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大數據驅動商業決策：13 個 RapidMiner 商業預測操作實務

為了解決tesla股價的問題，作者沈金清,陳佩瑩 這樣論述：

　　用一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題   　　手搖飲競爭對手在哪裡？超市商品之間是否有關連性？推薦什麼電影給客戶？客戶是否下單買保險？電信業的客戶是否跳槽？公司未來營收可能是多少…公司從草創到轉型的過程中，會遇到很多的問題。但是，現在你有了解決方案！   　　本書透過主人翁 Joe 跟 Eddy 的創業故事，告訴讀者如何使用大數據分析，解決公司營運過程中所遇到的問題。書中的分析案例貫穿了企業發展、管理的整個生命週期，所以無論現在的你處於什麼階段，都可以找到切身相關的問題，並學會如何透過大數據分析的方式解決，從而真正實現數據驅動決策（data-driven decision

making）的管理方式。   　　本書使用 RapidMiner 圖形化介面，即便不會寫程式，也能夠將雜亂的數據進行有效的整理、轉換。特別是使用合理的分析演算法，能夠快速獲得容易理解的數據內容，並得出結論，進而基於結論作出合理的決策。   　　本書的內容將幫助你的公司，成功轉型成數據驅動商業決策。   本書特色   　　● 繁體中文第一本獲得 RapidMiner 臺灣總代理昊青推薦專書 　　● 使用圖形化介面 RapidMiner 9.10 免費版，大數據分析不用寫程式 　　● 透過一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題 　　● 書中提供詳細操作步驟，你一定做得出來 　　● 範

例資料集來自真實資料，商業分析很有感   名人推薦   　　● 專文推薦 　　王健全 中華經濟研究院副院長 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　林修葳 臺灣大學國際企業學系所教授 　　周冠男 政治大學商學院副院長 　　余士迪 清華大學計量財務金融學系教授 　　林君信 前陽明交通大學管理科學研究所所長 　　董澍琦 中興大學財務金融學系教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授   　　● 專家審訂 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授

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特斯拉與台灣上市電動車供應鏈股價關聯性實證分析

為了解決tesla股價的問題，作者陳孟姍 這樣論述：

本研究針對美股電動車龍頭特斯拉與台灣電動車供應鏈和大、和勤、順德、美琪瑪及康普等五家上市公司之股價是否具有關聯性以及台灣供應鏈廠商彼此之間的關聯性進行實證分析。研究以2011年6月24日至2021年6月18日之週資料，運用非恆定時間序列方法進行量化實證分析，根據因果關係檢定、衝擊反應函數以及誤差變異數分解等實證研究方法，實證結果發現：1.美股特斯拉股價變動與台灣供應鏈和勤股價變動具有雙向顯著的正向Granger因果關係﹔美股特斯拉股價對於台灣供應鏈和大及順德股價具有單向顯著的正向Granger因果關係﹔所有研究變數對於順德股價具有單向顯著的正向關聯，顯示上游廠商股價會領先反應，隨著資訊擴散具

緩慢流動的效果，下游廠商股價反應會較上游廠商落後。2.特斯拉股價變動幾乎不受台灣上市的五個特斯拉電動車概念股股價變動影響，特斯拉僅受到和勤前兩期變動所造成低度的正向衝擊。反之，五個TESLA電動車概念股股價變動都受到特斯拉股價變動前幾期明顯的正向衝擊。台灣供應鏈和大股價對於美琪瑪股價具有單向顯著的正向關聯。3. 特斯拉股價變動預測誤差變異數自我解釋程度最高，其次依序為和大、和勤、順德、美琪瑪自我解釋程度皆達82%以上，康普股價變動預測誤差變異數自我解釋程度僅約44%。