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國立臺北科技大學 工業工程與管理系 張文華所指導 戴育新的 傳統產業之數位行銷實務研究-以某水電材料批發零售商為例 (2020),提出similarweb費用關鍵因素是什麼,來自於傳統產業、數位行銷。
而第二篇論文國立雲林科技大學 會計系 孫嘉明所指導 李英信的 電子商務產業視覺化財務績效分析 (2018),提出因為有 電子商務、杜邦分析、財務比率、商業模式、視覺化的重點而找出了 similarweb費用的解答。
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成為大數據電子商務人才的第一本書
為了解決similarweb費用 的問題,作者鄭江宇許晉雄 這樣論述:
任何人都不該錯過的一本書!大數據浪潮來襲,在巨量、繁雜的資料之中掏選出黃金資訊,已經成為現今最兵家必爭之顯學,大數據的應用幾乎是全方位,技術和工具也不斷推陳出新,現今管理與行銷方法跟思維勢必也要經歷一番徹底的更新,沒錯!如何有效應用大數據是傳統電子商務業者的重要課題,也將成為未來電子商務趨勢所在。誰能夠迅速地掌握關鍵,誰就可以成為未來電子商務的掌舵手! 本書為東吳大學巨量資料管理學院許晉雄副院長與鄭江宇教授聯合著作,蘊含其涵養多年的專業知識與豐富的教學經驗編寫而成,也是國內第一本由大數據專業教學領域學者書寫的大數據應用與實務工具書,不論是理論或是實務操演,內容上都十分的詳實而完備,用
字遣詞上也非常平易近人,即使沒有資訊背景、不會寫程式也能一讀就懂。本書非常適合當作大數據的第一本入門書,然其內涵與獨樹一格的分析也能對相關領域的人帶來一定的影響力。 本書重點 認識大數據!告訴你大數據如何影響我們日常生活?大數據如何成就電子商務4.0? 運用免費工具蒐集巨量資訊!一步步教你如何使用網路爬蟲Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用實際操演畫面的步驟化教學,跟著老師做,一定能學會! 活用免費網路資源分析巨量資訊!使用Google Analytics與SimilarWeb兩大利器,全方位掌握使用者的網路足跡就能化為商機!
如何從日常生活中觀察大數據電子商務機會與前景?生活化的舉例讓你輕鬆觸類旁通,成為下一個大數據電子商務人才不是夢! 作者簡介 鄭江宇 現任 東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授 台北科技大學工管系兼任助理教授 台灣金融研訓院遴選菁英講座 著作: 《指尖下的大數據:運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》 《流量分析與考題大揭秘:Google Analytics》 許晉雄 現任 東吳大學巨量資料管理學院副院長兼學位學程主任 東吳大學財務工程與精算數學系教授 經歷 東吳大學商用數學系副教授 東吳大學商學院商學進
修學士班主任 台灣科技大學工業管理系兼任副教授 實踐大學企業管理系兼任副教授 工研院講師 成功大學管理顧問班講師 東吳大學發展處處長 東吳大學社會資源處處長 推薦序 序 Part 1 大數據與電子商務 Chapter1 大數據崛起與電子商務變革 1-1何謂大數據 1-2大數據對傳統電子商務之影響 1-3大數據成就新電商4.0 1-4大數據電商營運模式 Chapter2大數據電商技能與挑戰 2-1 微觀視角 2-2 鉅觀視角 Chapter3大數據電商機會與前景 Part 2 大數據電子商務之輿情探索 Chapter4站外情報探索 4-1 谷歌搜尋
趨勢Google Trends 4-2谷歌消費者氣壓計Google Consumer Barometer 4-3網路爬蟲Python Crawler Chapter5站內情報探索 5-1購物籃分析運作 5-2 購物籃分析之R語言實作 Chapter6社群情報探索 6-1 Power BI安裝與設定 6-2臉書資料探索 (具管理權限) 6-3臉書資料探索 (不具管理權限) 6-4 IBM Watson 社交情報探索 Part 3 大數據電子商務之數位足跡掌握 Chapter7深度流量分析 (Google Analytics) 7-1傳統網站HTML程式碼安裝 7-2套版式網站安裝 Chapte
r8廣度流量分析 (SimilarWeb) 8-1 SimilarWeb (自我網站絕對分析) 8-2 SimilarWeb (他人網站相對分析) Chapter9行動流量分析 (iBuildApp) 9-1行動流量分析理論依據 9-2網站型APP製作 9-3 iBuildApp之GA嵌入 Part 4 大數據電子商務之資訊濃縮與獲取 Chapter10主動式掃碼互動 10-1一維條碼 10-2二維條碼 10-3個性化QR-Code製作 10-4掃碼行為分析 Chapter11主動式擴增實境 Chapter12非主動式超聲波互動 Part 5 大數據電子商務之善用情報資料視覺化與人工智慧
Chapter13 跨境電商情報探查利器 Chapter14大數據資料視覺化呈現 14-1程式碼嵌入式 14-2 GUI介面式 Chapter15智慧語音客服訂單不漏接 結語 序 電子商務在台灣發展至今已二十餘年,期間歷經許多外在情勢變化,其中最明顯的改變有連網設備普及、連網費用下降、智慧型手機普及等,這些都表明了電子商務正走在一條不斷進化的道路上。近年來大數據概念興起,使得電子商務的大數據相關應用呈現多元化趨勢。這意味著,大數據或是電子商務早已是一項跨領域之技能。有感於市面上大數據電子商務相關書籍多數局限於概念傳達,即便是實作型書籍也過於艱深難懂。有鑑於此,本書兩位作者協同各自跨領
域專長及校內教學經驗,共同撰述符合資訊、商管、財務金融或社會科學領域適用之大數據電子商務教材。此《成為大數據電子商務人才的第一本書》一書共計有五大篇15 個章節,每一章節皆包含理論、個案與實作,特別是在實作部分大量採用免費或試用版軟體,期許廣大讀者能以最低成本吸收大數據電子商務新知。再者,為了因應大數據電子商務的持續進化,本書內容廣泛的將輿情探索、網路爬蟲、社群網路分析、網站流量分析、超音波非主動式推播、AR 擴增實境、資料視覺化以及智慧客服機器人等議題納入,這些議題在大數據電子商務中皆屬重要應用,本書手把手的教導讀者,使讀者能夠從中學習到實務技能,進而縮小學用落差。2018 年正值大數據應用
的衝刺階段,相信讀者從本書內容中可以收獲許多大數據電子商務知識,使大家得以順利的銜接大數據盛世。 鄭江宇、許晉雄 謹誌 東吳大學巨量資料管理學院 1-1 何謂大數據 大數據 (Big Data) 一詞最早出現在 2012 年 Viktor Mayer-Schönberger&Kenneth Cukier 兩位的著作《大數據時代:生活、工作與思維的大變革》當中,書裡提到所謂大數據指的是 4V 數據特性,包含數量龐大 (volume)、產生速度快 (velocity)、形式多樣 (variety) 且具有價值 (value) 的資料。茲將此四大特性說明如下: 數量龐大 (volume) Vo
lume 原意為一個有形物體或容器內的空間容量,例如:某一輛汽車的油箱容量為 60 公升,若能夠將油箱擴大,那麼就可以存放更多的汽油來延長汽車續航力。在大數據世界裡,volume 卻屬於一個抽象概念,好比一個沒有刻度的量杯一樣,並無具體資料容量上限。試想,在這個世界上有幾個網站呢?而在這龐大網站量中流竄的全球網路流量又有多少呢?答案想必是非常驚人!在大數據裡,volume 其實就是指數量龐大的網路資料。 以傳統電子商務時代而言,或許網路資料僅局限於來自網站的流量,然而近年來受惠於行動網路普及,由行動裝置所產生的網路流量不約而同的加入貢獻 volume 的行列,甚至是近年流行的物聯網也不例外,在
萬物皆可連網情況下,儼然扮演額外的網路流量供應者,因此我們也可以把大數據的數量龐大(volume) 特性視為「浩瀚網路容器中的無垠數據」。再舉一個生活中常見的龐大數量 (volume) 案例,大家平常在使用手機上網的時候可能會遇到一種情況,那就是上網流量超過電信業者合約中的限額。以 1G 流量限額來說,若將流量使用完畢,等同於自己在智慧型手機上閱讀了上千本電子書的內容,然而實際上的流量限額不只有 1G,甚至有不少人是使用吃到飽方案,那麼在沒有限制的情境下比喻成電子書閱讀數量恐怕更難以計算。 產生速度快 (velocity) 大數據的產生可以說是一年三百六十五天、一天二十四小時不斷的發生著。若以
資料在網上流動的速度而言,不妨試著想想看在簡單的 LINE 對話過程裡 (傳訊方是上傳、收訊方是下載),自己一天當中發生過幾次一來一往的傳送與接收訊息呢?如果將此單一個人每天傳訊的流動頻率放眼至全世界的LINE 用戶的話,LINE 公司的伺服器主機一天當中又得服務多少用戶傳送與接收訊息需求呢?然而這只是眾多大數據資料流動的一個小案例,在人們日常生活中,只要所從事的活動涉及到網路,就等同於隨時產生資料流動,也就是達到資料即時性 (real-time)。
傳統產業之數位行銷實務研究-以某水電材料批發零售商為例
為了解決similarweb費用 的問題,作者戴育新 這樣論述:
由於網路科技的發達,加上數位裝置與數位媒體的普及應用,網路購物之比例大幅攀升,數位行銷成為這個時代的趨勢,因此各個產業開始進行數位行銷。傳統產業之數位行銷個案研究,主要導入和經營社群媒體、電子商務平台、官方網站,並觀察、分析及探討數位行銷對於某間水電材料批發零售商之影響。透過這些數位行銷工具,採取一些數位行銷策略,曝光於網路上,期望獲得穩定且長期的流量,甚至是商機,並根據實際觀察到的結果,評估傳統產業推動數位行銷的必要性。最後發現,數位行銷對於傳統產業,尤其水電材料批發零售業,是有其經營的必要性。傳統產業之批發零售業,從事數為行銷,確實可以帶來曝光和流量,最終可以獲得商機。
電子商務產業視覺化財務績效分析
為了解決similarweb費用 的問題,作者李英信 這樣論述:
2016年我國零售業電子商務營業額2,212億元,年增率12.3%,占整體零售業比重5.4%,相較於中國的15%,美國的8%,日本的5.8%,比率偏低,顯示台灣的成長空間相對較大,2017年無店面零售業營業額不斷上升,此營業額數字連續11年呈現正成長,但近年跨境電商產業興起使台灣電子商務產業環境充滿挑戰更值得我們去探討。財務比率視覺化分析將資料轉化為圖形資訊後讓分析資料變得更簡單、更美觀、更有用,但是只要分析解讀財務比率的視覺化圖表就可完全瞭解企業經營模式嗎?本論文以杜邦分析的相關財務比率作為視覺化財務績效之分析,為了彌補財務比率視覺化分析的不足與質性資料不容易解釋,故本研究結合學者提出的視
覺化知識生成模型,透過收集的質性資料以形成假說進行驗證,以進步更深入的分析。經由上述研究程序,以達成本研究之目的:(一)使用財務比率視覺化分析以瞭解我國電子商務個案公司之經營績效;(二)評估財務資訊視覺化分析的效益及其解釋質性資料時可能面臨的限制;(三)評估如何結合商業模式分析,分析電子商務產業上下游關係及其底層經營模式關連性,以利於解讀財務視覺化分析結果。本論文先透過財務比率等量化數據作為視覺化分析之依據,再以收集的個案公司質性資料進行商業模式分析,最後將分析結果合併讓分析人員作更有效邏輯判斷和投資決策。本研究結果發現採用視覺化知識生成模型可加深了解對個案公司的輪廓和經營績效,且可以察覺出不
同企業經營模式的差異。單純的財務比率視覺化分析有利於表達量化資訊,但卻不易整合其他質性資料,以有效詮釋視覺化圖表意涵。配合商業模式圖可以看出企業的經營方式、發展策略等,加強彌補視覺化分析的不足。
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#40.[談我們變老的種種刻痕] 網站流量與排名工具Similarweb研究 ...
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#43.統一NYSE FANG+ ETF指數股票型基金:一手掌握十大科技天王
資料來源:各公司, Bloomberg, Nasdaq, Forbes, Statista, SimilarWeb, 統一投信 ... 投資人申購前應詳閱基金公開說明書,基金應負擔之費用已揭露於基金公開說明書中。 於 www.ezmoney.com.tw -
#44.7大外包網讓你錢包滿滿
因此接案者如果能與同一個雇主長期合作, 就能夠省下一筆可觀的佣金費用. ... 在Alexa 和SimilarWeb 查了一下玩藝星球的基本網站資料, 發現目前的流量排名很後面, ... 於 affnotes.com -
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越南Lazada好處: 越南Lazada壞處: 越南Lazada店鋪費用 ... 的SEA Group在2016年進軍越南電商平台市場,透過母公司的注資與競爭,透過similarweb的數據 ... 於 vnspeedup.com -
#51.旅行社網頁設計整體流程有哪些
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#52.網站分析- 维基百科,自由的百科全书
網站分析(Web Analytics) 是種網站訪客行為的研究。於商務應用背景來說,網站分析特別指的是來自某 ... 廠商提供安裝加網頁標籤不另收網頁瀏覽數費用的方案(例如Google Analytics)。 於 zh.wikipedia.org -
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美股研究社訊息,智通財經APP獲悉,網際網路分析公司Similarweb向美國證券 ... 大部分虧損來自運營費用的增長,2020年運營費用為9174萬美元,上年同期 ... 於 www.nanmuxuan.com -
#54.【SimilarWeb-網站流量来源和排名】一鍵查詢任何 ... - 科技兔
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#55.50 個支援連結建構策略的最佳反向連結檢查工具 - ShareThis
監控競爭對手的連結活動. 費用: $55 ~ $499/月. 41. 類似網站 · @SimilarWeb. 類似網站. 類似Web 允許您對任何 ... 於 sharethis.com -
#56.[指南] 簡單製作自己的Google 套件(Extension) - 地瓜大的飛翔 ...
Alexa-and-similarWeb-rank. 參考資料 ... 若你是第一次上傳,那麼要繳交5美元的一次性費用,最多一個帳戶可以上傳20個套件。 於 smlpoints.com -
#57.SimilarWeb Japanオフィシャル (@SimilarWebJapan) / Twitter
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#82.SMWB-Similarweb Ltd.-相關新聞-美股-MoneyDJ理財網
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#83.similarweb.com 比較競爭者網站不同於Google Analytics網站分析
從事網路行銷的朋友,一定都有需要作自己網站數據分析和SEO成效評估,甚至是分析競爭對手網站,自己的網站可以用Google Analytics網站分析。 於 blog.dcplus.com.tw -
#84.該如何計算自己的收費標準? - CJ Wang
從品牌訴求、產品與服務和行銷手法的三個構面,思考品牌所面臨的挑戰和機會. 工具:SimilarWeb, Socialbakers, Infominer. 3. 消費者生活目標探索. 思維:消費者輪廓分析. 於 cjsowork.medium.com -
#85.網站分析軟體SimilarWeb, 用過就離不開! | Harris 先生
基本上SimilarWeb 經常被拿來分析競爭對手的網站,你可以透過這個軟體去看看產業的其他網站流量多少、他們流量來源都是甚麼,跟Alexa 有些功能相似,但SimilarWeb具有 ... 於 www.yesharris.com -
#86.SimilarWebの価格(料金・費用) - ITreview
SimilarWeb の無料プランを含めたプランごとの月額・年額での価格(料金・費用)を紹介中!導入メリットや価格、特徴的な機能など最新のユーザーレビューや評判、製品 ... 於 www.itreview.jp -
#87.2021 年的SimilarWeb 客戶和收入統計- Affde營銷
2020 年,SimilarWeb 的運營費用總計9174 萬美元。自2019 年以來增長了38.6% 。 銷售和營銷是SimilarWeb 的最大支出。 公司在這個部門花費了5369 萬美元 ... 於 www.affde.com -
#89.SimilarWebの料金(価格・費用) - アイミツSaaS
SimilarWeb の料金(価格・費用) · SimilarWeb以外のBIツール · SimilarWebが掲載されている関連記事 · BIツールに関連する記事. 於 saas.imitsu.jp -
#90.教學|窺探競爭者數據– 免費工具SimilarWeb 分析網站流量資料
以前人們會用Alexa 釐定網站的影響力,但SimilarWeb 可提供更豐富的資料,包括瀏覽量、地區排名、流量來源等。 SimilarWeb 分免費版和收費版SimilarWeb ... 於 ysnweb.net -
#91.SimilarWeb獲2500萬美圓融資估值到達4億美金
【內容擇要】SimilarWeb是一傢為公司供給合作敵手流量比較的網站,其近期得到2500萬美圓融資,用於雇用和並購以擴展營業范圍。 於 iva.ctr.hk -
#92.怎麼查流量 - Kusha
Similarweb Similarweb 網址:https://www.similarweb.com 目前最常用的查詢方法 ... 用手機上網,也都辦理過上網流量套餐,可是一不小心玩超流量,費用會貴好幾倍。 於 www.kushalpanchal.me -
#93.Similarweb(SMWB)關鍵財務指標_財務狀況分析- 富途牛牛
毛利率 · 78.507% · 78.509% ; 營業利潤率 · -39.667% · -33.051% ; 淨利率 · -42.239% · -36.285% ; EBITDA利潤率 · -37.969% · -31.275% ; 研發費用率 · 29.420% · 27.500% ... 於 www.futunn.com -
#94.電商產業 - 未來流通研究所
研究團隊以SimilarWeb統計各平台2020年1-5月平均月瀏覽人次為排名基礎,繪製台灣 ... 宅配成為台灣物流產業最強成長業別,但電商委外配送費用率降至近年新低 電商 ... 於 www.mirai.com.tw -
#95.Similarweb Ltd. (SMWB) 損益表 - Yahoo財經
所得稅費用. 971. 640. 458. 連續營業收益. -40,146. -21,996. -17,707. 淨收益. -40,146. -21,996. -17,707. 可分配給普通股股東的淨收入. -40,971. -22,821. -17,707. 於 hk.finance.yahoo.com -
#96.可查詢網站世界排名與網站搜尋熱門關鍵字並分析競爭對手網站
SimilarWeb 是一款免費的線上網站流量分析工具,他不僅可以幫助你了解網站的主要流量來源,同時也可以分析你的訪客的國家位置、造訪途徑, ... 於 techmoon.xyz -
#97.提升網站排名- Similarweb、Alexa、Comscore衝排名/灌流量洗 ...
提升網站排名– Similarweb、Alexa、Comscore衝排名/灌流量洗排名 ... 單日20K流量,費用x 1.8; 單日50K流量,費用x 2; 單日100K流量,費用x 3 ... 於 prestigepatron.com -
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超過750則後會酌收費用,但在3000則以下,都是收取2.99美金,算是很便宜,而且抽出中獎人後可以瀏覽該則留言的內容,如不符合 ... Similarweb實際畫面. 於 www.waca.net