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不動產經紀法規要論(6版)

為了解決台北物業管理公司的問題，作者 這樣論述：

　　「不動產經紀相關法規」是考試院「不動產經紀人普考」之必考專業科目之一，包括不動產經紀業管理條例、公平交易法、消費者保護法、公寓大廈管理條例等四大主題。本書除了解釋四大法律之立法內容，並且收錄近三年之考選部試題，以及考上學員之考試心得分享，提供給讀者如何準備國家考試之方法及秘訣，幫助你一次金榜題名。

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探討市場改建對於街道攤販的衝擊與時間性–以東門市場改建暨周邊街廓都市更新案為例

為了解決台北物業管理公司的問題，作者蔡彥廷 這樣論述：

傳統市場改建計畫為近年來臺北市政府的重要政策，針對市場的軟硬體設施進行全面性的整頓，期望能夠藉此改變市場老舊的意象，提升整體的環境品質。然而，既有文獻指出，對於市場改建此種建成環境的研究，缺乏對於權力與時間的探討。故此，本研究以「東門市場改建暨周邊街廓都市更新案」為研究案例，透過時間性的角度，探討市場改建推行過程中所存在的「計畫的時間」和「攤販的時間」，以及彼此之間的抗衡。本研究採取質性研究進行，透過觀察研究法、訪談研究法及次級資料分析法作為資料收集的途徑，並以時間地景作為研究分析架構。本文的結論有三：第一，規劃下所存在的不同時間政治，反映了不同利害關係人所擁有的權力，以及對於時間的控制程度

；第二，計畫的時間性不僅受到利害關係人的影響，亦牽扯於其他銜接計畫；第三，快速的規劃使計畫缺乏彈性，當面臨意外的變革時，將迫使計畫停滯。在基於本研究之結論，並參考過往學者所提倡的緩慢規劃，提出未來發展與治理之建議，以促成更具包容性的都市規劃。

數位旅宿營銷勝經：降本增效方法學!迎接後疫時代新市場

為了解決台北物業管理公司的問題，作者Bob 這樣論述：

原本想的是數個月的緊急應變計畫，現成了回不去也看不到盡頭的新常態生活， 身為旅宿從業人員的你，何不把握百年一遇危機，成為奠基未來新旅宿的經營轉機！ 本書匯聚：剛柔並計+內外兼據→「降本增效」方法學 大數據分析VS. 數位式的現場管理流程VS. 完善的線上行銷策略VS. 虛實整合迎客 迎接新市場！ 重新定義和錨定「後疫時代」全新旅宿文化與體驗 新冠肺炎引爆經濟危機，同時也改變了人類的諸多習慣，尤其在2022 年的當下，我們目前還是沒能開放國境，更不可能在短時間內恢復到以前的觀光榮景，現在的旅宿消費者主要還是以本國旅客，我們失去了外國的客群，卻保留了原先固定出國的人們，而如何提升自己的

旅宿來符合這些TA 的期待呢？ 這是個極大的課題。 美國花了10 年產出兩千萬個工作機會，卻在短短的疫情肆虐下，四千萬個工 作機會被消失，尤其在海嘯前線的「BEACH 產業」- 預定（Booking）、娛樂 （Entertainment）、航空（Airline）、郵輪（Cruises）、旅宿業（Hotel），在這期 間很多人會選擇優雅轉身離去，揮一揮衣袖不帶走一片雲彩⋯⋯，但有人認為 危機便是轉機！，打算繼續打拚堅持到底！ 而為了生存，最多業主選擇的做法便是調整成本結構（Cost Structure），減緩 現金壓力，往往減少人力會變成首選。根據ReviewPro 在2021 第二季所做的

調查發現法國有150,000 人離開了餐旅業，德國則高達300,000 人；另外根據 Evening Standard 調研發現英國現在也將近存在20 萬個旅宿業職缺待補；最悲催的是從Joblist 問卷中發現有將近三分之一在這段時間離開旅宿業的專職者表示他們將不再回到旅宿業！ 台灣疫情從2019 年12 月開始蔓延，至今已經兩年多的時間，旅宿業的巨變應 該是不需要任何文獻來論證，拿出2019 年一至六月的數據來對比2021 年 一至六月的旅館業（一般旅館）營運報表來比較,，發現所有收入皆降，唯有裝修及設備的消費增加！ 而RevPAR 下降387 元，而員工數從347,396 人降到了49,

235 人，根本跳樓大拍賣地打了1.4 折，這難道不會影響運營嗎？ 台灣十六檔飯店股中有75% 在2021 年是負成長，市況不言而喩。 根據ReviewPro 訪問在這期間離開旅宿業的轉職者「想要離職的原因」，其中「想要有不同的工作環境」佔了52%，新工作的薪水和福利較高各佔了45% 和 19%，再來就是時間彈性和可以遠端工作。 因為人力斷層以及一陣子的報復性消費，造成了在旅宿業「評論」維度產生了 一連串奇妙的狀況，其中我們發現消費者整體滿意度是下降的，2019 年和2021年來比較相差了2%，正面情緒字眼也下降了4.3%，其中我們來看看F&B 的淸潔度，有關淸潔的正面情緒字眼下降

了7.5%，客務部的接待下降3.6%，其正面情緒字眼下降了4.3%，這個敏感的後疫時間點的確讓許多旅宿業主嘗盡了苦頭。 人力銳減時旅宿業主要如何吸引和留住員工，提高士氣？ 員工短缺在消費體驗方面會造成服務速度變慢，客人等待時間變長、餐飮服務減少或關閉，甚至營運時間減少，客房服務取消以及發展出更多的客人自助服務、而在員工方面每個人力要負擔的多重任務與責任造成精力消耗快速，而在業務人員端，讓業務人員不敢接下過多的訂房業務因為員工無法負擔⋯⋯。 極簡經營的狀況能幫助到旅宿業嗎？ 這讓旅宿業的未來產生許多不確定性，有些業主可能發現，原本40 位員工能支持的物業，但現在僅需要16 位種子員工就可

以讓運營緊湊進行，而且極簡的成本支出仍然可以有不錯的收入（國內報復性旅遊的反應），這樣多重因素產生的效應到底是健康的嗎？ 以客人的角度，可能因為不能出國旅遊，提高了國內旅遊預算，願意多付出一點房費，但消費者可能會發現得到的體驗似乎會有點不成比例，是不是又更懷念在東京六本木森大樓窗外景色或是溫哥華羅伯森大街的味道？   各位旅宿業主WAKE UP ！！不要被當前的短利影響了旅宿該有的基本品質，難道你們沒發現，在這陣子的評論中，大家除了愈加嚴格也愈願意「鉅細靡遺」地分享入住心得？ 別再視若無睹，否則Backfire 會相當驚人！ 大家是否願意趁這次的危機進行數位科技升級，利用數位技術來減輕人員

短缺的影響？ 讓這些願意在後疫時期陪我們一同挺過的夥伴們一些好用的工具，讓他們減少庶務工作增加效能，並用更多的時間來與員工對談交流，共同重新定義和錨定後疫時期的嶄新公司文化，用一個正確的經營方式面對旅宿後疫情時代吧！ 缺口就是光的入口，讓我們一起攜手度過。  

應用資料探勘技術探討都市景觀因子對住宅價格之影響

為了解決台北物業管理公司的問題，作者章毅 這樣論述：

隨著都市化的快速擴張，都市中的自然生態資源不斷減少，同時伴隨的是交通建設及經濟的快速發展，進而產生不同的都市景觀。以高度都市化的台北市而言，都市中的景觀環境也漸漸成為影響住宅單價的重要因子。然而，過去有許多學者探討都市景觀因子與住宅價格之間的關聯性，卻鮮少有應用資料探勘技術探討都市景觀因子對住宅價格的影響，故為本研究之動機。本研究目的為建立一都市景觀因子的房價預測模型，藉由輸入都市景觀條件快速預測合理的住宅價格，可作為房地產買賣決策的參考工具。本研究經由文獻探討及專家訪談歸納出33個都市景觀因子，透過模糊德爾菲法(Fuzzy Delphi Method)、迴歸分析(Regression)與單

因子變異數分析(ANONVA)篩選出11項對於住宅價格影響較大的因子，作為本研究的都市景觀評估準則。本研究分別應用資料探勘技術中的關聯規則(Association Rules)探討不同景觀因子間的關聯性，並找出低、中、高單價中最重要的景觀因子；以及應用類神經網路(Artificial Neural Network)建構一都市景觀因子的房價預測模型，而預測準確率最高能夠達到89%。