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國立屏東大學 生態休閒教育教學碩士學位學程 涂瑞洪所指導 林千微的 戶外探索教育活動參與者參與動機、體驗價值與再遊意願關係之研究─以瘋戶外活動為例 (2019),提出遠東高爾夫練習場關鍵因素是什麼,來自於探索教育、冒險旅遊、體驗效益、參與動機、重遊意願。

而第二篇論文東吳大學 企業管理學系 賈凱傑所指導 許凱富的 大數據分析於行銷策略的應用-以高爾夫練習場為案例 (2018),提出因為有 大數據、資料探勘、顧客關係管理、RFML顧客價值的重點而找出了 遠東高爾夫練習場的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了遠東高爾夫練習場,大家也想知道這些:

一張單程機票

為了解決遠東高爾夫練習場的問題,作者曹啟泰 這樣論述:

  人生就是一張單程機票,你只能前進,沒有終點。   二十年前,老天爺給了曹啟泰一個負債一億六千萬的大考驗。   他歷經低潮,充滿挫折,在台灣的演藝事業甚至一度停擺。   但每次被關上一條路,對曹啟泰來說,卻是另一個華麗轉身的開始。   如今,他除了是大陸最火紅的主持人、世博會通用汽車館的總導演,更跨足唱片業,成了音樂製作人。   現在,這位人生最堅強的代言者希望用他這段無悔的經歷告訴你:   如果上天真對你好,不是一直給你好運,而是一直給你機會,所有你認為沒有機會的事情,如果你沒有嘗試,你就沒有資格說「不可能」!   希望你讀完此書,也能學會嘗試,無懼困境,找出自己的人生舞台! 本書特色

  20歲,他是手上握有10個節目的台灣主持人;   30歲,他開始經商卻欠下一億六千萬的債務;   40歲,他被老天爺關上了每道門,買了張單程機票飛往上海;   二年後,他成為全大陸最火紅的主持人;   四年後,他接下了上海世博會汽車館的總導演;   人生就像單程機票,只有不停往前走,曹啟泰憑藉著這股信念,要為這趟旅程,寫下無悔的記錄。 作者簡介 曹啟泰   1963年出生於台灣宜蘭。從1986至2004年間,是台灣、新加坡當紅的主持人,主持量最大時,他同時主持八個電視節目、兩個廣播節目,並擁有雜誌總監、國際珠寶公司總經理、專欄作家等多項頭銜。   2004年一張單程機票,讓他決定移居上海

,找尋生命中更多的可能。   2005年-2007年,他憑著一股「強迫式的樂觀毅力」,成為中國大陸當紅的一線主持人,並獲得三項獎座。   2008年因緣際會,他參與上海世博會上汽通用汽車館的執行,跨入不同場域,接受更高層次的挑戰。   2010年世博會開幕,他從內容供應商成為汽車館總導演,並使該館獲的三項大獎。   2011年,他成為浙江衛視大型選秀節目的總導演,還簽了四個歌手,準備出唱片。   2012年以及未來五十年,他正在進行中的事:上海某高樓的創意企畫、出唱片、長白山天池新觀光園區規畫、一個新招募的文化創意產業的基金規畫……,很多很多。   他說,「人生就是一張單程機票,無回,無悔。」

戶外探索教育活動參與者參與動機、體驗價值與再遊意願關係之研究─以瘋戶外活動為例

為了解決遠東高爾夫練習場的問題,作者林千微 這樣論述:

  本研究目的旨在探討戶外探索教育參與者之參與現況、參與者背景變項的分布情形以及參與動機、體驗價值與再遊意願之差異情形,並瞭解參與動機、體驗價值與再遊意願之相關情形。本研究以量化研究的問卷做為調查方法,以「參與者參與動機、體驗價值與再遊意願研究問卷」為研究工具,針對瘋戶外探索教育活動16歲(含)以上非團體報名的參與者進行立意抽樣。共發出問卷數170份,有效回收問卷數155份,有效率91%。使用spss for windows 22.0版電腦統計軟體進行統計分析,以描述性統計、t檢定、單因子變異數分析、皮爾森積差相關分析、迴歸分析等統計方法進行資料處理分析。研究結果發現:一、戶外探索教育參與者

參與動機以「心理需求」構面最高;體驗價值以「服務優越性」最高;「再遊意願」則是大多數都願意再次參與且與他人分享。二、不同的教育程度、每月收入及職業之參與者在參與動機、體驗價值與再遊意願有顯著差異存在,而不同性別、年齡、婚姻狀況之參與者在參與動機、體驗價值與再遊意願無顯著差異存在三、參與動機、體驗價值與再遊意願之間有著顯著相關。四、整體參與動機與整體體驗價值對於再遊意願具有顯著影響力。

大數據分析於行銷策略的應用-以高爾夫練習場為案例

為了解決遠東高爾夫練習場的問題,作者許凱富 這樣論述:

隨著可搜集的數據量大幅增加,儲存數據的成本不斷降低,大數據(Big Data)成為近年來的熱門議題,也讓企業正式能夠有效利用搜集來的數據,進行資料探勘(Data Mining),以提取在過去尚未被發現,且對公司營運有利的資訊。企業應該如何運用分析出的資訊,進一步的進行顧客需求分析,最終對行銷策略進行改善,並且推出新的行銷與銷售活動,成為了現今對企業而言十分重要的議題。本研究將運用R和RStudio,對高爾夫練習場的會員數據進行分析,並透過預處理的過程,篩選出RFML和其他衍生變數,再利用K-Means集群分析,對會員進行分群,並用RFML四種變數的高低,成功區分顧客價值,最後再結合顧客價值、

敘述性統計和衍生變數,分析出適合企業的行銷與銷售活動。