舊金山巨人隊的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

SHO-TIME：大谷翔平，不可思議的二刀流奇蹟（隨書附贈「創造奇蹟之人」書衣海報）

為了解決舊金山巨人隊的問題，作者JeffFletcher 這樣論述：

第一本關於大谷翔平傳奇球季的忠實紀錄 完美呈現這位棒球界最驚奇的二刀流球員如何從懷抱夢想的日本野球少年， 一路成為美國職棒大聯盟最引人關注的風雲人物。   藉由天使隊隨隊記者傑夫‧佛萊契的深入採訪， 帶領讀者從頭開始，一起從幕後再經歷一次那創下歷史紀錄的傳奇之旅！   ※隨書附贈「大谷翔平──創造奇蹟之人」書衣海報※   　　早在將近一世紀以前，當人們第一次看到傳奇球星貝比‧魯斯以投手兼打者的身分在球場上創造歷史的時候，他們為此瘋狂，卻也再沒有機會看到有像他一樣具有天賦的球員，有如此宰制性的能力，直到二○一八年，一位來自日本的球員，再次讓大家想起魯斯的名字，甚至

是取代了他在大家心目中的地位，而他，叫做「大谷翔平」！   　　百年一遇的棒球天才   　　洛杉磯天使隊的大谷翔平是大聯盟近百年來，自貝比．魯斯之後再也沒有出現過的天才球星，他以投打兩棲二刀流的優異表現縱橫整個聯盟—─既是一位耀眼的投手，也是一位頂尖的強打者—─不但成為二○二一年美國聯盟的最有價值球員，也是有史以來唯一一位同時以投手和打者身分都入選明星隊的優秀選手，更被時代雜誌選為二○二一年一百位最具影響力的風雲人物之一。   　　在大谷二○二一年球季的第一場二刀流比賽，他的投球時速超過一百英里，同時也以一百一十五英里的擊球初速揮出全壘打，這是從未有人同時達到過的驚人紀錄，

但是這一切，只是他締造超越常識理解的奇蹟開端而已。   　　「規格外的」紀錄創造者   　　9勝、防禦率3.18、156次奪三振、46支全壘打、100打點、26次盜壘、入選大聯盟年度第一隊與年度第二隊、美聯最有價值球員獎、銀棒獎……   　　這些在2021年的紀錄與獎項，若說這是某一隊的陣中投打王牌兩人的綜合成績，都不會讓人感到意外，然而，在那一年，這一項紀錄卻是由同一人所締造──他就是大谷翔平！更加讓人驚訝的是，前兩年的他，才剛經歷重大傷勢不得不開刀治療，沒有任何一個人對於他能再次站上球場發揮百分之百的天賦能力抱有樂觀的想像，然而他就像是再次進化、破繭而出一般，超越了所有

人的預期。   　　回歸原點的全面探索   　　他不可思議的表現，除了讓他成為家喻戶曉、新聞熱報的名人，更深深影響了美國大聯盟長久未變的傳統規則，一位來自東方的野球少年，究竟是如何做到這一切？更甚至是，持續寫下諸多奇蹟般的歷史軌跡？   　　藉由知名得獎運動作家暨天使隊隨隊記者傑夫．佛萊契（Jeff Fletcher）之手，這位全美國對大谷翔平最了解的職棒記者詳細記錄了大谷與日本火腿鬥士隊拿下總冠軍的棒球之路、美國球隊招募他時的激烈競爭、二○一八年的新人王球季、接下來飽受傷勢困擾的幾年、以及他史無前例的二○二一年球季；佛萊契更帶領讀者回顧二刀流球員的歷史，以及那些在大谷之前

來到大聯盟的日本球員。傑夫更深入訪談了包括美日兩地的球隊高層、總教練、球探、運動防護員、隊友及對手球員等等，同時也分析了大谷的球技特色、運用先進科技的訓練內容、他的全球知名度，以及他將如何用這不可思議的表現，徹底改寫棒球規則，引領棒球走向下一個新的世代！   本書特色   　　這是第一本最詳細的大谷翔平紀錄，透過天使隊隨隊記者傑夫‧佛萊契深入且橫跨地球兩端的訪問追蹤，讀者將第一次有機會可以瞭解到這股大谷旋風的起源與背後的故事，更能看見這樣一位極具天賦、書寫歷史的傳奇球星，如何用正面的態度、不放棄的堅持以及過人的身體優勢，為自己在棒球最高殿堂的大聯盟中創造不可思議的奇蹟。  

震撼推薦   　　民視體育主播 王人瑞 　　棒球主播 陳建君 　　 　　職棒球星 王建民 　　職棒球星 郭泓志 　　資深球評 曾文誠 　　運動視界主編 楊東遠 　　國際暢銷作家 張瀞仁 　　棒球YouTuber 台南Josh 　　我只想寫寫體育 飛鳥 　　前體育台主播/現任網路體育節目主持人 常富寧 　　職棒球星 官大元 　　職棒球星 周思齊 　　棒球研究者 鐘勝宏 　　《Hito大聯盟》主持人／大聯盟球評 王啟恩 　　《Hito大聯盟》主持人／體育主播 李秉昇 　　MLB聖地牙哥教士隊台灣區球探 耿伯軒 　　《野球乾一

杯》主持人 阿強   各界好評   　　「翔平是獨一無二的，我們從沒見過這樣的人，他的表現以及他的輕鬆寫意是那麼的與眾不同，但他最重要的特質就是他從比賽和競爭中那種純粹的快樂；即使他的表現已經這麼好，你還是可以感受到他從比賽中得到的樂趣，那就是翔平，永遠都在比賽，而且快樂的不得了。—節錄自世界冠軍暨前洛杉磯天使隊總教練喬．麥登（Joe Maddon）序文 　 　　「大谷翔平是二○二一年球季最大的新聞，甚至可能是棒球史上最大的新聞；傑夫．佛萊契的《Sho-Time》以嫻熟技巧不只記錄了大谷在二○二一年的成就，也完整呈現了這些成就之後的背景故事；從大谷在日本的生涯起源到天使隊

的招募過程、他被傷勢困擾的二○一九和二○二○兩個球季，以及他足以與貝比．魯斯相提並論的歷史定位，佛萊契這本書是二刀流王者大谷翔平最具公信力的見證。」—肯恩．羅森索（Ken Rosenthal），《運動人報（The Athletic）》資深作者   　　「數十年之後，歷史學家還是會繼續討論大谷翔平的二○二一年球季，感謝棒球之神將傑夫．佛萊契賜給我們，讓他在疫情期間還可以繼續跟隨這位棒球史上最厲害的二刀流球員，親身見證並挖掘出那些細節故事，再用他優雅流暢的文字為這位運動史上最不可思議的球員留下紀錄。」—巴士德．歐尼（Buster Olney），ESPN 記者   　　「大谷翔平是棒

球界的獨一無二的奇蹟，而沒有人比傑夫．佛萊契更適合來訴說這一切；《Sho-Time》是關於這位棒球界最引人關注的明星最不可或缺的寫實紀錄，包括大谷從岩手縣冰雪中天才般的崛起，以及他在大聯盟以二刀流身手拿下最有價值球員的歷史成就，佛萊契穿越了那些精心編排的記者會，用最鮮明的筆觸揭露出棒球之路的種種挑戰與高低起伏，功力無人能及。」 —泰勒．凱普納（Tyler Kepner），紐約時報記者   　　「好啦，我承認我瘋狂迷戀大谷翔平，雖然我錯過了那個叫貝比．魯斯的傢伙，但是現在我很幸運可以看到大谷翔平；在翻開傑夫．佛萊契這本精彩的新書之前，我甚至以為我對大谷翔平已經很了解了，他是我們這個世代最

獨特的一位棒球員，而《Sho-Time》這本書告訴我好多我原本完全不知道的事，從讀到『十拍子選手』這個詞開始，我就無法自拔了！」—傑森．史塔克（Jayson Stark）《運動人報（The Athletic）》作者   　　「關於日本與美國之間的關係，這是有史以來最好的一本棒球書，傑夫．佛萊契是天使隊經驗最豐富的隨隊記者，而且通常都是第一個在賽後問到大谷翔平的人，這四年來我很佩服他與日本媒體之間的交流，而這本書就是他這些努力所累積而成的果實，我總是透過追蹤傑夫來獲得更多關於大谷和大聯盟的新資訊。」—奧田秀樹，《體育日本》記者   　　「我以為我對大谷翔平已經無所不知了，畢竟我看

過了他每一場比賽，而且二○一八年就在亞利桑那州的坦佩市第一次訪問了他，但是在讀到傑夫．佛萊契的這本《Sho-Time》之前，我並不知道大谷翔平為了重新建構起自己的體能和心理狀態，所曾經付出的那些努力；得知大谷從在日本的時候就為了成為最好的棒球員而努力，這讓我非常感動，也更加可以體會為什麼他可以達到這樣的成就，並在棒球歷史上寫下最精彩的一年。」—馬克．古比薩（Mark Gubicza），天使隊電視轉播球評    

舊金山巨人隊進入發燒排行的影片

運用職棒打擊者表現績效探討金融戰略王桌遊-GM5競賽計分之數學模型

為了解決舊金山巨人隊的問題，作者江昌澤 這樣論述：

本研究的目的在找出「金融戰略王」桌遊WALEX-GM5競賽計分之最佳適配模型。研究對象為107年8月2日至9月29日在北部舉辦WALEX-GM5示範賽的參賽者資料，一共有172位來自臺北市與新北市的國小三年級至國中二年級的學生擔任參賽者，此為立意抽樣。先以模擬資料進行模型分析，建構數學模型，再對數學結論進行分析，並加以修改，進行最優化處理，最後以實際參賽資料代入模型比較。一、本研究的主要研究結果：（一）最優模型：本研究的模型三考慮勝率（w）及二元信賴區間長度之指數轉換（e^(-B)），將加權積分公式訂為S_3=1000×w×e^(-B)。此模型的優點是：1.在同樣的出賽數中，勝率愈高的選手，

則積分愈高；2.對於表現穩定的選手，具有加分的效益；3.能快速拉近選手的積分差距，並拉開不同勝率選手的積分差距，當選手的出賽數愈多，愈能鼓勵選手參與更多比賽。（二）進階模型：考慮以模型三為基礎，再加上心像指數M，促使選手能勇於挑戰問題，以及能有策略性的解決問題，並鍛鍊選手具有結構性思考的能力。二、根據研究結果，本研究之具體建議如下：（一）建議加權積分模型可進一步探討如何訂定擔任攻擊方之選手的最佳出牌指數，以及不同的賽事等級之賽事指數；若加權積分相同時，建議應依序以依出賽數、勝率、心像指數等數值大小進行排名。（二）建議未來能進一步探究選手的出牌策略或資產配置策略，預期能使孩子更能自我了解與探索興

趣，亦能幫助家長和教育工作者了解孩子的個人特質。（三）建議參賽選手多觀戰，吸取他人的出牌或配置經驗，並且能多參賽、取得首勝後，即能啟動加權計分機制。（四）建議家長和教育工作者鼓勵選手去享受遊戲的樂趣和人際互動的溫度，也能增進金融相關知識及對金融市場浮動的敏感度。

無形資產：將人人變成神隊友的團隊默契科學

為了解決舊金山巨人隊的問題，作者JoanRyan 這樣論述：

團隊默契難以捉摸、不易定義，影響力卻真確存在， 它的表現形式林林總總，甚至出人意表。本書用豐富的事例揭示： 妥善運用各類型的人，如何在團隊中造成正面影響，催化高效表現。 ＊＊＊ 　　運動向來是研究人類表現的重地，許多關於學習、表現與成就的著作，都源於鑽研運動表現。二○○四年麥可・路易士的著作《魔球》出版，說了個熱血的勵志故事：一名球探藉由當時業界陌生的統計方法，透過龐大數據發掘出傳統判斷方式篩掉的「遺珠」，幫助球團以相對低廉的薪資打造出一隊奇兵，從墊底球隊跌破眾人眼鏡地脫胎換骨，成為常勝球隊。大數據分析不只在《魔球》暢銷後席捲運動界，近年來亦改變了諸多產業的運行模式，影響力廣受吹

捧與重視。 　　反觀「團隊默契」，由於既難以定義又無法測量，其價值與作用長期遭到貶抑。然而已有不少研究顯示，有些人類能對彼此在生理與心理上產生深遠影響，因此照理說，人類全體都有能力影響旁人的表現與生產力。為了釐清是否真有團隊默契，以及（如果有的話）其表現方式有哪些，知名體育記者瓊‧萊恩廣泛研讀了與團隊互動、心理學、情緒、語言學、情感、軍事、神經科學、性別、領導學、演化生物學、鏡像神經元乃至各種運動相關的論文和書籍，並參考將近兩百篇從未披露的訪談（訪談對象主要為運動領域），花了近十年寫成了《無形資產》。本書藉由運動員乃至團隊起死回生或步入下坡的鮮活事例，呈現個人作為如何影響工作團隊互動，進而提

升團隊表現，也從中整理出能促成絕佳團隊默契的七種人格典型。 　　或許現階段科學研究不易釐清涉及團隊默契的那些細密又幽微的因果關連，然而這些現象不只確確實實存在，而且極為常見。人類行為與其影響，理應不限於數據所能解釋，本書豐富的例子說明了團隊默契雖難以捉摸，實際上是生理與社會因素的動態組合，會不斷激勵成員拿出最佳表現。透過這本書，我們可以觀察自己在同事、朋友和家人之間扮演怎樣的角色，它也將改變企業領導人對於追求高效表現的作法。 各界好評 　　►團隊默契真實存在，影響著團隊表現。現在我們終於知道，團隊默契為何以及如何影響團隊表現。瓊‧萊恩展現高超的說故事能力，深入研究人際關係的科學原理，讓讀

者知道團隊能夠召喚出彼此最大的潛力，無論是體育團隊、商業團隊或其他團隊。——比莉‧珍‧金（Billie Jean King），比莉‧珍‧金領導力計畫創辦人 　　►在實驗室裡，化學反應有明確定義。但是面對在個人與團體互動之間的化學反應，我們只能兩手一攤地說：『無法定義，但是碰到就知道。』或許永遠也找不到精確定義，但瓊‧萊恩藉由這本生動、周延、詳實的作品，使我們更加了解什麼是團隊默契，以及它可能的樣貌。——鮑勃‧科斯塔斯（Bob Costas），知名體育節目主持人 　　►瓊‧萊恩在這本引人入勝的重要著作中，說明團隊默契到底是什麼，以及團隊默契如何影響表現。擲地有聲。每一位大聯盟球隊的總經理都應

該看這本書。——提姆‧寇克吉昂（Tim Kurkjian），ESPN資深棒球作家兼分析師 　　►關於團隊默契是否有助於增進個人與團隊表現，或甚至是否真的存在，向來眾說紛紜。本書作者以充滿說服力的方式解決這場爭論。——文斯‧詹納羅（Vince Gennaro），美國棒球研究協會主席

利用資料探勘技術建立運動彩券投注之預測模式-以職業棒球聯盟為例

為了解決舊金山巨人隊的問題，作者方敬硯 這樣論述：

運動產業在已開發國家當中的經濟早已佔有一席之地，多數已開發國家致力於發展運動產業相關附加價值，其中運動彩券早已在運動產業發展中佔有重要的一環且具有相當可觀的產值。目前市面上並無專門且透明化的工具可以針對運動彩券進行預測，多透過所謂專家使用統計相關分析與其本身的主觀判斷來推薦給運動彩券購買者，因此本研究將使用資料探勘相關技術針對運動彩券建立一預測模式，包含勝負相關玩法、大小分玩法與勝分差玩法之預測。本研究以美國職棒大聯盟單一球隊作為研究對象，並以其2012-2016年所有例行賽的各項攻守數據進行分析。在勝負預測模式部分，可分為是否使用特徵選取工具，所使用之特徵選取工具為決策樹以及羅吉斯迴歸，原

始資料與特徵選取過後將資料投入羅吉斯迴歸分析、倒傳遞類神經網路與決策樹後進行訓練測試；分數相關預測模式部分所使用的特徵選取工具分別為決策樹以及皮爾森相關係數，原始資料與經由特徵選取後的資料投入倒傳遞類神經網路進行訓練測試。研究結果顯示在勝負預測模型式之下，原始資料與經由特徵選取的資料使用倒傳遞類神經經網路建立的預測模型可獲得高準確的預測效果，AUC值皆超過0.9。在分數相關預測模式之下，大小分部分使用原始資料與經由特徵選取的資料投入至類神經網路的平均誤差百分比皆介於20%至30%；勝分差部分使用原始資料與經由特徵選取的資料投入至類神經網路的平均誤差百分比皆高於50%；讓分部分使用特徵選取前後的

AUC值皆介於0.85至0.9。本研究結果透過特徵選取，可找出影響比賽結果的重要變項，但比較使用特徵選取與原始資料投入至預測模型的績效，可發現在多數的預測模型中，投入原始資料可得到績效較佳的預測模型。