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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），提出森林家族costco關鍵因素是什麼，來自於便利商店、數位應用、虛實整合、機器學習、預測模型。
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好股票，壞股票：進場前的10大思考題，韓國投資大師告訴你
為了解決森林家族costco 的問題，作者李南雨 這樣論述：
★靠運氣賺來的錢，最後又靠實力虧光光？ 因為你還不知道進場前該回答的10道思考題！ （資優生都答錯，你呢？） ★韓國最強國際投資大師李南雨， 延世大學擠爆投資講座首度公開—— 5堂課，選出為你賺錢的好股票！ ★獨家揭秘外資腦：外資在想什麼？怎麼選？怎麼買？ 李南雨是韓國金融界久負盛名的國際投資專家，曾任美林證券的韓國聯合代表、香港摩根大通亞太區總部擔任副總裁、三星證券首任研究中心主任，除了在韓國聲譽崇隆， CNN、CNBC、華爾街日報等多家外媒也關注他的觀點。 本書是李南雨在延世大學開授的股票講座，因超高人氣而集結成書。經常受新手韭菜請益的他，在本書一開頭就引用蘇格
拉底名言「你不懂自己不懂什麼」(You don’t know what You don’t know)。這句話是華爾街對內功不足、熱情過剩的分析師的一種忠告。股市正熱的現在，「少年股神」輩出，信心百倍，但大部分投資人對自己持有的股票其實「你不懂自己不懂什麼」，靠運氣賺來的錢，最後往往又靠實力虧光光…… 缺知識、沒實力，永遠賺不到超出實力範圍以外的錢。因此，李南雨用五堂課幫你破解迷思×重建觀念×提供方法，內容包括： 第1堂課｜連資優生都答錯的10大問題 10大思考題，測試投資人的知識水準，提問包括：全球規模最大的產業（測你知不知道產業的市場規模）、facebook高營業利潤率的原因（
測你知不知道企業的成本、費用）、特斯拉最大的風險（測你知不知道企業老闆的角色）、三星電子市值為什麼只有蘋果的五分之一（測你知不知道企業競爭力所在）的原因……，出乎意料，連延世大學優秀學生都答錯！ 第2堂課｜養成投資的7個好習慣 要投資特斯拉，就應該試乘Model 3；戒殺進殺出，因為進出越頻繁，報酬率反而越差；投資前要先算算總市值……盤點一下你有做到哪些？ 第3堂課｜了解市場原理，投資變簡單 好公司（產品與服務優良、收益性高，且具有高度成長潛力）、壞公司（景氣循環產業、成熟產業，找不到競爭力）、好股票（會漲的股票）、壞股票（走跌的股票）。新手要選擇長期持有「好公司、好股
票」（例如台積電、Costco、LVMH、Nike、Amazon）並分散投資；可以精準判斷進出場時機的老手，也可以找「壞公司、好股票」（例如對景氣十分敏感的航運股）。 第4堂課｜穩穩賺的公司 不受外在環境變化所影響的公司：①優質家族企業②品牌價值提升的公司③用研發建立護城河的公司。 第5堂課｜應該避開的地雷公司 4種公司前景堪憂：①蓋奢華總部②大量舉債③只做內需生意④政府過度干涉 這本匯集30多年智慧精華的書，甫上市即登韓國暢銷榜。如果你是：從媒體獲取股票資訊、但需要專業客觀均衡視角的讀者；長期投資但賺的都賠掉、落得一場空的讀者；以長遠的眼光追求穩定的財富，並想
要了解投資真正樂趣的讀者……，都從大師洞見中找出屬於自己的致勝方法。 本書特色 1.韓國投資大師開課！10大必答題幫你打好基礎、導正觀念 曾任職外資機構、實戰經驗豐富的李南雨大神在延世大學開課火紅，課前提出十大問題測試投資的基本常識（連資優生都答錯！），如今將課程集結成書，考考你能答對幾題？ 2. 一本韭菜救命書，也是老手安心書 內容包含股市原理、投資好習慣、投資必需條件等基本知識，有投資心法，有豐富案例，引導初學者不再當待割的韭菜；對於老手投資者也加分。 3.讀者最好奇、最想學的外資投資邏輯大公開！ 李南雨教授出身外資機構，難得公開機構投資邏輯，從外
資的角度帶散戶看市場：堅實產業研究、注重基本面、相對中長期操作的觀點；分析精彩案例，有歐美企業（FAAMG、Costco、特斯拉、寶潔、LVMH等）；臺、韓大公司（台積電、三星電子、KakaoBank等），個個都收穫滿滿。 專業推薦 財女Jenny（《美股投資學》作者） 許繼元 Mr.Market市場先生（財經作家）
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
為了解決森林家族costco 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。