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國立中山大學 中國與亞太區域研究所 徐正戎所指導 阮昱升的 我國行動支付法制及其未來發展方向之研究 （2021），提出超商代碼是什麼關鍵因素是什麼，來自於金融科技、行動支付、電子支付、電子票證、電三方支付。

而第二篇論文國立高雄科技大學 行銷與流通管理系 歐宗殷所指導 蔡雅安的 以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究 （2021），提出因為有 便利商店、數位應用、虛實整合、機器學習、預測模型的重點而找出了 超商代碼是什麼的解答。

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58:00【翁P看法】澳洲將來的印太戰略和這次AUKUS的印太戰略會發生什麼樣的狀況?
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1:37:52【翁P看法】米利過不過得了這關!對未來的影響!
1:44:12【進入主題】北京申請入CPTPP!台將成亞洲孤兒?
1:57:08【新聞討論】金沙江白鶴灘水電站首批機組正式投產發電!
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我國行動支付法制及其未來發展方向之研究

為了解決超商代碼是什麼的問題，作者阮昱升 這樣論述：

行動支付起初於我國使用之頻率與人數不多，絕大多數的消費者還是以現金支付為主要之支付模式，縱使我國政府極力推動行動支付作為我國消費者支付上的新選擇，但大多數的消費者們還是不買單，而此種情況來到了2020年的COVID-19疫情後全都變了樣，因COVID-19疫情迫使消費者們開啟無接觸經濟的大門，這就使行動支付成了當今支付模式的新寵兒。本研究主要以國家發展委員會的行動支付三大架構策略為研究範圍，而探究其現況、法制與未來發展。在現況上，我國擁有良好的行動支付之軟硬體基礎環境，然在個人資料與隱私的安全保護上似嫌不足，此需待各方積極改善，而此則攸關法制面的制定。而在應用場域面與體驗行銷面則是拜COVI

D-19疫情之賜，應用場域從原先的集中在大型商家中、外送平台與APP平台上，轉變為小型商家亦稍稍的有意願增設與接受行動支付，然要實現無現金社會則需使小型商家全面導入行動支付才可。體驗行銷乃是從原先有規劃策略的欲使消費者使用行動支付，然實際成效沒有想像中來的好，轉變為大眾有點半強迫式的認同與支持行動支付，故此當今的行動支付業者不再著重於知名度上，而是著重於消費者的忠誠度上。本研究建議未來在發展行動支付上，基礎環境面之法制面應著重於個人資料與隱私的安全保護，以解財政部監控著業者與消費者的所有交易資訊。應用場域面則應多立足於小型商家的角度來思考要如何幫助他們增設與接受行動支付，以免疫情過後其棄行動支

付之用。體驗行銷則應創造與消費者多方面的連接，使消費者在選擇行動支付上能更加忠於使用單一行動支付。

以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究

為了解決超商代碼是什麼的問題，作者蔡雅安 這樣論述：

隨著經濟的成長、產業競爭以及疫情後消費型態改變，越來越多無法預測的威脅與競爭對手出其不意的創新方案，讓零售產業之競爭型態朝向多元化、多樣化和創新性。再加上網路購物商業發達，購物選擇多元又便利，迫使連鎖式便利商店面臨朝向數位應用、虛實整合、會員經營及創新複合之通路新業態的商業模式，以便能滿足競爭市場的消費需求。 本研究以線下實體便利商店之門市商圈立地、硬體設施、賣場規劃、貨架商品、相關經營坪效為情境變數並結合 OMO (Online Merge Offline) 線上電商平台之銷售數值，運用多種變數來讓機器學習，使用演算法包括多層感知器 (Multilayer Perceptro

n, MLP) 、隨機森林 (Randow Forest, RF) 、極端梯度提升樹方法(Extreme Gradient Boost, XGB) ，用以建構有效的預測模型，預測今後未來一段時間門市的銷售情況供賣場規劃之參考，以降低賣場硬體設備及裝潢投資成本並提升銷售管理效能。 本研究使用共三種演算方法及蒐集到 40 個變數來進行多店鋪模型預測後，再透由預測評價指標來比較各模型間的準確率，以全部變數的資料採隨機森林 (RF)演算法，得出平均絕對誤差 ( Mean Absolute Error, MAE) 值為 2148.409 及平均絕對百分比誤差 (Mean Absolute Perc

entage Error, MAPE) 值為 0.031 均為最佳值，故隨機森林演算法為最佳預測摸型。透過此模型，可以提供給經營者針對實體門市面臨競爭及數位轉型時，優化管理策略、增加產業競爭力並提升消費者滿意度和服務品質。

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