生態系競爭策略:重新定義價值結構,在轉型中辨識正確的賽局,掌握策略工具,贏得先機 (1版)
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【簡介】
在產業轉型的過程中,贏錯賽局,比競爭失敗更快被淘汰!
《恆久卓越的修煉》管理大師柯林斯盛讚:21世紀最重要的策略思想家之一
《MIT史隆管理評論》重磅新著
2012年,柯達宣布破產,從備受推崇的全球影像龍頭企業,變為錯過數位轉型的經典失敗案例。
真是如此嗎?其實,真正摧毀柯達的,不是錯失了數位轉型的機會,而是它完全無視於生態系統改變帶來的徹底顛覆!
產業崩解、生態系重組,是現在所有企業面對的挑戰!
當機會與威脅都不再依循傳統產業界限,
誰是夥伴?誰會變成潛在勁敵?該如何競爭?
長春藤名校達特茅斯塔克商學院的策略學教授艾德納,長期研究企業創新等領域,獲獎讚譽無數,更是全球知名的企業生態系策略大師,他在這本新作中清楚說明生態系統與傳統產業不同的概念與創造價值的方式,打破過去對價值鏈、供應鏈、資源與能力分析,並且提出要在生態系競爭中成功必備的新策略思維。
艾德納對於生態系的定義是,合作夥伴透過相互作用的結構,向終端顧客傳遞價值主張。
與傳統的產業概念不同,分析生態系最重要的就是價值元素。不同的價值元素創造對顧客的價值,組成價值結構,當價值重新定義,明確評估元素之間變化的影響,將幫助你預見生態系顛覆的動態,掌握企業適應變動的方向。
艾德納超越技術、產業、組織視角的限制,進一步提出了解生態系價值結構的分析層次:
■ 對顧客的洞察力
你創新之旅的起點。
■ 價值主張
顧客應該得到的利益或好處。
■ 價值結構
價值元素的安排方式。
■ 活動
你和你的生態系合作夥伴為傳遞價值主張而部署的任務、能力和技術。
在《生態系競爭策略》中,這將指引你在面對生態系顛覆的威脅時,身為領導者必須具備的概念、工具、思維和框架,同時幫助你掌握全新商戰的契機和領導力,擬定應對生態系進攻與防禦的制勝策略,適時站穩生態系統中不可或缺的利基。
名人推薦
專文導讀
邱奕嘉 政大科智所教授兼商學院副院長
共同推薦
朱楚文 財經主持人、作家
游舒帆 商業思維學院院長
雷浩斯 價值投資者、財經作家
詹益鑑 Taiwan Global Angels 創辦人
愛瑞克 《內在原力》作者、TMBA共同創辦人
各界好評
本書猶如解碼迷宮地圖,提供清楚而實用的生態系競爭觀點,以及完整且有效的工具,讓讀者重新檢視所屬的競爭環境與商業模式,找到現有運作機制的盲點與不足,進而掌握生態系競爭的契機。——邱奕嘉,政大科智所教授兼商學院副院長
我們的世界越趨複雜,競爭賽局從產業走向生態系統。你必須了解在生態系統中如何做出正確的防禦,正確的進攻,以及確認時機和思考可能產生的陷阱。透過本書的精彩說明,能讓你了解如何在生態系統中成為改變遊戲的人。——雷浩斯,價值投資者、財經作家
本書從生態系的角度,分析了許多經典案例,要打造一家企業,你需要適應生態系的改變,但要創造一個產業,你需要造就生態系的改變。——詹益鑑,Taiwan Global Angels 創辦人
所有職場工作者都必須明白,並不是找一份工作、找一家公司、選擇一個產業的問題,而關鍵是在選擇一個生態系!這才是真正影響我們職涯與生涯發展的最重要決策,也是攸關我們人生的一大考驗!——愛瑞克,《內在原力》作者、TMBA共同創辦人
艾德納的觀念嚴謹、切題,思維周全且務實,他證明自己是21世紀最重要的策略思想家之一。——柯林斯(Jim Collins),管理大師,合著有《恆久卓越的修煉》
無論是誰想參與制定策略,或從事這方面工作,本書都是必備讀物。——韓德森(Rebecca Henderson),哈佛大學教授,著有《重新想像資本主義》
《生態系競爭策略》是主管在不確定的環境下領導轉型的有力工具。——戴桂清(Que Dallara),霍尼韋爾企業智聯業務(Honeywell Connected Enterprise)總裁兼執行長
本書運用生態系統的方法,提供出色的策略框架,領導整個價值鏈的轉型。——思納博(Jim Hagemann Snabe),西門子和快桅集團(A. P. Moller Maersk)董事長
在柯達經歷重大的產業轉型後,我知道光是把你過去做得好的事情做得更好,無法應付顛覆帶來的挑戰。艾德納的書提供非常重要的見解,幫助我們判斷新出現的競爭環境,並在可能出現的情況中成功發展。——沙森(Steven Sasson),柯達退休員工和數位相機發明者【目錄】
推薦序 得生態系者得天下 詹益鑑
導 讀 顛覆生態系:贏了對手,也不輸給時代 邱奕嘉
前 言 超越產業界限的競爭
第一章 贏錯賽局,等於失敗
第二章 生態系的防禦:協力合作
第三章 生態系的進攻:從增加競爭到改變競爭
第四章 顛覆生態系的時機:太早可能比太晚更糟糕
第五章 本位系統的陷阱
第六章 領導生態系的思維:協調與執行
第七章 讓所有人都清楚公司策略
後 記 應對生態系的顛覆:社會部門的挑戰
致 謝
注釋與參考文獻
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平台假象:拆解超級平台的神話,分析數位生態系的深層特徵,建立在數位環境中不被吞噬的結構性優勢
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《紐約時報》《金融時報》《出版商週刊》盛讚好評
《哈佛商業評論》專訪推薦
叱吒風雲的尖牙企業並非堅不可摧
投資銀行家X哥倫比亞教授解構FAANG的真實優勢
教你洞悉數位環境中商業運作顛撲不破的底層邏輯
發現電子商務、數位旅遊、共享經濟、網路廣告的商機
投資原創內容反而削弱Netflix的經營優勢?
空間共享相對於汽車共乘,Airbnb為什麼勝過Uber?
瞄準專業小眾市場的Etsy和1stDibs,竟能勝過Amazon老大哥?
平台不是保證成功的密碼,尖牙股大巨頭也有弱點,
掌握商業本質,建立長期成功的優勢基礎。
接連顛覆產業規則的Facebook、Apple、Amazon、Netflix與Google這五家尖牙股FAANG企業,雖然看似不可一世,其實在許多產業領域或國家地區都不是龍頭,甚至居於劣勢地位。企業經營成功的根本源頭是自身的結構性優勢,唯有正視商業的存續要件,增強實力,建立供需面的規模化優勢,才能戰勝弱項,鞏固永續成功的基本盤。
本書作者強納森.尼,是著名的高盛、摩根士丹利投資銀行家兼哥倫比亞大學教授,他提出獨特的角度,從投資、經營的結果,仔細檢視平台企業實際的成效,逐一破除四大平台神話,拆穿FAANG稱霸世界的妄言:
◎平台是翻天覆地的全新商業模式
◎數位平台結構優於傳統平台
◎所有平台都展現強大的網絡效應
◎網絡效應必定造就贏家通吃的市場
在尼教授眼中看來,人人朗朗上口的網絡效應、平台經濟、大數據等,是一窩蜂的網路流行語,是迷惑人的誘餌,投資人、創業家、經營者必須回歸商業不變的本質。投資或經營策略如果沒有經過認真思辨與驗證,將無法為我們帶來真實的獲利與收益。
發掘數位邊角的潛在商機
本書立足於堅實的研究基礎,爬梳FAANG並橫跨電子商務、數位旅遊、共享經濟、網路廣告、媒體、軟硬體等產業數十家企業的沿革、商業模式與勁敵,指引你發現未被滿足的細分類別,領先加入最有商機的產品和地域,為自己創造源源不絕的價值!
國內外專業推薦
政大商學院副院長兼EMBA執行長 邱奕嘉
iKala 共同創辦人暨執行長 程世嘉
臺灣大學經濟系副教授 馮勃翰
美國財政部前次長 穆茲尼奇 Justin Muzinich
《巨頭的詛咒》作者 吳修銘 Tim Wu
普立茲獎得主暨《迪士尼戰爭》作者 斯圖爾特 James B. Stewart
時代華納前董事長暨執行長 貝克斯 Jeff Bewkes
凱雷集團董事暨聯邦通訊委員會前主席 杰納科夫斯基 Julius Genachowski
各界好評
揭開來自矽谷最大迷思的魔幻面紗。——《紐約時報》
論點說服力十足又引人入勝,細密爬梳各家平台及其支持者錯綜複雜的關係,讀來平易近人又出乎意料。——《出版商週刊》
採取宏觀的視角,探索大型科技企業成功的原因。——《金融時報》
尼教授是一位才華洋溢又魅力十足的作家。他對數位商業模式的看法不見得所有人都會同意,但他不會對常見觀點照單全收,反而鼓勵進行思辨,這對決策者和投資人來說都無比重要。——賈斯汀.穆茲尼奇(Justin Muzinich),美國財政部前次長
每個世代都常自我感覺良好,認為自己發明了全新的商業規則。強納森.尼筆下這本書毋寧是當頭棒喝,揭穿我們可笑的妄想,再次教導我們,商業基本原理的轉變可能沒有你想像得那麼巨大。每個人都應該讀這本書。——吳修銘(Tim Wu),《巨頭的詛咒》作者
強納森.尼毫不留情地剖析美國名聲響亮的科技巨擘引發的各種噱頭炒作和痴心妄想,凸顯哪些企業才真正擁有令人欣羡的競爭優勢,有機會帶給投資人優渥報酬。我敢打包票,你讀完必定和我一樣跌破眼鏡。——詹姆斯.斯圖爾特(James B. Stewart),普立茲獎得主暨《迪士尼戰爭》作者
只要你投資過數位平台、是數位平台員工或與數位平台競爭,就需要讀這本書。你將明白這些平台是如何獲得當前龍頭地位、未來的發展方向、新興數位寵兒可能成功或失敗的原因。這是一本不可或缺的超凡聖經,不僅適用於平台企業,更適用於所有企業。——傑夫.貝克斯(Jeff Bewkes),時代華納前董事長暨執行長
這是一本令人刮目相看的大作,深掘數位經濟的傳統看法,探討其前所未有的複雜度,提供重要洞察給商業領袖和決策者參考。《平台假象》出版得正是時候,不僅具指標意義,更提供一盞明燈。——朱柳斯.杰納科夫斯基(Julius Genachowski),凱雷集團董事暨聯邦通訊委員會前主席
作者介紹
作者簡介
強納森.尼(Jonathan A. Knee)
哥倫比亞大學商學院媒體與科技專業實務教授、媒體與科技學程共同主任。三十年來,他撰寫無數專欄評論、書評和雜誌文章,主題遍及文化、商業、法律、經濟與公共政策,作品散見於《大西洋月刊》、《華爾街日報》、《紐約時報》、《華盛頓郵報》等。自2014年以來,曾長期擔任《紐約時報》交易錄(Dealbook)的Book Entry專欄作家。
尼擁有超過二十五年的投資銀行家資歷,先後在高盛與摩根士丹利集團任職高階經理人,目前仍是投資銀行Evercore Partners資深顧問。著有《投資銀行交易祕辛:二十年目睹華爾街怪現象》、《Class Clowns》,亦合著有《被詛咒的巨頭》。
譯者簡介
林步昇
鍾情於綠豆的貓奴,翻譯是甜蜜的負荷,配音為後半生志業,希冀用文字與聲音療癒自己與他人,近期譯作包括《這樣說,孩子願意配合與改變》、《醫者無懼》、《尋歡作歡》等。本書深入討論五大科技企業(FAANG)成功的複雜因素,指出「網絡效應」的認知誤區,層層剝開這些企業不想讓人知道的真相。
【目錄】
前 言
PART
數位優勢與劣勢
第1 章 平台假象的四大構成要素
第2 章 供給面與需求面的規模化優勢
第3 章 數位競爭優勢的來源
PART 2
科技巨擘的實力與弱點
第4 章 Facebook 網絡效應穩固卻有隱憂
第5 章 Amazon 的無敵光環沒道理
第6 章 Apple 立足品牌價值尚缺全新產品
第7 章 原創內容絕對不是Netflix 的王道
第8 章 Google 成功在把廣告賣到超乎水準
PART 3
傳統與新創業者的潛力領域
第9 章 電子商務:還有Amazon 賣不了的東西
第10 章 數位旅遊:全球航空訂位系統的經營韌性
第11 章 旅行就是生活:Priceline 市值千億美元的祕密
第12 章 共享經濟:Uber 為何絕對比不上Airbnb
第13 章 網路廣告:廣告狂人轉型定位絕地反攻
第14 章 大數據與人工智慧:明辨兩者的輕重
後 記 新創熱潮,是解藥還是一種病?
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113年土木結構高考技師試題解析 (1版)
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經濟部國營事業聯招新進職員甄試(台電、中油、台糖、台水)【土木】專業科目B【大地工程學、結構設計】歷屆試題詳解 (1版)
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考前必做歷屆試題,熟悉並輕鬆掌握出題方向,完整的歷屆試題並全方位解析,協助考生練習擬答及對照答案。
本書是為「經濟部所屬事業機構新進職員甄試(台電、中油、台糖、台水)」土木類科專業科目B大地工程學、結構設計所撰寫之歷屆試題詳解,鑒於該考試科目繁多,不易準備,本書詳解歷年考題,期許能夠協助考生順利上榜。
【目錄】
Chapter 1 經濟部所屬事業機構113 年新進職員甄試試題
Chapter 2 經濟部所屬事業機構112 年新進職員甄試試題
Chapter 3 經濟部所屬事業機構111 年新進職員甄試試題
Chapter 4 經濟部所屬事業機構110 年新進職員甄試試題
Chapter 5 經濟部所屬事業機構109 年新進職員甄試試題
Chapter 6 經濟部所屬事業機構108 年新進職員甄試試題
Chapter 7 經濟部所屬事業機構107 年新進職員甄試試題
Chapter 8 經濟部所屬事業機構106 年新進職員甄試試題
Chapter 9 經濟部所屬事業機構105 年新進職員甄試試題
Chapter 10 經濟部所屬事業機構104 年新進職員甄試試題
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圖解資料結構 × 演算法:運用 Python 結合 ChatGPT 輔助驗證及寫程式(暢銷回饋版) (2版)
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【簡介】
資料結構必備好書,暢銷回饋中!
AI 再進化!
使用 ChatGPT 高效率生成 Python 程式碼
資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程,對於從事資訊相關工作的專業人員而言,它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中,對資料結構的深入理解都至關重要。然而,對初學者而言,理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來困難和挫折感。
本書的獨特之處在於使用豐富的圖例解釋相對複雜的理論,並以簡潔明瞭的方式詮釋資料結構理論。從基礎的概念開始,逐步使用 Python 語言解釋陣列、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋等重要主題。附錄中整理了資料結構相關的專有名詞,並提供了重要演算法的介紹和實作範例。
本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句表達,並特別收集了大量習題,以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示,而非虛擬碼形式。此外,本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信,ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性,並能夠提供更好的解決方案。
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本書特色
☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯,豐富的圖例解說提高可讀性
☑ 使用 Python 語言實作資料結構理論,並透過範例程式碼深入解析
☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題,立即檢驗學習效果
☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞,方便查詢加深學習印象
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【目錄】
Chapter 0 ChatGPT 與 Python 程式設計黃金 入門課
0-1 認識聊天機器人
0-1-1 聊天機器人的種類
0-2 ChatGPT 初體驗
0-2-1 註冊免費 ChatGPT 帳號
0-2-2 更換新的機器人
0-2-3 登出 ChatGPT
0-3 使用 ChatGPT 寫 Python 程式
0-3-1 利用 ChatGPT AI 撰寫 Python 程式
0-3-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼
0-3-3 ChatGPT AI 程式與人工撰寫程式的比較
0-4 ChatGPT AI Python 程式範例集
0-4-1 使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案
0-4-2 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式
0-4-3 建立四個主功能表的視窗應用程式
0-4-4 演算法的應用:寫一支迷宮問題的解決方案
0-4-5 海龜繪圖法繪製兩款精美的圖形
0-5 課堂上學不到的 ChatGPT 使用秘訣
0-5-1 能記錄對話內容
0-5-2 專業問題可事先安排人物設定腳本
0-5-3 目前只回答 2021 年前
0-5-4 善用英文及 Google 翻譯工具
0-5-5 熟悉重要指令
0-5-6 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源
0-6 利用 ChatGPT 輕鬆開發 AI 小遊戲
0-6-1 請 ChatGPT 自我推薦以 Python 實作的小遊戲
0-6-2 猜數字遊戲
0-6-3 OX 井字遊戲
0-6-4 猜拳遊戲
0-6-5 牌面比大小遊戲
Chapter 1 資料結構與演算法入門
1-1 資料結構的定義
1-1-1 資料與資訊
1-1-2 資料的特性
1-1-3 資料結構的應用
1-2 演算法
1-2-1 演算法的條件
1-2-2 演算法的表現方式
1-3 常見演算法簡介
1-3-1 分治法
1-3-2 貪心法
1-3-3 枚舉法
1-3-4 巴斯卡三角形演算法
1-3-5 質數求解演算法
1-4 演算法效能分析
1-4-1 Big-oh
1-4-2 Ω(omega)
1-4-3 θ(theta)
Chapter 2 陣列結構
2-1 線性串列簡介
2-1-1 儲存結構簡介
2-2 認識陣列
2-2-1 二維陣列
2-2-2 三維陣列
2-2-3 n維陣列
2-3 矩陣
2-3-1 矩陣相加
2-3-2 矩陣相乘
2-3-3 轉置矩陣
2-3-4 稀疏矩陣
2-3-5 上三角形矩陣
2-3-6 下三角形矩陣
2-3-7 帶狀矩陣
2-4 陣列與多項式
2-4-1 認識多項式
Chapter 3 串列結構
3-1 單向串列
3-1-1 建立單向串列
3-1-2 走訪單向串列
3-1-3 單向串列插入新節點
3-1-4 單向串列刪除節點
3-1-5 單向串列的反轉
3-1-6 單向串列的連結功能
3-1-7 多項式串列表示法
3-2 環狀串列
3-2-1 環狀串列的建立與走訪
3-2-2 環狀串列插入新節點
3-2-3 環狀串列刪除節點
3-2-4 環狀串列的連結
3-2-5 環狀串列與稀疏矩陣表示法
3-3 雙向串列
3-3-1 雙向串列建立與走訪
3-3-2 雙向串列加入新節點
3-3-3 雙向串列刪除節點
Chapter 4 堆疊
4-1 堆疊簡介
4-1-1 陣列實作堆疊
4-1-2 串列實作堆疊
4-2 堆疊的應用
4-2-1 遞迴演算法
4-2-2 動態規劃演算法
4-2-3 河內塔問題
4-2-4 回溯法-老鼠走迷宮
4-2-5 八皇后問題
4-3 算術運算式的表示法
4-3-1 中序轉為前序與後序
4-3-2 前序與後序轉為中序
4-3-3 中序表示法求值
4-3-4 前序法的求值運算
4-3-5 後序法的求值運算
Chapter 5 佇列
5-1 認識佇列
5-1-1 佇列的工作運算
5-1-2 佇列的應用
5-1-3 陣列實作佇列
5-1-4 串列實作佇列
5-2 環狀佇列、雙向佇列與優先佇列
5-2-1 環狀佇列
5-2-2 雙向佇列
5-2-3 優先佇列
Chapter 6 樹狀結構
6-1 樹的基本觀念
6-1-1 樹專有名詞簡介
6-2 二元樹簡介
6-2-1 二元樹的定義
6-2-2 特殊二元樹簡介
6-3 二元樹的儲存方式
6-3-1 一維陣列表示法
6-3-2 串列表示法
6-4 二元樹走訪
6-4-1 中序走訪
6-4-2 後序走訪
6-4-3 前序走訪
6-4-4 二元樹節點的插入與刪除
6-4-5 二元運算樹
6-5 引線二元樹
6-5-1 二元樹轉為引線二元樹
6-6 樹的二元樹表示法
6-6-1 樹化為二元樹
6-6-2 二元樹轉換成樹
6-6-3 樹林化為二元樹
6-6-4 二元樹轉換成樹林
6-6-5 樹與樹林的走訪
6-6-6 決定唯一二元樹
6-7 最佳化二元搜尋樹
6-7-1 延伸二元樹
6-7-2 霍夫曼樹
6-8 平衡樹
6-8-1 平衡樹的定義
6-9 進階樹狀結構的應用
6-9-1 決策樹
6-9-2 B樹
6-9-3 二元空間分割樹(BSP)
6-9-4 四元樹 / 八元樹
Chapter 7 圖形結構
7-1 圖形簡介
7-1-1 尤拉環與尤拉鏈
7-1-2 圖形的定義
7-1-3 無向圖形
7-1-4 有向圖形
7-2 圖形的資料表示法
7-2-1 相鄰矩陣法
7-2-2 相鄰串列法
7-2-3 相鄰複合串列法
7-2-4 索引表格法
7-3 圖形的走訪
7-3-1 先深後廣法
7-3-2 先廣後深搜尋法
7-4 擴張樹
7-4-1 DFS擴張樹及BFS擴張樹
7-4-2 最小花費擴張樹
7-4-3 Kruskal演算法
7-4-4 Prim演算法
7-5 圖形最短路徑
7-5-1 單點對全部頂點
7-5-2 兩兩頂點間的最短路徑
7-5-3 A* 演算法
7-6 AOV網路與拓樸排序
7-6-1 拓樸序列簡介
7-7 AOE網路
7-7-1 臨界路徑
Chapter 8 排序演算法
8-1 認識排序
8-1-1 排序的分類
8-1-2 排序演算法分析
8-2 內部排序法
8-2-1 氣泡排序法
8-2-2 雞尾酒排序法
8-2-3 選擇排序法
8-2-4 插入排序法
8-2-5 謝耳排序法
8-2-6 合併排序法
8-2-7 快速排序法
8-2-8 堆積排序法
8-2-9 基數排序法
Chapter 9 搜尋演算法與雜湊函數
9-1 常見搜尋演算法
9-1-1 循序搜尋法
9-1-2 二分搜尋法
9-1-3 內插搜尋法
9-1-4 費氏搜尋法
9-2 雜湊搜尋法
9-2-1 雜湊法簡介
9-3 常用的雜湊函數
9-3-1 除法
9-3-2 中間平方法
9-3-3 折疊法
9-3-4 數位分析法
9-4 碰撞與溢位問題的處理
9-4-1 線性探測法
9-4-2 平方探測法
9-4-3 再雜湊法
9-4-4 鏈結串列法
附錄A 資料結構專有名詞索引
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