手機銷售的問題，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

數位時代的智慧財產權指南：知識經濟時代必修!利用智慧財產精準布局，打造企業獲利、競爭優勢的決勝關鍵

為了解決手機銷售的問題，作者StephenJohnson 這樣論述：

智慧財產權是企業競爭的武器，當你的競爭對手懂，你卻不懂， 這本書告訴你，你將落入競爭困境！ 　　為什麼Google圖書掃描並複製了數百萬本書籍，不算侵權，但美國新創公司Acrco的網路串流傳輸電視內容服務，最後卻惹上麻煩，官司不但敗訴還破產，這兩者的差別在哪？ 　　為什麼有時候用營業秘密當作競爭障礙，反而比較有利？ 　　智慧財產（Intellectual property, IP）通常是公司最有價值的資產，僅僅在美國，智慧財產大約就占了GDP的5兆美元，它涵蓋專利、商標、網域名稱、著作權、設計權和營業祕密。 　　2012年，《金融時報》在文章中描述：「現今美國從國外收取的權利金和授

權費，幾乎和農產品出口總額一樣多。」 　　正因為智慧財產資產是許多公司的價值所在，也是競爭優勢的基礎，因此智慧財產已經是商業人士、投資者繞不開的重要議題。本書是全方位的智慧財產實用指南，帶你完整了解商業人士必備的智慧財產知識。 　　◎為什麼智慧財產被許多企業視為競爭武器？ 　　●專利擁有極高的價值 　　→2013年，微軟僅靠著三星（Samsung）的安卓手機銷售，就獲得10億美元的專利權利金！ 　　●利用「營業秘密」作為競爭障礙、保護發明 　　→企業花費大筆資金研發的技術或產品，除了可申請專利保護外，還可利用營業秘密來保護。這是因為申請專利後，必須公開發明內容，為避免競爭對手抄襲或模仿，

利用營業秘密保護更有利。 　　●設計權可與其他保護形式的智慧財產構成一個「保護組合」 　　實用性物品通常不受著作權保護，設計權正好可以補足此一空白。 　　◎如何利用智慧財產當作競爭障礙？ 　　專利、商標、著作權、設計權、營業秘密都可以用來當作進入障礙；例如，使用專利對抗山寨品、使用著作權對抗盜版內容等。 　　◎智慧財產如何為企業帶來收益？ 　　企業透過以下三種方式取得收益：授權以取得授權金、透過訴訟取得損害賠償、出售智慧財產。 　　《數位時代的智慧財產權指南》全面闡述何謂智慧財產權，並依序說明專利、商標、著作權、設計權、營業秘密等智慧財產，完整解析實務上會碰到的問題，並提出實用建議以及

如何勝出的執行策略。 本書特色 　　★最全面的智慧財產權指南 　　★智慧財產權注意要點與策略考量快速摘要 　　★援引智慧財產權的國外實際判例、案例，解析智慧財產權 名人推薦 　　宋皇志  國立政治大學 科技管理與智慧財產研究所 所長 　　熊誦梅  德勤商務法律事務所 法律科技創新服務負責人

手機銷售進入發燒排行的影片

廣告訴求、廣告效果、品牌形象、品牌忠誠與 購買意願之探討-以智慧型手機為例

為了解決手機銷售的問題，作者蘇禾宸 這樣論述：

現今科技日新月異快速成長的年代，「智慧型手機」已是資訊化時代最具代表性的產品， 具備小型平板電腦的功能，多媒體播放、手機遊戲、應用程式安裝、GPS 導航、行動支付 及數位相機等功能於一身，已成現代人必需品。而會影響購買意願有許多原因，廣告行銷 為最頻繁運用的手法，而廣告訴求、廣告效果、品牌形象與品牌忠誠，都會使消費者在購 買選擇中發生相當程度的影響。所以，此研究之目的，1.探討及證實消費者對於廣告訴求之 影響為何? 2.探討及證實消費者對於廣告效果之影響為何? 3.探討及證實消費者對智慧型手 機的廣告訴求、廣告效果及購買意願之影響為何? 4.探討及驗證影響消費者對於品牌形象之 影響為何? 5

.探討及證實消費者對於品牌忠誠之影響為何? 6.探討及證實消費者對智慧型手 機於品牌忠誠、品牌形象及購買意願之影響為何? 並將其所證實之結果提供給智慧型手機 廠商用於設計界面上參考。本研究採取問卷調查方法收集數據，初步假設如下:1.廣告訴求對於消費者有著明顯正 向影響。2.廣告效果對於消費者有著明顯正向影響。3.廣告訴求、廣告效果對於消費者選購 智慧型手機之購買意願有著明顯正向影響。4.品牌形象對於消費者有著明顯正向影響。5. 品牌忠誠對於消費者有著明顯正向影響。6.品牌形象、品牌忠誠對於消費者選購智慧型手機 之購買意願有著明顯正向影響。

Python數據分析與大數據處理從入門到精通

為了解決手機銷售的問題，作者朱春旭 這樣論述：

《Python數據分析與大數據處理從入門到精通》主要講解數據分析與大數據處理所需的技術、基礎設施、核心概念、實施流程。從編程語言準備、數據採集與清洗、數據分析與視覺化，到大型數據的分散式存儲與分散式運算，貫穿了整個大數據專案開發流程。本書輕理論、重實踐，目的是讓讀者快速上手。 第1篇首先介紹了Python的基本語法、物件導向開發、模組化設計等，掌握Python的編程方式。然後介紹了多執行緒、多進程及其相互間的通信，讓讀者對分散式程式有個基本的認識。 第2篇介紹了網路數據採集、數據清洗、數據存儲等技術。 第3篇介紹了Python常用的數據分析工具，擴展了更多的數據清洗、插值方法，為最終的數

據視覺化奠定基礎。 第4篇是大數據分析的重點。首先介紹了Hadoop的框架原理、調度原理，MapReduce原理與編程模型、環境搭建，接著介紹了Spark框架原理、環境搭建方式，以及如何與Hive等協力廠商工具進行交互，還介紹了最新的結構化流式處理技術。 第5篇通過三個專案實例，綜合介紹了如何分析網頁、如何搭建分散式爬蟲、如何應對常見的反爬蟲、如何設計數據模型、如何設計架構模型、如何在實踐中綜合運用前四篇涉及的技術。 本書既適合非電腦專業的編程“小白”，也適合剛畢業或即將畢業走向工作崗位的廣大畢業生，以及已經有編程經驗，但想轉行做大數據分析的專業人士。同時，還可以作為廣大職業院校、電腦培

訓班的教學參考用書。 朱春旭 高級軟體工程師，長期對企業、軟體發展公司、政府機構培訓大資料開發與應用課程，對Python大資料處理與分析相關應用有深入研究，並編寫有《極客內參-大資料開發實戰》教程45篇，總共30000+字。 第1篇 Python程式設計 第1章 Python入門 3 1.1　Python概述 4 1.2　搭建Python開發環境 6 1.3　Python開發工具介紹 11 1.4　Python套裝軟體的管理 13 1.5　實訓：編寫“Hello World” 15 本章小結 16 第2章 Python基礎 17 2.1　變數 18 2

.2　識別字 24 2.3　代碼組織 26 2.4　輸入與輸出 28 2.5　運算子與優先順序 30 2.6　新手問答 30 2.7　實訓：設計一個簡易計算器 31 本章小結 31 第3章 資料類型與流程控制 32 3.1　數位類型 33 3.2　字串類型 37 3.3　集合類型 40 3.4　流程控制語句 45 3.5　新手問答 47 3.6　實訓：設計演算法，輸出乘法表 49 本章小結 50 第4章 函數、模組、包 51 4.1　自訂函數 52 4.2　函數參數 55 4.3　函數式程式設計 58 4.4　模組與包 63 4.5　新手問答 65 4.6　實訓：設計演算法，對清單進行排序 6

7 本章小結 68 第5章 物件導向的程式設計 69 5.1　物件導向 70 5.2　自訂類 71 5.3　屬性 73 5.4　方法 79 5.5　類的繼承 83 5.6　可調用物件 86 5.7　不可變對象 87 5.8　新手問答 88 5.9　實訓：設計演算法，構造一棵二叉樹 90 本章小結 92 第6章 高級主題 93 6.1　生成器 94 6.2　反覆運算器 96 6.3　非同步處理 97 6.4　錯誤、調試 103 6.5　新手問答 108 6.6　實訓：使用多進程技術統計資料並匯總 109 本章小結 110 第2篇 資料獲取與資料清洗 第7章 網路資料獲取 113 7.1　HTT

P請求概述 114 7.2　XPath網頁解析 114 7.3　Scrapy資料獲取入門 119 7.4　Scrapy應對反爬蟲程式 126 7.5　CrawlSpider類 131 7.6　分散式爬蟲 132 7.7　新手問答 136 7.8　實訓：構建百度雲音樂爬蟲 136 本章小結 139 第8章 數據清洗 140 8.1　資料清洗的意義 141 8.2　資料清洗的內容 141 8.3　資料格式與存儲類型 142 8.4　資料清洗的步驟 145 8.5　資料清洗的工具 147 8.6　新手問答 151 8.7　實訓：清洗百度雲音樂資料並儲存到CSV　 151 本章小結 152 第3篇

資料分析與視覺化 第9章 NumPy數值計算 155 9.1　NumPy基礎 156 9.2　形狀操作 164 9.3　副本、淺拷貝和深拷貝 166 9.4　高級索引 168 9.5　排序統計 171 9.6　新手問答 173 9.7　實訓：銷售額統計　 174 本章小結 175 第10章 Matplotlib視覺化 176 10.1　圖形的基本要素 177 10.2　繪圖基礎 177 10.3　設置樣式 186 10.4　圖形樣例 189 10.5　新手問答 198 10.6　實訓：營業數據視覺化 199 本章小結 201 第11章 Pandas統計分析 202 11.1　Pandas資料結

構 203 11.2　基礎功能 210 11.3　統計分析 217 11.4　時間資料 229 11.5　資料整理 231 11.6　高級功能 234 11.7　讀寫MySQL資料庫 236 11.8　新手問答 237 11.9　實訓：成績分析 237 本章小結 239 第12章 Seaborn視覺化 240 12.1　Seaborn概述 241 12.2　視覺化資料關係 242 12.3　根據資料分類繪圖 246 12.4　單變數與雙變數 251 12.5　線性關係 256 12.6　新手問答 258 12.7　實訓：成績分析視覺化 258 本章小結 260 第4篇 大資料存儲與快速分析篇

第13章 Hadoop資料存儲與基本操作 263 13.1　Hadoop概述 264 13.2　Hadoop資料存儲與任務調度原理 268 13.3　Hadoop基礎環境搭建 273 13.4　Hadoop部署模式 294 13.5　Hadoop常用操作命令 298 13.6　新手問答 300 13.7　實訓：動手搭建Hadoop集群環境 301 本章小結 309 第14章 Spark入門 310 14.1　Spark概述 311 14.2　Spark核心原理 312 14.3　Spark基礎環境搭建 315 14.4　Spark運行模式 317 14.5　新手問答 321 14.6　實訓：

動手搭建Spark集群 322 本章小結 323 第15章 Spark RDD程式設計 324 15.1　RDD設計原理 325 15.2　RDD程式設計 328 15.3　鍵值對RDD 335 15.4　文件讀寫 340 15.5　程式設計進階 342 15.6　新手問答 347 15.7　實訓：統計海鮮銷售情況 348 本章小結 350 第16章 Spark SQL程式設計 351 16.1　Spark　SQL概述 352 16.2　創建DataFrame對象 360 16.3　DataFrame常用API 364 16.4　保存DataFrame 370 16.5　新手問答 372 16

.6　實訓：統計手機銷售情況 373 本章小結 375 第17章 Spark流式計算程式設計 376 17.1　流計算簡介 377 17.2　Discretized Stream 379 17.3　Structured Streaming 385 17.4　新手問答 397 17.5　實訓：即時統計貸款金額 397 本章小結 398 第5篇 專案實戰篇 第18章 分析電商網站銷售資料 401 18.1　目標分析 402 18.2　資料獲取 405 18.3　資料分析 411 本章小結 416 第19章 分析旅遊網站資料 417 19.1　目標分析 418 19.2　資料獲取 420 19.3

　資料分析 425 本章小結 429 第20章 分析在售二手房資料 430 20.1　目標分析 431 20.2　資料獲取 434 20.3　資料分析 440 本章小結 446 附錄：Python常見面試題精選 447 主要參考文獻 450

行動支付之知覺價值與生活型態之研究

為了解決手機銷售的問題，作者蔡沛諭 這樣論述：

本研究目的旨在探討使用行動支付者對於生活型態、知覺價值與顧客滿意度之影響，以期能清楚了解民眾對於行動支付實際使用之回饋。本研究以使用過行動支付的消費者為調查對象，採用Google線上問卷，透過各社群平台於2022年3月發放問卷調查為期兩週，總計回收309份問卷。將問卷數據資料，經由SPSS統計分析裡的敘述性統計、信度分析、卡方分析、獨立樣本t檢定以及迴歸分析等統計分析方法，對本研究各項假設進行資料分析與處理工作。本研究結果如下：一、消費者生活型態是正向影響行動支付知覺價值。二、消費者行動支付知覺價值是正向影響顧客滿意度。三、消費者生活型態是正向影響顧客滿意度。