產業別的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

開店的地點學： 三萬份大數據分析「地點」的布局戰略， 你務必要懂的街道線索。

為了解決產業別的問題，作者榎本篤史 這樣論述：

　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 　　挑好地點，不再是超商總部和房地產公司的機密檔案，現在有了一套方法。 　　◎店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　◎租金高是風險，絕非業績保證，離開蛋黃區，轉角好地點你挑得出來嗎？ 　　◎所謂有人潮，多少人算多、怎樣算少？用什麼判斷？ 　　◎跟著麥當勞、星巴克設點投資，就穩賺不賠？捷運出口最容易成旺店？錯！ 　　◎咖啡店翻桌率好低，怎麼成功？商業辦公區人潮洶湧，為什麼開餐廳很難賺錢？ 　　作者榎本篤史是地點開發專家，擁有二十年以上實務經驗， 　　他說，把店開在什麼地點才會賺錢？答案就在現場。 　

　本書就是他量化三萬份勘查資料的結晶。 　　同個地點他至少走超過四回：平日的白天和晚上、假日的白天和晚上， 　　整理出開店地點的十大街道線索。完美店鋪有公式，複製套用就好。 　　◎想找開店的好地點，你得先喜歡逛街。因為街道是閱讀人類心理的戰略寶庫！ 　　．路邊開店，三角窗未必都好，你要找「受角」 ！ 　　十字路口有四個三角窗，只有一個是理想店面，你會挑嗎？ 　　弧形道路轉彎處是好店面嗎？麥當勞最愛把店開在彎道外緣，為什麼？ 　　店面太小怎麼辦？你可以模仿得來速的動線規劃。 　　．店面不好停車、客人不來怎麼辦？利用錯覺消除心理障礙 ！ 　　相同面積的停車空間，地上車格畫的是雙線或單線，居然

會影響顧客停車意願？ 　　怎麼讓駕駛人、司機大哥一眼就看到你的店？本書全圖解給你看。   　　．萬一找不到最適合的開店地點，你該怎麼做，才能讓顧客再遠都會上門！ 　　丸龜製麵懂得用「臨場感」，討小小顧客的歡心，彌補地點上的弱點。 　　所以，你的行業怎麼複製這種體驗？ 　　◎只要東西好，客人就會找上門？敢不拘泥於地點的業態極稀，看這邊：   　　．人潮會消失。注意！不是鬧區都適合開店。 　　大學學區看似最吸引人潮，常給人熱鬧的印象，實則不然！ 　　一到寒、暑假時段，大學學區就十分冷清。你怎麼辦？ 　　還有，人來人往的辦公商圈，其實暗藏一個開店陷阱，你知道是什麼嗎？ 　　．有些行業不用看地點，

光靠「人」就能吸引顧客。 　　美髮沙龍是服務業，這種行業並非顧客追隨商品，而是顧客追隨人。 　　每位美髮師只要掌握30位左右的固定女性客源就可維持營運，顧客忠誠度也高。 　　 　　◎所有店面都通用的黃金守則，看這邊！ 　　．「這裡的人潮好像很多？」人潮，要用手動計數器算過才準！ 　　車站、百貨公司給人熱鬧的印象，但僅僅差一條路，人潮落差有天淵之別。 　　一定要用手動計數器，實際計算平日和假日有多少人、車經過，親自確認。 　　．兩大障礙，即便你東西好，客人還是不進來！ 　　物理障礙：門口散亂擺放，會讓客人嫌麻煩而不想上門。 　　心理障礙：如果這家餐廳可從外面一覽無遺，有一種顧客就不敢上門。

　　但，看不見裡面的餐廳也導致客人遲疑。怎麼辦？ 　　群雄割據的便利店連鎖企業總部，都怎麼找好地點？這是開店地點學的必修課。 　　餐飲業抄襲模仿最兇，開店時怎麼布局好地點，才能無懼激戰？ 　　最好的地點就是開在顧客方便的地方。什麼才是所謂的「方便」？ 　　作者用三萬份的大數據告訴你。 本書特色 　　店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 名人推薦 　　正聲廣播《日光大道》房產節目主持人／張欣民 　　《巷子口經濟學》作者、資深產業分析師／鍾文榮 　　募資買房達人／羅右宸

產業別進入發燒排行的影片

考量公司治理與借貸關係之違約預測模型 -以台灣電子產業為例

為了解決產業別的問題，作者胡心瑋 這樣論述：

隨著企業全球化競爭日益激烈，市場波動對企業營運影響甚鉅，尤其更不可輕忽財務危機之發生。本研究主要是探討納入銀行的相關變數，與單純只有公司治理變數所建立的預測模型之間的差異，樣本是從台灣經濟新報(Taiwan Economic Journal, TEJ)抓取2013年到2019年上市電子公司為研究對象，並以季資料為主，採1:1的配對原則方法篩選出共計有40家財務危機公司及配對40家財務正常公司，結合公司治理變數與銀行借貸關係變數透過決策樹進行分析。研究流程先觀察只考慮公司治理變數之危機預警模型結果為何，包括預測準確率、精確率以及召回率是否有別於加入銀行變數之危機預警模型。研究結果顯示，加入銀行

變數後其準確率、精確率以及召回率都有提升，尤其是在危機發生前兩季公司治理變數加入銀行相關變數後，其召回率提升至90%以上，故除了公司治理變數外，銀行相關變數確實為預測公司是否發生財務危機之關鍵因子。

Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧

為了解決產業別的問題，作者劉承彥 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。 　　對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？ 　　有鑑於此，

本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！ 　　本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　【精采內容】 　　✪金融大數據資料的取得 　　✪網路爬蟲的實戰演練 　　✪ETF的詳細介紹 　　✪建構完整的回測系統 　　✪經典交易策略建構 　　✪股權分散策略建構 　　✪三大法人策略建構 　　✪融資融

券策略建構 　　✪月營收交易策略建構 　　✪一籃子股票回測方法 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢 　　運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標 　　✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼 　　✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略

外籍移工在臺適應之研究

為了解決產業別的問題，作者黃玟晸 這樣論述：

摘要本研究旨在探討外籍移工在臺的適應(含語文能力適應、人格特質、生活適應、工作適應、人際互動適應及休閒適應)。本研究採用問卷調查法，以在雲林地區活動之外籍移工為研究對象。在取得問卷資料後，對資料進行統計分析，以描述統計、t-test差異性檢定、單因子變異數分析與Scheffe事後考驗法及皮爾森積差相關等統計方法分析資料。茲將本研究結果歸納如下：一、外籍移工在臺適應最良好的是「生活適應」、次為「工作適應」、「人格特質」、「語文能力適應」、「人際互動適應」，而適應最不良的是「休閒適應」。二、外籍移工會因宗教信仰的有無，而影響其在臺的適應。三、在臺灣的外籍移工，過去有出國經驗者比無出國經驗者顯著地

適應良好。四、除了「人際互動適應」外，在其他各因素方面，非法外籍移工均較合法外籍移工適應良好。五、外籍移工在臺的適應會因國籍不同而有顯著的差異存在。六、外籍移工會因年齡不同，而影響其在臺的適應。七、外籍移工在臺的適應，會因教育程度不同而有顯著的差異存在。八、外籍移工會因宗教信仰的不同，而影響其在臺的適應。九、過去出國次數愈多的外籍移工在臺灣會有較好的適應能力。十、在臺停留3年以上的外籍移工較停留1年者有較佳的適應。十一、外籍移工在臺的適應，會因每月薪資不同而有顯著的差異存在。十二、外籍移工在臺的適應，會因使用母語不同而有顯著的差異存在。關鍵字：外籍移工、適應、人格特質、非法移工、合法移工