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國際貿易實務(隨書附贈考古題、輔助教材及演練篇習題解答)(6版)

為了解決產品責任險推薦的問題，作者莊銘國,李淑茹 這樣論述：

　　獨創三段式教學 　　本書以獨特的三段式組合，破除一般人對國貿實務的枯燥想像！ 　　引領讀者在趣味、踏實的學習氛圍中，深入掌握國貿實務的運用。 　　演練篇：理論基礎打底非難事！ 　　操練篇：學生實作紀錄，身歷其境相互學習！ 　　教練篇：企業家經驗分享，輕鬆掌握實務運用要領！ 　　隨書附贈考古題及補充教材光碟 　　「國際貿易實務」課程有如「臨床醫學」之於醫學科系，要能著重實際的體驗，否則徒背若干名詞及原理原則。若面臨現場狀況，才知書到用時方恨少！ 　　作者以執教多年的經驗，採用Learning by doing的手法達到學習實務的效果；並透過Case study的

方式，從基本的貿易準備著手，如樣本準備、目錄設計、貿易談判、各項文件製作、押匯及結匯等實務流程，身歷其境親自操作與互相觀摩集結成本書的第二部分操練篇。實為國內學術界的創舉，不僅打破一般讀者對國貿實務枯燥的印象，更能引領讀者熟悉理論與實務操作，使學習更為深入、有趣。  

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中小型商店保險規劃之探討-以餐飲業為例

為了解決產品責任險推薦的問題，作者林廷達 這樣論述：

台灣數十年經濟發展過程中，中小企業之貢獻度佔有相當之重要之地位。然而中小企業在追求利潤及生存的過程中卻往往忽略了經營上所帶來的各種風險。而在台灣中小企業中，餐飲業又為中小企業之主力產業，故透過本研究探討餐飲業之保險規劃，包括風險分析、風險管理及可運用之保險。本研究亦透過訪談方式，從產險公司、保險經紀人及餐飲業獲得其對風險、風險管理及保險規劃的看法及建議。本研究發現保險專家及餐飲業者對於風險評估、保險規劃之想法有顯著差異。建議保險業者可致力於開發更符合中小型店家需求之綜合保險商品、行銷通路多元化、結合數位科技銷售保險商品及強化企業保險規劃專業度。最後，希望藉此建議，保險公司未來可以提升中小型店

家的投保率，而中小型店家亦可以在保險市場中獲取充分的保險保障。

錢難賺：保險別亂買：第一本教你買對、買夠、買好保險的強效工具書

為了解決產品責任險推薦的問題，作者朱國鳳,邱正弘 這樣論述：

從家庭的角度去談保險， 人生中，扛不起來的部份，才需要保險！ 　　特色1：第一本教你保險買對、買夠、買好的實務指導書 　　‧近年保險書主要包括：迷思類、騙術類（高保費低保障）、低保費高保障類、保險理財類、案例集結類，缺乏「實務指導類」。 　　‧買保險，如果沒有從系統性的實務指導入手，吸收再多猶如碎片般的知識，還是不知如何開始買？不知如何調整？很容易就陷入買錯、買太少、買太多的窘境。 　　特色2：第一本先從整體財務下手、再談風險管理的保險書 　　‧買保險如果沒有兼顧整體財務的需求、人生夢想目標的實現，就會錯置資源、浪費有限且珍貴的資金預算。 　　‧正確的流程應該是：先確認家庭追求的重

要價值、人生目標→盤點家庭的年度盈餘、與財富淨值→排序出最擔心的風險類型→執行精準的「需求分析」 　　特色3：用最少保費，讓4大風險退散 　　‧人生有四大風險（死殘病老），本書有系統性地提供保障對策，而且是小錢買到高保障的對策。 名人推薦 　　《Money錢》雜誌發行人　│童再興 　　國立政治大學金融學系教授│殷乃平

中高齡與高齡者葉黃素保健食品消費行為意向之研究

為了解決產品責任險推薦的問題，作者宋秀娟 這樣論述：

電子產品藍光傷害與人類視網膜黃斑部病變有密切的關係，具藍光傷害的消費性電子產品包含智慧型手機、平板、電腦螢幕等，為了減少藍光引起的眼睛傷害，補充葉黃素食品是目前常見的方法之一。然而，對於近視比例全球第一，且黃斑部病變的人口快速增加的台灣，為了洞悉市場的變遷，達成精準行銷的目的，本研究使用K-均值演算法對中高齡的葉黃素使用族群進行分析，探討葉黃素保健食品的消費意向。於2022年3月至5月間對電子產品使用者與葉黃素購買者進行問卷調查，本問卷共發出200份，排除無效問卷18份，以有效問卷182份的結果，接著以K-平均演算法進行資料分析，本方法可就目前收集的資料進行落點預測，且未來有新的資料匯入時，

可自動更新落點，使得該分析之準確度不隨時間變化而降低，達成依市場變遷的精準行銷目的。本研究主要受訪者年齡為45至50歲(占56.59%)，主要性別為男性(占81.87%)，學歷以大學居多(占43.96%)，使用網路時間5-6小時/天(占38.46%)，葉黃素產品屬性方面，最能接受的價格區間為台幣1,001~1,500元(占42.31%)，受訪者對葉黃素購買意願受到產品功能影響程度最高(占51.65%)。為了避免新輸入之離群值對K-均值計算影響劇烈以致結果失真，本研究加入模糊規則，讓輸入之數值進行權重判定後，再加入K-均值計算，使得離群值對於當前中心的影響較低，經實際問卷資料進行分析，加入模糊規

則之K-均值方法確實有效改善先前原始資料輸入時的中心震盪程度，使得原始資料受離群值的新資料影響程度較低，且最終結果可收斂至與未加入模糊規則的K-均值方法接近。