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尼爾森收視率機器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦謝邦昌,鄭宇庭寫的 零售業資料採礦：R及Excel運用 和謝邦昌,鄭宇庭的 資料採礦 之技術及應用(Excel 實例演練)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自新陸書局 和新陸書局所出版 。
國立臺北教育大學 文化創意產業經營學系碩士學位EMBA在職進修專班 王維元所指導 賈國英的 副控自動化系統導入新聞製播之關鍵成功因素探討 -以A電視公司為例 （2020），提出尼爾森收視率機器關鍵因素是什麼，來自於新聞製播、新聞導播、副控自動化、關鍵成功因素。
而第二篇論文世新大學 傳播管理學研究所(含碩專班) 蘇建州所指導 馬瑞廷的 數位廣告世界的共同度量衡-第三方廣告監測與服務 （2016），提出因為有 數位廣告、第三方單位、廣告效益評估、商業生態系統、共同演化的重點而找出了 尼爾森收視率機器的解答。
零售業資料採礦：R及Excel運用
為了解決尼爾森收視率機器 的問題，作者謝邦昌,鄭宇庭 這樣論述：
副控自動化系統導入新聞製播之關鍵成功因素探討 -以A電視公司為例
為了解決尼爾森收視率機器 的問題，作者賈國英 這樣論述：
台灣擁有極高密度的各式新聞媒體，在閱聽人口市場飽和的情況下，各類型媒體產業皆面臨變局，其生產成本與製播方式也面臨考驗與轉型。本研究從新聞有線電視製播自動化的關鍵成功因素研究的角度出發，探討新聞台製播導入自動化的因應之道，並分析新聞影音媒體產業的現況策略，希冀對台灣媒體推動自動化升級的發展提出具有參考價值的建議。傳統有線新聞媒體較無法如線上影音新聞媒體具有快速隨選等優勢，但其目前來說仍具較佳的深度、品質、製播技術等競爭優勢，藉由導入新聞副控、攝影棚自動化系統，期可優化製程，達到降低成本及提升效率之利基。媒體從傳統以人力作業為主改變到自動化系統作業的過程不易，主因為其產業慣性上人為操控的多變化特
殊性，投入後的成本與效益也須面對產業變化等各因素挑戰，故此須從電視製播作業的各項環節進行評估測試及資源分配探討，才能得到成功。本研究以Leidecker與Bruno（1984）所提出之關鍵成功因素理論探討A公司個案，透過質性研究的市場資訊、文獻蒐集、訪談等方法，歸納分析個案導入自動化製播的九項關鍵成功因素命題：一、傳媒新媒化與新媒傳媒化走向為影音新聞製播開創新局，可支持傳統媒體繼續的投入資金資源；二、收視率文化有利於有線電視新聞產業面對新媒體競爭，但對製播作業自動化的發展不利；三、具決策權的領導高層支持程度，與高階主管的共識、投入參與程度越高，越有利於導入計畫；四、自動化系統能簡省人力資源，並
提升作業正確性；五、企業內部門間組織合作越密切，越能增加執行速度並降低執行困難度；六、若基層操作人員對於自動化共識與配合度越高，則技術與轉換的挑戰阻力越低；七、系統緊急應變的操作能力與穩定度若無法達到管理方與使用方的共識，將降低系統是否導入的決策；八、系統建置成本效益越佳，易於預算的估算與控制，有利於系統的導入與長久使用；九、系統的功能擴充與延伸性越廣泛，越有利於整體技術的作業。
資料採礦 之技術及應用(Excel 實例演練)
為了解決尼爾森收視率機器 的問題，作者謝邦昌,鄭宇庭 這樣論述：
• 雲端運算是基於網際網路的運算方式，它通過網際網路為個人使用者或企業使用者提供按需即取的服務。隨著電腦技術的發展，資料的存儲量成倍的增長，Data Mining 技術在“資料海洋、知識荒漠”的背景下應運而生的，並且一經出現就得到各個領域的重視。隨著Data Mining 的逐漸成熟，以Data Mining 為核心的Business Intelligence（BI）已經成為了IT 和其他行業中的必爭之地同時伴隨著Big Data 的熱潮使得海量資料分析變成月來越重要的一個研究方向。雲端運算可以實現使用端通過線上上傳資料或購買資料，通過雲資料倉庫服務，進行資料倉庫建模和
資料抽取，線上支付使用Data Mining 工具和Business Intelligence 相關分析處理軟體。Data Mining 和Business Intelligence 的原理相似，均由資料提供資訊、產生知識，再由知識累積智慧。而雲端運算可以使這個過程在網際網路上得以實現。也就是說雲端運算可以提供基於SaaS 的知識與智慧分析的服務（Information &Intelligence as a Service），簡稱IIaaS，它是SaaS 的延伸。 • 基於此利基MS Office Excel 變成為數據分析最方便有用及功能強大的軟體（全世界約有10 億人口會使用
EXCEL） MS Office Excel 2013 結合SQL Server 2012 -2014支援解決大數據（BIG DATA）資料工作表（Work Sheet），並可以同時存儲大量變數的資料。為能有效提升Excel 2013 使用者資料處理和分析的能力，微軟公司提供了一個免費的資料採礦模組。通過調用該模組，Excel 2013 使用者可以方便快速的完成以往只有使用專業資料採礦軟體才能完成的任務。同時亦提供可視化的模組及動態分析模組（Power BI）使得海量數據的分析變得輕鬆又有趣。 • 本書的第一部分詳細敘述資料採礦的一般概念、通行規範、方法技術、以及軟體應用等。使讀者獲得一
個較為清晰和正確的資料採礦觀念。本書的第二部分圍繞Excel 2013 的資料採礦模組，通過大量操作示範，詳細講述了Excel 2013 資料採礦模組的九大模型的使用。這些模型包括決策樹、貝氏機率分類、關聯規則、群集分析、時序群集、線性回歸、Logistic 回歸、類神經網路和時間序列分析。基本含蓋了主要的資料採礦方法。第三部分介紹了Excel 2013 的表格工具。結合第二部分所介紹的資料採礦方法，使用改進過的Excel 表格工具，可以很方便的進行圖形化的分析。這些分析方法在第三部分都有詳細的介紹。第四部分是資料採礦的實例。包含了銀行業、電信業、行銷企業及臺灣創新產業。通過詳細的操作講解和結
果解釋，讀者可以獲得實際的資料採礦經驗，並能迅速在自己所處的領域中加以應用。這是一本實用的書，邁向 BIG DATA 領域的開門書，才疏學淺書中錯誤及不周之處請大家海涵並不吝指正。
數位廣告世界的共同度量衡-第三方廣告監測與服務
為了解決尼爾森收視率機器 的問題，作者馬瑞廷 這樣論述：
數位廣告的發展至今已逐漸成熟，在網路科技及行動裝置普及的現今，數位廣告的產品類型也越來越多元且複雜，而不同的媒體平台在計算廣告成效的演算法和判斷標準並不一致，加上內容農場(Content Farm)、廣告點擊機器人(AD Fraud)猖獗的狀況下，廣告主對於媒體所提供的廣告成效與廣告投放過程有所疑慮，也因為廣告主沒有一個統一的標準來判斷廣告效益，導致媒體平台對自己的廣告成效誇大化。 第三方單位，泛指除了廣告主與媒體以外的服務單位，第三方單位的媒體服務在傳統媒體下就已經被廣泛運用，包含收視率監測、發行量監測等，在數位廣告環境中也有類似的服務工具，Facebook在2016年11月時也
公開宣布將積極正視自家廣告產品的投放監測，宣布將與更多第三方單位合作來確保廣告主的信任及廣告產品的投放品質，Facebook積極的動作也證明了第三方單位在現今複雜的數位廣告程序化購買下，具有一定的存在價值。 在數位廣告中第三方單位的服務除了投放監測、能見度安全性監測等，近期更出現了幫助廣告主整合媒體數據於統一平台(Third party ad tracking)，利用第三方單位產出的追蹤碼(Tracking code)，來協助廣告主將不同媒體的投遞數據串接至統一平台做投放、管理、評估效益、分析契機，從中取得原先媒體無法提供的指標。 數位廣告生態系統中的第三方單位，與傳統媒體的第三方
單位有何不同，第三方單位如何與數位廣告生態系統間各角色間合作、串連? 第三方單位為數位廣告帶來哪些新的價值? 第三方單位的加入是否能為生態系統帶來共同演化(Co-Evolution)? 皆是本篇論文探討的關鍵。