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netflix使用者被刪除的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦김성한寫的 產品負責人實戰守則：從洞悉顧客需求，到引領敏捷開發，韓國電商龍頭頂尖PO教你打造好產品的決勝關鍵 可以從中找到所需的評價。
另外網站如何正確取消Netflix 會員資格訂閱？輕鬆解除信用卡自動扣款 ...也說明：點開使用者後，選擇「帳戶」。 退訂Netflix 會員資格教學-05. 選擇「取消會員資格」。這樣就可以正確解除 Netflix 的會員資格，Netflix 就不會自動扣 ...
東吳大學 法律學系 李建良所指導 羅健倫的 被遺忘權發展與實踐 — 兼論言論自由的私人審查制度 （2020），提出netflix使用者被刪除關鍵因素是什麼，來自於被遺忘權、個人資料保護、隱私權、基本權利、言論自由。
而第二篇論文國立臺灣大學 電機工程學研究所 陳銘憲所指導 黃仁暐的 具興趣時段感知之頻繁與循序樣式資料探勘 （2008），提出因為有 頻繁樣式、循序樣式、興趣時段、資料探勘、分散式的重點而找出了 netflix使用者被刪除的解答。
最後網站如果有一天，你的FB 帳號被刪除了...則補充：日前一位英國使用者就突然被告知「不當使用」，而遭Facebook 刪除 ... 其它如Netflix 線上影音服務、Spotify 線上音樂串流、Foursquare 行動支付 ...
產品負責人實戰守則：從洞悉顧客需求，到引領敏捷開發，韓國電商龍頭頂尖PO教你打造好產品的決勝關鍵
為了解決netflix使用者被刪除 的問題，作者김성한 這樣論述：
★長踞韓國書店管理類暢銷榜70週 ★矽谷最熱門職缺、哈佛MBA畢業生夢寐以求的新職業 ★從暸解顧客、決定目標到實際執行，涵蓋整個產品開發週期的最完整指南 ★判讀數據、精準決策、凝聚團隊，都是為了給顧客最好的使用體驗！ 當你點開Uber，發現畫面上的車子顏色與實際顏色一模一樣， 當你打開家門，看到幾個小時前在購物網站上訂的物品已送達， 當你在Netflix選擇影片時，發現首頁推薦片單正符合你的喜好， 讓你感到方便舒適的使用體驗，背後的決策者就是產品負責人！ 全球IT企業紛紛招聘被稱為「迷你CEO」的產品負責人
(Product Owner, PO)，為什麼？ 執著於顧客，是製作產品的首要原則，而執行這個原則的人，就是產品負責人。產品負責人需要洞悉顧客需求，精準制定決策，與團隊攜手打造最有價值的產品。 本書由韓國電商平臺龍頭頂尖PO撰寫，告訴你成為團隊核心的必備技能與實戰經驗，從OKR、六頁式報告、敏捷開發到衝刺計畫，讓你一次瞭解國際頂尖企業都在用的成功管理法。 ▎矽谷最熱門職缺、MBA畢業生夢寐以求的新職業 在購物、飲食、社交、娛樂都仰賴科技產品的現在，科技人才需求高漲。其中，需要具備全方位能力的產品負責人（PO）、產品經理（PM）已成為全球科技
產業中最熱門的新職業。 調查顯示，2022年美國產品經理基本年薪約12萬美元，升遷後更能達到20萬美元以上。2017年，哈佛商學院MBA畢業生有8%成為產品經理，隔年更有高達兩倍的人選擇這一行。 ▎想成為PO、PM，要具備怎樣的能力？ 被譽為「迷你CEO」的PO、PM看似掌握大權，卻必須承擔相應的責任，其決策、管理、分析能力決定著產品的成敗、影響著每位顧客的使用體驗，甚至攸關公司的未來發展。想成為PO、PM，你必須理性、有效率，能說服團隊，深入探討，最重要的是能站在顧客的立場思考。 ▎Netflix推播給每個用戶的封面照片為何不同？
一個按鍵的顏色、搜尋商品後的排序、影片的封面照片，每個小細節都影響著顧客的體驗。正如同Netflix準備了9張封面照片推播給喜好不同類型電影的顧客。為了打造最符合顧客需求的產品，PO要知道誰是自己的顧客，從數據裡探求顧客要什麼、喜歡什麼，據此決定產品的目標、成功指標，才能提出打動顧客的最佳方案。 ▎頂尖PO親自指點開發週期裡會遇到的各種問題 身為韓國電商平臺龍頭Coupang資深PO，作者運用豐富的實際情境案例，分享商品開發週期中的方方面面。 ˙ 滿足顧客需求時，該如何兼顧公司的目標與資源？ ˙有多項開發任務時，PO該怎麼決定優先順序？ ˙如何
從數據中探尋顧客的需求和喜好？ ˙如何管理與查看數據？ ˙如何為產品制定目標與成功指標？ ˙如何透過Ticket記錄和分配開發任務？ ˙各大公司都在採用的敏捷開發框架Scrum該如何運作？ ˙怎樣運用UI/UX設計打造最方便直覺的使用體驗？ ˙如何藉由使用者測試，獲得最有價值的反饋？ ˙產品上線時，該注意哪些問題？ ˙對產品盡心盡力的同時，該怎麼讓團隊成員不討厭自己？ ˙公司要挑選怎樣的人才擔任PO？ ▎豐富的成功案例提供你最好的觀點與視野 作者除了採用自己在Coupang的實戰經驗，也向P&a
mp;G、惠普（HP）、豐田（Toyota）、Netflix、亞馬遜（Amazon）、谷歌（Google）等頂尖企業取經，以講述故事的口吻，分享這些公司的成功法則。 國內專家好評推薦 Audrey 電商人妻 矽谷阿雅 矽谷人工智慧新創Taelor執行長 姚詩豪 大人學共同創辦人 夏松明 「PM Tone 產品通」創辦人、NPDP產品經理國際認證培訓講師 張昀煒 社團法人臺灣敏捷協會(ACT)理事長 陳威帆 《記帳城市》開發公司Fourdesire創辦人兼製作人 張國洋 大人學共同創辦人 程世嘉 iKala 共
同創辦人暨執行長 黃嘉宏 KKBOX 音樂事業群總經理 劉君羿 CakeResume創辦人暨執行長 鄭涵睿 綠藤生機共同創辦人暨執行長 （按姓氏筆畫排序） 國際讚譽 如果你想要快速，並且用可擴充的方式開發出得以為無數人創造價值與帶來意義的產品，這本書會成為十分有用的資料。——森提爾‧蘇庫瑪（Senthil Sukumar），Google商業智慧領導人 如果你是新創公司老闆，或是有一定規模的線上服務經營者，又或者是想成為產品負責人的上班族，推薦各位一定要閱讀本書，這將是一個機會，提升你對產品負責人一職的洞察力，對強調顧
客體驗的產品的理解力，以及引領整個產品組織的領導能力。——姜信奉（강신봉）， Delivery Hero Korea（Yogiyo）代表理事 對於所有想瞭解如何打造以人為本的數位創新服務的人而言，我相信本書是一本非讀不可的書籍。——金光遂 （김광수），NH農協金融控股會長 當我看到這本書仔細分類說明了我們該如何瞭解顧客、決定製作什麼產品、實際執行、評估成果，真是一吐為快。不管你是剛要開始製作產品的新手，還是已經從事產品負責人一段時間了，這本書都可以為各位帶來幫助。——Victor Ching，O2O居家服務Miso代表理事
被遺忘權發展與實踐 — 兼論言論自由的私人審查制度
為了解決netflix使用者被刪除 的問題，作者羅健倫 這樣論述：
順應網路發達逐漸受到重視的被遺忘權，因歐盟法院Google v. AEPD的判決而廣為人知，並於GDPR 中正式法制化。2018年施行的GDPR係引領全球重要的個資保護規範，不僅透過「適足性認定」影響著日、韓、新加坡等各國的個資法規修訂，我國的個資法也將以該法規作為範本進行修法。然而被遺忘權的發展幾乎跨不出歐盟的疆域，若我國欲引進被遺忘權法制，勢必將參照各國的個資法規現況，了解被遺忘權在歐盟以外難以落實之主因。尤其先進國家相繼成立個資保護委員會/隱私保護局，行政機關在被遺忘權審查上之角色為何亦值得探究。是以，本文就個資保護源自於隱私權之背景為完整的說明與介紹，探詢被遺忘權在基本權利上的定位。
其後說明被遺忘權在歐盟以及各國之法規與案例，探討新興權利在科技發展下可能面臨的困境。接著以我國被遺忘權之案例，可發現最高法院在態度上逐漸轉變，使被遺忘權在我國實踐之可能性提升。隨之而來的，即為在承認我國法制上有被遺忘權之前提下，個資主體將以何種制度遂行其權利方為妥適。首當其衝之問題即屬我國是否承襲歐盟模式，將被遺忘權之審查交由搜尋引擎業者負責？因被遺忘權本身即屬個資保護與言論自由之衝突，私人企業可否審查他人言論顯有疑義。而行政機關介入的力道亦難拿捏，若介入過深恐走回政府審查言論的老路；若介入力道過輕，等同將放任言論市場交給地位與使用者顯不對等的網路巨擘管理。本文最後即提出獨立審查部門之模式，作
為未來修法之參考方向，期許此修法建議能在言論自由與個資保護間尋求微妙的平衡。
具興趣時段感知之頻繁與循序樣式資料探勘
為了解決netflix使用者被刪除 的問題，作者黃仁暐 這樣論述：
在此論文中，我們討論了具興趣時段感知之頻繁與循序樣式資料探勘的問題。我們發現使用者對較新的資料比過去的資料更感興趣。若是能考慮使用者的興趣時段，我們便能夠獲得在交易資料庫中最有趣的頻繁樣式或在序列資料庫中的循序樣式。我們探討了在時間資料庫中發掘相關性的通用模型，在這模型中資料的生存週期可以允許有所不同。為了解決這個問題，我們提出了一種有效的演算法Twain，以便找出頻繁樣式更為精確的頻繁時段。Twain不僅能產生頻繁模式更精確的頻繁時段，也發現了更多有趣的頻繁模式。另外，我們提出了一個循序樣式探勘中的通用模型，處理的資料庫為漸進式的資料庫，而資料庫中的資料可能是靜態的、可被新增的或可被刪除的
。此外，我們也提出了一個漸進式的演算法Pisa，逐步在使用者的興趣時段中找尋循序樣式。Pisa採用了一個漸進式循序樹，能夠有效地保留最新的資料序列，並產生最新且完整的循序樣式，同時刪除過時的資料和相對應的循序樣式。最後，我們討論了在前述通用模型中必定存在的可擴展性問題。當資料庫擁有越來越多的序列或使用者的興趣時段加大時，用來處理漸進式循序樣式的時間和空間會急劇增加。由於在單一處理器上計算能力和工作空間有限，通常很難不停地擴大。因此，我們設計了一個分散式的演算法DPSP以處理大量的資料。在每一個時間點，DPSP能夠刪除過時的資料、更新目前的循序樣式和產生在最新的興趣時段中頻繁出現的循序樣式。