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國立高雄科技大學 行銷與流通管理系 歐宗殷所指導 蔡雅安的 以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究 （2021），提出全家超商代碼關鍵因素是什麼，來自於便利商店、數位應用、虛實整合、機器學習、預測模型。

而第二篇論文國立屏東科技大學 企業管理系所 洪春吉、蔡展維所指導 劉仲軒的 超商業、金融業之知識分享與服務創新關係之實證比較 （2019），提出因為有 知識分享、服務創新、超商業、金融業的重點而找出了 全家超商代碼的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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第九名 克翔 1000臺幣
第九名 丞丞 1000臺幣
第九名 江北 1000臺幣
第九名 小程 1000臺幣
第九名 牛奶 1000點卡
第十名 玹德 500點卡

★★★十月份抖內金主榜★★★
第一名 雞雞 5000臺幣
第二名 惡魔 3000點卡
第四名 寓閎 2000臺幣
第三名 孤獨 2000臺幣
第三名 墨羽 2000臺幣
第四名 陳心 1000臺幣
第四名 凱薩 1000臺幣
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以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究

為了解決全家超商代碼的問題，作者蔡雅安 這樣論述：

隨著經濟的成長、產業競爭以及疫情後消費型態改變，越來越多無法預測的威脅與競爭對手出其不意的創新方案，讓零售產業之競爭型態朝向多元化、多樣化和創新性。再加上網路購物商業發達，購物選擇多元又便利，迫使連鎖式便利商店面臨朝向數位應用、虛實整合、會員經營及創新複合之通路新業態的商業模式，以便能滿足競爭市場的消費需求。 本研究以線下實體便利商店之門市商圈立地、硬體設施、賣場規劃、貨架商品、相關經營坪效為情境變數並結合 OMO (Online Merge Offline) 線上電商平台之銷售數值，運用多種變數來讓機器學習，使用演算法包括多層感知器 (Multilayer Perceptro

n, MLP) 、隨機森林 (Randow Forest, RF) 、極端梯度提升樹方法(Extreme Gradient Boost, XGB) ，用以建構有效的預測模型，預測今後未來一段時間門市的銷售情況供賣場規劃之參考，以降低賣場硬體設備及裝潢投資成本並提升銷售管理效能。 本研究使用共三種演算方法及蒐集到 40 個變數來進行多店鋪模型預測後，再透由預測評價指標來比較各模型間的準確率，以全部變數的資料採隨機森林 (RF)演算法，得出平均絕對誤差 ( Mean Absolute Error, MAE) 值為 2148.409 及平均絕對百分比誤差 (Mean Absolute Perc

entage Error, MAPE) 值為 0.031 均為最佳值，故隨機森林演算法為最佳預測摸型。透過此模型，可以提供給經營者針對實體門市面臨競爭及數位轉型時，優化管理策略、增加產業競爭力並提升消費者滿意度和服務品質。

超商業、金融業之知識分享與服務創新關係之實證比較

為了解決全家超商代碼的問題，作者劉仲軒 這樣論述：

摘要學號 : M10758010論文名稱 : 超商業、金融業之知識分享與服務創新關係之實證比較總頁數 : 134學校名稱 : 國立屏東科技大學 系(所)別 : 企業管理系畢業時間及摘要別 : 一百零八學年度第二學期碩士學位論文摘要研究生 : 劉仲軒 指導教授 : 洪春吉 博士蔡展維 博士論文摘要內容 :知識分享與服務創新皆為管理領域內重要議題，本研究以台灣重要產業之金融業、超商業為研究母體，實證探討金融業、超商業之知識分享與服務創新之實證比較。本研究所採用之量表為 Bock & Kim (2002)所設計之知識分享量表，以及莊立民

（2002）所發展之服務創新量表，經學者及本研究之測試，量表信效度皆高。本研究以天下雜誌(2019)所列國內前一百大金融業及連鎖超商業為 研究母體。本研究以金融業 47 家、超商業 58 家共 105 家公司。本研究先以電話聯絡及親自拜訪所有母體公司，徵求配合之意願，針對配合參與之公司，以親自拜訪及郵寄的方式發放問卷，總共發放600份問卷，有效問卷共 513 份，其中金融業 279 份、超商業 234 份，有效問卷回收率為 89%。本研究實證結果發現如下 :一、 超商業在知識分享「期望關係」、「期望貢獻」、「期望報酬」、「知識分享的行為」之認知高於金融業。二、 超商業在服務創新「新

服務概念」、「新顧客介面」之認知高於金融業。三、 金融業之知識分享之「知識分享的行為」、「期望貢獻」、「期望關係」構面均能影響服務創新。四、 超商業之知識分享之「期望報酬」、「期望貢獻」構面均能影響服務創新。五、 金融業之知識分享與服務創新呈現高度顯著正相關，超商業亦然。六、 就企業變項而言，(一)金融業之知識分享之不同「職位階層」、不同「服務年資」都有顯著差異；(二)金融業之服務創新之不同「職位階層」、不同「服務年資」都有顯著差異；就企業變項而言超商業則無顯著差異。七、 就人口統計變項而言，(一)金融業之知識分享之不同「婚姻狀況」、不同「年齡」、不同「教育程度」

都有部分顯著差異；(二)金融業之服務創新之不同「婚姻狀況」、不同「年齡」、不同「教育程度」亦都有部分顯著差異；(一)超商業之知識分享之不同「性別」、不同「年齡」亦然有部分顯著差異；(二)超商業之服務創新則無顯著差異。關鍵字 : 知識分享、服務創新、超商業、金融業

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