的幅值組合關係挖掘 9．3．1 基於類似n元語法統計的股票預測方法 9．3．2 基於類似關聯規則統計的股票預測方法 9．3．3 基於局部及全域語法統計的股票推薦方法 9．3．4 用於股市運行邏輯理解的強關聯規則挖掘方法 9．3．5 平臺實戰解析 第10章 股票的迴圈滾動預測方法 10．1 目標概述 10．2 回歸分析與股票預測 10．2．1 回歸分析概述 10．2．2 一元線性回歸模型 10．2．3 多元線性回歸分析模型 10．2．4 線性相關程度測定 10．2．5 非線性回歸分析 10．2．6 用回歸分析進行股票預測 1

0．3 神經網路與股票預測 10．3．1 神經網路的基本原理 10．3．2 BP神經網路演算法 10．3．3 用BP神經網路進行股票預測 10．4 深度學習與股票預測 10．4．1 深度學習介紹 10．4．2 深度學習的理論基礎 10．4．3 典型的深度學習模型 10．4．4 LSTM遞迴神經網路 10．4．5 新方法：用LSTM網路進行股票預測 參考文獻 股票投資是為了獲得更大的收益，然而由於股票市場具有較大的動態特性，股票投資的收益與風險往往成正比，投資收益越高，存在風險則越大。有效地進行股票價格的預測，最大程度地規避股票風險，增加投資收益，是股票投資者最關注的熱點問題

。 　　 近年來，中國股市起起伏伏，熊冠全球，許多投資者傷痕累累，損失慘重，股市已成為大多數中國股民的傷心地。中國股市的現狀是多方面因素共同作用的結果，作為普通的投資者無法改變這一現實，怨天尤人於事無補；要想在股市中博弈，立於不敗之地，只能從現實出發，從自身做起。 　　 在股票交易交易處理中，每天有大量的交易資訊資料匯人資料倉庫，這些資料無疑有益於股民瞭解股市的走勢，做出正確的投資決策，然而從海量資料中提取有用的並最終可理解的模式才是投資者們最為關心的問題。 　　 在大資料時代，資料採擷無疑是最炙手可熱的技術。資料採擷的作用是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的資料中提取隱含在其中的、

人們事先不知道的，但又是潛在有用的資訊和知識的過程。資料採擷技術剛好解決了資料利用的問題，所以資料採擷與股票投資便很自然地結合在一起。但資料採擷在國內也是一個新領域，加上較早之前計算能力的限制，尚未見關於股票投資與資料採擷相結合的相關書籍，以及股票大資料領域的規模應用案例。雖然有一些量化投資方面的著作，但是量化投資和股票挖掘還是存在相當大的差別。在這樣的背景下，本書將結合豐富的金融業資料資源，以及構建的股票大資料採擷平臺，介紹如何利用資料挖掘技術進行股票挖掘和投資實踐。 　　 首先需要學習資料採擷技術。資料採擷是一個交叉學科，融合了統計分析、模式識別、機器學習、資訊檢索、資料庫、資訊理論和最優

化演算法等領域的學習思想，其基礎理論比較多，但卻很分散。其次要學習資料採擷技術怎麼應用到股票投資領域。對於有興趣進行資料採擷應用實踐的讀者來說，他們常有這樣的困惑，如何將實際問題和已經學到的方法、原理聯繫起來，如何將資料採擷技術有效地運用在實際應用中，給使用者帶來價值。 　　 本書以筆者團隊的資料採擷工作為基石，架設起研究和應用的橋樑，説明讀者從應用實例中學習資料採擷和股票投資方法。具體而言，本書從不同的角度，以股票實際應用為導向，始終以實際案例講解應用之下的技術和理論。本書對每個股票應用案例都有詳細的解析，全面介紹了如何將一個實際問題抽象和轉化為資料採擷的問題，讓讀者明白來龍去脈。在過去的1

5年裡，筆者一直從事資料採擷和股票投資方面的學習和研究，本書也算是筆者本人過去多年學習和研究的總結。

舉辦設計競賽作為企業創新策略之方法探討

為了解決sprint中文的問題，作者趙龍傑 這樣論述：

本研究以「組織構型理論」為研究概念框架，運用「開放式創新理論」、「設計競賽理論」、「參與式設計方法」與「新產品開發觀點」等學理基礎，採用兩階段研究方法以曜越創意設計競賽為個案作實證研究，探討企業應如何依據新產品開發策略舉辦設計競賽作為其外部創新資源應用平台。第一階段個案研究發現：1．設計競賽主題應以企業熟悉產品類別為主，並區分為「聚焦」與「廣義」兩種主題方向，主題性質不同將導出不同特性的新產品創意構想方向及行銷市場屬性；2．初審階段由內部專家擔任評審能提升競賽提案之量產可行性，決審委員可由外聘業界專家進行評選，審查過程與參賽者實施設計協作模式將提高設計教育的意義並幫助設計概念更完整且提高商品

化機率；3．概念可行性評估包括「市場評估」、「技術評估」與「成本評估」等考量要點，且企業在合理化設計階段的資源投入將影響商品化的成效；4．以商品化為目標之設計競賽應與企業新產品策略擬定有直接的關聯性。研究第二階段以實驗法實際驗證了第一階段研究所陳述的觀點，並運用相關理論推導研究目標項目，其中包括：1．設計競賽主辦單位組織結構建議；2．企業所需新產品方向與設計競賽主題設定的評估方法；3．企業以商品化為目標舉辦設計競賽之整體管理流程，本研究成果可作為各型企業創新產品策略擬定參考，也能提供學術研究單位與產業合作創新之應用方法建議。