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國立高雄科技大學 管理學院高階主管經營管理碩士在職專班 李慶章所指導 嚴振維的 休閒食品公司電子商務平台開發研究 （2021），提出超商取貨付款關鍵因素是什麼，來自於休閒食品、電子商務、批發銷售、電視購物、通路衝突、顧客關係管理。
而第二篇論文國立政治大學 企業管理研究所(MBA學位學程) 蔡炎龍、周冠男所指導 陳宇慈的 信用卡盜刷模型偵測：分別以類神經網路及支援向量機之模型成效比較 （2020），提出因為有 深度學習、信用卡盜刷、類神經網路、異常偵測、資料不平衡、資料降維的重點而找出了 超商取貨付款的解答。
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百萬電商 一指搞定
為了解決超商取貨付款 的問題，作者一指創業編輯部 這樣論述：
透過本書，深入台灣市場，了解各種金流優缺利弊。 1.認識第三方支付的線上金流的強大威力，如何全方位量身訂做。 2.詳解第三方支付如何串接超商物流，同時搞定電子發票。 3.選擇強大夥伴替你顧好資安，全心投入本業衝刺，締造佳績。 4.洞見趨勢，解析最完整的支付服務與Step by step流程教學。 本書特色 本書是新創產業、小型電商的創業寶典！ 詳解如何借力第三方支付輕鬆串接金流與物流，幫你顧好資安，搞定發票報稅的繁雜人工，順應台灣市場淺碟經濟的機動瞬變，站穩腳步掌握獲利契機。 各界讚譽 ◆Dcard 好物研究室負責人-陳宇璿：「透過這本書，大家能避
免從零開始地摸索，專注於營造採購氛圍、創造買家需求，說出自己的故事。」 ◆QDM網路開店平台-皇博數位：「本書引導你如何藉第三方支付服務快速進入電商市場，藉由獨特金流應用連結消費者體驗加速創意變現的翻轉密技，以差異化創造公司特有的優勢。」 ◆東聯互動董事長-陳韋名：「第三方支付讓我在創業時專注於自己的競爭力上，只要找對解決方法，跨界創業的門檻並不高、成功並不遠。」 ◆熊媽媽購物網資訊經理-陳偉佑：「本書能幫助小型電商，從金流與物流透過第三方支付完善的串接服務，理解網路交易的經營模式，免除恐懼。透過本書踏出第一步，讓台灣的電商聚落百花齊放，更蓬勃的發展。」
超商取貨付款進入發燒排行的影片
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＃臉書 ＃詐騙廣告
各節重點：
00:00 前導
01:09 《YouTuber 的 36 堂課》廣告段落
01:59 臉書詐騙廣告有什麼特徵？
04:16 詐騙包裹如何運作？
05:16 我被騙了，怎麼辦？
06:19 如何預防網路詐騙？
07:43 臉書為什麼允許有詐騙廣告？
08:57 我們的觀點
10:22 提問
10:44 結尾
【 製作團隊 】
｜企劃：虎斑
｜腳本：虎斑
｜編輯：土龍
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休閒食品公司電子商務平台開發研究
為了解決超商取貨付款 的問題，作者嚴振維 這樣論述：
摘要休閒食品的需求會隨著人口及趨勢而改變，每年約有千項以上的新品上市，市場競爭相當激烈。休閒食品的通路以便利商店及超級市場等傳統實體通路為主，近年來隨著電視購物及電子商務通路的興起，電視購物及電子商務的也比重日益增加。本研究個案W公司為一休閒食品製造商，成立之初以生產製造為主，透過批發方式來銷售產品，電視購物興起後也經由電視購物代理商引進電視購物頻道進行銷售。批發銷售的利潤相對穩定，但市場擴充較慢；電視購物宣傳效果佳，但因市場需求無法掌握，庫存風險及常需趕工生產使得利潤相對較低。COVID-19期間由於人們減少外出，W公司網站的電子商務系統銷售金額有上升的趨勢。公司網站電子商務銷售管道的利潤
相對批發及電視購物的利潤高，但因公司網站電子商務系統原本僅作為商品展示使用，功能有限；再者為避免通路衝突，其商品訂價及促銷活動相對受到限制。本研究個案W公司擬開發一套休閒食品電商平台，並獨立於W公司運作，並引進更多的休閒食品種類及品項，成為一個專售休閒食品的電商平台，X平台。同時也針對休閒食品的特色及需求，設計更完整的功能；獨立於公司網站運作可以讓商品訂價及促銷活動更加靈活。預期開發完成上線後，可以幫助W公司拓展出更大銷售量及營業額，也可以降低電視購物帶來的不確定性。本研究提出一個製造業導入電商系統的商業模式，可以提供類似產業參考。未來X平台的營運成果及對W公司的影響，可以再進行分析研究，除驗
證本研究的想法外，也可以提供製造業導入電商平台決策的參考。關鍵字：休閒食品、電子商務、批發銷售、電視購物、通路衝突、顧客關係管理
信用卡盜刷模型偵測：分別以類神經網路及支援向量機之模型成效比較
為了解決超商取貨付款 的問題，作者陳宇慈 這樣論述：
在現今的時代中，網路購物、線上購物已為消費者進行購物的主要管道。而在付款方式的選擇上，「信用卡支付」又相較於「超商取貨付款」，多了更多的便利性。加上銀行業者、以及電商業者時常會提供信用卡付款優惠當成誘因，吸引消費者使用信用卡付款。但是，任何事物有正面也有反面，而信用卡所帶來的便利的背後即是盜刷的風險。目前信用卡盜刷主要可以分成三種盜刷形式，依序分別為偽冒申請、盜刷、偽卡交易，依照台灣財團法人聯合信用卡中心統計數字顯示，2018年信用卡盜刷金額高達23.59億元。而在研究流程的部分，為了研究模型準確度的保證，本研究先透過合成少數類過取樣技術 (SMOTE) 演算法將原始資料集進行資料類別不平衡
的處理，接著將已處理好的數據透過全連結神經網路進行信用卡盜刷模型的建立，另外，也以三種方法進行降維模型的設計，三種方法分別是使用主成分分析 (Principal components analysis, PCA)、全連結神經網路(NN)、以及函數式API (Function API)，最後在模型成效評估時則以支援向量機（Support Vector Machine）作為分類模型的建置，最後則是透過混合矩陣來評估模型分類的效果。而從實證結果中我們可以發現，以類神經網絡來建立信用卡盜刷模型的模型準確度表現是最好的。