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圖解GAFA科技4大巨頭： 2小時弄懂Google、Apple、Facebook、Amazon的獲利模式

為了解決周轉率app的問題，作者田中道昭（TanakaMichiaki） 這樣論述：

　　★超圖解×2小時×簡單易懂 　　★掌握世界最強的科技巨頭如何運作！   　　☑無人商店、訂閱服務、新數位生活……，GAFA如何從我們的口袋賺錢？ 　　☑自動駕駛／太空產業／金融科技／智慧城市／人工智慧／環境運算⋯⋯，原來GAFA對我們的生活影響這麼多！ 　　☑解析錢往哪裡走，下一個投資方向，未來的新趨勢   　　▊什麼是GAFA？ 　　稱霸全球的美國4大科技巨頭，總市值合計超過日本股市，影響力還持續增加中。   　　搜尋引擎的霸主：Google， 　　引發iPhone革命：Apple， 　　全球最大「連結網」：Facebook， 　　最會賣的電商之王：Amazon，   　　▊超入門，

解析4大科技巨頭強大的祕密！ 　　充實你的基本商業知識，掌握錢流、趨勢走向   　　Google：我們在搜尋列中吐露自己，透過Google play上的Apps完成生活大小事，上YouTube聽音樂、看影片，利用Google雲端工作。   　　Apple：iPhone、iPod、iPad、Mac……和生活緊密結合，Apple Watch還開始幫果粉管理健康，所建構的生態系，培養出死忠果粉，每次出新產品都大賣！   　　Facebook：坐擁27億用戶的社交平台，世界上最強大的人與人連結的平台，串連的不只是資訊，還有強大商機。   　　Amazon：貝佐斯真的很會賣！從賣書起家的電商，到高收益的

AWS雲端事業；利用大數據和人工智慧，讓我們可以上網買，也能去無人商店消費。現在還要上太空！   　　第一本用圖解、好懂的文字，一次整理世界上最強大的4家科技公司， 　　全面解析他們的商業運作模式。 　　只要這一本，你就能知道原來他們是用哪種方式賺我們的錢， 　　還有，他們打算進軍哪一個領域，主導世界的錢往哪裡走， 　　我們也能因此洞悉商機及投資的方向。   本書特色　   　　★簡單易懂、超豐富漫畫圖解 　　★2小時一次弄懂GAFA，重點總整理 　　★完整整理GAFA相關資料，超實用工具書   好評推薦   　　JC財經觀點創辦人  Jenny 　　早安財經文化發行人  沈雲驄

周轉率app進入發燒排行的影片

透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析

為了解決周轉率app的問題，作者蔡柏翰 這樣論述：

籌碼面是股市投資重要參考指標，Liu (2019) 與 Lu, Fang & Nieh (2012) 檢視籌碼對報酬之影響，研究結果指出觀察法人投資動向能提高報酬率。本研究即採用法人籌碼(三大法人持股總比例與三大法人買賣超總數量)資訊為主軸，結合開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量以及周轉率等變數之日交易資料，分別對元大ETF台灣50 (股票代碼0050)與富櫃50 (股票代碼006201)兩檔ETF成分股之前二十名公司，總計四十檔個股，以深度學習LSTM與BI-LSTM演算法進行股價預測。在預測準確度上則是以均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE) 等三項

指標衡量。實證分析顯示，研究樣本中以LSTM模型進行預測，誤差較小的個股占37.5%， BI-LSTM模型預測，誤差較小的個股占62.5%，表示以法人籌碼資料進行台股價格預測時，使用BI-LSTM模型準確度較高。這樣的分析結果與Lu, Li, Wang & Qin (2021) 的研究一致，支持在股價預測上BI-LSTM優於LSTM模型。

好員工必修的調查技術：如何從公開資料抓住商機、掌握趨勢、贏過對手

為了解決周轉率app的問題，作者高辻成彦 這樣論述：

商業上遇到待解的難題時， 你不必是有問必答的萬事通，什麼問題都難不倒你， 你只需擁有懂得如何查找、調查答案到底在哪裡的本領。 頂尖分析師教你從公開的資料找出解答， 讓資料跟你說話！ 　　★任何一項優秀戰略或分析，都必須仰賴精準的現狀調查！ 　　★現今，最吃香的本領就是「調查能力」 　　★每年撰寫兩百部報告的頂尖的分析師才知道的祕訣 　　★新增台灣版調查方法 　　行銷人、企畫人等商業人士在撰寫企畫書，或替公司做規劃時，應該都思考並調查過以下資訊： 　　和去年同期比，我們的業績有成長嗎？ 　　如何估算出產值？ 　　公司所經營的事業與總體產業的市場規模相比，有成長性嗎？ 　　如何觀察自己所處

業界受季節性影響？ 　　法規的動向對於所處產業的影響，是障礙還是贏得優勢？ 　　▋調查力是掌握公司現況、產業趨勢與市場變化的關鍵利器 　　開發新產品、投入新市場前，做好調查才穩妥。不過，一般的企業或顧問公司，幾乎都是靠員工字形調查，這時，調查力就影響你解決問題的能力。 　　本書作者高辻成彥是名列日經Veritas排行榜的知名分析師，曾任職於經濟產業省，並在納博特斯克（Nabtesco，東證一部）擔任宣傳、IR負責人，UZABASE（東證MOTHERS）資深分析師。年約發行兩百本分析師報告，專精於調查。他深知商學院沒有特別教導學生最關鍵的調查方法，了解商業人士的痛點，因此，特別在本書公開，

如何從蒐集公開資料和加工方法為前提，找到可以運用在企業的資料。 　　在本書你將會學到： 　　企業研究的基礎知識、業界基本架構、市場與競爭環境的調查方法 　　獲取與驗證補充資訊的方法 　　彙整數據的技巧 　　個案研究…… 　　知名分析師為商業人士特別補課：商學院不教的調查方法。 各界推薦： 　　王義智  資策會 產業情報研究所分析師兼副主任 　　安納金  暢銷財經作家 　　劉奕酉  職人簡報與商業思維專家 　　鄭緯筌Vista｜臺灣電子商務創業聯誼會共同創辦人、「內容駭客」網站創辦人  

以資料包絡法探討台灣19家醫學中心之效率：104-107年

為了解決周轉率app的問題，作者黃翊嘉 這樣論述：

目的：以資料包絡法探討台灣醫學中心之營運績效，再以資料包絡法的效率結果為依變數，利用TOBIT迴歸進行二階段分析。方法：以醫師數、病床數、儀器設備毛額、固定資產淨額及急診轉住院暫留急診超過四十八小時案件比率五項為投入變項，整體餘絀、住院天數、健保門診醫療費用、健保住院醫療費用、自費收入及修正後EBITDA值六項為產出變項，採用資料包絡法探討104至107年台灣19家醫學中心之營運績效，並藉由參考群體分析及差額分析提供無效率單位建議改善方向，最後再以TOBIT迴歸，分析除投入及產出項目之外，其他會影響醫學中心效率的因素。並將各醫學中心以不同的主題分類，評估不同年度或不同型態醫學中心（包含公立、

學校附屬、財團法人等）是否會對營運績效造成影響。結果：相關係數分析顯示，所有變項之間皆為正相關，其中相關係數最高者為病床數及住院天數，達到0.988。DEA分析部分，CCR之整體效率值，四個年度皆有效率之醫院共有四家，全年度皆為無效率之醫院則有三家；BCC之純技術效率值，四個年度皆有效率之醫院則有八家，全年度皆為無效率之醫院則僅有一家，規模效率部分，四個年度規模效率皆為1之醫學中心則有四家；差額分析則顯示，整體餘絀、修正後EBITDA值及自費收入，可改進的醫院較多。TOBIT迴歸結果為占床率及固定資產周轉率越高，則醫院整體效率越高；固定資產周轉率及每十萬人口病床數越高，則醫院之純技術效率越高。

結論：CCR模式中，104至107年的整體效率為逐年上升，若以所有醫院全年度來評估，四年度平均整體效率值則為0.960。在BCC模式中，104至107年的純技術效率為107年最高，若以所有醫院全年度來評估，平均純技術效率值則為0.991，而所有醫院年度之平均規模效率為0.968，表示若處於固定規模報酬的情況下，可減少3.2%之投入，即可維持現今的生產水準。