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模型思維：簡化世界的人工智能模型

為了解決碼表價格的問題，作者龔才春 這樣論述：

對從事演算法研究與演算法開發的人來說，模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前備受關注的人工智慧領域裡，人人談模型，新模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。   模型讓人又愛又恨：可愛的地方在於它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經過了檢驗；可恨的地方在於學習它是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智慧的初學者來說。   《模型思維》將人工智慧在現實生活場景中解決的問題分類，並根據這個分類來介紹各種模型。書中將人工智慧問題分為權重問題、狀態問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者瞭解各個模型之間的關係，也方便讀者理解各個模型的適用場景。   《模型思維》儘量更多地結合模型的使用場

景，更多地介紹實際業務需求之間的關係，更多地採用生活中淺顯易懂的例子，方便人工智慧的初學者學習模型。   《模型思維》不僅適合希望學習和運用人工智慧模型到具體應用場景的企業工程師、科研院所的學生和科研人員，也適合對人工智慧模型感興趣的讀者，説明其將模型思維應用到生活中。 龔才春 畢業於中國科學院計算技術研究所，工學博士學位；教授，博士生導師；長期從事人工智慧與人力資源等領域的研究。   中關村科金技術人工智慧研究院院長，職品匯創始人，大街網原首席科學家，阿裡巴巴原搜索研發專家。   在大資料採擷方面有許多成功經驗，創辦了大資料虛假簡歷識別平臺職品匯；在自然語言處理，尤其是語

義理解、知識圖譜等方面有深刻理解，中文幽默識別是其一個有特色的研究工作；曾負責淘寶評論的情感分析等工作。 第1篇 模型為什麼這麼神奇 模型是一個很常見的名詞。與人力資源管理相關的有漏斗模型、人才模型、定級模型等；與工程師相關的有線性回歸模型、隱瑪律可夫模型、LDA模型等；與業務相關的有價格預測模型、銷量預測模型等；與銷售相關的有SSM模型、銷售漏斗模型、銷售能力模型等；與行銷相關的有市場衝突矩陣模型、品牌五力模型、區域行銷模型等……但到底什麼是模型、怎麼選擇合適的模型、怎麼創新模型，則是仁者見仁，智者見智。 第1章 為什麼要建立模型 2 1.1 什麼是模型 2 1.2 無處不在的模型 4 1

.3 模型的意義 4 1.3.1 萬有引力定律 4 1.3.2 大陸漂移假說 5 1.3.3 日心說 5 1.4 模型都是對的嗎 6 1.4.1 模型可以是錯的 7 1.4.2 模型可以是未被證實的 7 1.4.3 模型可以是互相矛盾的 7 1.5 什麼模型是好模型 8 1.5.1 表示客觀事物的能力 8 1.5.2 簡化客觀事物的能力 9 1.5.3 評價模型好壞的模型 9 1.6 模型的演化 9 1.7 正確看待模型的價值與缺陷 10 1.7.1 正確看待模型的局限性 10 1.7.2 用歷史的觀點看模型 10 1.7.3 拋棄對模型的階級觀點 11 1.7.4 用發展的觀點看模型 11

1.8 本書的特點 12 1.8.1 對讀者的基礎要求 12 1.8.2 從場景出發講模型 12 1.8.3 從方法論的視角講模型 13 1.8.4 用類比的技巧講模型 13 1.8.5 避免讀者被數學公式嚇倒 13 1.8.6 避免“知識的詛咒” 14 1.9 本書主要內容 14 1.9.1 權重模型 15 1.9.2 狀態模型 15 1.9.3 序列模型 15 1.9.4 表示模型 16 1.9.5 相似模型 16 1.9.6 分類模型 16 第2章 模型的運用 18 2.1 用知識圖譜表示問題 18 2.1.1 知識圖譜的基本理念 18 2.1.2 建立知識圖譜的一般步驟 19 2.1.

3 問題的屬性研究 19 2.1.4 問題的關係研究 20 2.2 問題分析的示例 20 2.2.1 前提假設分析 20 2.2.2 已有資料的分析 21 2.2.3 待求資料的分析 21 2.2.4 關係分析 21 2.3 權重問題的判斷 22 2.4 狀態問題的判斷 24 2.5 序列問題的判斷 25 2.6 表示問題的判斷 25 2.7 相似問題的判斷 26 2.8 分類問題的判斷 26 2.9 模型之間的關係 27 第2篇 權重模型：計算你的分量 世界上的萬事萬物，紛繁複雜，讓人眼花繚亂。幾千年來，人類一直在試圖發現事物背後的共性規律。在電腦學者眼裡，世界上幾乎所有問題，最終都可以歸

結為權重計算的問題。 權重問題是一個通用問題，在各個學科中都已經有許多深入的研究，也有了許多計算各種各樣權重的方法。將這些權重計算方法進行整理並抽象，就簡化為模型了。 第3章 TF-IDF模型 33 3.1 應用場景 33 3.2 詞頻率—逆文檔頻率模型的計算 34 3.2.1 詞頻率模型 34 3.2.2 逆文檔頻率模型 37 3.2.3 TF-IDF模型 39 3.3 詞權重模型的平滑 40 3.4 引申閱讀 40 3.4.1 發明歷史 41 3.4.2 發明人簡介 41 3.4.3 最新研究 42 3.5 本章總結 42 第4章 線性回歸模型 43 4.1 應用場景 43 4.2 直觀理

解回歸問題 44 4.3 一元線性回歸問題 45 4.3.1 鋼軌長度與溫度的關係 45 4.3.2 判斷最合適直線的兩個原則 47 4.3.3 最小二乘法 50 4.4 多元線性回歸問題 52 4.5 標準方程法 53 4.5.1 一些符號定義 53 4.5.2 矩陣表示 54 4.5.3 參數求解 55 4.5.4 用標準方程法計算銀行授信額度 58 4.6 梯度下降法 60 4.6.1 梯度下降法的直觀理解 60 4.6.2 坡度最陡下山法 63 4.6.3 坡度最陡下山法的類比 64 4.6.4 梯度下降法的計算 66 4.6.5 銀行授信額度的計算 67 4.7 梯度下降法與標準方程

法的區別 68 4.8 引申閱讀 69 4.8.1 最小二乘法的發明 69 4.8.2 梯度下降法的發明 69 4.8.3 最新研究 69 4.9 本章總結 71 第5章 PageRank模型 73 5.1 應用場景 73 5.2 PageRank的直觀演算法 74 5.2.1 直觀理解 75 5.2.2 模型的初始化 77 5.2.3 模型的反覆運算 79 5.3 直觀演算法的漏洞修復 81 5.3.1 非連通漏洞 81 5.3.2 過河拆橋型漏洞 82 5.3.3 孤芳自賞型漏洞 85 5.3.4 過分謙虛型漏洞 85 5.3.5 隨機遊走模型 86 5.4 PageRank模型的計算 8

8 5.4.1 連結關係表 88 5.4.2 連結流覽矩陣 88 5.4.3 直接流覽矩陣 89 5.4.4 狀態轉移矩陣 89 5.4.5 反覆運算計算 90 5.4.6 計算示例 91 5.5 引申閱讀 92 5.5.1 收斂性證明 93 5.5.2 發明歷史 94 5.5.3 發明人簡介 94 5.5.4 相關研究 95 5.6 本章總結 95 第3篇 狀態模型：加官進爵的模型 事物是變化的，我們也要從意識形態上跟上客觀事物的變化，否則就會犯“刻舟求劍”的笑話。目前，最好的描述事物狀態改變的模型是自動機模型，又被稱為有限狀態自動機模型。 在電腦領域，有很多自動機模型的應用場景。例如常見

的正向最大匹配分詞演算法其實就是一個自動機模型；在自然語言處理中，中文分詞、語音辨識、詞性標注、字串查找、拼寫糾錯、模糊匹配等都是自動機模型的變種；在網路安全領域中，我們最熟悉的病毒掃描場景，很多都使用了AC自動機模型，這也是一種狀態轉移自動機模型。 第6章 有限狀態自動機模型 100 6.1 應用場景 100 6.1.1 Java詞法分析 100 6.1.2 Java詞法分析示例 101 6.2 直觀理解與形式化描述 103 6.2.1 自動機模型的直觀理解 103 6.2.2 形式化描述 105 6.3 詞法分析自動機模型 105 6.3.1 注釋識別自動機 105 6.3.2 保留字識別

自動機 107 6.4 位址解析自動機模型 108 6.4.1 位址解析場景概述 108 6.4.2 地址解析的難度 109 6.4.3 標準地址庫建設 110 6.4.4 位址識別自動機模型 111 6.5 引申閱讀 113 6.5.1 發明歷史 113 6.5.2 發明人簡介 114 6.5.3 最新研究 115 6.6 本章總結 115 第7章 模式匹配自動機模型 116 7.1 應用場景 116 7.2 形式化描述 118 7.3 BF模式匹配演算法 118 7.3.1 BF演算法的直觀理解 118 7.3.2 BF演算法的匹配過程示例 119 7.3.3 BF演算法的偽代碼表示 12

1 7.3.4 BF演算法的自動機模型 121 7.4 RK模式匹配演算法 122 7.5 KMP模式匹配演算法 123 7.5.1 KMP演算法的直觀理解 123 7.5.2 KMP演算法的匹配過程示例 125 7.5.3 移動長度的計算 127 7.5.4 KMP演算法的自動機模型 129 7.5.5 KMP演算法的總結 129 7.6 BM模式匹配演算法 129 7.6.1 後向BF演算法 130 7.6.2 實現跳躍式匹配 131 7.6.3 基於壞字元的模式匹配過程 132 7.6.4 壞字元匹配演算法的缺陷 137 7.6.5 好尾碼的匹配規則 138 7.6.6 BM模式匹配演算

法介紹 141 7.6.7 BM演算法的自動機模型 143 7.7 AC模式匹配演算法 143 7.7.1 TRIE樹的使用 144 7.7.2 TRIE樹的構建 145 7.7.3 失效指針的直觀理解 146 7.7.4 失效指針的設置示例 147 7.7.5 失效指標的設置演算法 150 7.7.6 AC演算法的匹配過程示例 152 7.8 Wu-Manber模式匹配演算法 153 7.8.1 Wu-Manber演算法的直觀理解 153 7.8.2 Wu-Manber演算法的總體思路 155 7.8.3 字元塊 156 7.8.4 後移長度陣列 157 7.8.5 字元塊的雜湊值 159

7.8.6 倒排鏈表 159 7.8.7 首碼雜湊值 160 7.8.8 Wu-Manber演算法示例 161 7.9 引申閱讀 163 7.10 本章總結 166 第4篇 序列模型：揭示現象背後的規律 序列模型，就是根據可觀察的現象序列，探索其背後不可觀察的神秘序列。我們能夠想到的需要探索現象背後的邏輯、本質、規律等，都可以歸結為序列模型。 第8章 隱瑪律可夫模型 170 8.1 應用場景 171 8.2 瑪律可夫鏈 171 8.3 隱瑪律可夫模型的定義 173 8.3.1 直觀定義 173 8.3.2 形式化定義 174 8.3.3 盲人與苔蘚的例子 174 8.4 兩個假設 176 8

.4.1 齊次瑪律可夫假設 176 8.4.2 觀察獨立性假設 176 8.5 評估問題 177 8.5.1 評估問題的應用價值 177 8.5.2 暴力求解法 178 8.5.3 前向演算法 179 8.5.4 前向演算法的形式化描述 185 8.5.5 前向演算法的演算法描述 186 8.5.6 後向演算法 187 8.6 解碼問題 190 8.6.1 暴力求解法 190 8.6.2 維特比演算法 190 8.6.3 維特比演算法的形式化描述 197 8.7 學習問題 198 8.7.1 監督學習 199 8.7.2 非監督學習 201 8.7.3 一個更簡單的EM演算法例子 202 8.

7.4 更好一點的演算法 205 8.7.5 直觀方法 206 8.7.6 Baum-Welch演算法 207 8.7.7 Baum-Welch演算法的偽代碼表示 212 8.8 引申閱讀 213 8.8.1 發明人簡介 213 8.8.2 最新研究 214 8.9 本章總結 215 第9章 最大熵模型 216 9.1 應用場景 216 9.1.1 語義消歧 216 9.1.2 音字轉換 217 9.1.3 其他常見場景 217 9.2 直觀理解最大熵 217 9.2.1 熵增加原理 217 9.2.2 熵的定義 218 9.2.3 不要把雞蛋放在同一個籃子裡 219 9.2.4 不要隨意添加

主觀假設 219 9.3 最簡單的最大熵計算示例 220 9.3.1 方程組求解 220 9.3.2 最大熵化 221 9.3.3 拉格朗日乘子法 221 9.3.4 骰子的概率計算 223 9.3.5 計算複雜度分析 225 9.4 形式化定義 226 9.4.1 經驗分佈 226 9.4.2 特徵函數 227 9.4.3 特徵範本 228 9.4.4 約束條件及其期望 228 9.4.5 條件熵 230 9.4.6 最大熵的定義 230 9.5 最大熵模型的計算流程 231 9.5.1 模型訓練 231 9.5.2 模型執行 232 9.6 平滑方法 232 9.6.1 拉普拉斯平滑 23

3 9.6.2 古德—圖靈平滑 236 9.6.3 Jelinek-Mercer平滑 238 9.6.4 Katz平滑 239 9.6.5 絕對折扣平滑 241 9.6.6 Witten-Bell平滑 241 9.6.7 Kneser-Ney平滑 242 9.6.8 各種平滑方法的演化關係 243 9.7 特徵選擇 245 9.7.1 基於閾值的特徵選擇 245 9.7.2 增量式特徵選擇 245 9.8 參數計算 246 9.8.1 參數計算的形式化 246 9.8.2 參數的數值計算 248 9.9 引申閱讀 250 9.10 本章總結 251 第5篇 表示模型：萬事萬物的表示 當人們在

看到某個事物或現象後，需要向沒有看到的人描述這個事物或現象時，就需要盡可能找一個讓對方可以接受並理解的方式來表示該事物或現象。對事物或現象的表示，是這個事物或現象區別於其他事物或現象的基礎，是進行轉述、分析、處理的前提。 到了現代社會，表示方法越來越普遍，使用也越來越頻繁。重大的科技創新，往往都是從表示方法創新開始的。 第10章 向量空間模型 256 10.1 應用場景 256 10.2 之前的文本表示方法 257 10.3 向量空間模型 258 10.3.1 文檔的詞袋化 258 10.3.2 文檔的向量化 259 10.3.3 詞項的權重計算 261 10.4 相似度計算 263 10.5

引申閱讀 264 10.5.1 發明人介紹 264 10.5.2 最新研究 264 10.6 本章總結 265 第11章 潛在語義分析模型 266 11.1 應用場景 266 11.2 LSA模型的計算 268 11.2.1 詞—文檔矩陣 268 11.2.2 奇異值分解 270 11.2.3 降維處理 272 11.3 結果的解讀 275 11.3.1 3個矩陣的物理含義 275 11.3.2 實驗結果解讀 275 11.4 為什麼LSA模型有效 277 11.5 LSA模型的應用 278 11.5.1 識別同義詞和近義詞 278 11.5.2 文檔的聚類和分類 280 11.5.3 跨語

言語義檢索 281 11.6 LSA模型的不足 282 11.7 引申閱讀 283 11.7.1 發明人介紹 283 11.7.2 最新研究 283 11.8 本章總結 284 第6篇 相似模型：誰與我臭味相投 在現實生活的許多場景中，都需要判斷兩個事物有多相似。各種事物之所以可以比較，是因為我們已經潛在地計算了事物之間的相似度。之所以稱這種相似度是“潛在的”，是因為我們以為是在尋找事物之間的差異，其實在尋找差異之前我們已經找到了相似之處。 第12章 相似模型 288 12.1 歐幾裡得距離 288 12.2 曼哈頓距離 289 12.3 切比雪夫距離 292 12.4 閔可夫斯基距離 29

3 12.5 馬哈拉諾比斯距離 293 12.5.1 用歐氏距離計算身材相似度 293 12.5.2 歐氏距離失效的原因 294 12.5.3 引入原因 295 12.5.4 方差與協方差 295 12.5.5 馬氏距離的定義 298 12.5.6 馬氏距離為什麼有效 299 12.6 皮爾遜相關係數 299 12.7 Jaccard相關係數 300 12.8 余弦相似度 302 12.9 漢明距離 304 12.10 KL散度 305 12.11 海林格距離 307 12.12 編輯距離 307 12.13 本章總結 312 第7篇 分類模型：物以類聚，人以群分 分類問題是我們在日常生活中

每時每刻都可能遇到的。分類也是所有決策制定的基礎，沒有分類，就不可能有決策的制定與實施。各行各業每天都在處理各式各樣的分類問題：高校要根據高考成績判斷是否錄用考生；HR要根據候選人簡歷判斷是否安排面試；公司CEO要根據市場情況及時調整產品戰略和銷售目標；農民要根據天氣、作物生長狀況等決定是否澆水、施肥；廚師要根據火候判斷菜品是否應該出鍋；司機要根據目的地和交通狀況決定是直行還是轉向…… 在現實生活中，我們可能遇到的分類問題千差萬別，可以對分類問題進行分類，從而使每一類分類問題可以用一類分類模型來處理。 第13章 感知機模型 315 13.1 應用場景 315 13.2 神經元的工作原理 317

13.3 感知機模型的原理 320 13.3.1 感知機模型的數學表示 320 13.3.2 感知機模型的分類原理 320 13.3.3 距離的計算 323 13.3.4 代價函數 323 13.4 參數訓練 324 13.4.1 梯度下降法 324 13.4.2 計算示例 325 13.5 引申閱讀 326 13.5.1 發明歷史 326 13.5.2 最新研究 327 13.5.3 與其他模型的關係 327 13.6 本章總結 328 第14章 邏輯回歸模型 329 14.1 應用場景 329 14.2 直觀理解邏輯回歸模型 330 14.2.1 邏輯回歸的目標模型 330 14.2.2

邏輯回歸模型的工作原理 332 14.3 邏輯回歸模型的計算 333 14.3.1 相關符號表示 333 14.3.2 代價函數 334 14.3.3 梯度下降法 335 14.4 引申閱讀 336 14.4.1 發明人簡介 336 14.4.2 發明歷史 337 14.4.3 最新研究 337 14.5 本章總結 338 第15章 樸素貝葉斯模型 339 15.1 應用場景 339 15.2 先驗概率和後驗概率 340 15.3 貝葉斯公式 341 15.3.1 全概率公式 341 15.3.2 逆概率公式 342 15.4 獨立假設 343 15.5 文本分類的案例 344 15.5.1

訓練樣本介紹 345 15.5.2 詞典與先驗概率 345 15.5.3 直接使用貝葉斯公式 346 15.5.4 拉普拉斯平滑 347 15.6 引申閱讀 349 15.7 本章總結 349 第16章 決策樹模型 350 16.1 應用場景 350 16.2 決策樹模型的直觀理解 351 16.2.1 猜數字的遊戲 351 16.2.2 猜動物的遊戲 352 16.2.3 決策樹模型要解決的問題 354 16.3 最佳決策樹 354 16.3.1 蠻力的方法 355 16.3.2 從數據中領悟審批原則 355 16.3.3 什麼是好問題 356 16.4 信息量的計算 357 16.4.1

資訊熵的定義 357 16.4.2 熵的計算示例 358 16.4.3 熵的單位 359 16.5 資訊增益與ID3演算法 359 16.5.1 條件熵的定義 360 16.5.2 資訊增益的計算 360 16.5.3 使用資訊增益選擇特徵 361 16.5.4 ID3演算法 364 16.6 資訊增益比與C4.5演算法 364 16.6.1 資訊增益比的定義 364 16.6.2 計算示例 365 16.6.3 C4.5演算法 365 16.7 基尼係數與CART演算法 366 16.7.1 基尼係數定義 367 16.7.2 基尼係數計算示例 368 16.7.3 CART分類樹演算法

372 16.7.4 CART回歸樹 373 16.8 引申閱讀 375 16.8.1 發明歷史 375 16.8.2 最新研究 377 16.9 本章總結 377 第17章 支援向量機模型 378 17.1 應用場景 378 17.2 一元支持向量機 379 17.3 二元支持向量機 383 17.3.1 實例場景描述 383 17.3.2 最佳分類面 384 17.3.3 最佳分類直線的函數形式 385 17.3.4 分類間隔的計算 387 17.3.5 最大化問題的數學表示 388 17.3.6 拉格朗日乘子法 389 17.4 支持向量機的對偶問題 391 17.4.1 SVM模型的數

學描述 391 17.4.2 SVM模型的對偶問題 392 17.5 支持向量機的參數求解 396 17.5.1 SMO演算法的形式描述 396 17.5.2 SMO演算法的整體思路 397 17.5.3 參數更新過程 399 17.5.4 乘子的啟發式選擇 401 17.6 引申閱讀 402 17.6.1 發明歷史 402 17.6.2 發明人簡介 403 17.6.3 最新研究 403 17.7 本章總結 404

碼表價格進入發燒排行的影片

電信業採用電信支付對經營策略影響之研究

為了解決碼表價格的問題，作者朱紹綺 這樣論述：

科技發展的日新月異，行動支付也因各行各業轉型發展已逐漸市場飽和，新冠疫情的爆發更是讓無接觸支付迅速的提升使用率。根據金管會公布2021年普惠金融衡量指標的結果2020年台灣每10萬成年人平均行動支付交易有243萬筆，年成長率近六成。小額支付對電信業者來說已是穩定的營收效益，為因應科技的變化及消費型態的改變，轉型推出電信支付2.0，增加更多的服務亦可使消費者輕易透過電信支付完成帳單繳費、儲值、付款。現在4家電信業者現行電信支付型態相似，以優先推出跨境電信支付之Ｇ公司作為研究訪談對象，以訪談法為主要研究方法藉由半結構式訪談、行銷4P分析及SWOT優劣分析來探討Ｇ公司電信支付之經營策略。研究發現，

個案公司推出創新3.0電信支付，再利用與政府合作科專項目得到相關資源進而提升服務品質與競業產生產品服務差異，行銷層面上，利用本身擁有多種媒體資源及超過500萬訂閱會員數提升產品知名度。推出跨境支付後，雖因疫情限制無法達到目標成效，現今疫情趨緩國境陸續解禁跨境支付應用可望達到目標成效，期望本研究可供個案公司電信支付永續經營之參考。

星巴克、宜得利獲利10倍的 訂價模式：為什麼訂高價，買氣卻更好?該如何便宜賣，還能賺更多?(熱銷再版)

為了解決碼表價格的問題，作者千賀秀信 這樣論述：

只要一張圖表、一個算式， 就可以訂出「一直來買」的商品售價！ 本書揭開賺錢公司運用訂價模式的祕密， 磨練出你我敏感的「數字鼻」。 　　‧為什麼星巴克一杯咖啡在中國的售價，竟然是美國的1.6倍？ 　　‧宜得利家具比大塚家具便宜很多，但資產報酬率卻是10倍，原因何在？ 　　‧青山洋服用「第二件半價」做低價促銷，為何他還能創造利潤？ 　　‧為什麼法拉利超跑動輒上千萬還能暢銷，甚至供不應求？ 　　日本經營之聖稻盛和夫說：「訂價是經營之本。」因此，企業與店家不管是要「訂高價照樣暢銷」或是「拚低價也可獲利」，都必須重視「訂價」這個關鍵要素。 　　本書作者、企業管理顧問千賀秀信主張，決定價格時要考

量成本、需求、競爭這３個觀點。書中提供數十個圖表與算式，透過星巴克、宜得利、沃爾瑪、夏普、青山洋服、法拉利等知名企業的實例，教你３大訂價模式，訂出讓顧客一直來買的漂亮價格！ 　　◎擬訂訂價策略，首先要確定市場定位 　　【方法】如果經營策略明確，行銷策略就能有效運作。因此，得先依據顧客（WHO）、需求（WHAT）、專有能力（HOW）三要素來決定經營策略，再規劃行銷４Ｐ，而其中價格是最重要的因素。 　　【案例】宜得利的市場定位是時尚休閒風格，於是採取平價策略。相對地，大塚家具的經營方針是走服務周到的精緻路線，堅持不打折的高附加價值策略。結果，兩家公司的資產報酬率分別是19.7％與2.1%。

　　◎學會3種訂價模式，高價照樣熱賣，低價也可以賺更多 　　★成本加成訂價法──打造品牌提升附加價值，就能訂高價 　　【方法】最基礎的訂價方式，是「成本（製造或採購成本）＋毛利」。但其實只要提供附加價值，就能夠讓同樣的商品或服務，在不同場所擁有不同的訂價。 　　【案例】同樣一杯拿鐵，星巴克的售價大約是便利商店的３倍。星巴克在優雅的環境裡，用微笑和親切溝通，調製美味咖啡，讓顧客身心舒適，還設立咖啡教室傳授相關知識。這樣提供有形與無形的價值，成功設定高價位。 　　★需求導向訂價法──洞悉顧客心理，用訂價激發購買慾 　　【方法】以顧客購買慾望的強度來決定價格，也就是因應目標客群、地點、時間等差異

，對於同一種商品或服務，設定多元化的價格，例如：敬老促銷、加購優惠、演唱會入場券、早鳥折扣、深夜加成等。 　　【案例】顧客看到青山洋服「第二件西裝半價」的海報，即使原本只想買一件，也會心癢癢想要買兩件。但店家這種策略有利潤嗎？事實上，銷售第二件時，不需多花時間接待顧客，靠著節省人事和其他固定成本來創造獲利。 　　★競爭策略訂價法──在激烈價格戰中，持續獲利有訣竅 　　【方法】在餐飲、家電、藥妝等業界，因為商品或服務很難做出差異，光憑薄利多銷根本打不贏對手，必須運用特定的訂價招數，像是組合銷售、每日低價、高低價搭配等。 　　【案例】自助式麵店丸龜製麵，單價比一般麵店還要便宜，到底如何獲利勝

過對手？店家用碼表精確管理，讓顧客看到現點現做的流程，並在結帳台前擺放「精心訂價的飯糰」。店員積極與顧客對話，誘導一半的人都多買一個飯糰，促成組合銷售。 本書特色 　　‧融合會計與消費心理學，教你擬訂讓人買不停的商品售價。 　　‧網羅法拉利、SHARP、SONY、新大谷飯店、沃爾瑪等知名企業的訂價方式。 　　‧簡易的圖表和算式一目瞭然，不具商科背景也能融會貫通。 名人推薦 　　味丹企業處長 張雄輝 　　Animen 數位科技執行長 楊育誠 讀者好評 　　◎日本轟動上市，讀者踴躍分享讀後心得！ 　　‧網友☆yasu：作者解析實際商品、服務策略及商業結構，並揭露早鳥優惠背後的業界生態，

內容有趣。 　　‧網友645TJC：本書讓我更加了解企業策略，還可以複習會計知識。將高階的經營策略與初階的市場策略，都拆解成簡單的結構，淺顯易懂。 　　‧網友morida：閱讀一般的會計書籍，能看懂損益分歧點分析、RFM分析等，卻很難實際應用。然而，本書讓我可以參考不同業界的策略，並加以活用，特別是附加價值的概念，令人回味再三。 　　‧網友toshiki：作者不僅從會計師的角度，分析不同企業的利益結構，還從消費者的角度，解說現金折抵與點數回饋之間，哪個比較有利，很容易理解。 　　‧網友henopinta：本書用會計的角度進行分析，但我即使沒學過會計，閱讀時也沒有障礙。書中充滿商務人士一

定要知道的知識，也推薦給社會新鮮人或年輕朋友。 　　＊此書為《星巴克、宜得利獲利10倍的訂價模式》第二版

探討美容產業創業者成功模式與人格特質之個案分析

為了解決碼表價格的問題，作者郭容均 這樣論述：

愛美是人的天性，美容、保養、提升魅力，也是投資自己愛自己的方式；近年來美容業發展快速，是非常具潛力的行業，因為有女人的地方，就有商機。同時，隨著市場環境變化快速，消費者對服務品質的要求，及服務內容的細緻分工，將創造更多專業人力，如具國際證照的美容師、美甲師、芳療師等的就業機會。自2019年始受到疫情影響，許多行業都受到不小衝擊，不少民眾被迫失業或面臨轉職問題，有些民眾也開始轉換跑道或是學習第二專長，而門檻低、成本低的美容業，更是成了許多人創業的首選，而2021年開始，美容產業的趨勢將著重在商業化活動與護理趨勢兩個重點上。另外，從104人力銀行的調查結果發現，具有活力、負責任、思辨性、情緒穩定

、抗壓性、堅毅性、秩序性等七大特質者，創業容易成功且相對持久，本研究也將針對人格特質進行探討，創業成功的人是否與人格特質間有直接關聯。本研究也希望透過訪談美容產業不同領域的創業者，包括美甲彩繪師、美髮設計師、美容護膚師、芳療精油師、新娘秘書整體造形師、美睫眉藝師等六位，分析其創業人格特質、創業策略、創業成功之關鍵因素，藉由他人成功的創業歷程、策略與寶貴經驗，提升競爭優勢並增加自身的創業成功率，提供給未來想從事美業的創業者參考方向為本研究主要動機。本研究獲得以下結論：(一)創業動機：原本就擁有美容相關技術、洞察到美容市場商機及未來發展性。(二)創業目的：想要擁有經濟自主的能力、想要獲得內心與時間

自由。(三)創業應具備人格特質：溝通技巧性、經驗開放性、盡責性。(四)創業策略：1.創業模式：個人工作室、店面式經營、代理經銷商。2.目標市場：年輕族群、家庭主婦。3.定價策略：中低價格。(五)競爭優勢：個人形象的經營、人際關係的經營、自我價值的提升。(六)創業關鍵成功因素：抗壓性與韌性強、產品品質的要求、團隊能相互合作、專業的知識技術。(七)給未來創業者建議：學習經營管理知識與專業、累積創業資訊與工作經驗、對工作認真負責且有熱忱。