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GA到GA4: 掌握網站數據分析新工具的技術原理與商業思維

為了解決自 訂 短網址的問題，作者張秉祖 這樣論述：

快速上手 GA 4，建立工具操作與商業經營的緊密連結！ 　　GA 4 與通用版 GA 的異與同 　　企業的導入策略與步驟 　　報表結構與數據判讀 　　「事件導向」的數據模型 　　手把手完成 GA 4 事件相關的設定 　　GTM 簡介 　　深入解析 utm 參數的應用 　　以 AI 為基礎的豪華版「探索」分析圖表 　　以數據分析支撐商業決策的實例探討 　　Google 分析 (GA) 雖然已是大部分企業的標準配備，但因為工具的複雜與善變，讓不少有多年經驗的使用者，仍然覺得難以親近。而新版 GA 4 問世，數據模型的跨代改變，複雜度遽增，更加深了大家的焦慮感。 　　但如果使用工具時，除

了操作，還能夠細究其技術邏輯，深入理解工具反映的商業概念，則會發現複雜、善變的背後，其實有一定的脈絡可循。 　　本書的設計，以技術架構為經，透過實作範例，完整執行 GA 4 事件設定與進階分析流程，讓負責操作的朋友，可以與通用版 GA 無縫接軌，快速上手；同時以商業策略為緯，詳細解釋了 GA 4 各種功能與報表，在商業情境中的具體意義與應用策略，讓無需動手的決策人員，也可以透過本書，具體瞭解 GA 4 到底在做什麼。  

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打造臺灣資本市場成為獨角獸孕育平台 -以雙層股權結構特別股與公司治理為核心

為了解決自 訂 短網址的問題，作者任智瑋 這樣論述：

全球新經濟獨角獸藉由去中介化的破壞式創新平台運營模式，瓜分傳統產業經濟市場佔有率，其最主要特徵係快速成長至一定規模後始專注於獲利，我國公司法與證券交易法制於因應該新經濟發展模式之彈性顯有不足，國際商業法令法域競爭，以及全球資本市場開放與否，將影響國家經濟發展與競爭優勢。鞏固控制權於鼓勵新創企業創始人於快速發展之經濟環境下確有實益，然其伴隨而來的公司治理議題亦應適當處理與規範，以維護股東民主與公司治理之基礎。惟，我國公司法與證券交易法制於放寬複數表決權制度於公開發行以上公司適用時，以及吸引該樣態企業於我國資本市場上市與募集資金時，公司治理與股東權益保護機制是否足以因應，則與我國公司法之監察人，

以及獨立董事與審計委員會等公司監督治理機制有關；綜觀我國公司法與證券交易法之立法過程與精神，我國董事會於引進獨立董事制度之前，董事會乃係企業之業務執行機關，惟，若以獨立董事組成之審計委員會作為監督機制時，董事會與審計委員會之功能卻有所重疊，乃未來若放寬複數表決權制度企業於公開發行以上企業適用，進而於資本市場上市所需探知與調整之重要議題。複數表決權之雙層股權制度是否為孕育獨角獸之保證方案？答案絕非是非題，資本市場仍須源源不絕的資金動能始足以孕育，惟臺灣的商業法制與相關上市規範，就如同國家的基礎建設乃吸引投資的指標。本論文以獨角獸WeWork之公司治理議題經典案例為「經」，我國公司法與證券交易法制

為「緯」，以公司治理議題貫穿探求未來放寬複數表決權制度於公開發行以上企業適用時之因應，以及證券交易所上市制度設計之參考。最終讓臺灣資本市場之投資大眾得以共享該新創企業成長之利益，再創臺灣經濟榮景與全球地位。

網路封包大剖析：HTTP介面自動化測試原理

為了解決自 訂 短網址的問題，作者肖佳 這樣論述：

用Fiddler、Wireshark、JMeter、Selenium玩轉網路封包 自動化、測試、秒殺、搶票最佳實戰 　　本書不僅全面介紹如何使用Fiddler 進行HTTP 封包截取，還提供豐富的應用場景實戰範例。除了介紹HTTP 封包截取及其應用，還介紹許多Web應用方面的相關知識。全書內容深入淺出、圖文並茂，閱讀起來非常輕鬆。對HTTP 封包截取技術的知識系統重新進行了梳理，加入了作者在工作中新的實踐、新的歸納。 　　全書分為30章，每章的內容都搭配實例和大量的圖片，方便讀者參考並動手實踐。讀者可以很快學完一章，每學一章都會有成就感。 　　第1～11章中補充了一些HTTP的知識，

包括如何使用Fiddler來抓HTTP封包、如何分析HTTP封包。 　　第12～22章則介紹如何透過JMeter、Postman和Python+requests來發送HTTP封包，以實現軟體自動化測試和介面的自動化測試。 　　第23～26章中，透過列舉很多有意思的案例，介紹如何使用封包截取工具來實現安全測試和性能測試。 　　最後的第27～30章，則運用本書所說明的內容，實現幾個日常生活中應用比較廣泛的綜合實例。 本書特色 　　◎實例豐富：作者多年介面測試的經驗總結，幫助解決實際工作中的難題。 　　◎圖文並茂：讀者閱讀無障礙，容易上手。  

利用機器學習與特徵選取技術之影片流行度影響的關鍵因素探討

為了解決自 訂 短網址的問題，作者羅聖崴 這樣論述：

近年來，用戶生成內容模式之線上平台的發展程度相較過去10年有巨大的提升，相關平台例如: YouTube、Facebook、Twitter或Instagram，平台使用者可隨時與其他使用者分享不同種類內容，現今用戶生成內容與從前的隨選視訊(Video On Demand, VoD) (Cha, Kwak, Rodriguez, Ahn, & Moon, 2009)差異有下述三點。1.提供多元社交功能，例如訂閱、喜歡/不喜歡、留言區與社群區等。2. 現今平台擁有大量使用者，創造很大的流量，例如YouTube擁有超過10億的使用者，且每天觀看影片的總時數突破十億小時(YouTube新聞中心，201

9)。3. 種類多樣的生成內容，例如YouTube有電玩、美食、新聞、運動、音樂與節目等內容種類。用戶生成內容模式中最具代表性的平台為YouTube，且很多相關YouTube的商業模式也正在快速發展，不論是類似平台競爭對手還是舊媒體或學術單位都興起許多相關的研究，並開始關注用戶生成內容平台的成功關鍵因素，且關鍵因素中很大部分有關於數位行銷。由於用戶生成內容是一種使用者行為模式，在開放性平台上以社群或各種媒體管道傳遞，從前的用戶生成內容分析相當侷限，在資料蒐集以及分析的方法上皆不完善，例如，影片流行度的預測準確率不高、資料特徵不足問題等。本研究以YouTube平台為研究對象，針對用戶生成內容資料

的特徵定義，提出更適當的方法與流程，透過影片特徵的數據化結合資料分析技術，進一步搭配機器學習開發影片流行度之預測分類模型。最後，加入進階機器學習技術優化特徵與模型，並且整理出最佳特徵組，搭配統計製程控制概念提高模型的可解釋性，為使用者提供使用模型的方法，期盼此模型可幫助平台與創作者提升影片廣告價值。