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統計學關鍵字典

為了解決農遊券中獎查詢的問題，作者石井俊全 這樣論述：

～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！   　　生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。   　　尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。   　　但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。   　　儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。   　　實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人

，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。   　　本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。   　　書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 　 　　本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：   　　●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ 　　●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數

與睡眠時數的相關性 　　●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ 　　●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ 　　●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ 　　●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 　　●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ 　　●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 　　●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 　　●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 　　●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 　 　　從國高中學習的「資料整理」

與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。   　　本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。   　　據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。   　　本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。   　　在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。   本書特色

  　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。   　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※

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以行動研究探討免費抽獎的參與情形-以LINE為例

為了解決農遊券中獎查詢的問題，作者陳冠吉 這樣論述：

摘要 近年來，越來越多產品在以免費的形式吸引消費者前來，舉凡，透過Facebook直播留言抽手機的立即式遊戲抽獎，Instagram的延遲式遊戲抽獎。完成指定指令，例如:發佈限時動態、追蹤指定帳號、標記3位親友等指令後，才算指令完成，並即具抽獎資格。隨著網路與行動裝置的普及，為消費者帶來了諸多的便利，網際網路具有便利、互動、及時與共享的特性，同時有電子商務（E-Commerce）的加入，平台與規模也正在日益遽增，在現今社會中每位消費者皆具智慧型手機的情況下，社群媒體就變成訊息傳輸最佳的媒介，透過Facebook、Instagram、Dcard等平台的進行訊息的傳遞來讓消費者知悉。本研究以行

動研究法進行研究，並以免費為主要的研究主題，於Line@官方帳號上進行抽獎，分享訊息的媒介將以Facebook & Instagram為主，將進行四階段，為期十一週，探討何種免費較具吸引人，並探討在各個階段的活動介入時，何種抽獎的參與數據較佳。第一階段：透過免費的特性，藉由社群宣傳後探討何種免費的抽獎較吸引人。第二階段：透過誘因性口碑行銷的執行後，探討抽獎數據是否有較佳的狀況。第三階段：推播訊息的執行後，探討參與抽獎的狀況是否有較佳的數據呈現。第四階段：以特殊活動執行，探討抽獎狀況是否有較佳的數據呈現。關鍵字：免費經濟、口碑行銷、社群媒體、產品類別、抽獎活動、Line@