空服員面談考甚麼? (Book+APP)
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書名:空服員面談考甚麼? (Book+APP)
作者:WuPo空姐
出版社:敦煌
出版日期:2019/03/00
ISBN:9789576068584
內容簡介
➤ 專為航空英語面談所設計的書籍,適合打算參加空服考試或進入航空業的考生使用。
➤ 全書共七個單元,以英語空服面談最常被問到的主題出發,從自我介紹、求職理由、教育背景等,利用人資觀點層層解析多樣情境,協助來自各行各業、各種主修背景的航空求職者從面談模擬範例中模仿、學習,建立具有競爭力的英語面談回答機制,在考場讓主考官眼睛一亮。
➤ 最擬真的 28 則面談情境範例、105 個超好用的面談句型,再加上 30 多則超好用人資分析觀點,讓考生揮別制式背誦,胸有成竹面對空服面談。
➤ 對話及練習音檔由美國與英國的專業錄音員錄製,解決考生「聽不懂」、「聽不慣」的問題,直接切中航空業的人才需求。
➤ 全書對話及聽力練習音檔可於 Caves Media Player App免費聆聽。
單元介紹
• 面談實境大公開:每一主題提供四則模擬情境對話,輔以常見面談問題、必備句型,再加上自我強化的其他相關面談問題,讓考生針對主題有多樣化思考,提升面談回應能力。
• 這樣說就對了:各單元精選 15 個好用、常見句型,以航空相關例句為範例,讓考生自然結合句型,說出流利應答。
• 驗收時間:全方位加強考生在英語的聽、說、句型運用能力,有效檢視各單元學習成效。
• 面談問題中譯:書後附有所有面談問題的中譯,讓考生可英中對照。
• 練習題解答:書後附有各章「驗收時間」練習題的解答,並提供試題中譯。
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資料探勘(Han:Data Mining : Concepts and Techniques 3/E )(修訂版)
作(編/譯)者 : 郝沛毅.李御璽‧黃嘉彥 編譯 出版年份 : 2021
ISBN : 9789864129805 書號 : 5124A5
幾色 : 1 規格 : 16K
發行公司 : 愛思唯爾/高立 版權日期 : 2021/02/01
頁數 : 488 分別 : 授權書
第1章 導論
第2章 了解你的資料
第3章 資料前處理
第4章 資料倉儲與線上分析處理
第5章 頻繁樣式、關聯性與相互關係探勘:基本概念與方法
第6章 進階樣式探勘 (置於隨書光碟中)
第7章 分類:基本概念
第8章 分類:進階方法 (置於隨書光碟中)
第9章 群集分析:基本概念與方法
第10章 進階群集分析 (置於隨書光碟中)
第11章 離群值偵測
第12章 資料探勘的發展趨勢與研究疆界
英中文索引
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顧客關係管理:精華理論與實務案例 (4版)
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顧客關係管理:精華理論與實務案例
ISBN13:9786263173996
出版社:五南圖書出版
作者:戴國良
裝訂/頁數:平裝/408頁
規格:25.7cm*19cm*2.2cm (高/寬/厚)
重量:850克
版次:4
出版日:2021/12/25
中國圖書分類:顧客服務
內容簡介
⊙理論與應用並重
提供行銷、資訊技術與經營三方整合的CRM實際案例,學習成效更上層樓。
⊙內容涵蓋面向多元豐富
收錄國內外相關領域專家與學者的專業論述與精闢見解,融合作者分析,內容多元豐富。
⊙實例最多資訊最新
改版新增國內外的近期案例,並介紹大數據的應用。
顧客關係管理(CRM)可視為「顧客」+「關係管理」二者的組合體。深入來看,其實就是「企業的顧客戰略」,亦即將「顧客」視為企業最核心的戰略問題看待。CRM中的IT資訊科技應用,其實只是戰術問題,而真正的戰略問題是在「顧客」與「行銷」身上。
傳統行銷強調4P組合,即產品(Product)、定價(Price)、通路(Place)及推廣(Promotion)這4P力量的組合;後來服務業普及,又增加服務S(Service),成為4P/1S組合。如今,由於CRM成為行銷的一把利劍,又增加1C(CRM);故今日當代行銷組合,應該強調為4P/1S/1C的6項有力組合,才能在市場上行銷致勝。
目錄
序言
Part 1 CRM的定義、效益及企業顧客戰略
Chapter 1 顧客關係管理的定義與效益
第一節 顧客關係管理的各種定義與內涵
第二節 顧客關係管理的基本概念
第三節 顧客關係管理的益處與效益
第四節 全球CRM加速推動的四項背景分析
Chapter 2 CRM策略性5W / 1H分析與企業的顧客戰略
第一節 顧客關係管理5W / 1H總體摘述
第二節 顧客導向經濟學與顧客資本
第三節 CRM就是「企業的顧客戰略」
第四節 顧客生命週期管理與CRM
第五節 會員經濟4.0時代的意義與策略
Part 2 CRM的架構體系、步驟、流程暨成功與失敗因素
Chapter 3 顧客關係管理之架構體系暨IT應用在CRM上的範疇
第一節 CRM之架構體系內涵
第二節 資訊科技應用在CRM上的八項範疇
Chapter 4 建立CRM的步驟、流程暨CRM成功與失敗因素
第一節 建立CRM的運作流程、步驟(各種觀點)
第二節 CRM成功的因素
第三節 CRM失敗的因素
Part 3 CRM的資料採礦與資料倉儲
Chapter 5 資料倉儲(Data Warehouse)
第一節 建構「資料庫」活用模式
第二節 資料倉儲與資料採礦概述
第三節 資料倉儲的意義、特性、活用步驟及架構
第四節 資料倉儲的效益及成功要素
第五節 案例介紹
〈案例1〉國泰人壽CRM的資料倉儲應用介紹
〈案例2〉某公司會員商業智慧(BI)模組建置簡報
〈案例3〉直銷公司安麗導入商業智慧(BI)系統
〈案例4〉聯華食品導入商業智慧(BI)決策
Chapter 6 資料採礦/探勘(Data Mining)
第一節 資料採礦/探勘的意義、流程及功能
第二節 資料採礦的五大模式及OLAP
第三節 案例─國泰人壽資料採礦應用介紹
第四節 顧客分群概述
Part 4 CRM與行銷
Chapter 7 CRM與行銷
第一節 CRM的策略行銷
第二節 CRM與關係行銷
第三節 CRM與顧客分級
第四節 CRM與顧客忠誠度
第五節 CRM與行銷溝通
第六節 某公司案例分析─○○百萬筆email會員行銷案
第七節 ○○公司會員經營規劃
第八節 零售業「○○量販店」CRM推展情況報告
第九節 CRM結合行銷操作之案例分享
Chapter 8 客服中心(Call Center)與電話行銷(Tele-Marketing)
第一節 客服中心的意涵、應用、功能及演進
第二節 客服中心之重要技術及互動作業流程
第三節 客服中心的三大要素─系統、人員、流程
第四節 電話行銷(Tele-Marketing, T / M)
第五節 案例介紹
Part 5 CRM實戰案例
Chapter 9 CRM案例(短案例)
〈案例1〉 東森電視購物CRM上線
〈案例2〉 太平洋SOGO百貨復興館,爭取超級VIP
〈案例3〉 遠東、台茂、新光三越發展紅利集點卡
〈案例4〉 統一超商icash卡創造出新顧客關係
〈案例5〉 十大銀行搶貴客,推出頂級信用卡
〈案例6〉 名牌精品業拉攏嬌客
〈案例7〉 高價保養品Sisley規劃全新VIP制度,守住VIP客戶
〈案例8〉 高雄漢神百貨邀請VIP主顧客參加週年慶開店儀式
〈案例9〉 資生堂邀請VIP出席體驗活動
〈案例10〉 禮客時尚會館推出VIP之夜,貴婦幫全力相挺
〈案例11〉 統一超商POS系統掌握顧客需求的即時性情報
〈案例12〉 傲勝(OSIM)CRM緊抓會員
〈案例13〉 SOGO百貨的CRM做法
〈案例14〉 安田生命保險公司:綜合顧客資料庫及相互溝通
〈案例15〉 法國蘭寇(LANCOME)化妝保養品會員分級經營
〈案例16〉 中華航空推出「頭等艙專屬報到區」服務
〈案例17〉 POS系統看不到的顧客需求
〈案例18〉 麗晶精品之夜,邀200名頂級貴客出席
〈案例19〉 麗晶精品晚宴,VIP一晚業績破億元
〈案例20〉 日本型錄事業認為零售就是科技
〈案例21〉 百貨專屬牌,寵愛頂級客
〈案例22〉 晶華酒店精品街麗晶VIP之夜,前100人每人平均年消費1,600萬元以上才能入場
〈案例23〉 新光三越貴賓卡之優惠項目
〈案例24〉 屈臣氏寵i卡優惠項目
〈案例25〉 博客來網購:會員分級回饋方案
〈案例26〉 歐舒丹會員優惠
〈案例27〉 全聯福利中心福利卡6大福利
〈案例28〉 SK-II會員分級
〈案例29〉 85度C推會員APP,目標衝5萬會員數
〈案例30〉 麗晶之夜:3億珠寶大秀
〈案例31〉 全家超商:全臺950萬人下載全家APP
〈案例32〉 「點數經濟」年逾百萬,3大超商割喉戰
〈案例33〉 統一超商的跨業整合的會員經營系統
〈案例34〉 寶雅卡
〈案例35〉 SOGO百貨公司VIP會員優惠項目
〈案例36〉 Bellavita貴婦百貨公司VIP會員優惠
〈案例37〉 家樂福會員卡專屬福利八項
〈案例38〉 路易莎黑卡專屬優惠
〈案例39〉 華泰名品城Outlet
〈案例40〉 家樂福好康卡專屬福利
〈案例41〉 新光三越貴賓卡申請方式及優惠項目
〈案例42〉 台北101百貨尊榮俱樂部:一天消費101萬元,才有入會資格
〈案例43〉 Sisley高檔美妝會員等級區分
Chapter 10 CRM案例(長案例)
〈案例1〉 日本Dr. Cilabo化妝品公司CRM系統導入實例
〈案例2〉 日本三越百貨「超優良顧客」核心的行銷術
〈案例3〉 國泰人壽導入CRM系統效益顯見
〈案例4〉 王品餐飲集團的CRM策略
〈案例5〉 花旗銀行客服中心電話解決客戶9成問題
〈案例6〉 美國聯合航空公司的顧客忠誠優惠計畫
〈案例7〉 日本SEIZYO藥妝連鎖店的CRM模式
〈案例8〉 日本顧客情報再生術案例
〈案例9〉 台灣某公司CRM工作進度會議報告摘要
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R統計軟體與多變量分析:含JASP與jamovi (2版)
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【簡介】
● 新增JASP與jamovi操作示範。
● 當前最夯機器學習、資料探勘及巨量資料的常用技術。
● 詳細操作說明+內容深入淺出,輕鬆進行多變量分析。
● 提供授課教師、修課學生及自學讀者,最完整的基礎認識。
本書資料檔,請至本公司網站https://www.wunan.com.tw
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【多變量統計分析(Multivariate Statistical Analysis)與統計軟體運用
已是當代應用統計分析中的重要骨幹,更是量化研究者的基本能力】
● R軟體為入門最佳利器
相較其他費用昂貴的統計軟體而言,免費、不斷更新且兼容性高的R統計軟體,無疑是當代量化研究分析工具的寵兒。
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對於不熟悉統計分析語法撰寫的研究者而言,在入門時難免覺得困難。本書提供兩大內容,一為介紹各種多變量分析的理論,二為搭配各種理論之R統計軟體的詳細操作,書中說明深入淺出,帶領讀者融會貫通各理論概念,輕鬆進行多變量統計分析。
新版加入JASP及jamovi兩套基於R開發的軟體之介紹。這兩套軟體使用選單方式進行分析,並可以即時得到類似SPSS的報表,亦非常適合初學者。
【目錄】
1 多變量分析與R統計軟體簡介
1.1 多變量分析方法簡介
1.2 R統計軟體的特點及限制
1.3 R統計軟體的初步使用
1.4 資料的讀入與儲存
1.5 以矩陣進行典型相關分析
1.6 以矩陣進行多變量變異數分析
1.7 以選單進行分析
1.8 本書所用程式套件
1.9 JASP與jamovi簡介
2 多元迴歸分析
2.1 迴歸的意義
2.2 簡單迴歸
2.3 多個預測變數的多元迴歸模型
2.4 虛擬變數的多元迴歸分析
2.5 預測變數的選擇
2.6 樣本數之決定
2.7 迴歸診斷
2.8 使用JASP分析
2.9 使用jamovi分析
2.10 分析結論
3 邏輯斯迴歸分析
3.1 邏輯斯迴歸分析適用時機
3.2 邏輯斯迴歸分析的通式
3.3 邏輯斯迴歸分析模型檢定
3.4 預測的準確性
3.5 邏輯斯迴歸分析係數的解釋
3.6 使用JASP分析
3.7 使用jamovi分析
3.8 分析結論
4 典型相關分析
4.1 典型相關分析之概念
4.2 典型加權係數及典型相關係數
4.3 典型負荷量與平均解釋量
4.4 交叉負荷量與重疊量數
4.5 整體檢定與維度縮減檢定
4.6 效果量
4.7 典型函數的解釋
4.8 典型相關分析的基本假設
4.9 使用JASP分析
4.10 分析結論
5 區別分析
5.1 區別分析的理論基礎
5.2 區別分析的基本假定
5.3 區別分析的步驟
5.4 二次方區別分析
5.5 區別分析與集群分析之異同
5.6 區別分析與典型相關之異同
5.7 使用jamovi分析
5.8 分析結論
6 多變量平均數之檢驗
6.1 單變量與多變量的差異
6.2 使用多變量分析的理由
6.3 多變量單一樣本平均數差異檢驗
6.4 多變量獨立樣本平均數差異檢驗
6.5 多變量相依樣本平均數差異檢驗
6.6 分析結論
7 多變量變異數分析
7.1 單因子多變量分析基本統計概念
7.2 多變量變異數分析(MANOVA)之基本假設
7.3 單因子獨立樣本多變量變異數檢定方法
7.4 後續分析
7.5 效果量
7.6 使用JASP分析
7.7 使用jamovi分析
7.8 分析結論
8 主成分分析
8.1 主成分分析之功能
8.2 主成分分析與因素分析的比較
8.3 主成分分析的求解
8.4 使用JASP分析
8.5 使用jamovi分析
8.6 分析結論
9 探索性因素分析
9.1 因素分析之基本概念
9.2 因素分析之意涵
9.3 因素分析之步驟
9.4 使用JASP分析
9.5 使用jamovi分析
9.6 分析結論
10 集群分析
10.1 集群分析概說
10.2 集群分析的意義及目的
10.3 相異性及相似性的計算
10.4 集群分析之方法
10.5 集群分析與其他方法之比較
10.6 使用jamovi分析
10.7 分析結論
11 徑路分析
11.1 前言
11.2 徑路分析的基本假定
11.3 徑路分析的重要步驟
11.4 使用變異數—共變數矩陣進行分析
11.5 使用JASP分析
11.6 使用jamovi分析
11.7 分析結論
12 驗證性因素分析
12.1 發展理論模型
12.2 評估模型的辨認
12.3 進行參數估計
12.4 評鑑模型的適配度
12.5 進行模型修正
12.6 二階驗證性因素分析
12.7 使用JASP分析
12.8 使用jamovi分析
12.9 分析結論
13 結構方程模型
13.1 結構方程模型的特點
13.2 結構方程模型=驗證性因素分析+徑路分析
13.3 結構方程模型分析步驟
13.4 使用JASP分析
13.5 使用jamovi分析
13.6 分析結論
14 偏最小平方結構方程模型
14.1 兩種結構方程模型
14.2 PLS-SEM的特點
14.3 PLS-SEM的分析步驟
14.4 使用seminr程式套件
14.5 使用matrixpls程式套件
14.6 使用JASP分析
14.7 分析結論
15 多層次模型
15.1 多層次資料適用時機
15.2 簡單迴歸分析
15.3 兩個縣市之簡單迴歸分析
15.4 二十個縣市之簡單迴歸分析
15.5 二層次模型
15.6 二層次模型及其次模型
15.7 多層次模型的估計
15.8 模型的評估
15.9 估計值檢定
15.10 樣本數的決定
15.11 分析步驟
15.12 使用jamovi分析
15.13 使用JASP分析
15.14 總結
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多變量分析:使用SPSS與STATA(精) (1版)
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SPSS操作與應用─多變量分析實務 (2版)
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SPSS操作與應用:多變量分析實務
ISBN13:9789865226824
出版社:五南圖書出版
作者:吳明隆
裝訂/頁數:平裝/624頁
規格:26cm*19cm (高/寬)
版次:2
中國圖書分類:統計電子資料處理;統計電腦資料處理
內容簡介
※從使用者的角度,探討多變量分析的資料處理程序與統計分析步驟。
※完整介紹多變量分析於SPSS軟體上的操作與統計運用。
※中文版視窗介面解說,適用於每一位使用者。
※詳細的報表解析與統整表格範例,是寫作與量化研究的最佳必備書!
※本書附有資料檔,請到五南官網https://www.wunan.com.tw,輸入書號1H58,即可下載。
本書以深入淺出的方式,全面解說多變量分析的資料處理與統計分析流程,並從使用者觀點出發,說明中文版SPSS的操作與統計應用程序。
全書以實務為導向,理論搭配範例,解讀輸出報表與整理歸納說明,脈絡一貫,體例完整,是從事量化研究不可或缺的一本必備工具書!
目錄
第一章 集群分析與多元尺度分析
壹、集群分析相關理論
貳、階層集群分析法
參、K-Means集群分析法
肆、二階集群分析法
伍、集群分析與區別分析
陸、多元尺度法
第二章 區別分析
壹、區別分析的相關理論
貳、三個群組之SPSS區別分析程序
參、MANOVA與DISCRIM關係
第三章 多變量變異數分析
壹、相關理論
貳、二組樣本單因子多變量變異數分析
參、三個群組之單因子多變量檢定輸出報表
第四章 二因子多變量變異數分析
壹、二因子多變量變異數分析-交互作用顯著
貳、二因子多變量變異數分析-交互作用不顯著
第五章 典型相關
壹、理論基礎
貳、典型相關分析操作
第六章 二元邏輯斯迴歸
壹、相關理論
貳、虛擬變項之邏輯斯迴歸分析
參、預測變項為連續變項之邏輯斯迴歸分析
肆、二元邏輯斯迴歸分析的實例
第七章 虛擬變相與多項式邏輯斯迴歸
壹、虛擬變項的邏輯斯迴歸實例
貳、直接以虛擬變項進行二元Logistic迴歸分析
參、多項式邏輯斯迴歸分析
第八章 主成分分析
壹、主成分分析相關理論
貳、SPSS操作程序範例
參、採用共變數矩陣進行主成分分析
肆、主成分於複迴歸分析中的應用
第九章 因素分析
壹、因素分析的相關理論
貳、因素分析操作程序
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多變量分析:SPSS的操作與應用 (3版)
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書名:多變量分析:SPSS的操作與應用(3版)
作者:林震岩
出版社:智勝
出版日期:2018/05/07
ISBN:9789864570430
內容簡介
本書結合多變量分析與SPSS統計軟體,以深入淺出的方式,透過SPSS帶領讀者認識多變量分析的奧妙。內容強調多變量分析方法的「觀念理解」,而不過於強調演算過程。本書具有以下七點特色:
1.以SPSS帶出對多變量分析的學習興趣。
2.多變量分析的原理介紹不過於艱澀但也不失專業。
3.含括完整的多變量分析功能。
4.對使用經驗加以深入地介紹與評論。
5.探討如何製作與解釋研究報告的分析表格。
6.每個範例均有完整的資料檔、程式檔與輸出檔。
7.每個範例皆相當本土化與生活化,易於瞭解。
本書所介紹的多變量分析技術,除了SPSS/Base功能外,亦針對Advanced等模組的功能加以說明,如平均數檢定、一般線性模式、因素分析、集群分析、區別分析、迴歸分析等,並探討一般書上少見的多元尺度法、TREE、Logistic、規則相關分析、聯合分析、時間數列分析等進階的多變量分析。此外,有關SPSS的外掛程式,包括結構方程模型AMOS與資料探勘Clementine等亦多有著墨,期能讓讀者對此一軟體有更多的認識。
目錄
•第一篇 基本操作與資料處理
第01章 SPSS系統總論與基本操作
第02章 資料轉換與處理
第03章 SPSS的統計圖形製作
•第二篇 單變量與多變量總論
第04章 單變量描述性分析
第05章 多變量分析總論與信度分析
第06章 兩變數關聯分析
•第三篇 平均數與變異數分析
第07章 平均數比較分析
第08章 一般線性模式
•第四篇 資料簡化分析
第09章 主成份分析與因素分析
第10章 集群分析
第11章 多元尺度法
•第五篇 預測分析技術
第12章 區別分析、TREE、Logistic與Probit迴歸
第13章 迴歸分析與典型相關分析
•第六篇 因果關係分析與其他技術
第14章 結構方程模型與路徑分析
第15章 其他統計檢定程序
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