Invest noun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

使用文字探勘探討企業合併下市之研究

為了解決Invest noun的問題，作者呂姿鈴 這樣論述：

背景與動機：併購一直是金融研究的主要領域，發生併購時，能使投資者從市場上獲取利益，然而，投資者往往要等到企業公開向大眾宣布後才會知道併購消息，可能會錯失較佳的股票收益，因此，若能事先確定可能的併購目標，並關注其股市動向，將可使投資者在較好的時機點做出有利的決策。隨著資訊科技的發展與文字探勘技術的興起，除了數字數據之外，電子財務文本內容亦可為投資者提供非常有價值的投資訊息，因此，本研究採用財務文本建立預測企業未來是否會合併下市的模型，並加以驗證其效果，希望透過本研究開發之預測模型能提供投資者預測模型，使其及早預測企業未來是否會合併下市，調整投資策略。方法：本研究以2014至2018年北美製造業

上市公司為研究對象，共71家合併下市公司及以1:3隨機抽樣配對之213家上市公司，以各公司之10-K年報的管理層討論與分析和註腳之文本進行分析，僅採用名詞與形容詞作為特徵字詞，透過Doc2Vec和TFIDF進行文本特徵向量轉換，使用邏輯式迴歸、隨機森林、與支援向量機來建立預測模型。本研究使用的工具包含Python3之自然語言處理工具和Scikit-learn套件。結果：註腳於實驗結果中表現最佳，其最高接收者操作特徵曲線(Receiver Operating Characteristic, ROC)的曲線下面積(Area under the Curve of ROC, AUC)為0.74（採Do

c2Vec之PV-DBOW法，以隨機森林和支援向量機建模）；而管理層討論與分析之最高AUC為0.64（採Doc2Vec之PV-DBOW法，以隨機森林和支援向量機建模）。結論：基於本研究結果，發現（1）管理層討論與分析和註腳，這兩種不同的財務文本對分類模型的準確度有影響；（2）採用TF-IDF與Doc2Vec這兩種特徵詞擷取的方式對分類模型的準確度具有差異性。

全通路零售管理知識挖掘之非結構化分析

為了解決Invest noun的問題，作者吳宇婕 這樣論述：

全通路新零售日益興盛，然而零售業者卻面臨在全通路競爭環境下不知該如何運籌之問題．因此，本研究旨在藉由文字探勘技術，分析非結構化隱藏面資料，挖掘全通路零售之關鍵運籌模式進而將研究成果結合供應鏈理論，研擬全通路零售之管理策略。文字集群分析結果指出數字平台經濟如何影響零售業之關鍵運籌模式包括「零售平台」；全通路對供應鏈營運系統影響之關鍵運籌模式包括「市場營銷」；全通路運作管理影響之關鍵運籌模式包括「運作模式」；通路收益之關鍵運籌模式包括「銷售利潤」；全通路對供應鏈資訊系統影響之關鍵運籌模式包括「整合資訊」；全通路障礙與挑戰之關鍵運籌模式包括「產品未達預期」。再者，本研究根據全通路新零售之區域特性進

行探討，結果顯示亞洲區之關鍵運籌模式包括「通路多元化」。最後，本研究將分析結果並結合利害關係人理論、制定理論、創新擴散理論和資源基礎理論，研擬「退貨」、「零售通通路多元化」、「政府法規」、「物流競爭力」、「運輸技術應用」、「零售倉儲透明度」、「品牌價值」、「消費者評論」和「新穎的營運模式」之全通路零售管理策略。本研究首創透過文字集群方式，有系統地擷取出全通路關鍵運籌模式，研究成果可作為相關單位在全通路實務運籌之參考。關鍵詞：全通路、新零售、關鍵運籌模式、文字探勘、非結構化資料