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Z世代經濟：未來最有影響力的新世代，將如何塑造2035世界新常態?

為了解決樂遊網代儲的問題，作者傑森．多希,丹妮絲．薇拉 這樣論述：

★商業周刊1759期選書★ 實際探訪全球數萬人的真實心聲，最完整的Z世代說明書。 想要了解未來10年最新趨勢，請先打入他們的圈子！   　　你會怎麼形容Z世代人？整天滑手機？玻璃心？愛亂花錢？ 　　如果你曾這樣想，你對這群人的印象很有可能都是錯的。 　　其實，他們遠比你想得更有能力、更有創造力、更有影響力。 　　現在正是重新認識他們，並展開世代交流的完美時機！   　　Z世代即將帶來真正的新常態。   　　星期一早上，20歲的伊莎貝拉被iPhone鬧鐘喚醒。關掉鬧鐘後她打開「Google雲端教室」確認作業。之後她查看Snapchat並自拍套上貓臉濾鏡的照片給

特定親友。下午沒課，她決定看看兼差平台，馬上就接到4點去組裝家具的任務。星期五出去玩的錢有著落了。說到出去玩，伊莎貝拉想畫煙燻妝，她上YouTube看了四支影片，然後連到亞馬遜購入其中兩名彩妝師推薦的眼線筆。   　　下單後，她開始緊張這個月的開銷，於是打開銀行App檢查餘額，也想起了今年夏天的實習。她點開「領英」搜尋「平面設計實習」。擔心自己不夠厲害，又跳去自由接案者平台尋找職缺，發現華頓商學院的學生正在找人設計商標。她決定加入競標，提出設計10樣商標20美元的報價。雖然沒多少錢，但對她的作品集有加分作用。伊莎貝拉寄出報價，期待能有好消息。   　　做完這些事，她看了看螢幕上

方的時間：九點十三分，該起床準備上課了。   　　這個出生在數位環境的世代，只要有手機就能完成日常大小事。今天，他們正在變成最有潛力的員工、最有影響力的消費者，以及最能引爆流行的意見領袖。因此，想要掌握未來趨勢與商機，就一定得抓住他們的心。   　　為了讓大眾看見更真實的Z世代樣貌，身為專家的作者與各大機構合作，在全世界進行了一連串的長期研究，用全新的角度剖析Z世代，深度了解：   　　●Z世代是誰，又該如何定義？ 　　●他們的行為與日常。 　　●他們的金錢觀與消費習慣。 　　●他們對工作的想像與期待。 　　●如何在職場或生活中與他們相處。 　　●如

何啟動他們的熱情與天賦。 　　你準備好跨越世代鴻溝，與Z世代共創未來了嗎？   各界專業推薦   　　Jenny│JC財經觀點　 　　艾兒莎│女力學院共同創辦人　 　　洪璿岳│讓狂人飛創辦人　 　　劉威麟│新趨勢觀察家 Mr. 6　  　　蔡宇哲│哇賽心理學創辦人兼總編輯　 　　盧希鵬│台灣科技大學資訊管理系專任特聘教授　 　　萬惡的人力資源主管│作家　   　　「我身為娛樂、文化圈的第一線工作者，強烈推薦《Z世代經濟》。」－－基南．湯普遜（Kenan Thompson），《週六夜現場》最長青班底   　　「傑森與我們的團隊聯手完成的研

究工作，對我們與消費者溝通以及管理多元世代的方式產生深刻影響。」－－史帝夫．威廉斯（Steven Williams），百事食品北美公司執行長   　　「《Z世代經濟》讓我們知道如何連結並打造員工參與度與顧客忠誠度。」－－貝琪．亞金斯（Betsy Atkins），富豪汽車、永利渡假村與印度連鎖飯店Oyo董事會成員   　　「《Z世代經濟》理當成為釋放Z世代龐大潛能的首選入門指南。」－－安迪．席格（Andy Sieg），美林證券總裁   　　「《Z世代經濟》提供領導者需要的解決方案，以便理解Z世代並立即採取行動。」－－史帝夫．坎農（Steve Cannon），安博體育娛樂執

行長、賓士汽車美國區前任執行長   　　「《Z世代經濟》堪稱領導者必須吸引新世代消費者和員工、改變自家企業未來的寶典。」－－艾瑞克．安德森（Erik Anderson），頂級高爾夫娛樂集團執行董事、投資機構西河集團創辦人   　　「在我們當代的世代研究中，《Z世代經濟》是最具權威性的必讀指南。」－－安卓雅．布莉蔓（Andrea Brimmer），艾利金融行銷長兼公關長   　　「丹妮絲．薇拉博士與傑森．多希提供罕見的集大成作品，涵蓋研究成果、深刻洞見、策略與實務知識，任何高階主管都可以現學現賣，進而理解Z世代、解放它的潛能，並形塑自家業務的未來。」－－威廉．康寧漢（Wi

lliam Cunningham）博士，西南航空與保險商林肯金融董事會成員、德州大學系統前任校監   　　「《Z世代經濟》呈獻每個世代領導者都可以善用的故事、洞見與行動，領導Z世代在全球流行病過後的世界中勇往直前。」－－艾莉森．萊文（Alison Levine），《紐約時報》暢銷書作者   　　「《Z世代經濟》是必讀之作。對必須與Z世代打交道的經營階層、商業領導者與董事會成員來說，薇拉博士與多希提供極度渴望的策略、闕漏的數據與見解。」－－馬丁．泰勒（Martin Taylor），投資機構遠景股權合作夥伴董事總經理、旗下子公司全一遠景總裁

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生活型態與休閒阻礙因素對東京旅遊意願之影響—以臺南市國小教師為例

為了解決樂遊網代儲的問題，作者袁佳禾 這樣論述：

本研究以臺南市國小教師為研究對象，採取生活型態、休閒阻礙、參與東京旅遊意願所編製「臺南市國小教師生活型態與休閒阻礙因素與東京旅遊意願之關係」問卷為研究工具，共發放350份問卷，回收345份，有效問卷330份，有效問卷率為92.58％。採用SPSS23.0版套裝軟體進行問卷資料的彙整與分析，運用描述性統計、信度分析、因素分析、t檢定、單因子變異數分析以及迴歸分析等統計方法進行資料分析，所得結論如下：一、臺南市國小教師的生活型態偏向悠遊自在型；休閒阻礙以個體間阻礙最大，在東京旅遊意願上，屬於中高意願，考量新冠肺炎疫情、返國後居家隔離因素、教學對象，對於目前東京旅遊意願低落，採取保守態度。

二、生活型態方面，主任、組長、科任教師，工作調配及出國時間能取得平衡。三、休閒阻礙方面，年輕教師在人際互動或群體間關係，會影響休閒阻礙因素；當婚後生活步調穩定，子女生活可以自理，在休閒阻礙上最少；代理教師工作尚未穩定，容易受到結構間阻礙影響。四、東京旅遊意願方面，經濟穩定，體能允許，31至40歲旅遊意願最佳。五、生活型態對休閒阻礙達顯著，「悠遊自在型」解釋力53.5％，「修身養性型」解釋力13.85％；生活型態對參與東京旅遊意願預測效果達顯著，「悠遊自在型」解釋力43.3％；休閒阻礙對東京旅遊意願達顯著，「個體間阻礙」解釋力30.8％。六、臺南市國小教師實際參與東京旅遊之現況，頻率以三年(含)

一次44.8%；天數4-7(含)天42.7%、8-14(含)天41.2%；時段:暑假(7-8月)80%；由朋友/家人安排規劃33.3%；同伴:家人/親戚58.5%；費用:3萬元-6萬元39.7%；目的:休閒娛樂47.0%。

Python數據分析與大數據處理從入門到精通

為了解決樂遊網代儲的問題，作者朱春旭 這樣論述：

《Python數據分析與大數據處理從入門到精通》主要講解數據分析與大數據處理所需的技術、基礎設施、核心概念、實施流程。從編程語言準備、數據採集與清洗、數據分析與視覺化，到大型數據的分散式存儲與分散式運算，貫穿了整個大數據專案開發流程。本書輕理論、重實踐，目的是讓讀者快速上手。 第1篇首先介紹了Python的基本語法、物件導向開發、模組化設計等，掌握Python的編程方式。然後介紹了多執行緒、多進程及其相互間的通信，讓讀者對分散式程式有個基本的認識。 第2篇介紹了網路數據採集、數據清洗、數據存儲等技術。 第3篇介紹了Python常用的數據分析工具，擴展了更多的數據清洗、插值方法，為最終的數

據視覺化奠定基礎。 第4篇是大數據分析的重點。首先介紹了Hadoop的框架原理、調度原理，MapReduce原理與編程模型、環境搭建，接著介紹了Spark框架原理、環境搭建方式，以及如何與Hive等協力廠商工具進行交互，還介紹了最新的結構化流式處理技術。 第5篇通過三個專案實例，綜合介紹了如何分析網頁、如何搭建分散式爬蟲、如何應對常見的反爬蟲、如何設計數據模型、如何設計架構模型、如何在實踐中綜合運用前四篇涉及的技術。 本書既適合非電腦專業的編程“小白”，也適合剛畢業或即將畢業走向工作崗位的廣大畢業生，以及已經有編程經驗，但想轉行做大數據分析的專業人士。同時，還可以作為廣大職業院校、電腦培

訓班的教學參考用書。 朱春旭 高級軟體工程師，長期對企業、軟體發展公司、政府機構培訓大資料開發與應用課程，對Python大資料處理與分析相關應用有深入研究，並編寫有《極客內參-大資料開發實戰》教程45篇，總共30000+字。 第1篇 Python程式設計 第1章 Python入門 3 1.1　Python概述 4 1.2　搭建Python開發環境 6 1.3　Python開發工具介紹 11 1.4　Python套裝軟體的管理 13 1.5　實訓：編寫“Hello World” 15 本章小結 16 第2章 Python基礎 17 2.1　變數 18 2

.2　識別字 24 2.3　代碼組織 26 2.4　輸入與輸出 28 2.5　運算子與優先順序 30 2.6　新手問答 30 2.7　實訓：設計一個簡易計算器 31 本章小結 31 第3章 資料類型與流程控制 32 3.1　數位類型 33 3.2　字串類型 37 3.3　集合類型 40 3.4　流程控制語句 45 3.5　新手問答 47 3.6　實訓：設計演算法，輸出乘法表 49 本章小結 50 第4章 函數、模組、包 51 4.1　自訂函數 52 4.2　函數參數 55 4.3　函數式程式設計 58 4.4　模組與包 63 4.5　新手問答 65 4.6　實訓：設計演算法，對清單進行排序 6

7 本章小結 68 第5章 物件導向的程式設計 69 5.1　物件導向 70 5.2　自訂類 71 5.3　屬性 73 5.4　方法 79 5.5　類的繼承 83 5.6　可調用物件 86 5.7　不可變對象 87 5.8　新手問答 88 5.9　實訓：設計演算法，構造一棵二叉樹 90 本章小結 92 第6章 高級主題 93 6.1　生成器 94 6.2　反覆運算器 96 6.3　非同步處理 97 6.4　錯誤、調試 103 6.5　新手問答 108 6.6　實訓：使用多進程技術統計資料並匯總 109 本章小結 110 第2篇 資料獲取與資料清洗 第7章 網路資料獲取 113 7.1　HTT

P請求概述 114 7.2　XPath網頁解析 114 7.3　Scrapy資料獲取入門 119 7.4　Scrapy應對反爬蟲程式 126 7.5　CrawlSpider類 131 7.6　分散式爬蟲 132 7.7　新手問答 136 7.8　實訓：構建百度雲音樂爬蟲 136 本章小結 139 第8章 數據清洗 140 8.1　資料清洗的意義 141 8.2　資料清洗的內容 141 8.3　資料格式與存儲類型 142 8.4　資料清洗的步驟 145 8.5　資料清洗的工具 147 8.6　新手問答 151 8.7　實訓：清洗百度雲音樂資料並儲存到CSV　 151 本章小結 152 第3篇

資料分析與視覺化 第9章 NumPy數值計算 155 9.1　NumPy基礎 156 9.2　形狀操作 164 9.3　副本、淺拷貝和深拷貝 166 9.4　高級索引 168 9.5　排序統計 171 9.6　新手問答 173 9.7　實訓：銷售額統計　 174 本章小結 175 第10章 Matplotlib視覺化 176 10.1　圖形的基本要素 177 10.2　繪圖基礎 177 10.3　設置樣式 186 10.4　圖形樣例 189 10.5　新手問答 198 10.6　實訓：營業數據視覺化 199 本章小結 201 第11章 Pandas統計分析 202 11.1　Pandas資料結

構 203 11.2　基礎功能 210 11.3　統計分析 217 11.4　時間資料 229 11.5　資料整理 231 11.6　高級功能 234 11.7　讀寫MySQL資料庫 236 11.8　新手問答 237 11.9　實訓：成績分析 237 本章小結 239 第12章 Seaborn視覺化 240 12.1　Seaborn概述 241 12.2　視覺化資料關係 242 12.3　根據資料分類繪圖 246 12.4　單變數與雙變數 251 12.5　線性關係 256 12.6　新手問答 258 12.7　實訓：成績分析視覺化 258 本章小結 260 第4篇 大資料存儲與快速分析篇

第13章 Hadoop資料存儲與基本操作 263 13.1　Hadoop概述 264 13.2　Hadoop資料存儲與任務調度原理 268 13.3　Hadoop基礎環境搭建 273 13.4　Hadoop部署模式 294 13.5　Hadoop常用操作命令 298 13.6　新手問答 300 13.7　實訓：動手搭建Hadoop集群環境 301 本章小結 309 第14章 Spark入門 310 14.1　Spark概述 311 14.2　Spark核心原理 312 14.3　Spark基礎環境搭建 315 14.4　Spark運行模式 317 14.5　新手問答 321 14.6　實訓：

動手搭建Spark集群 322 本章小結 323 第15章 Spark RDD程式設計 324 15.1　RDD設計原理 325 15.2　RDD程式設計 328 15.3　鍵值對RDD 335 15.4　文件讀寫 340 15.5　程式設計進階 342 15.6　新手問答 347 15.7　實訓：統計海鮮銷售情況 348 本章小結 350 第16章 Spark SQL程式設計 351 16.1　Spark　SQL概述 352 16.2　創建DataFrame對象 360 16.3　DataFrame常用API 364 16.4　保存DataFrame 370 16.5　新手問答 372 16

.6　實訓：統計手機銷售情況 373 本章小結 375 第17章 Spark流式計算程式設計 376 17.1　流計算簡介 377 17.2　Discretized Stream 379 17.3　Structured Streaming 385 17.4　新手問答 397 17.5　實訓：即時統計貸款金額 397 本章小結 398 第5篇 專案實戰篇 第18章 分析電商網站銷售資料 401 18.1　目標分析 402 18.2　資料獲取 405 18.3　資料分析 411 本章小結 416 第19章 分析旅遊網站資料 417 19.1　目標分析 418 19.2　資料獲取 420 19.3

　資料分析 425 本章小結 429 第20章 分析在售二手房資料 430 20.1　目標分析 431 20.2　資料獲取 434 20.3　資料分析 440 本章小結 446 附錄：Python常見面試題精選 447 主要參考文獻 450

從淡蘭古道出發－讓文化觀光走入國際世界

為了解決樂遊網代儲的問題，作者羅國瑛 這樣論述：

雪山隧道，拉近臺北盆地與蘭陽平原之間的空間與時間距離。常言道，路是人走出來的，回顧過往沒有公路的年代，原住民與來自閩粵兩省漢移民往來臺北盆地與蘭陽平原之間，乃是以雙腳在雪山山脈北段山林裡走出一條條的山徑形成淡蘭古道。「文化」乃是人類在生活過程中，經過日積月累所創造出來的事物、經驗與傳承。文化觀光，為九十年代以降國際旅遊市場的趨勢。觀光旅遊事業的永續發展，如何引發旅客的「重遊意願」為關鍵要素。走馬看花的旅遊方式與旅遊行程，內容貧乏的觀光資源與觀光景點，缺乏「旅遊吸引力」，甚至因為「旅游形象」不佳，導致旅客的「旅遊滿意度」得不到高度評價。文化觀光，可以提供具有深度的旅遊方式與旅遊行程。為了保護世

界各地珍貴的文化遺產、自然遺產免於遭受天然災害影響或是人為的破壞，聯合國教科文組織，推動將世界各國及各地區擁有傑出普世價值的文化或自然資產，登錄於世界遺產名單，藉由國際間的合作達到保護世界遺產的目的。做為文化資產以及觀光資源，古道是前人留給後人的文化遺產。淡蘭古道，曾經有凱達格蘭族與噶瑪蘭族的足跡。清嘉慶17年（1812），蛤仔難納入大清帝國版圖，設置噶瑪蘭廳隸屬臺灣府，楊廷理，做為關鍵人物之一，三度進出臺灣，多次出任臺灣知府（含署理），五次入蘭，擘劃開蘭事宜，以重要推手相稱當屬實至名歸。淡蘭古道蘊含豐富的歷史性、文化性以及自然生態的多樣性，結合國際間「長距離步道旅行」的風潮，藉由推廣淡蘭古道

引發旅客個人的「旅遊動機」以及觸動旅客個人的「旅遊意向」，帶動我國臺灣地區不同類型文化觀光資源建構的「旅游形象」和「旅遊吸引力」，成為國際旅遊市場境外遊客來臺旅遊的目標。