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國立政治大學 經營管理碩士學程(EMBA) 詹文男、尚孝純所指導 孔德靜的 中小企業數位轉型推動政策之研究 （2021），提出康是美 pest 分析關鍵因素是什麼，來自於數位轉型、產業政策、中小企業。

而第二篇論文國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 曾昭衡、陳伶伶所指導 徐韻如的 以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型 （2020），提出因為有 氣候變遷、人工智慧、機械學習、水稻損失、社會科學統計軟體(SPSS)的重點而找出了 康是美 pest 分析的解答。

最後網站產業分析期末報告主題：藥妝店產業則補充：康是美 每年成長超過10%，近年來更成長50%；屈臣氏2001 年的成長也比. 往年多了50%；Boots 則提供一個數據：2001 年化妝品市場成長率，百貨公司的. 專櫃品牌與開架式彩妝的 ...

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除了康是美 pest 分析，大家也想知道這些：

中小企業數位轉型推動政策之研究

為了解決康是美 pest 分析的問題，作者孔德靜 這樣論述：

全球因應數位浪潮來襲，再加上後疫情時代來臨，世界各國紛紛將數位轉型列入重點政策，我國政府在長期推動數位基礎建設下，持續針對數位轉型更加著力，可見數位轉型為協助中小企業復甦振興轉型的顯學。因此，本研究期望由中小企業的角度出發，針對所處之產業總體環境、推動數位轉型之障礙，並酌參各國推動數位轉型政策，以探討對政府推動數位轉型政策建議。中小企業為台灣產業重要的組成，但相較於大企業資源有限，且因應總體環境變化能力較弱，但總體家數占我國企業比例甚高，近期企業面臨兩岸局勢變化、CPTPP加入影響、美中貿易戰造成全球供應鏈重組、疫情發生造成全球邊境封鎖、勞動力不足，再加上新科技出現，重塑人民生活模式，影響中

小企業所屬之產業競爭環境。世界各國除了推動組織改革及大型數位國家政策外，在政府面，以數位化政府，推動政府數位改革，提升企業服務能量。在經濟面，扶植企業因應數位化浪潮的措施，發展新商業模式，提升競爭力。在技術面，強化新技術研發能力及掌握度，確保技術面屬於領先地位。在教育面，推動教育體系數位化轉型，培育數位人才，培植未來產業創新人力。本研究也發現企業在資金資源、組織文化、數位能力等內部因素是推動數位轉型所面臨的重要障礙。我國經濟與世界緊密結合，為帶動產業環境成長，未來政策建議以中小企業及資服業者為雙核心，串聯其他利害關係者如政府、學校、公協會，建立數位轉型生態系為策略，產生競爭優勢之綜效，加速從國

家永續前瞻角度，整合國家資源以協助企業因應全球競爭的嚴峻考驗。

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決康是美 pest 分析的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。

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