產品經理 碩士的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

10倍股法則：從企業成功軌跡解析股價上漲10倍的祕密

為了解決產品經理 碩士的問題，作者林子揚 這樣論述：

想投資美股卻遇到「選股障礙」？ 知名大型股或熱門成長股都高不可攀？ 想找到未來可能大漲數倍的股票該從何開始？ 帶你從過往的「10倍股」下手研究 尋找未來有潛力繼續向上成長的股票   　　★《超級成長股投資法則》作者重量級力作！ 　　 　　本書作者林子揚，投資美股26年，年化報酬率24.98%，大幅超越標普500指數表現；他的投資組合中有8檔標的，在他持有期間內股價上漲達10倍（1000%）以上！帶來令人稱羨的長期超額報酬。   　　現在才想投資這些10倍股會不會太晚？他認為，歷史雖然無法重來，但是鑑往可以知來；找到企業的成功軌跡，對於找到下一檔10倍股絕對有

幫助。他深究美股市場過去5、10、20、30年產生的「10倍股」，發現：   　　‧企業股價的大部分漲幅都發生在前20年。 　　‧表現好的10倍股，絕大部分可以一直保持下去。 　　‧過去5年產生的10倍股多是大肆擴張中的新創企業，繼續成長的可能性很大。 　　‧股價能上漲10倍以上的企業都有相似的發展軌跡。 　　‧要選到5年股價上漲10倍的股票不太容易，但要選到20～30年股價上漲10倍的股票並不難。   　　這本書將分享作者深度分析美股市場10倍股的研究精華，再以大部分讀者較為熟悉的10倍股企業如電動車龍頭特斯拉、被電商霸主亞馬遜視為競爭對手的產業新星Shopi

fy……等企業為實例深入說明；同時藉由作者的長期投資經驗，了解如何訂下成功收獲10倍股的策略，邁向超額報酬之路。   　　【特別收錄】美股近30年產生的10倍股名單 　　‧分布於11大產業、百種行業10倍股名單完整收錄 　　‧作者精心蒐羅統計，並已過濾無投資價值之垃圾股及雞蛋水餃股   　　【必讀重點】 　　◤10倍股分布產業精彩解析 　　分析10倍股分布最多的美股產業，這些產業都適合投資嗎？當中包含哪些具備持續成長潛力的行業或個股？引領你從中找到選股方向。   　　◤形成10倍股的5大關鍵理由 　　能成為股價上漲10倍的股票，不外乎5種關鍵理由，搭配知名

企業如露露檸檬、直覺手術、埃森哲……等實例，帶你一探10倍股的形成脈絡。   　　◤投資美股市場成長股，無法只看本益比估價 　　美股當中有許多成長中的新創企業，明明還在虧損，股價卻能一再上漲，這些企業無法用本益比估價怎麼辦？作者用經驗法則教你使用正確指標評估他們的成長性！   　　◤高股價、高市值，會不會阻礙企業成為10倍股？ 　　市值或股價已經很高的企業，未來股價有可能再漲10倍嗎？低股價的企業，會更有可能成為10倍股嗎？從美股現況告訴你真實答案。   　　◤為何一般人很難真正收獲10倍股？ 　　你手中有10倍股嗎？是否「曾經擁有」10倍股？歸納5項投資人錯過

10倍股的5大原因，找到問題所在，告別平庸的投資績效。   　　◤高成長股票可能遇到的3大暴跌危機 　　成長型股票的波動劇烈，尤其美股並無漲跌幅限制，一天要跌15%以上並不少見；投資之前，不能不先了解成長股可能面臨的暴跌風險。

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應收帳款承購業務之買方信用風險評估-個案研究

為了解決產品經理 碩士的問題，作者許佩怡 這樣論述：

隨著貿易全球化，「供應鏈融資Supply Chain Finance」授信業務成為金融機構新的授信評估要點。不同於一般傳統授信，其授信風險通常來自於借戶本身的體質及還款能力，但「供應鏈融資Supply Chain Finance」的授信風險卻必需將授信戶之上下游公司之狀況、產品、收付款條件及所在國經濟政治情勢都列入授信評估的要素。而「應收帳款承購業務Factoring」為金融機構為因應「供應鏈融資Supply Chain Finance」而衍生出來之金融商品，它可協助賣方管理買方信用風險、提供賣方資金融通需求、帳務管理及代替賣方向買方催收款項（陳冠志, 2009）。2008年9月由次級房屋信

用貸款引起的金融海嘯、2020年年初開始在全世界擴散的新型冠狀病毒COVID-19，皆重創全球之經濟，無數公司行號發生經營困難，也因此被迫對供應商採取延期付款或倒閉。企業倒閉將對上游供應商造成巨大影響，部份供應商甚至隨之倒閉。因此，本篇論文將探討Factoring業務如何協助供應商去評估、轉嫁SCF裡的買方信用風險，由承購商承保其對買方的應收帳款，並以本國一大型跨國紡織供應商為例，列示在實務上，金融機構如何評估其買方信用風險之過程、核准額度，使該供應商的應收帳款風險轉嫁至金融機構且可維持營業現金流正常，以穩定公司價值。

Python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!

為了解決產品經理 碩士的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　【題材涵蓋最全面！一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how！】   　　從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上，資料科學需要的背景知識與技能相當的多，通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用；再加上機器學習的基礎就是機率和統計，因此也免不了得學機率和統計知識，可說有一拖拉庫的主題等著你去學，也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷，一時間實在讓人難以消化...   　　為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感，我們精心設計了這本入門實戰教本，秉

持讓讀者「買一本抵多本」的精神，本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材，同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。   　　在章節的安排上，本書從資料取得的網路爬蟲開始，提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料；接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件，再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識，最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。   　　這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練，跟著本書掌握這些重要 know-how 後，就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材，甚至參與資料科學、機器

學習的網路競賽；希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路！   本書特色   　　□ 資料科學三部曲：取得資料 → 探索資料 → 預測分析 　　□ 一次補足最入門的統計和機率基礎 　　□ Python 開發環境與基礎語法快速上手 　　□ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序 　　□ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫，便於日後存取利用 　　□ 實踐資料科學的四大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握 　　□ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用

探討傳統製鞋產業疫情後之採購因應策略-以A公司為例

為了解決產品經理 碩士的問題，作者黃雅琴 這樣論述：

本研究的主要目的是探討傳統製鞋產業在疫情後的採購因應策略。自從2019年底COVID-19疫情爆發以來，各國為抑制疫情的爆發，紛紛祭出各種防疫政策，再加上國際航運的貨櫃塞港，海運、空運費用飆漲等因素，導致產生供應鏈斷鏈危機。因此藉由本研究探討傳統製鞋業A公司的採購策略，是否因受到COVID-19疫情之影響而改變A公司的採購策略及供貨模式，以及庫存管理是否有因受到COVID-19疫情之影響而做滾動式調整。本研究採取質性研究方法中的半結構式訪談法來收集所需資料，在研究結果中發現因疫情關係加上航運時間不確定，打亂了A公司的採購策略，不再以統購策略之以量制價的方式為主要採購策略，而是以材料取得的方便

性為主要目的，並且積極尋找可替代原物料的供應商來避免發生斷料危機，此外，A公司在SAP系統下的庫存管理比疫情前管控得更加嚴格。本研究之結論得知全球供應鏈的模式，必須被迫改變，由長鏈改成短鏈。且全球化採購策略須改變採購模式，縮短採購流程，改成在地化採購。同時需落實forecast預購的備料機制，將訂單所需之材料提前生產並做有效配套，此外，由於A公司的庫存管理系統管控嚴格，建議以不違反企業的政策下，以製作簽呈的方式來請示相關上級主管的同意來放寬採購用量。