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會計地圖：只要一張圖，就能完全看懂金錢的流向！

為了解決使用流量英文的問題，作者近藤哲朗,沖山誠 這樣論述：

～亞馬遜4.3星好評！全球化時代必須精通的數學語言～ 只靠一張圖，就能看穿「金錢」如何流動？ 由大會計師領路，不必從頭苦讀，也能速成讀懂財報！   　　會計，是觀察社會的一面透鏡。 　　所謂的「會計」，英文為Accounting，是「說明」的意思。 　　可以說，會計正是一門說明公司資金出入的工具。   　　對許多上班族來說，學習會計是增加一技之長，為了工作便利、為了推開加薪的大門…… 　　然而若非專科出身，往往因專門詞彙難以理解而備受挫折，不得不中途放棄。 　　本書正是為有此困擾的初學者提出解方──只靠一張地圖，就能勘破會計的精隨！   　　◆◆損益表✕資產負載表＝會計地圖◆◆ 　　一般所

稱的「財報」，其實就是指損益表（Income statement）、資產負載表（Balance sheet）與現金流量表（Cash flow statement）這三份報表，從不同面向詳細記載公司的營運現況。   　　由作者獨家設計的「會計地圖」，即結合這三張表，以俯瞰的視角綜觀整體，掌握利潤與現金如何在其間流動。   　　Part 1▸▸個人如何為公司做出貢獻？ 　　首先，針對「公司的資金如何流動」這個基本命題，掌握會計的輪廓。 　　讀地圖的第一步，必得熟悉圖例所代表的意義與彼此間的關係，   　　Part 1將會利用9個流程，說明公司的資金如何流動，轉變為「資產」、「負債」、「營業額」等不

同的名詞。所有的商業活動，都可以理解為是資金的某種流向！   　　當公司持有多餘現金是好事嗎？應該持有多少現金，又該投入多少現金投資？   　　本章的最後，將以遊戲產業的龍頭──任天堂為例，思考「資金」的意義。任天堂在2020年3月期的報表顯示持有將近九千億日圓的現金，背後究竟代表什麼樣的營運思維？我們又能如何解讀遊戲機產業的特性？   　　Part 2▸▸公司從社會得到什麼？ 　　前一單元介紹，從個人角度觀察公司的資金流動。   　　Part 2將切換視角，從社會的角度，解說公司如何透過5個流程確立價值。 　　當我們為公司做出貢獻，贏得內部好評；公司也對社會有所貢獻，博得良好名譽。這也就意味

著，當社會大眾給予我們所在的公司什麼樣的評價，也就關係著對我們自身的評價。   　　當今的社會需要什麼？企業又能提供哪些價值？ 　　唯有做到這個層面的思考，我們才能真正理解自己投入的工作與產業，能夠對社會做出哪些開創性的貢獻。   　　Part 3▸▸個人能為社會做出什麼貢獻？ 　　最後一個單元，結合Part 1與Part 2所歸納的15個會計用語與相互聯繫，重新思考「會計學」的本質──觀察社會。 　　理解財報表上數字背後的意義，以此為基礎，了解社會的動態變化。 　　會計學最普遍的使用方式，是分析有形的資產； 　　然而專利、商標、商譽、研發技術，這些無法實際估價的無形資產，卻是全球頂尖企業趨之

若鶩的領域。 　　舉凡全球科技軟體服務的領航者──微軟、 　　蘋果一手打造高整合度的蘋果生態圈、 　　台積電不斷推進製程，領先研發新一代晶片。   　　身處在急遽變化的時代浪潮，要想打造新的商業模式，關鍵在於具備「創新思維」。 　　從今天開始，就讓「會計」成為你持續創新、布局未來的有利工具！   本書特色   　　◎新創領導人聯手，不走深奧難解的學院路線，基本會計概念一本就能通透。 　　◎終極的圖解書！難懂的專業術語、這個詞與那個詞的關係，都能透過一張「會計地圖」，從整體掌握公司經營的思維。 　　◎延伸思考，透過會計觀察企業經營的策略，洞視產業與社會的聯繫，發掘通往未來的「創新」潛能。　

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私域流量虛擬品牌社群價值共創行為研究—以企業運營的視角

為了解決使用流量英文的問題，作者蔣澤楷 這樣論述：

中國大陸移動互聯網用戶達到高峰，各行業之間的流量爭奪戰也愈發激烈。 在這種背景下，「私域流量」的概念逐漸被許多企業熟知，並建立相關私域流量 虛擬品牌社群。此外，隨著消費者與企業之間的角色從被動到主動的轉變，企業 與消費者共同創造價值也已成為企業獲取競爭優勢的來源。目前的文獻大多以具體案例探討企業應該如何運營管理私域流量虛擬品牌 社群，尚未有學者從企業運營的視角，系統性的研究私域流量對虛擬品牌社群價 值共創行為的動機和後續影響進行研究。本研究將私域流量虛擬品牌社群價值共創行為分為企業-消費者之間的價值 共創行為和消費者-消費者之間的價值共創行為。根據 590 份網路問卷發現，消 費者參與私域流

量虛擬品牌社群的動機中，信息動機、社交動機和娛樂動機正向 影響企業-消費者之間的價值共創行為，信息動機、社交動機正向影響消費者-消 費者之間的價值共創行為。私域流量虛擬品牌社群運營正向影響消費者的品牌信 任，品牌信任在私域流量虛擬品牌社群運營和社群價值共創行為之間的關係發揮 著中介作用。此外，私域流量虛擬品牌社群價值共創行為正向影響品牌認同，品 牌認同正向影響品牌承諾。本研究對私域流量虛擬品牌社群價值共創行為進行了 探索性研究，豐富了私域流量虛擬品牌社群價值共創行為的理論成果。

義式咖啡的萃取科學：專業玩家、咖啡師必備的完全沖煮手冊；煮出油脂平衡、基底飽滿，適口性佳的濃縮咖啡

為了解決使用流量英文的問題，作者史考特．拉奧 這樣論述：

銷量破萬！暢銷書《咖啡沖煮的科學》進階完全版！ 咖啡教父史考特．拉奧（Scott Rao）入行30年經典大作！ 【特別收錄】臺灣版專序＆訪談影片 　　►義式濃縮的最佳水粉比例、萃取壓力、時間、溫度有何標準？科學數據都有解！ 　　►牛奶加熱到幾度最適合用來拉花？如何改善奶泡濃稠度，以一壺蒸奶完成多杯飲品？ 　　►同場加映：史考特（私底下愛喝茶勝過咖啡）的沏茶小訣竅！泡茶也可以很科學！ 　　專業玩家、咖啡師最想知道的大哉問：如何煮出品質穩定且口味一致的濃縮咖啡？ 　　本書是作者史考特．拉奧於30年前入行時，就開始發想的首部經典著作。 　　彼時的他，四處尋找一本書，能涵蓋「在咖啡館沖煮優質

咖啡」時，所需的知識與建議。 　　然而，遍尋不著之下——他索性下海自己寫！ 　　史考特．拉奧說： 　　「我知道許多咖啡專業人士，以及某些狂熱的咖啡業餘愛好者， 　　和我一樣仍在尋找這樣的作品。而各位現在手中的這本《義式咖啡的萃取科學》， 　　就是我希望完成大家的心願所做的嘗試。」 　　書中除了說明義式濃縮咖啡所有的萃取細節外， 　　亦首度公開他在蒸奶與拉花實作上的心得與建議， 　　更提供研磨刻度、壓力干預、沖煮強度、粉層厚度等標準數值， 　　可說是現代咖啡科學研究風潮的濫觴。 　　不論你是專業玩家、職業咖啡師，或單純喜歡在家煮咖啡的初心入門者， 　　都能在這本書裡找到最實際的萃取建議。

　　★如何維持濃縮咖啡的油脂平衡、基底飽滿，以及最佳適口性？ 　　義式濃縮品質穩定的關鍵在於油脂平衡。 　　萃取時產生的懸浮固體顆粒與乳狀液體（不可溶的微小油滴）， 　　會替義式咖啡帶來香氣、醇厚度與味道，成就飽滿的咖啡基底； 　　這些油脂同時也會包覆蓋舌頭並降低咖啡苦味，帶來最佳適口性。 　　如何煮出品質穩定且口味一致的濃縮咖啡？史考特整理出下列數據： 　　水粉比例：7～20公克咖啡粉：14～60公克水 　　萃取壓力：7～9巴（bar） 　　萃取時間：20～40秒 　　溫度：攝氏85～95度 　　★加碼收錄大師級蒸奶與拉花、滴濾咖啡、法式濾壓壺等實作技法 　　►義式濃縮：如何均勻

注粉、修整鋪平？什麼是短萃、正常與長萃義式濃縮咖啡？ 　　►滲濾萃取：義式濃縮的固體物質濃度要達到多少，萃取出的咖啡液才不會「太水」？ 　　►蒸奶與拉花：牛奶加熱到幾度最適合用來拉花？如何以一壺蒸奶完成多杯飲品？ 　　►吧檯系統：最佳製作流程如何安排？有哪些增進效率的必備工具？ 　　►滴濾咖啡：最適兌水、沖煮量、溫度為何？自動滴濾機的典型參數如何設定？ 　　►法式濾壓：如何利用法式濾壓壺做出醇厚度最高、風味純淨度最低的咖啡？ 　　一起回到咖啡教父最初的起點！ 　　做出品質穩定且口味一致的濃縮咖啡！ 本書特色 　　◎咖啡教父史考特．拉奧入行30年暢銷經典！煮出油脂平衡、基底飽滿，適口性佳的

濃縮咖啡 　　◎首部討論水粉比例、沖煮強度、萃取率等數據的咖啡專書，現代咖啡科研風潮的濫觴！ 　　◎大師級蒸奶與拉花技法大公開；加碼收錄滴濾咖啡、法式濾壓壺、沏茶等實作建議！ 專業推薦 　　2020年外媒評鑑臺灣最佳咖啡館mojocoffee創辦兼主理人、咖啡講師／陳俞嘉Scott 　　專文推薦 　　世界最佳咖啡館Simple Kaffa興波咖啡共同創辦人、2016世界咖啡師大賽冠軍／吳則霖 　　GABEE.創辦人、首屆世界咖啡大師比賽臺灣冠軍／林東源 　　維堤咖啡學苑執行長／楊明勳（Frank） 　　虎記商行／寧波東街小霸王 　　WCE世界咖啡杯測師大賽世界冠軍、WCE世界咖啡沖煮大賽

臺灣冠軍＆世界第四／劉邦禹 　　《咖啡學》系列作者／韓懷宗 　　專業推薦（按姓名首字筆畫排序）  

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決使用流量英文的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。