商業智慧與大數據分析第四版的問題，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

開店的地點學： 三萬份大數據分析「地點」的布局戰略， 你務必要懂的街道線索。

為了解決商業智慧與大數據分析第四版的問題，作者榎本篤史 這樣論述：

　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 　　挑好地點，不再是超商總部和房地產公司的機密檔案，現在有了一套方法。 　　◎店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　◎租金高是風險，絕非業績保證，離開蛋黃區，轉角好地點你挑得出來嗎？ 　　◎所謂有人潮，多少人算多、怎樣算少？用什麼判斷？ 　　◎跟著麥當勞、星巴克設點投資，就穩賺不賠？捷運出口最容易成旺店？錯！ 　　◎咖啡店翻桌率好低，怎麼成功？商業辦公區人潮洶湧，為什麼開餐廳很難賺錢？ 　　作者榎本篤史是地點開發專家，擁有二十年以上實務經驗， 　　他說，把店開在什麼地點才會賺錢？答案就在現場。 　

　本書就是他量化三萬份勘查資料的結晶。 　　同個地點他至少走超過四回：平日的白天和晚上、假日的白天和晚上， 　　整理出開店地點的十大街道線索。完美店鋪有公式，複製套用就好。 　　◎想找開店的好地點，你得先喜歡逛街。因為街道是閱讀人類心理的戰略寶庫！ 　　．路邊開店，三角窗未必都好，你要找「受角」 ！ 　　十字路口有四個三角窗，只有一個是理想店面，你會挑嗎？ 　　弧形道路轉彎處是好店面嗎？麥當勞最愛把店開在彎道外緣，為什麼？ 　　店面太小怎麼辦？你可以模仿得來速的動線規劃。 　　．店面不好停車、客人不來怎麼辦？利用錯覺消除心理障礙 ！ 　　相同面積的停車空間，地上車格畫的是雙線或單線，居然

會影響顧客停車意願？ 　　怎麼讓駕駛人、司機大哥一眼就看到你的店？本書全圖解給你看。   　　．萬一找不到最適合的開店地點，你該怎麼做，才能讓顧客再遠都會上門！ 　　丸龜製麵懂得用「臨場感」，討小小顧客的歡心，彌補地點上的弱點。 　　所以，你的行業怎麼複製這種體驗？ 　　◎只要東西好，客人就會找上門？敢不拘泥於地點的業態極稀，看這邊：   　　．人潮會消失。注意！不是鬧區都適合開店。 　　大學學區看似最吸引人潮，常給人熱鬧的印象，實則不然！ 　　一到寒、暑假時段，大學學區就十分冷清。你怎麼辦？ 　　還有，人來人往的辦公商圈，其實暗藏一個開店陷阱，你知道是什麼嗎？ 　　．有些行業不用看地點，

光靠「人」就能吸引顧客。 　　美髮沙龍是服務業，這種行業並非顧客追隨商品，而是顧客追隨人。 　　每位美髮師只要掌握30位左右的固定女性客源就可維持營運，顧客忠誠度也高。 　　 　　◎所有店面都通用的黃金守則，看這邊！ 　　．「這裡的人潮好像很多？」人潮，要用手動計數器算過才準！ 　　車站、百貨公司給人熱鬧的印象，但僅僅差一條路，人潮落差有天淵之別。 　　一定要用手動計數器，實際計算平日和假日有多少人、車經過，親自確認。 　　．兩大障礙，即便你東西好，客人還是不進來！ 　　物理障礙：門口散亂擺放，會讓客人嫌麻煩而不想上門。 　　心理障礙：如果這家餐廳可從外面一覽無遺，有一種顧客就不敢上門。

　　但，看不見裡面的餐廳也導致客人遲疑。怎麼辦？ 　　群雄割據的便利店連鎖企業總部，都怎麼找好地點？這是開店地點學的必修課。 　　餐飲業抄襲模仿最兇，開店時怎麼布局好地點，才能無懼激戰？ 　　最好的地點就是開在顧客方便的地方。什麼才是所謂的「方便」？ 　　作者用三萬份的大數據告訴你。 本書特色 　　店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 名人推薦 　　正聲廣播《日光大道》房產節目主持人／張欣民 　　《巷子口經濟學》作者、資深產業分析師／鍾文榮 　　募資買房達人／羅右宸

AI 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器

為了解決商業智慧與大數據分析第四版的問題，作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述：

　　貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。   　　正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏

統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。   　　對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。   本書特色   　　○由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。 　　○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。 　　○本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性

與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 　　○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

產品設計公司之動態設計決策模式研究

為了解決商業智慧與大數據分析第四版的問題，作者劉立園 這樣論述：

新資訊科技影響了產品生命週期的各個階段，在設計、製造和行銷方面發揮了關鍵作用，同時影響了產品設計公司。產品設計公司不再是單一的以設計為主，而是重視和利用新資訊科技，與製造領域和行銷領域緊密聯繫，並取得了成功。但是，仍然有很多產品設計公司無法協調新資訊科技、設計、製造和行銷的關係，阻礙了公司的發展。因此，本研究即以產品設計公司的角度出發，旨在建立新資訊科技影響下的「動態設計決策模式」（3DM），產品設計公司可以根據實際發展需要，透過動態設計決策模式，計算和分析不同因素之間的影響，以提供給產品設計公司及其相關領域決策者的參考為目的。 研究採用了系統動力學的理論和方法，透過文獻研究和專家訪談法

，建構一個因素之間相互聯繫的動態設計決策模式。在確定動態設計決策模式的因素及其相互關係的過程中，以文獻研究為基礎，整理出27個因素和29組因果關係。然後再以半結構化訪談、焦點團體法、德爾菲法的專家訪談方法，補充了6個因素和32組因果關係，並評估因素之間的影響大小；最後利用系統動力學軟體——Vensim，根據因果關係和影響大小，建立動態設計決策模式。 為了驗證動態設計決策模式的應用，利用動態設計決策模式計算產品創新、製造品質、市場需求和大數據四個關鍵因素對各個領域的因素的影響，以及結合實際案例的計算，結果發現：（1）設計領域中的產品創新對設計品質的影響最大；（2）製造領域中的製造品質對設計

優化的影響較大；（3）行銷領域中的市場需求對設計優化的影響較大；（4）大數據對其他領域因素的影響普遍高於其他三個關鍵因素對其他因素的影響；（5）在3DM模式中，因素之間相互影響，可以有效地避免獨立領域或獨立因素之間的相互脫節，及時促進各個領域因素之間的資訊回饋；（6）產品設計公司應用3DM模式，可以對多個因素進行快速的影響評估，比較影響大小，以確保公司管理者實施決策的主要方向。以上結果表明了動態設計決策模式可以輔助產品設計公司進行決策分析，並為產品設計公司提出建議和對策。