流量分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

投資學 

為了解決流量分析的問題，作者邱文昌,賴冠吉,陳育欣  這樣論述：

　　所謂投資，係指投資者提供現時所擁有之資產，以換取未來更多之資產。投資之報酬包括經濟學上從事生產活動之投資及金融活動投資學所稱之理財投資。本書之重點乃在投資學觀點之投資，尤其是有價證券之投資方面。內容包括投資基本概念介紹、金融市場制度與金融商品、證券制度與證券交易實務、投資理論與投資分析及衍生性商品之介紹等。    本書特色   　　1.全書導讀：文前提供全書導讀及相關教學資源，包含「股狗網」及各章相關網站。 　　2.章節架構完整：全書及各章架構圖完整呈現，使學習更有邏輯條理。 　　2.金融速報：章首個案從時事引導理論，學習更加生活化。 　　3.時事案例：以最新多元新聞議題搭配學習，引發

讀者共鳴和興趣。包含「FinTech金融科技5大應用領域」、「綠天鵝及灰天鵝」、「全球ETF將破10兆美元」等。 　　4.歷史現場：作者以親身經歷分享重大歷史現場，一同見證投資歷史。 　　5.投資辭典：專欄解說重要觀念，補充完整金融知識。 　　6.豐富圖表：大量圖表輔助內文，史內容更加生動活潑、容易理解。並提供QR Code掃描，獲取即時資訊。 　　7.章後、書末習題：包含選擇題、證照題及問答題，立即驗收學習成效。 

流量分析進入發燒排行的影片

退休基金研究-以資產證券化型基金為例

為了解決流量分析的問題，作者曾婉庭 這樣論述：

本文根據中華民國證券投資信託暨顧問商業同業公會的績效評比分類標準選取不動產證券化型基金為退休基金標的，在基金三個月、六個月、一年、兩年、三年、五年、十年的七個區間投資與其基金獲利進行各區間之報酬率排序比較，由高而低排列之累計報酬率排序類中讓投資者參考選取適宜的退休投資與研究標的。 研究結果發現，長期投資不動產證券化型基金，10年時累積報酬率可達 28.19%~ 144.69%，可作為退休基金的良好投資標的。另一方面，台新北美收益資產證券化(A)，其三年期累積報酬率超過 50%，十年期累積報酬率超過140%，為推薦的不動產證券化型基金。關鍵詞：退休基金、投資規劃、報酬率、資產證券

化

超高效 Google 雲端應用：打造競爭優勢的必勝工作術

為了解決流量分析的問題，作者胡昭民,ZCT 這樣論述：

收錄 Google 諸多雲端工具的使用方法 體驗雲端服務的魅力，培養跨領域多元整合的IT競爭力！   　　生活中，總有一個地方會使用到 Google 吧！本書網羅 Google 所提供的眾多應用程式，將其使用方法以平易近人的筆觸進行詳細的解說。透過本書你可以徹底掌握這些應用程式的使用技巧，不論是在生活或工作上，必定有可以派得上用場的時候。善用 Google 所提供的雲端工具：享受科技所帶來的便利，輕鬆提升工作效率。本書將是你快速入門與熟悉 Google 應用程式的最佳利器。   　　主要章節 　　・說明雲端運算，介紹什麼是雲端服務 　　・Chrome 瀏覽器的搜尋技巧，包含圖片／影片／學術

搜尋 　　・最多可支援 10 GB 附加檔案的 Gmail 　　・隨時隨地都能掌握行程的線上日曆 　　・線上地圖（MAP）和申請我的商家 　　・利用 Hangouts 即時通訊進行商務活動 　　・Sites 協作平台：線上網頁設計及網站架設工具 　　・提供上傳、分類、分享照片的網路相簿 　　・可自由儲存在網路並且共用檔案的雲端硬碟 　　・Google Meet：遠距教學／居家上課／線上會議的最佳選擇 　　・Google Office 必備工具：文件／試算表／簡報 　　・YouTube：影片上傳／編修／行銷 　　・Google 搜尋引擎最佳化（SEO）：關鍵字廣告、搜尋引擎運作原理、語音搜尋 　

　・人工智慧（AI）：Google 的核心關鍵技術 　　・Google Analytics 數據分析：輕鬆學會 GA 與 GA4 的入門輕課程   　　目標讀者 　　・想將雲端工具運用在生活或職場上的人 　　・想掌握 Google 應用程式相關基礎知識的人 　　・對雲端服務或是人工智慧（AI）有興趣的人   本書特色   　　系統化整理：迅速掌握各項應用程式的核心功能 　　操作畫面豐富：搭配逐步解說，淺顯易懂好吸收 　　強化資訊知識：善用雲端科技，培養職場競爭力

應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制

為了解決流量分析的問題，作者吳峻豪 這樣論述：

隨著近年來通訊技術的進步及巨量資料的需求，智慧行動裝置及互聯網設備的普及，使得網路流量逐步的增長，傳統網路架構已不堪負荷逐漸龐大的流量。為了有效緩和網路的問題，進而提出一個新形態網路架構，名為軟體定義網路(Software Defined Network, SDN)。此技術透過集中式的管理應對網路的控管狀態，可程式化的配置提高網路效能。SDN的網路架構分為三個平面：控制平面(control plane)、應用平面(application plane)、資料平面(data plane)。在控制平面中的SDN控制器可以制定合適的路由規則，滿足在應用平面中使用者對於網路服務的需求。而在資料平面中的

OpenFlow交換機接收到來自SDN控制器的命令之後，執行處理封包的動作，可以動態地調整來應對不斷變化的網路環境，也可以透過程序的配置管理、保護和優化網路資源。由於集中式管理的優勢和靈活度高的特性，使得SDN控制器被視為劫持與入侵的主要目標。有鑑於機器學習的蓬勃發展，在檢測識別方面，機器學習演算法擁有比人工更加有效率的偵測能力，機器學習著重於訓練電腦從資料集中學習並可從中進行改進，隨著不斷改善不斷的增加訓練的資料量，使判別能力逐漸提高。現今機器學習也廣泛的存在人們生活周遭，如：智慧醫療、電子晶圓檢測及語音識別等等。本論文提出應用機器學習於軟體定義網路之異常控制器的檢測機制。本技術著重使用機器

學習分類演算法來檢測SDN網路環境中的控制器是否具有惡意行為，SDN控制器利用OpenFlow協定可以收集網路狀態，將資料進行前處理後，使用十三種機器學習的演算法進行模型訓練，再用四種評估指標來評斷模型好壞，接著挑選出具有高度準確率的模型，最後擷取特徵輸入給模型進行分析SDN控制器的行為，透過模型分析的結果使網路管理人員有更好的應對方式。