中油股價走勢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

銷售需求量預測分析模型之運用

為了解決中油股價走勢的問題，作者林怡嫺 這樣論述：

石油運載配銷產業中，如何有效提前依客貨需求存油及運輸來降低近年來浮動油價產生的價差及運輸安排得以降低公司營運成本而提升獲利。因此，本研究以南部油品運輸配銷公司為個案，對該公司在瀝青類客群從2019~2021 年每月的需求量並使用SPSS 統計應用系統軟體以時間序列分析之自迴歸移動平均整合模型來統整客群數年度資料彙以建立客群油品需求量模型，並使用平穩R 平方、正規化BIC 資訊準則及平均絕對百分比誤差(MAPE)來衡量，判別預測模型擬合優度及準確度，並進行預測未來油品需求量。在模型檢測評估最後以ARIMA(3,1,2)模式來針對未來每月在瀝青類客群的需求量做備存量參考，以期有效的降低因油

價差異並掌握客戶需求量做最適安排運輸配送。

連鎖餐廳顧客流失與顧客貢獻度之研究

為了解決中油股價走勢的問題，作者劉光凱 這樣論述：

在企業經營中，最重要的是留住顧客。當消費者面臨價格競爭和多樣化的產品選擇時，連鎖餐廳經營者往往面臨經營上的一大困境—高顧客流失率。因此，如何留住顧客，促進顧客關係管理，成為企業經營中最重要的環節。如果不夠嚴謹，忽視了固有的顧客群，就會導致成長停滯，通過行銷策略獲得一個新顧客，卻因為不體貼而失去一個忠實的顧客，只會導致顧客數量減少沒有增加。因此，本研究力求在資訊科技的技術輔助下，在正確的渠道和時間點為有需要的顧客提供合適的服務且在持續過程中致力留存最有價值的「保留且具貢獻度的顧客群」，提高「保留且不具貢獻度的顧客群」的貢獻度，並對於鬆動、疏離的「流失且具貢獻度的顧客群」擬定挽回計劃，喚醒或放棄

已沉睡的「流失且不具貢獻度的顧客群」，存優汰劣。本研究的主要目的包括洞察H連鎖餐廳的顧客構成結構，利用資料探勘分類技術（鑑別分析、羅吉斯迴歸、人工類神經網路、多元適應性雲形迴歸）來建立H連鎖餐廳之顧客流失及顧客貢獻度分析模式，經由顧客流失及顧客貢獻度分析模式來瞭解流失與貢獻度顧客之重要特徵。本研究所提出之顧客流失及顧客貢獻度分析模式之建構程序是希望透過四種不同分類方法的比較，來求得一個最佳的區別模式；另外本研究將利用H連鎖餐廳所提供的資料來進行實證研究，讓企業可依判別結果，努力保持具獲利價值的顧客群，並針對面臨「鬆動」、「疏離」、「沉睡」等階段到最終流失前的顧客群制定制宜方案，進行「喚醒」的動

作，並提出相對應策略以協助公司挽留最終流失顧客，並有效分配行銷資源，最後提高行銷活動回應率。最後本研究將就經營管理、行銷策略及顧客資料庫方面提出建議，若能依本研究提供之建構模式，然後利用本研究建立的資料探勘之方式及流程，相信能夠讓H連鎖餐廳增加其競爭優勢、經營績效及利潤。