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數據為王 學會洞察數據，才是行銷之王

為了解決1000 投資 PTT的問題，作者王俊人CJWang 這樣論述：

後疫情時期必備的行銷新戰略 從台灣實際案例分析盲點與致勝點，易讀、易懂、易學！ 你是不是也有這樣的困擾？這一本《數據為王》解決你的煩惱。 做決定時，其實很心虛？ →找出關鍵洞察數據，證明策略佈局符合市場所需。 想踏入數據領域，卻徬徨無助？ →跟著被上百個品牌認證過的架構學習，快速提升數據思維。 想使用數據做行銷，但我的預算有限？ →帶你從44 個數據庫中，在預算內，挑選適合的數據夥伴。 滿天數據，哪個才是決策依據？ →一步步將數據轉為洞察，不再深陷數據海。 《數據為王》是王俊人CJ Wang的首部作品。 這是一本以內容行銷為主軸， 教你學會從巨量的、沒有頭緒的數據中找出「洞察」

並據以形成品牌經營和決策的實戰攻略。 這一本書包括7大洞察數據技巧×14個成功案例分析×44個數據工具推薦 CJ擅長於透過數據，解決難解的課題，包括陌生市場的客群分析和新興平台的定位研究等課題的解法，都被寫在這本書時，不強調任一數據庫，而是忠實的將每個案例中，他所使用的數據探勘方式與數據來源寫進本書。 CJ在書中傳授7大洞察數據的技巧，讓你能夠活用不同類型數據，並輔以成功案例實證不同數據在不同階段的作用，最後還提供精選的數據工具推薦，讓你能夠學會尋找不同數據庫為己所用，為自己的職能升級，策略賦能！ 本書特色 ‧ 累積16年的數據運用大全 比對16年成功和失敗的數據應用經驗，彙整出行銷產

業和數位轉型時，最需要的思維與工具。 ‧ 台灣經驗案例易讀、易懂、易學 從台灣實際案例分析盲點與致勝點，從「市場規模」、「顧客」、「競爭者」三大數據核心，建立正確的觀念原則，找到「有用、才會有用」的數據洞察。 ‧ 數據工具清單超好用 超過新台幣1000 萬的內容數據投資策略，萃取而出完整的數據工具清單，不僅學會應用還可快速提升數位戰力，強化職場競爭力。 各界好評聯手推薦 白崇亮｜前台灣奧美集團董事長 張志浩｜台灣邁肯行銷傳播集團董事長暨執行長 周振驊｜燒賣研究所創辦人

1000 投資 PTT進入發燒排行的影片

轉型中的鄉土劇：論2000年後台灣鄉土劇的類型轉變

為了解決1000 投資 PTT的問題，作者陳誼安 這樣論述：

本論文以主要使用台語發音、以家庭倫理、商業鬥爭關係為故事主軸、集數較長且於週一至週五、晚間八點播放的時裝連續劇─「鄉土劇」為研究對象，以類型（genre）為研究方法，從文本（Text）、觀眾（Audience）及工業生產（Industrial production）三面向分析2000年後台灣鄉土劇的轉變。在文本轉變上，鄉土劇隨著背景設定、劇情的轉變，台灣命名文化、元素開始消失，取而代之的是外國翻譯名稱及集團企業；時事與議題的置入也改變了鄉土劇的情節和內容，更加入流行日韓劇元素、社會議題及政治時事；而在語言的使用上，鄉土劇明顯地透過置換語言、加入中文、英文「去除台灣味」，一種屬於台灣的文本逐漸

出走。在觀眾方面，新聞、網路文章及綜藝節目等生產力消費者的討論，都顯示了鄉土劇在文化位階上的劣勢，而從各界對於鄉土劇的討論，我們可以發現鄉土劇長期以來都有其基本公式及元素，然而鄉土劇的公式及元素讓它具備了一定的特殊性，卻也被刻板化。在工業生產面向，本研究從兩個面向討論鄉土劇的經濟產值與置入現象可能具有及產生的經濟效應。透過商品置入與冠名，鄉土劇藉由廣告及週邊效益創造驚人的產值，也吸引更多的觀看群眾；看準鄉土劇高收視率所產生的商機，投資廠商成功打出品牌知名度並行銷許多商品。台灣文化工業生產的轉變及科技的進步都提供了鄉土劇轉型的環境，本研究試圖指出，鄉土劇不只是一種電視文本，作為流行文化的一環，它

的轉變緊貼著台灣社會脈絡十幾年來的變遷，也顯現出其在流行文化場域的重要性。

數據為王 學會洞察數據，才是行銷之王(博客來限量贈品版)

為了解決1000 投資 PTT的問題，作者王俊人CJWang 這樣論述：

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PTT股票板討論對股市之影響

為了解決1000 投資 PTT的問題，作者林彥丞 這樣論述：

過去總認為市場是有效率的，投資人是理性的，但近年來，行為財務學的興起，開始證明投資人經常做出不理性的行為，導致投資市場只有少數人為贏家，能長期獲得超額報酬。散戶的投資行為也是學術上時常探討的，而在過去幾年，國外開始有學者利用社群網站twitter，並用情緒辨識軟體將發文者的文章做情緒的歸類，來看能不能提升對大盤或個股的預測能力。結論是其中幾類情緒的確能提升預測大盤或個股的機率。而在台灣，比較有名的股票社群為PTT的股票板，該板通常會同時有1000人以上在線上。本文做了兩項研究，其一為藉由本週看多及看空文章的總數來看是否能預測未來幾週的大盤報酬，其二為藉由個股看多或看空文章的回文數，來看是否看

多或看空文章的回文數愈多，是否能預測個股未來幾天的報酬，而以上兩項的結果，即使有些部分在統計上為顯著，但並沒有一致性，舉例來說，有些個股可能在第三天顯著，並與回文數呈負相關，但另一些個股可能在第5天顯著，並與回文數呈正相關，因此並無法得到一致性，很難有合理的解釋，因此可說明，PTT裡的發文及回文對整個投資市場來說，並無資訊內涵，並無法預測股市的報酬。