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世新大學 觀光學研究所(含碩專班) 周明智所指導 何金裕的 休閒旅館投資與開發之可行性研究 （2019），提出營業項目代碼下載關鍵因素是什麼，來自於休閒旅館、觀光旅館、旅館投資、旅館開發、可行性研究、環境影響評估、籌設作業。
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大數據、數據挖掘與智慧運營
為了解決營業項目代碼下載 的問題，作者梁棟 這樣論述：
本書系統地介紹了大數據挖掘的基本概念、經典挖掘算法、挖掘工具和企業智能運營應用案例。全書分為9章，包括：大數據挖掘與智慧運營的概念，數據預處理，數據挖掘中的四種主流算法：聚類分析、分類分析、回歸分析、關聯分析，增強型數據挖掘算法，數據挖掘在運營商智慧運營中的應用案例，未來大數據挖掘的發展趨勢等。全書以運用大數據挖掘方法提升企業運營業績與效率為主線，從運營商實際工作中選取了大量運營和銷售案例，詳細講述了數據采集、挖掘建模、模型落地與精准營銷的全部過程。書中大部分案例的代碼、軟件操作流程和微課視頻可以通過掃描本書封底的二維碼下載。本書主要面向運營商及其他高科技企業員工、高等院校相關專業本科生和研究
生，以及其他對數據挖掘與精准營銷感興趣的讀者。梁棟，博士畢業於北京郵電大學信號與系統專業，現任教於北京郵電大學，碩士研究生導師，曾主持和參加多項國家自然科學基金項目、國家863課題項目、國家973科技項目和多項省部級科研項目，主要研究方向為大數據、數據挖掘與智慧運營，所帶領的研究團隊在包括IEEE Internet of things Journal、IEEE International Conference on Data Mining等著名學術期刊和會議上發表高水平學術論文20多篇，並且長期與中國移動等運營商企業進行科技產業化合作，在大數據、數據挖掘技術運用於企業 智慧化運營方面有着豐富的
落地經驗。 第1章 大數據、數據挖掘與智慧運營綜述 11.1 數據挖掘的發展史 21.1.1 數據挖掘的定義與起源 21.1.2 數據挖掘的早期發展 31.1.3 數據挖掘的算法前傳 41.1.4 數據挖掘的第一個里程碑 81.1.5 最近十年的發展與應用 111.2 數據挖掘的主要流程與金字塔模型 131.2.1 數據挖掘的任務 141.2.2 數據挖掘的基本步驟 161.2.3 數據挖掘的架構——雲計算 171.2.4 「金字塔」模型 201.3 數據挖掘對智慧運營的意義 221.3.1 「互聯網+」時代的來臨及其對運營商的沖擊和挑戰 221.3.2 大數據時代的來臨及
其對運營商的挑戰和機遇 241.3.3 電信運營商運營發展面臨的主要瓶頸 261.3.4 電信運營商發展的「三條曲線」 271.3.5 智慧運營與大數據變現 291.3.6 數據挖掘對於提升智慧運營效率的意義 301.4 大數據時代已經來臨 311.4.1 大數據的定義 311.4.2 大數據的「4V」特征32 1.4.3 結構化數據與非結構化數據33 1.5 非結構化數據挖掘的研究進展 34 1.5.1 文本挖掘34 1.5.2 模式識別36 1.5.3 語音識別40 1.5.4 視頻識別44 1.5.5 其他非結構化數據挖掘48 1.6 數據挖掘與機器學習、深度學習、人工智能及雲計算 50
1.6.1 機器學習51 1.6.2 深度學習53 1.6.3 人工智能55 1.6.4 雲計算56 1.7 現有數據挖掘的主要分析軟件與系統 61 1.7.1 Hadoop61 1.7.2 Storm 63 1.7.3 Spark 65 1.7.4 SPASS（SPSS） 66 1.7.5 SAS 68 參考文獻 70 第2章數據統計與數據預處理73 2.1 數據屬性類型 74 2.1.1 數據屬性定義74 2.1.2 離散屬性74 2.1.3 連續屬性75 2.2 數據的統計特性 77 2.2.1 中心趨勢度量77 2.2.2 數據散布度量78 2.2.3 數據相關性82 2.3 數據預
處理 87 2.3.1 數據預處理概述87 3.6 基於網格的聚類：CLIQUE 140 3.6.1 基於網格的聚類算法概述140 3.6.2 CLIQUE算法的基本原理141 3.6.3 CLIQUE算法的優勢與劣勢142 參考文獻 143 第4章分類分析 145 4.1 分類分析概述 146 4.2 分類分析的評估 148 4.3 決策樹分析 152 4.3.1 決策樹算法的基本原理152 4.3.2 CHAID決策樹160 4.3.3 ID3決策樹 167 4.3.4 C4.5決策樹171 4.3.5 CART 決策樹175 4.3.6 決策樹中的剪枝問題179 4.3.7 決策樹在SP
SS中的應用180 4.4 最近鄰分析（KNN） 185 4.4.1 KNN算法的基本原理185 4.4.2 KNN算法流程186 4.4.3 KNN算法的若干問題187 4.4.4 KNN分類器的特征188 4.4.5 KNN算法在SPSS中的應用 188 4.5 貝葉斯分析 191 4.5.1 貝葉斯定理191 4.5.2 朴素貝葉斯分類192 4.5.3 貝葉斯網絡195 4.6 神經網絡 199 4.6.1 感知器200 4.6.2 多重人工神經網絡201 4.6.3 人工神經網絡的特點203 4.7 支持向量機 204 第6章關聯分析 245 6.1 關聯分析概述 246 6.2 關
聯分析的評估指標 247 6.2.1 支持度247 6.2.2 置信度248 6.2.3 算法復雜度248 6.3 Apriori 算法 249 6.3.1 頻繁項集的定義與產生249 6.3.2 先驗原理251 6.3.3 基於支持度的計數與剪枝252 6.3.4 候選項集生成253 6.3.5 基於置信度的剪枝259 6.3.6 Apriori算法規則生成 259 6.4 FP-tree 算法 261 6.4.1 頻繁模式樹261 6.4.2 FP-tree算法頻繁項集的產生263 6.4.3 FP-tree算法規則生成263 6.4.4 算法性能對比與評估264 6.5 SPSS Mod
eler 關聯分析實例 265 參考文獻 269 第7章增強型數據挖掘算法 271 7.1 增強型數據挖掘算法概述 272 7.1.1 組合方法的優勢272 7.1.2 構建組合分類器的方法272 7.2 隨機森林 273 7.2.1 隨機森林的原理273 7.2.2 隨機森林的優缺點276 7.2.3 隨機森林的泛化誤差276 7.2.4 輸入特征的選擇方法277 7.3 Bagging 算法 277 8.4.4 多元線性回歸建模350 8.4.5 制定層次化、個性化精准營銷方案351 8.4.6 落地效果評估與模型調優352 8.5 客戶保有 353 8.5.1 總結客戶流失的歷史規律35
4 8.5.2 細分潛在流失客戶群體357 8.5.3 客戶保有效益建模與最優決策359 8.5.4 落地效果評估361 8.6 投訴預警 363 8.6.1 客戶投訴現象分析363 8.6.2 挖掘潛在客戶群體366 8.6.3 制定個性化關懷方案368 8.7 網絡質量柵格化呈現 368 8.7.1 柵格化呈現的基本原理369 8.7.2 覆蓋柵格化370 8.7.3 基於流量聚簇的網絡優化策略372 8.8 無線室內定位 376 8.8.1 傳統室內定位方法376 8.8.2 基於Wi-Fi 信號的指紋定位算法 378 8.8.3 基於數據挖掘算法的改進定位方法379 參考文獻 383
第9章面向未來大數據的數據挖掘與機器學習發展趨勢 385 9.1 大數據時代數據挖掘與機器學習面臨的新挑戰 386 9.2 IEEE ICDM 會議數據挖掘與機器學習的最新研究進展 395 9.3 「計算機奧運會」——Sort Benchmark 400 參考文獻 402
休閒旅館投資與開發之可行性研究
為了解決營業項目代碼下載 的問題，作者何金裕 這樣論述：
本研究以旅館業主投資開發觀光旅館之立場與角度，探討新建休閒旅館於先期規劃及籌設作業階段之可行性研究。以適法性為原則，遵循法規及標準作業程序，如質如期完成旅館興建計劃，並以開幕當天為研究終止點。後續經營管理及行銷客服...等議題則不在本研究範疇。 本研究以德爾菲法(Delphi Method)作為研究方法論，並以「專家問卷」進行調研，輔以旅館業者的訪談及旅行社問卷調研，對本研究加以佐證。專家問卷針對旅館投資的四大構面：市場面、法遵面、財務面及旅館開發的營建構面，每一構面約3-5題、共14題96個選項，予以進行可行性研究。 研究對象以與旅館投資開發相關行業之專家學者為主，涵蓋：觀光旅
館業者、休閒旅館業者、休閒遊憩園區業、旅館業管理審查機關、建築師、銀行業、投資公司、建築經理業、及旅行社業者，以佐證籌設新建旅館的各個面向之可行性研究，希冀能提高本研究的信度與效度。 並再將專家問卷調查之分析結果，施以反射及檢視，作為〈第貳章 籌設作業研究〉內各節或段落之重點內容，以達到論點「前後一致性」之要求。 休閒旅館投資與開發之可行性，牽涉的範圍相當廣泛且鉅細靡遺，本研究概無法周全涵蓋，僅針對作者有限的認知及所有受訪專家學者的意見，加以彙整分析並做出結論與建議。
外資企業在中國大陸退場機制之研究
為了解決營業項目代碼下載 的問題，作者陳揚傑 這樣論述：
隨著2008年金融海嘯的發生，世界的經濟版圖發生變化，中國大陸對外資企業而言已不再是投資天堂，原本爭先恐後的投資熱潮不再，取而代之的是投資退場的需求，也因此觸發了本研究的產生，期望尋求對外資企業在中國大陸，能有效執行的退場機制。 對外資企業而言，有效的退場機制至少應符合該企業在中國大陸法律責任的解除，與將剩餘資本的退回原外國投資者兩個條件。在透過適當的研究方法分析中國大陸相關法規命令，並參照中國大陸與台灣兩地學者之見解與文獻後，本研究整理出「清算退場」、「股權轉讓退場」、「合併退場」、「分立退場」與「財產讓與退場」五種可行的退場方式，並分別對其意義及概念、流程與稅務會計處理進行歸納與統
整；此外並對可能涉及之清算作業與資金回流作業進行整理。 研究得知，所提出之退場方式均屬可行之退場機制，都能達成設定之法律責任的解除，與將剩餘資本的退回兩個條件，然而由於適用法令與程序之繁複，並非全部方式適用於所有類型企業，外資企業應視自身情況調整之。 另期望中國大陸能加快對相關法令進行整合與調整的腳步，加上兩岸政府加強交流並提供必要之協助，則外資企業再透過有效的計畫與運作，必能使退場機制運作更加順利。