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超級富豪定律：揭開麥當勞、希爾頓等15位連鎖帝國創業者，白手起家締造驚人財富的成功公式

為了解決銷售預測機器學習的問題，作者MaxGunther 這樣論述：

★ 百萬暢銷書《蘇黎世投機定律》作者馬克斯．岡瑟力作 ★ ★ 由一貧如洗到成為超級富豪的成功公式 ★ ★ 通往財富自由必讀經典 ★ 　　15位白手起家、主宰20世紀美國經濟的富豪驚人的成功故事。 　　看他們如何從一無所有，經不同成功路徑，成為富可敵國的超級富豪。 　　學習他們的成功公式，你也能夠成功致富！ 　　1972年，馬克斯．岡瑟（Max Gunther）邀請讀者與他一起穿越美國最著名超級富豪的長廊。這裡的居民絕不只是普通的富豪，而是最少擁有價值相當今日7 億美元資產的超級有錢人。這部經典作品出版至今已有50 年歷史，但其價值經久不衰，因為通往財富之路的關鍵，並不會隨著時間改變。藉

由這本書，任何人都能夠學習、改編和應用這些祕密，並創造驚人的財富。 　　◎一無所有的魯蛇如何突破困境致富？成為超級富豪的關鍵要素 　　世間一般對成功者的想像，就是天生贏家，他們似乎和我們一般人完全不同，不但擁有良好家世背景，在任何領域都能輕易脫穎而出，身邊總是圍繞一群朋友（以上的敘述是不是讓你想起那些老在IG上曬照片的人生勝利組）。 　　然而，本書中的超級富豪卻完全不是這類人士，他們的條件甚至可能比一般人更差，只是一無所有的魯蛇而已。他們沒有傲人的學歷，多半高中就輟學；並非含著金湯匙出生，許多人曾面臨破產的窘境；在學校也並不活躍，是如同你我一樣的普通人。 　　為什麼他們明明什麼都沒有，卻

能抵達財富的頂點？作者認為這些超級富豪都擁有幾個關鍵要素：過人的膽識、強大的自信心與堅忍不拔的毅力，以及對未來的洞見，因而終能致富，成為超級富豪。書中的超級富豪顛覆了一般想像中的成功者形象，以下就是其中幾位。 　　◎破產逆境中打造速食王國麥當勞──雷．克洛克 　　雷．克洛克高中二年級輟學後，先後在多個行業謀生，工作不穩定的他，甚至破產。遭遇如斯困境後，他仍不放棄，努力東山再起，創立一間小型公司，銷售混合攪拌器。某天他發現加州一家小餐廳，使用了八臺他的機器。因未曾有餐廳採用那麼多臺機器，克洛克決定親自前往，參觀他們的作業方式。他發現這家由麥當勞兄弟經營的小餐廳極具潛力，便向兄弟提出加盟要求，條

件是他可以在美國任何地方開設餐廳。 　　克洛克不但發現了麥當勞的潛力，更厲害的是，他還為麥當勞的成功，打下了最強的基礎。他詳盡規範這家連鎖企業的加盟經營模式，包括經營、管理、公關、食物的味道等，都嚴格要求。他快速的在全美各地開設連鎖餐廳，同時確保每家分店都能複製這套成功模式，一磚一瓦建起一道巍峨華麗的金拱門。 　　雷．克洛克擁有自信與毅力，在面對困境時毫不退縮。他不僅洞見了麥當勞餐廳與加盟產業的潛力，更重要的是他不畏風險快速展店，最終獲致巨大的財富。 　　◎負債危機中翻身建立航運帝國──丹尼爾．路德維希 　　丹尼爾．路德維希高中尚未畢業，就因為對船與航海的濃厚興趣而輟學，到碼頭工作。他在

相關工作間流連，但總是負債，始終無法累積財富。直到他學會借貸資金為槓桿後，才擺脫負債的窘境，也創立自己的造船公司。 　　真正使路德維希累積巨大財富的，是對未來趨勢的精準預測，並大膽投注其中。他判斷美國不再適合經營航運，於是將目光投向充滿未知的遠東。他選擇太平洋另一岸的日本為新的根據地，設立造船廠，擴張自己的船隊。日本低廉的勞力與原料成本，使獲利能夠大幅增加。他更在世界各地稅負低廉的國家，設立公司營運管理船隊，將觸角伸展到全世界。他的船隊規模甚至大過著名的希臘船王。 　　路德維希即使負債仍然不屈不撓，大膽運用資金槓桿，且發掘日本的發展潛力，最終從一無所有的年輕小夥子搖身變為超級富豪，白手起家

建立橫跨全球的龐大航運帝國。 　　◎實現不可能的科學家──艾德溫．蘭德 　　艾德溫．蘭德專精於光學研究。某一天他替女兒拍照時，女兒不耐煩的問要等待多久才能看到相片。他向女兒解釋相片沖洗原理的同時，驚覺照相技術的基本問題──等待很長時間才能看到成品。於是他開始研發從拍攝的照相機中直接取得相片的技術。他曾為此徵詢許多專家的意見，得到的回答都很一致──那不可能實現，不必浪費時間。 　　然而蘭德沒有因此退縮，仍投入研發。他找到合適的材料，克服沖洗相片時，劇烈溫度變化與潮溼等可能使成像失敗的變數，研發出短時間內取得成品，品質也媲美傳統相片的相機──拍立得，這項產品很快就受到廣泛的歡迎，銷售遍及世界各

地。 　 　　蘭德洞察快速照相技術的潛在市場，並鍥而不捨的研究。敢於挑戰不可能的自信與膽識，使他躋身超級富豪的行列。 　　名列書中的每一位超級富豪，無不依憑膽識、自信、毅力與洞見，走出自己獨有的致富路徑，從一無所有攀爬至財富金字塔的頂峰，在一片荒蕪中建立起企業帝國。參考這些超級富豪如何致富，你也可能成為他們的一員！ 名人推薦 　　王莉莉　《祕密》系列譯者、《啟動夢想吸引力》作者 　　李勛　知名理財作家 　　許耀仁　《揮別卡關人生》作者 　　(按姓氏筆劃排列)

銷售預測機器學習進入發燒排行的影片

機器學習技術於製造業產品銷售預測模型之研究

為了解決銷售預測機器學習的問題，作者陳柏齡 這樣論述：

對於企業而言，銷售預測是營運規劃重要的一環，無論是在業務開發或是商業活動中，能夠針對客戶的企業背景，來做好銷貨金額級別的預測評估，其分析結果是非常重要的參考指標。 銷售預測除了可以讓公司的資源得以充分利用外，透過產品的銷售預測分析，企業能夠根據歷史銷售數據來預測未來的銷售數量，進而擬訂營業銷售、生產排程、採購策略、物流配送等計畫，增加營業績效減少費用損失，提供經營管理階層一個正確的營運方向，實現永續經營的目標。 本研究利用機器學習技術，將銷售相關數據予以歸納整合，以分類及分析模式，建構合適的銷售預測模型，以探討客戶背景與銷貨金額級別間的關聯，並預測產品的銷售數量與趨勢，作

為相關製造業銷售預測的參考依據。 研究結果顯示，在分類預測模式中，利用銷售相關數據來預測銷貨金額級別，以隨機森林演算法表現最優，當模型移除客戶背景相關變數後，預測結果呈現準確度下滑的趨勢，顯示客戶背景與銷貨金額級別之間有顯著關聯。分析預測模式中，以時間序列法來建立銷售數量預測模型，最佳的預測方法為時間序列結合支援向量機迴歸演算法，研究結果顯示當時間序列模型加入疊加資料後，有助於提升預測結果。

Python機器學習實踐

為了解決銷售預測機器學習的問題，作者 這樣論述：

本書介紹機器學習經典算法的原理、實現及應用，並通過綜合案例講解如何將實際問題轉換為機器學習能處理的問題進行求解。本書配套源碼、PPT課件、習題答案、開發環境與QQ群答疑。 本書共分14章。內容包括k近鄰算法、樸素貝葉斯、聚類、EM算法、支持向量機、決策樹、線性回歸、邏輯回歸、BP神經網絡經典算法，以及垃圾郵件分類、手寫數字識別、零售商品銷售量分析與預測、個性化推薦等綜合案例。本書算法首先給出了數學原理及公式推導過程，然後給出算法實現，最後所有算法及案例均以Python實現，方便讀者在動手編程中理解機器學習的經典算法。 本書適合Python機器學習初學者、機器學習

開發人員和研究人員使用，也可作為高等院校計算機、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的本科生、研究生學習人工智能、機器學習的教材。

應用機器學習回歸模型於成衣製造業銷售預測-以T公司為例

為了解決銷售預測機器學習的問題，作者王禎祥 這樣論述：

在服飾產業的快時尚潮流下，終端客戶的需求具有相當大的不確定性，而紡織產業鏈屬中下游的成衣製造業之商業模式大都為B2B，客戶通常是國際時尚品牌零售商如GAP、H&M、ZARA等，零售商為了降低成本與風險，訂單大都是以少量多樣交期短的型式，成衣製造業需配合客戶進行快速回應的協同管理來因應，然而在供應鏈的長鞭效應下，庫存成本的高低是直接影響利潤高低的關鍵因素之一，因此需要對市場需求更加敏銳，銷售預測的準確與否將是改善獲利及快速回應的關鍵，其並可優化生產和需求計劃，使得供應鏈的運作更有效率及快速，並減少浪費與節省成本。本研究以國內上市的成衣製造的供應商為例，其銷售預測是仰賴業務人員以主觀經驗、過往客

戶銷售相關數據與訂單透明度等資訊，整合進行人工的銷售預測，然而對銷售歷史大數據資料並無良好的大數據分析工具來協助銷售預測。研究證實使用適量的銷售歷史資料應用於機學習回歸模型確實能改善銷售預測的錯誤率。本研究進行初步的機器模型預測績效比較，實驗結果顯示，本研究個案的各資料集的預測績效以Ridge regression預測績效較佳，不論是在預設參數或是相對最佳參數組合，相對地Linear regression與SVR的預測績效則較差。在以預設參數執行預測的績效領先群模型中，進一步使用Grid search找出相對之最佳參數組合來執行預測評估，由於最佳參數組合是以MAE為評估指標，因此各模型MAE值

皆比預設參數好，RMSE值亦多有改善，然而少數模型的預測績效並未改善或改善程度有限或無太大差異，例如GBR與DTR模型，顯然該模型的穩定性不適合於本研究個案的資料集，並且搜尋模型最佳參數在本個案的研究中相當的耗時。另外在模型訓練資料增加成為兩年度來預測下一年度時，其預測錯誤率會上升，例外情況是在銷售數量預測上，僅有ANN的預測績效更佳。