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國立中央大學 高階主管企管碩士班 吳大任所指導 曾珂曄的 台灣網路房屋交易平台產業分析 （2016），提出淡水591租屋關鍵因素是什麼，來自於房地產業、SCP、網路交易平台、經營策略。

而第二篇論文國立成功大學 工程管理碩士在職專班 張益三所指導 陳建中的 大眾運輸系統周邊土地開發選址之研究 （2015），提出因為有 大眾運輸導向發展、土地選址、專家系統、模糊德爾菲法的重點而找出了 淡水591租屋的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了淡水591租屋，大家也想知道這些：

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台灣網路房屋交易平台產業分析

為了解決淡水591租屋的問題，作者曾珂曄 這樣論述：

華人傳統觀念上認為「有土斯有財」，除了自用之外，房地產也是很好的投資標的。在數位資訊化時代，房地產相關企業必須思考如何運用與因應新的網路科技。隨著房屋買賣與租屋資訊的數位化與顧客蒐集資訊習慣的改變，房仲產業也面臨網路科技快速發展的影響。 有鑑於此，本研究以現在的台灣網路交易平台為研究對象，經由房地產產業相關資料收集，並以產業相關理論基礎為思維架構，運用SCP分析企業在經營上面臨的問題，並提出可行的策略，以提升企業在該產業的競爭能力。本研究分析房地產業交易平台的總體環境趨勢及個別條件之影響與衝擊，以期深入探究業者的因應與調整策略，並探討該產業未來的策略方向。針對 591、好房網、信義房屋

、樂屋網四家廠商的經營策略分析，本文發現台灣網路房屋交易平台產業為高度寡佔市場。另外，2010年市佔率排名:第1名奇摩房地產;第2名奇集集;第3名591;第4名樂屋網。經過幾年的競合，2017年的市佔率排名為:第1名591;第2名好房網;第3名信義房屋網;第4名樂屋網。

大眾運輸系統周邊土地開發選址之研究

為了解決淡水591租屋的問題，作者陳建中 這樣論述：

本研究以專家系統(Expert System，ES)之概念建構一評選模型，相較於過去文獻多以模糊德爾菲法(Fuzzy Delphi Method，FDM)及分析層級程序法(Analytic Hierarchy Process，AHP)篩選評選準則與權重的求取，本研究藉由知識庫的資訊彙整，將各文獻的評選準則根據80/20法則篩選出關鍵評選準則，並以簡單加權法(Simple Additive Weighting method，SAW)求取得分值，以作為大眾運輸導向發展、住宅區選址及商業區選址之決策分析模型。根據研究結果，本研究建立大眾運輸導向(Transit-Oriented Developme

nt，TOD)發展選址、大眾運輸導向發展下住宅區選址、住宅區選址、大眾運輸導向發展下商業區選址、商業區選址等五種不同的評選模式。而與大眾運輸導向發展相關之評選準則為可步行至場站距離、大眾運輸系統整合、路網型態、轉乘設施整合程度、捷運沿線房地價、土地聯合開發強度、土地使用多樣性，與住宅區相關的評選準則為生活機能、交通條件、附近個案銷售率、鄰近重大開發計畫、道路服務水準，與商業區相關的評選準則為基地面積、租金高低、周遭商家密集程度。本研究中的19筆評選土地中建議變更土地變更為商業區的有7筆，建議土地變更為住宅區的有3筆，建議土地變更為住商混合使用的有2筆，建議土地進行聯合開發的有3筆，建議土地暫不

開發的有4筆。本研究分析結果可提供給決策者做為大眾運輸導向發下之土地開發選址之參考。

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