收銀機廠商的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

帶人的問題，Amazon都怎麼解決？：亞馬遜的管理學，就算資質普通也被你變成幹練。 下指令、建標準，課本沒教的管理實務。

為了解決收銀機廠商的問題，作者佐藤將之 這樣論述：

　　2018年，亞馬遜成為繼蘋果之後，第二家市值破兆美元的企業。 　　2019年全球品牌價值500強中，亞馬遜更高居榜首！ 　　亞馬遜為什麼每年能以30%以上高度成長？因為： 　　◎開會時一定留一個位子給「虛擬顧客」：顧客願意為你要做的事情買單嗎？ 　　◎面對可有可無的工作，人人都可以喊「停」，就算你不是主管。 　　◎你是亞馬遜認可的人才嗎？就看你怎麼回答：「你如何度過自己的人生？」 　　佐藤將之在亞馬遜工作了15年，一直在創辦人貝佐斯身邊學習。 　　他發現，這家企業之所以能維持高速成長，除了創辦人的能力及魅力之外， 　　還擁有獨特的帶人方式──也就是管理方法與溝通技巧。 　　◎「帶人

」的問題，亞馬遜主管都怎麼處理？ 　　‧「只要有人請假，相關業務就停擺？」 　　主管得先把綁在某人身上的工作與當事人分開， 　　再利用工作說明書──明文界定工作的責任範圍，然後重新分配工作。 　　‧部屬沒成長？怎麼教都教不會？ 　　你得明確告訴部屬：「一件事要做到什麼地步，才算完成」、 　　「想晉升某職位，需要怎樣的能力」、 　　「到某個時間點，你要做到何種程度」， 　　主管要讓部屬成長進步的每個階段，都以「看得見」的標準呈現。 　　◎工作遇上瓶頸，亞馬遜人怎麼克服？這家公司之所以強大的祕密是？ 　　‧「做這件工作的意義是什麼呢？」如果部屬經常這樣問你……。 　　問題出在主管沒有設定具

體的數字目標。 　　但，目標要怎麼定？ 　　不管哪個部門，KPI（關鍵績效指標）只限兩、三個，太多KPI等於沒有KPI。 　　‧主管最重要的工作：頻繁的確認進度！ 　　別再跟部屬說：「你要負責完成」、「有點趕，要盡力做完」。 　　而是設定一個讓他覺得只要稍微努力就可達到的目標。然後，你只要確認進度。 　　你知道主管應該多久確認一次進度嗎？ 　　◎部門衝突、內部瀰漫無力感、離職率高，亞馬遜人這樣找回幹勁！ 　　‧「這賣得出去嗎」，公司裡總是有人打擊新想法……。 　　想要挑戰極限，你得用兩點說服人：蒐集客觀數據、事先決定好撤退底線！ 　　「如果到幾年幾月幾日為止，我們還辦不到就放棄」就不容易

出現反彈聲浪。 　　‧員工績效評估不該出現的字：「很積極！」 　　亞馬遜不只用數字（定量）考核員工，還進行「定性考核」，就是領導力與品格， 　　以免發生員工彼此間為達目標不擇手段的內鬥或互相攻訐。 　　亞馬遜為什麼可以成長得這麼快？有什麼特別訣竅？ 　　除了貝佐斯當年手繪的一張餐巾紙之外， 　　就是8個字：按部就班、貫徹執行。 各界推薦 　　《經理人月刊》總編輯／齊立文 　　葳逸整合行銷總經理／艾薇蕭   作者簡介 佐藤將之 　　Ever- Growing Partners代表董事。事業成長支援顧問。曾任職SEGA Enterprises，在2000年7月進入日本亞馬遜，成為創

始成員之一。歷經供應鏈管理和書籍採購部門後，於2005年以協理的身分進入營運部門，為全日本最大的物流網路發展帶來貢獻，後於2016年離開亞馬遜。 　　目前除了以壽司師傅的身分推廣日本飲食文化外，同時活用在成長型企業15年的工作經驗，擔任經營顧問，協助企業成長。著有《Amazon的人為什麼這麼厲害？》（大是文化出版）等書。 　　部落格：ever-growing.biz 譯者簡介 林信帆 　　輔仁大學跨文化研究所翻譯學碩士班中日組修業完畢，為專職專業的自由譯者。譯有《破解四季報，年年找到漲10倍飆股》、《手把手！勝率之王教你買股票》、《Amazon的人為什麼這麼厲害？》（皆為大是文化出版

）等書。   推薦序 管理最重要的，永遠是如何對待人 序言 令人頭大的管理問題，亞馬遜都這麼解決     第1章 「帶人」的問題，亞馬遜主管都怎麼處理？ ──找不到人才、部屬沒成長、工作改革越改越糟、這件工作居然全公司只有一個人知道怎麼處理…… ．工作說明書──明文界定工作的責任範圍 1只要有人請假，相關業務就停擺？ 2任何職位的人都可以質疑：「真有必要做這件事嗎？」 3部屬沒成長？人才不是培育出來的 4天天徵才，還是找不到好人才？     專欄一 你是亞馬遜認可的人才嗎？你得會回答：「你如何度過自己的人生？」 第2章 工作遇上瓶頸，亞馬遜人怎麼克服？ ──工作漫無目的、主管一直挑我

毛病、缺乏靈感與創意…… ．用數字設定目標，創意藏在數字裡 1 「做這件工作有意義嗎？」如果部屬經常這樣問你 2事情永遠做不完，有數字目標，才可能準時下班 3大家都在談PDCA，只有亞馬遜落實執行 4與其罵部屬：「為什麼做不到？」主管更該自忖有沒有給出數字目標 5創意不是不加限制的想法，得跟數字掛勾 6主管最重要的工作：頻繁的確認進度 專欄二 亞馬遜人如何設定目標？ 第3章 這家公司所以強大的祕密──貝佐斯手繪的一張餐巾紙 ──開會沒意義、主管彼此的方針不同、公司沒有理念和願景、壓榨供應商…… ．把公司願景畫出來、寫下來、說出來 1有三種會不開，要開會得符合三條件 2主管是為了幫助部屬「

勉強才成功」而存在 3你工作的部門，有自己的專屬信條嗎？ 4不需要為了自己的成功，而掠奪對方 專欄三 一頁報告、六頁報告與沒有異議的會議 第4章 教育訓練這樣做，你帶的人能和亞馬遜人一樣厲害 ──不會教新人、教訓訓練效果很差、同事也不想參加…… ．教育訓練要學到什麼？如何落實到實務上？ 1教的人不會教，學的人學不會，怎麼辦？ 2教育訓練有沒有效果？關鍵在有無檢測方法 3不能產生行為改變的教育與訓練，寧可不辦 專欄四 一年一次的亞馬遜外地集訓 第5章 部門衝突、內部瀰漫無力感，亞馬遜這樣找回幹勁 ──想法總是被打回票、部門協調累死人、公司產品只會模仿…… ．工作的目的──為了顧客 1「反

正……」、「不可能啦……」，當公司內充斥著這些聲音     2「這賣得出去嗎？」公司裡總是有人打擊新想法     3只想著自己（部門）要什麼，卻忘了顧客要什麼 4製造產品不是模仿大賽，先想顧客要什麼 專欄五 亞馬遜的聖誕節客服，以顧客要什麼為思考前提 第6章 考績怎麼評估，結果人人服，員工留得住？ ──員工認為考核不公平、離職率高、擺爛老員工與辦公室怪咖…… ．不以成敗論績效，而是定期檢核理想與現實的落差 1績效評估不該出現的字：很積極 2「你辛苦了，謝謝」是對員工最大的激勵 3挖掘老員工的存在價值 4遇到怪咖同事怎麼辦？與其閃躲，不如面對 專欄六 亞馬遜績效評估制度的特色 第7章 追求

永續經營，該冒什麼風險？ ──同事都害怕失敗、特休假有名無實、資深員工與老員工溝通不良…… ．如果維持現在的狀態，公司能夠繼續經營下去嗎？ 1怕失敗、不敢嘗試？從承擔小風險開始     2調和工作與家庭生活，而非平衡 3搞不懂年輕人在想什麼？搞懂了又如何？ 專欄七 亞馬遜能一邊高速成長、一邊調整 第8章 光有善意沒用，亞馬遜這樣打造優質職場 ──決策曠日費時、無謂的人工作業浪費時間…… ．光靠善意無法持續工作，要建立機制 1需要蓋的章不超過五個，兩個披薩就要搞定     2貴公司以人工完成的工作，顧客願意買單嗎？ 專欄八 亞馬遜的事後檢討機制 第九章 青年愛斜槓，員工漸高齡，亞馬遜這樣

因應變化 ──不想學習新事物、員工想同時照顧家人和育嬰、想兼副業…… ．只要能達到工作目標，制度可以靈活變通 1學習，工作，再學習，換跑道 2明確數字目標，彈性上班方式 3不同領域的副業經驗，能加強本業的工作品質 後記 亞馬遜最大的強項？按部就班、貫徹執行而已 參考資料附錄 序 令人頭大的管理問題，亞馬遜都這麼解決 　　這些年來，西雅圖出現驚人的變化。 　　2018年12月，我造訪了亞馬遜總部所在地，位於美國西岸的西雅圖。前一次拜訪是在2015年，我還任職於亞馬遜的時候。當時亞馬遜在剛開始重新開發的南聯合湖（South Lake Union）地區建了幾棟大樓。當時應該沒有多少人知道

，這個既沒有看板、也沒有大門或圍牆的區域，就是亞馬遜的總部所在地。 　　然而，在2018年，亞馬遜搬遷到更寬廣的園區，正式進駐新總部大樓。我的舊友、某位亞馬遜高級副總裁告訴我：「與亞馬遜相關的大樓，在這附近就有35棟！」西雅圖曾由波音飛機、微軟帶動經濟發展，也是星巴克咖啡誕生的城市。而今西雅圖已經形成以亞馬遜為中心的經濟圈，其影響力之大，連同上下班尖峰時間的衝擊，被稱為「亞馬遜效應」。 　　西雅圖街道急遽的變化速度，與亞馬遜的成長速度呈現同比例增長。過去幾年來，亞馬遜以每年30％的速度成長，這也代表亞馬遜每隔2年，企業規模就會增加一倍。周邊環境自然會出現相對應於這種成長速度的各種改變。因此

理所當然的，時隔3年後造訪西雅圖，在我眼中已經呈現完全不同的樣貌。 　　永遠要尋找最適當的答案 　　為何這本書，一開始要先談亞馬遜的成長速度？ 　　這是因為高速成長的企業，若不能從本質上解決問題，經營就會出現困境。解決問題的思維與行動，對亞馬遜而言是不可或缺的要素。 　　亞馬遜將「反向思考」（Thinking Backward）深植於企業文化中，總是從「最終目標是什麼？為了達成這個目標，現在必須做什麼？」的角度來面對問題。蓋房子時，如果地基沒有建好，就在上面不斷施工，這些建築物總有一天會倒塌。同樣的，如果不從根本解決問題，只是不斷見招拆招，這樣的成長遲早會在某個瞬間陷入困境。 　　作為

日本亞馬遜創始的第十七位成員，投入創建工作之後，我在這家企業度過了15個年頭（按：詳見《Amazon的人為什麼這麼厲害？》一書〔大是文化出版〕）。離開亞馬遜後，我更重新認知到它的厲害之處，那就是「亞馬遜貫徹始終」。 　　亞馬遜的執行長傑夫・貝佐斯（Jeff Bezos）思考事物規模的時間軸，遠比你我所能想像得更長遠。而對其態度深有同感並聚集的亞馬遜員工，便經常要尋找「最適當的答案」。 　　當然，這不是指亞馬遜的做法是唯一的正確答案。但在這個面臨超級少子高齡化、人工智慧崛起、東京奧運後經濟下滑等劇烈變化的時代，企業經營也面臨各式各樣的問題。對於目前苦於這些問題的主管，亞馬遜解決問題的方法，是

否可以帶給他們一些線索？這便是驅使我撰寫本書的強烈動機。 　　亞馬遜的強項──解決一個問題，賣出很多答案 　　2018年底在西雅圖，我親身體驗了幾項亞馬遜推出的新服務。亞馬遜與大型地產開發商一起合作，推出亞馬遜體驗中心（Amazon Experience Center），這是一棟有兩層樓，4個房間的智慧家居建築，其特徵是透過可用語音簡單操控的智慧型喇叭「Amazon Echo」為中心的設計。只要對喇叭說「我想看電影」、「去打掃」、「拉開窗簾」、「關掉電燈」等指令即可，可說是近未來的住宅。藉由這項服務，也可望能夠解決高齡化與獨居所帶來的社會問題。 　　不同於迄今為止、由握有科技的人來製造物

品或提供服務，亞馬遜以解決問題為目標，由具有願景並試圖實現該願景的人，與握有各種科技的人共同合作，創造出各種物品與服務，這就是我們的時代。 　　除此之外，我也造訪了無收銀機的人工智慧便利商店「Amazon Go」創始店。只要事先下載並安裝手機應用程式，在入口處感應手機，然後把所購買的商品放入購物袋、從商店出口離開的瞬間，系統便會自動結帳。商店裡透過大量裝設在天花板的鏡頭，檢測顧客的袋子裡放了什麼東西，總共有幾個。換句話說，因為有最先進的影像辨識技術，才得以實現全球第一家無收銀機的人工智慧便利商店。 　　然而高度影像辨識技術並非在一朝一夕之間出現的，亞馬遜早在倉庫的進出貨作業過程中，就導入並

活用影像辨識技術。此外「Amazon.co.jp」的手機應用程式中，也搭載商品檢索功能，只要用手機拍下眼前的物品，就可以搜尋販售商品的網頁。影像辨識技術這個關鍵詞，貫穿並聯繫了過去、現在與未來。 　　創始於西雅圖的「Amazon Go」推廣到全美各地、歐洲等地之後，應該也會進入日本市場。對苦於勞動力減少的已開發國家來說，這無疑是一個解決問題的良策。 　　不僅解決自己的問題，還對他人銷售解決方案 　　對企業來說，從根本解決問題最大的好處是什麼？那便是從銷售過程中獲得的知識。 　　亞馬遜透過「Amazon Go」所要銷售的，並不是放置在店裡的商品，而是「Amazon Go」這個革命性的平臺

。因為除了人手不足之外，這種型態的商店也可能解決其他各種問題，例如對於偷竊（順手牽羊）就有很好的嚇阻效果。偷竊對各超市或書店而言，都是很頭痛的問題，但只要利用影像辨識技術管理的「Amazon Go」，便可減少因偷竊帶來的損失。或是可以具體分析消費者在店裡的購買行動。在這家便利商店，只要分析顧客購買時的影像，便可更清楚掌握店面商品促銷活動的宣傳效果。 　　自行創建設備及體制，然後把它作為平臺銷售──亞馬遜便是基於這個基本概念來推展業務，並持續成長。 　　或許有些讀者對「問題解決」一詞抱有負面印象，認為這是消除負面的情況，回歸到零的狀態。 　　然而，亞馬遜著眼的解決問題層級遠高於此。亞馬遜的期

望是「從負的狀態一口氣轉為正面」。只要正面面對問題，並從根本解決，從其他各方面必定會出現一些聲音：「可否提供做法或機制給我們。」換句話說，解決公司問題的過程中所獲得的知識，將有可能成為新商品。 　　各位或許也可以嘗試一下亞馬遜的思考方式，也就是以「能賣給其他公司」、「對社會有正面影響」這樣的層級為目標，更積極的尋求解決之道。要推動一顆很重的大石頭，一開始或許要花比較多力氣，但若能繼續前進，前方必定有充滿創造性與希望的未來在等待著你。 推薦序 管理最重要的，永遠是如何對待人 臉書「我是艾薇。蕭」板主、葳逸整合行銷總經理／艾薇蕭 　　以前陳舊的管理概念認為，組織是一個蘿蔔一個坑，只要把人

填好、填滿，組織就可以正常運作。在工業時代應該如此，然而時至今日，所有的資訊爆炸透明，光是面試過程，都會被放在網路上評斷，如果還不改觀念，管理應該很難。 　　每個企業組織的文化不同，文化的走向，絕大部分是被老闆影響的。雖然說職場談的是能力及利益，但其實人是有情感的，如果老闆一心只想把員工當成賺錢的工具，員工也必然把老闆當作收入來源的工具。當出現收入更好的工作，自然會毫不眷戀的離開。但很多人就是存有這種自己可以索討，但別人必定得付出的心態，才會搞得自己痛苦不已。 　　隨著企業經營慢慢擴張，管理及應變的方法就必須改變。草創時期幾個人的規模，與員工成千上萬的大公司相比，管理方式絕對不同，如果決策

者不能及時跟上組織變革，且改變自己的心態，是很難蛻變成非常厲害的企業。這也是為什麼許多中型公司，無法再更上一層樓的瓶頸所在。 　　但不管多麼大的公司，管理工具是為了賦能人，而不是為了把人變成工具。尤其是網路世代，每個員工認同文化而願意為公司效力，盡心盡力的去創造價值，遠比安份守己的把事做好更重要。 　　獲邀閱讀大是文化出版的《帶人的問題，Amazon都怎麼解決？》，我感觸很深。因為創業其實只有兩件事，一是錢、一是人，把錢和人處理好，公司就可以持續營運不倒閉。但說真的，錢的事簡單，不管是找投資、借貸、節省成本還是擴增業務收入，都是一翻兩瞪眼，可立即見效的。 　　但管理人的困難之處，在於有各

種面向和立場，有許多情緒及角度。每個人都是不同的個體，如果不好好處理，看似小事，最後就會變成大事。我有個朋友脾氣暴躁，對待員工苛責，結果被員工背叛，將整個公司的生產線跟人員全都帶走，跳槽到競爭對手公司，原本破億的營業額歸零，搞到公司差點倒閉。積怨已久的情緒加上利益，讓員工做此決定，身為老闆的人實在無法說自己沒有責任。 　　站在巨人的肩膀上，絕對可以看得更遠。Amazon規模這麼大的企業，管理方式肯定有過人之處。書中針對各式各樣的狀況解說，是非常實用的管理工具書。我們都會遇到各種問題，得不斷學習、面對，才能走到最後。 　　本書非常推薦給想要好好學習管理的人，或想要在組織裡往上爬的人。有天也許

你會處在高位，這本書可以帶給你更寬廣的視野。   工作說明書──明文界定工作的責任範圍 「那個人請假的話，那個業務就必須暫停」、「工作方式改革後，反而比以前更辛苦」、「培育不出人才」、「找不到人才」，這些問題看似都不一樣，但其實有很多時候，可能是因為公司內缺少工作說明書（Job Description），個人職掌不明確所造成的。我個人認為比起職掌範圍一詞，責任範圍或職務權限等用詞應該更為貼切，因此本書中統一使用「責任範圍」一詞來表示。 亞馬遜內對於各個職位，都明確的界定責任範圍。責任範圍具體上該如何描述，各位可瀏覽亞馬遜的徵才網頁。舉例來說，負責下訂單的部門，其責任範圍便是「製作訂單、下

單給交易廠商並與廠商溝通，管理交期」。若責任範圍文字中沒有「開發新廠商」一詞，就不需要負責開發新廠商，這項工作會有其他人負責。經理的責任範圍，和職位更高一階的協理當然不同。亞馬遜內不存在有名無實的頭銜。 亞馬遜追求每一位員工的成長，因此訂立目標時，絕對不會設定和去年同樣的目標。正因為每一位員工都在成長，所以公司才能成長。然而，每位員工是努力於徹底負起自己的責任，絕不會發生超出責任範圍，或是範圍不清、讓員工什麼都得做的情況。亞馬遜的風格是明確訂出目標與責任範圍。但至於如何達成，則交由每個人自行發揮。如此一來，員工才能成長。 部屬沒成長？人才不是培育出來的 曾有某公司的中堅幹部找我商量：「部屬每次

都要問我接下來該做什麼，怎麼教都學不會。」 當他們這樣問時，我通常會反問： 「你是否明確告訴部屬，一件事要做到什麼地步，才算完成嗎？」 「你是否試著告訴部屬『我把到這一層級為止的權限委託給你』，並試著落實嗎？」 「你是否會告訴部屬，他接下來想要晉升的職位，需要什麼樣的經驗與能力嗎？」 如果都沒有確定這些事情，或是即使確立了，卻沒有讓部屬知道，那麼很可惜，部屬當然不會成長。其實員工無法成長，很多時候是因為責任範圍不夠明確。 明文界定職位的責任範圍，讓每個階段「看得見」 只要責任範圍明確，主管便可告訴部屬：「現在你的工作是這一項，到什麼時間點為止，必須要做到什麼程度。」只要告知最終目標與完成期限，

員工自然會採取行動。

將大數據由「潮流」化為「營收」的8個法則：由理論落實到工作現場

為了解決收銀機廠商的問題，作者高橋範光 這樣論述：

《排除妄想的大數據實踐術》全新封面版 為什麼「大數據」是史上最常被打搶的熱門技術！ 為什麼專家得到的結論，到了實務現場卻根本行不通？ 本書不討論資訊技術，只是用大量的例子告訴你， 該如何讓大數據在你的公司產生真正的效果！ 　　一家日本的餐廳想知道增加熟客的來店比率是否有助於提升業績！公司總部的大數據專家把熟客的定義為一周來店三次的客人。打算對他們推出促銷方案，但是實際進行時發現一周來店三次的客人根本沒有幾個，於是只好改變熟客的定義！ 　　一家公司聘用了外部的資料科學家，來進行資料分析，得到的結果興沖沖的和現場的銷售人員分享！但對方的回應是：你的資料有問題，和現況完全不符！ 　　由於大數據

是科技浪潮的代表性名詞，因此大家對它的作用存在很大的幻想，期望它對公司產生快速而巨大的影響。 　　當你聽到大數據在行銷領域的運用，是不是想到類似「啤酒」與「尿布」的例子？公司檢視來自網路及實體通路收銀機的銷售資料，發現買尿布的男客人，同時買啤酒的機率很高。因此公司立刻通知通路人員，把尿布與啤酒放在一起，營業額於是快速成長。 　　很可惜，企業在大數據的運用上，立竿見影的發現很少出現，要透過層層的梳理，才可以找到有效的運用。因此在利用大數據的過程中必須處理一連串的問題，化解一連串的迷思才能替公司帶來實際的效果。 　　而且，大數據的用途多半相對平實。日本軟銀（SoftBank）的電信服務，在9

5%以上的區域通訊良好，但是少數地方會傳回通訊不良的訊號，於是公司針對極少數通訊不良的地方進行改進，最後在同業中，因為這些小幅的改進而贏得更高的滿意度。 　　同樣的，日本著名的旋轉壽司店，利用食品在轉盤上行進的距離，來決定新鮮度，再配合來店客數，預估大約15分鐘後可能的點餐量，並據以出餐，同時滿足成本及品質控制。 　　幾年之內，全球會有500億部可以連網的終端設備。不斷由賣場、辦公室，甚至是噴射引擎內部傳送訊息，讓大數據的分析具有3V的特徵（Volume：大量；Variety：多樣性；Velocity：即時）。不過在資料運用處於核心的人類對如何利用大數據來提升營運效率，卻還沒有準備好。

　　以下情況充斥於企業界，讓大量的數據無法對公司的營運產生效用： 　　1 認為只要蒐集資料數據就能搞定一切。 　　2 要追求與眾不同的事實、新奇的發現。 　　3 只看數據，不去看現場狀況。 　　而本書則以明確的模式及具體的案例，告訴你如何把大數據由「雲端」的天上拉回人間的「收銀機」。 本書特色　　　　　　　　　　　 　　◆從尖端趨勢到實務操作全說明： 　　物聯網（IoT）的發展將對企業營運產生重大的影響，預估全球將有500億個終端連網裝置運行。如果電力問題可以克服，那麼日本的工具機廠商，可以立刻獲得銷售往全球各地機具的使用情況，有那些零件要更換；德國則據以發展工業4.0，即在德國本土，以

無人工廠，大量客製化生產產品；氣象預報可以每平方公里為預報單位，每幾分鐘就更新數據。而連鎖店則可以隨時得知店內有多少顧客上門、待了多久、有多少人沒有買東西。 　　除了最先進的技術發展，本書也說明在大量資訊產生時，如何利用資訊產生有助於提升營運績效的具體做法。包括「活用計畫專案」與「定型化專案」兩個階段。活用計畫專案是以資料科學家為中心，為了達成目的而蒐集、分析數據，再導出成為結果的啟發專案。其過程包括樣本的假設成立、數據的蒐集、假設驗證、樣本的最終確定（得出對策）。「定型化專案」則是以「活用計畫專案」得到的啟發為基礎，在事業現場實施對策並創造成果的專案。其分為對策的導入和監控成果兩個部分。

　　◆用實際案例來說明大數據運用的過程： 　　本書用完整的案例來說明大數據研究及運用的過程。其中一個案例為在商店街展店的餐廳「定食屋change」。 　　「定食屋change」的漢堡定食是店內固定的熱門菜單，另外也提供數種午餐菜單。由於會有假日的營業額比平日差的情形，該店的目標是「要設法增加平日午餐的營業額」。因此，定食屋change的店家利用每日點餐明細的資料而開始活用大數據。 　　於是，立刻開始進行「大數據活用計畫專案」。成立假設、活用可能取得的數據、進行各種分析的結果，發現了「連續兩天來吃漢堡定食的所有客人，隔天都不會來店裡消費」的傾向。 　　這是以前從未注意到的新發現，從這個結

果中就能知道「如果針對連續兩天吃漢堡定食的客人，設法讓他們隔天也來消費的話，就能確實增加營業額」。因此，可以說「大數據活用計畫專案」暫時是達成目標了。 　　雖然「大數據活用計畫專案」本身是順利結束了，但這時候其實尚未出現成果。這是因為要在現場實踐的「讓連續兩天來吃漢堡定食的客人，隔天也會來店」的對策還沒有落實。因此，要落實對策付諸實踐、檢驗成果的就是「大數據定型化專案」。這個專案所進行的就是「導入和監控」以及「成果」這兩項。 　　例如，以「定食屋change」的情形來說，如果沒有決定要如何辨別「連續兩天吃漢堡定食的人」，以及如何應對的話，那麼這個對策就無法運作。因此，如何辨別「連續兩天吃漢

堡定食的人」、如何促使目標顧客隔天來店消費，還有如何掌握實際上連續3天來店的人、在結帳時該如何應對等，這些事項都要一一給予定義。而且，在掌握到進行此對策的成果之前，都是屬於這個專案的範圍之內。 　　本書以具體的步驟來說明大數據研究的運用，讓讀者可以確實遵循。 　　◆全面的實作經驗分享，讓你少走冤枉路： 　　由於大數據的運用成為風潮，因為形成許多新的專業工作，如分析資料的「資料科學家」，由於許多企業沒有相關的專業人士，因此常常用外聘的方式進行。這些外聘人士往往與公司內部人士，特別是現場人員的溝通不足，因此取得的研究往往無法推動。為了避免以上問題發生，本書建議在組成大數據相關專案時，要將現場的

人員納入聽取其意見。 　　而在許多大數據方案的進行過程中，大家都會有以下的看法：如果只是用數據來證明「大家都能感受得知的事實」，就談不上有什麼價值。但是，假如對大數據抱持過度幻想，想盡辦法要找出「無法找到的事實」，就會步上一條辛苦的道路。 　　作者指出大數據並不是要強行從數據中找出在工作現場大家都感受不到的傾向，而是要證實現場的專家或老手等一部分的人所感受得知的傾向。也就是說，要將內隱知識（tacit knowledge）變成外顯知識（explicit knowledge）。面對數據分析時如果沒有瞭解這一點，就只會白白浪費時間了。 　　本書作者輔導過大量企業進行大數據的研究，在本書中分享

他們的迷思與經驗，讀者不必重蹈覆轍。   作者簡介 高橋範光（たかはし　のりみつ） 　　日本首創專研大數據的線上雜誌『大數據雜誌』總編輯，change股份公司的董事。 　　於東京工業大學研究所專攻經營工學及集團決策模型等領域。畢業後進入外資公司Cosulting Firm Andersen Consulting（現在的埃森哲）。從事於業務系統開發、Web系統開發、市場行銷投資回報率（ROI）分析等跨領域的IT諮詢顧問工作。2005年進入change股份公司服務，從事於超過100家IT&系統開發企業的人才培育。現在專注於資料科學家的培育及數據解析諮詢。除了在『日經情報戰略』連載有關大數

據的文章，也在日本航空等多家企業開設有關大數據的研習、講座等，積極投入工作。 譯者簡介 蔡姿淳 　　淡江大學日文系畢業。曾任出版社編輯，目前為專職文字SOHO，從事翻譯、採訪與企畫等文字相關工作。 鄭睿芝 　　淡江大學日文系畢業，曾任職時代外語、健峰企管顧問公司，現為專職翻譯。譯作有《免捏御飯糰》、《蛋營養‧常備蛋料理100道》、《狗狗這樣吃，癌細胞消失！》等書。   前言 序章 大數據從熱門話題邁向「活用」的階段 0－1 利用大數據能夠做什麼？ 0─2 大數據帶給我們瑰麗色彩的未來！？ 0─3 要思考的並非「做或不做」，而是「如何去做」 第1章 理解大數據這項「工具的特性

」 1－1 為什麼大數據會受到注目呢？ 1－2 大數據的3個「Ｖ」 1－3 將大數據當成工具——第四個「V﹙Value價值﹚」 1－4 圍繞著大數據的社會環境 1－5 熟練運用工具的「資料科學家」 第2章 大數據的活用要以「目的」為前提 2－1 無法順利活用大數據的3個模式 2－2 沒有目的的大數據計畫就無法順利進行 2－3 向『魔球Moneyball』學習活用大數據的重點 2－4 在商業上活用大數據的4種模式 2－5 利用大數據開展「新經濟」 2－6 「增加銷售額」是活用大數據的第一步 2－7 大數據也有助於「提升品質」或「降低風險」 第3章 活用大數據的進階方法 3－1 理解活用大數據

的兩種設計 3－2 設計大數據活用計畫的程序 3－3 設計大數據固定化的程序 3－4 小動作串聯出大成果 第4章 活用大數據邁向成功的8個法則 4－1 大數據是工具，而非目的 【更深入的認知】大數據與IoT、Industrie4.0 4－2 「創意」是從資料中啟發而生 4－3 過度「深信不疑」就會分析錯誤 4－4 為了正確掌握實際情況，就得組合複數的資料 4－5 資料的查證不能只做一次就結束 【interview 1】資料的假說驗證當然要經過不斷的嘗試和錯誤 國際大學國際交流中心（GLOCOM）準教授中西崇文先生 4－6 大數據的關鍵就在細節處 4－7 除了分析，還要串聯現場的行動才能產生成

果 【interview 2】分析與成果是兩回事 GiXo股份有限公司CEO網野知博先生 4－8 傾聽現場的聲音，打動現場並持續進行 【interview 3】將現場想知道的數據可視化 akindo sushiro股份有限公司情報系統部長田中覺先生 第5章 透過大數據的活用，我們的生活會如何改變 5－1 持續活用大數據的未來會是什麼樣貌 5－2 大數據的活用在協調社會中能展現豐盛成果 【interview 4】將大數據當成表演 Rhizomatiks Research真鍋大度先生 結語 參考文獻   前言　　　　　　　　　　　　　 　　大約從2011年出現「大數據」（Big Data

）這個關鍵字以來，到目前為止，已經有許多和「大數據」相關的書籍出版上市。 　　在這段期間，大數據成了掀起熱潮的流行術語，被說成像是不可思議的魔法棒，和「大數據」有關的各類新聞幾乎每天都在報導，另一方面也逐漸開始進行了實際具體的議論。 　　然而，深入探討這議論的人還是少數，也一直處於認知度不高的狀態。而且，積極致力於應用大數據的企業也不多。至今蔚為話題、也被稱為魔法棒的「大數據」，為什麼活用它的企業會如此少呢？ 　　「因為資料的分析相當困難」，有人會提出這樣的意見吧，或許也有意見認為「並不保證一定成功，所以才無法全力進行」。 　　的確，雖然出現了許多論及大數據的概念或事例的書籍，或是針對

各種統計分析手法與實踐應用而寫的書籍，但卻很少有寫到「資料分析是簡單的」、「只要努力進行就必定成功」的著作。 　　事實上，大數據並不是魔法棒。但是，它的確是非常有效的工具。這項工具雖然在用法上需要耗費不少功夫，但只要能完整地善加運用就一定可以獲得成果。而且，隨著技術的進步，這項工具還能提供從適合初學新手到適合高階使用者的各種多元選擇。 　　筆者參與過許多為了培養從事大數據專案人才、資料科學家（data scientist）而舉行的演講或研討會，在本書中，就是根據累積至今的登台演說經驗，整理出在具體進行活用大數據方面容易陷入的錯誤要點，以及如何成功的know how祕訣。 　　為了能讓更多

人對大數據抱持關注、努力加以應用，因此書內記載的是以進行程序或方法的理解說明為主，完全不會出現任何計算公式。 　　那麼，接下來就開始進入大數據的世界吧。   筆者 序章：大數據從熱門話題邁向「活用」的階段 在報章或電視新聞中頻繁出現的「大數據」，雖說是一個掀起熱潮的流行術語，但最近活用的事例卻正在逐漸增加。序章中所觸及的內容，就是在不遠的未來，大數據將會帶來的未來面貌，以及我們應該思考的事項等相關方面。 0－1利用大數據能夠做什麼？ ◆利用大數據，打造出事先知道「會發生○○」的世界 假如能夠事先知道「會發生○○」，那我們的日常一切將有怎樣的變化呢？以天氣為例，如果可以「正確得知接下

來的24小時內，日本全國會出現的天候或氣溫的變化」，那麼日常生活應當會變得非常便利。 「下午兩點起的40分鐘內，會有間歇驟雨，由於不是通勤時段，因此不用帶傘」，「明日傍晚六點會降雪達5公分，要準備長靴和防寒用品」，「明日會有強烈雷雨，一定要做好農作物的防護措施」等等，如此一來，在工作或日常生活上就能事先做出最適宜的措施計畫，應該也能大幅減少天災所造成的損害。 還有，假如變成「正確得知在接下來的二十四小時內，鐵路、公路、飛機、船舶等所有交通網絡中會發生什麼事」的話，將是怎樣的狀況呢？「這條高速公路從早上開始將持續5小時的塞車，因此抵達目的地的時間會是下午三點」，「明日山手線的上下車乘客人數是○○

萬人，尖峰時段有兩個，分別是早上8點後的兩個小時以及下午6點後的兩個小時。這段期間會調整發車班距，因此從涉谷車站到東京車站需要28分鐘。」 假如能事先得知像這樣的資訊，就可以調整上班時間或外出時間。而且，交通轉乘等的移動過程也會非常順利。如果你的工作是業務人員，就不會在重要的公事洽談時遲到；如果你是在物流公司上班，就能訂立出準確的配送流程。 不只是工作，個人的生活也一樣。以飲食生活為例，如果有一套系統能配合自己的身體狀況或健康狀態，提供最適合的餐廳和最適合的菜單建議，就可以預防肥胖或生活習慣病。 還有，假如有一項服務是能根據體溫、血壓、心跳數等生命徵象資料，給予最適當的睡眠或運動建議，應該就能

度過更健康的生活。或許，大家現在的衣櫃裡可能會有一些在特賣會時過度購物，買來後就放著沒穿的衣服吧。

營業稅逃漏指標建構初探

為了解決收銀機廠商的問題，作者葉侑鑫 這樣論述：

作為我國政府主要稅收來源之一的營業稅，以採行加值型營業稅為主，非加值型營業稅為輔的機制施行，其課稅基礎源於營利之加值額。本文主要探討加值型營業稅的逃漏稅議題，實務上營業人透過許多方式來逃漏營業稅，為了有效判別逃漏稅之營業人，勢必得透過有效率的方法進行選案查核。為了達到租稅公平，理論上應需透過稽查人員逐一選案並審查，然而實務上，受限於有限人力等因素，提升營業稅之選案準確度與稽查效率性仍相當具有挑戰性。本文透過訪談營業稅背景之稅務專家，挑選七個實務上常被用來判斷疑似逃漏營業稅的指標，並且利用財政部財政資訊中心財稅資料庫之營業稅稅籍及申報資料檔，以數據分析觀察適用企業對消費者（B2C）之行業別，以

及適用企業對企業（B2B）之行業別的廠商，在各項營業稅逃漏指標下，是否有分佈於不合理的比例區間。透過數據分析結果得知，七個營業稅逃漏指標中，適用B2C及適用B2B行業別皆存有部分廠商申報數據分佈於不合理比例區間的情形。於是本文透過初步建構營業稅逃漏指標評分表，依據廠商考評分數加總後評級，此時稅務人員便可依據此評級進行選案查核。雖然此評分表目前尚需後續更豐富之資料驗證，然而未來若搭配大數據、AI技術選案查核之精進，應可創造加值作用，此一銀稅互動機制，若能提高即時性並應用於銀行端之授信作為評等之參考，則稅務機關、企業之稅務遵循及融資需求，暨銀行授信風險控管等面向，效能提升值得期待。