金融業數據分析的問題，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

開店的地點學： 三萬份大數據分析「地點」的布局戰略， 你務必要懂的街道線索。

為了解決金融業數據分析的問題，作者榎本篤史 這樣論述：

　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 　　挑好地點，不再是超商總部和房地產公司的機密檔案，現在有了一套方法。 　　◎店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　◎租金高是風險，絕非業績保證，離開蛋黃區，轉角好地點你挑得出來嗎？ 　　◎所謂有人潮，多少人算多、怎樣算少？用什麼判斷？ 　　◎跟著麥當勞、星巴克設點投資，就穩賺不賠？捷運出口最容易成旺店？錯！ 　　◎咖啡店翻桌率好低，怎麼成功？商業辦公區人潮洶湧，為什麼開餐廳很難賺錢？ 　　作者榎本篤史是地點開發專家，擁有二十年以上實務經驗， 　　他說，把店開在什麼地點才會賺錢？答案就在現場。 　

　本書就是他量化三萬份勘查資料的結晶。 　　同個地點他至少走超過四回：平日的白天和晚上、假日的白天和晚上， 　　整理出開店地點的十大街道線索。完美店鋪有公式，複製套用就好。 　　◎想找開店的好地點，你得先喜歡逛街。因為街道是閱讀人類心理的戰略寶庫！ 　　．路邊開店，三角窗未必都好，你要找「受角」 ！ 　　十字路口有四個三角窗，只有一個是理想店面，你會挑嗎？ 　　弧形道路轉彎處是好店面嗎？麥當勞最愛把店開在彎道外緣，為什麼？ 　　店面太小怎麼辦？你可以模仿得來速的動線規劃。 　　．店面不好停車、客人不來怎麼辦？利用錯覺消除心理障礙 ！ 　　相同面積的停車空間，地上車格畫的是雙線或單線，居然

會影響顧客停車意願？ 　　怎麼讓駕駛人、司機大哥一眼就看到你的店？本書全圖解給你看。   　　．萬一找不到最適合的開店地點，你該怎麼做，才能讓顧客再遠都會上門！ 　　丸龜製麵懂得用「臨場感」，討小小顧客的歡心，彌補地點上的弱點。 　　所以，你的行業怎麼複製這種體驗？ 　　◎只要東西好，客人就會找上門？敢不拘泥於地點的業態極稀，看這邊：   　　．人潮會消失。注意！不是鬧區都適合開店。 　　大學學區看似最吸引人潮，常給人熱鬧的印象，實則不然！ 　　一到寒、暑假時段，大學學區就十分冷清。你怎麼辦？ 　　還有，人來人往的辦公商圈，其實暗藏一個開店陷阱，你知道是什麼嗎？ 　　．有些行業不用看地點，

光靠「人」就能吸引顧客。 　　美髮沙龍是服務業，這種行業並非顧客追隨商品，而是顧客追隨人。 　　每位美髮師只要掌握30位左右的固定女性客源就可維持營運，顧客忠誠度也高。 　　 　　◎所有店面都通用的黃金守則，看這邊！ 　　．「這裡的人潮好像很多？」人潮，要用手動計數器算過才準！ 　　車站、百貨公司給人熱鬧的印象，但僅僅差一條路，人潮落差有天淵之別。 　　一定要用手動計數器，實際計算平日和假日有多少人、車經過，親自確認。 　　．兩大障礙，即便你東西好，客人還是不進來！ 　　物理障礙：門口散亂擺放，會讓客人嫌麻煩而不想上門。 　　心理障礙：如果這家餐廳可從外面一覽無遺，有一種顧客就不敢上門。

　　但，看不見裡面的餐廳也導致客人遲疑。怎麼辦？ 　　群雄割據的便利店連鎖企業總部，都怎麼找好地點？這是開店地點學的必修課。 　　餐飲業抄襲模仿最兇，開店時怎麼布局好地點，才能無懼激戰？ 　　最好的地點就是開在顧客方便的地方。什麼才是所謂的「方便」？ 　　作者用三萬份的大數據告訴你。 本書特色 　　店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 名人推薦 　　正聲廣播《日光大道》房產節目主持人／張欣民 　　《巷子口經濟學》作者、資深產業分析師／鍾文榮 　　募資買房達人／羅右宸

金融業數據分析進入發燒排行的影片

傳統民營銀行數位金融創新之研究

為了解決金融業數據分析的問題，作者薛丞邑 這樣論述：

在網際網路蓬勃的發展下，金融科技的出現無疑是改變了整個金融業，我國金融監督管理委員會於2019年首度開放3張純網銀執照，造成傳統銀行相當大的衝擊，迫使傳統實體通路銀行的經營模式改變，以防止客源流向純網銀，各家傳統銀行逐漸成立數位金融部，打造自身的數位品牌，開創出數位銀行的通路，讓人們不必再跑到實體分行，也能從行動裝置、電腦完成各項業務，且不再受到傳統銀行有營業時間上的限制。本研究蒐集相關文獻及各學者理論作為參考，以傳統銀行所推出的數位銀行是如何轉型使民眾的使用意願提升，及目前數位銀行推行的各項服務是否能獲得民眾的認可，並改變實際使用的習慣，以達成傳統銀行轉型的目的為探討。本研究採用問卷調查法

為主要研究方法，於2022年5月13日至2022年5月20日進行發放，共計7天，以網路問卷方式進行，採滾雪球方式發放。問卷總共回收333份，其中有效問卷為332份，無效問卷為1份。本研究針對回收之有效問卷進行敘述性統計分析、信度分析、效度分析、差異性分析及迴歸分析，分析結果顯示當民眾對數位銀行的功能需求性、行銷策略、服務體驗及服務品質感到滿意時，皆會提升民眾使用數位銀行之意願，且能有效改變民眾的使用習慣、減少前往實體分行辦理業務的次數。

圖解數位科技：金融科技與數位銀行(2版)

為了解決金融業數據分析的問題，作者伍忠賢,劉正仁 這樣論述：

　　※一單元一概念，輕鬆了解FinTech與Bank 3.0。 　　※內容豐富，電子支付、數位分行、比特幣、區塊鏈等精華內容一把抓。 　　※世界趨勢不遺漏，涵蓋臺灣、中國大陸、美國、新加坡、瑞典、丹麥等國。 　　※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收。 　　從2015年開始，「金融科技」（FinTech）與「數位銀行」（Bank 3.0）經常在各大媒體上被討論，關於比特幣、大數據、區塊鏈、聊天機器人等相關報導更如天上繁星，令人目不暇給，然而大多數報導卻難以讓讀者了解FinTech與Bank 3.0的全貌。 　　本書提供完整知識架構，包含：金融科技的介紹、網路金融公司的興起、傳統

銀行的數位化等精華內容，幫助讀者在紛雜的資訊中找到定位。透過詳實的圖表整理，讀者也能快速理解臺灣與世界各國的發展異同，金融科技對傳統銀行與金融服務造成的巨大變革。適合想了解FinTech與Bank 3.0的讀者閱讀，也是發展數位銀行的金融業人士最佳參考書。

考量內生性生產要素與非意欲產出問題下探討CSR活動對銀行業經濟效率之影響

為了解決金融業數據分析的問題，作者邱義晃 這樣論述：

隨著經濟成長與環境變遷，企業經營開始注重環境、社會和公司治理(ESG)，本文針對這個議題，探討企業社會責任投入對銀行業經濟效率之影響，CSR資料取自EIRIS之2003-2014年32個國家287家銀行，要素投入與產出數據取自Bureau Van Dijk公司之ORBIS Bank Focus全球銀行與金融分析資料庫，利用隨機邊界方法考慮生產要素內生性與非意欲產出，同時探討技術與配置效率議題。採用Amsler, Prokhorov and Schmidt (2016)工具變數法解決要素內生性問題，確保迴歸係數估計值具備一致性，實證結果顯示總成本無效率主要來自配置無效率，而非技術無效率，此發現

與銀行業常進行組織結構改造，重新調整人力、資本與資金等以改善配置無效率相呼應一致。進一步將技術和總無效率與環境變數連結，包括(1)前五大銀行市占率、(2) 銀行成立年數、(3)CSR員工項目分數、(4)資產報酬率、(5)淨值資產比、(6) CSR公司治理分數、(7)銀行資產/GDP比、(8)人均GDP等8個環境變數，其中前三項主要影響技術無效率因素，結果發現環境變數確實影響銀行經營效率，擬定執行經營策略納入考慮有其重要性。並將研究資料依年份期間與洲別分類，發現2007-2009年次貸風暴期間銀行經營效率最低，但三個期間的差異未達統計顯著；洲別分類以亞洲銀行經營效率最低，檢定發現歐洲與美洲銀行經

營效率顯著高於亞洲銀行，研判與亞洲銀行種族文化、經濟環境與規模差異較大有關。文中比較不考慮(1)內生性、(2) CSR與(3)非意欲產出對經營效率之影響，發現造成技術無效率與配置無效率誤置，導致銀行經營者執行錯誤的經營策略方向，反而造成資源更多的浪費，評估銀行經營效率的影響因素必須充份完整，不得不慎。