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行業別查詢的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王仲麒寫的 Access 2019資料庫系統概論與實務 適用2019/2016 和資訊應用研究團隊的 巨量資料發展趨勢與垂直市場應用案例都 可以從中找到所需的評價。
另外網站ETF是什麼？怎麼買？ETF新手入門教學- Mr.Market市場先生也說明：ETF就是能夠一次持有一籃子的標的，股票ETF就是一次持有一籃子不同的股票。 股票ETF有四種分類：以區域分類、以規模分類、以國家/地區分類、以產業別/主題 ...
這兩本書分別來自碁峰 和資策會產業情報研究所所出版 。
朝陽科技大學 資訊管理系 曹世昌、李麗華所指導 張文威的 重大職業災害資訊系統的建構與分析 （2020），提出行業別查詢關鍵因素是什麼，來自於重大職業災害公開網、重大職業災害、資料庫、Google雲端運算。
最後網站勞工機靈點，雇主睜大眼！搞定勞資關係的速成心法則補充：除法定工時與二週變形工時適用於各行各業外,其餘工時制度須為勞動部指定之行業方可採用。至於適用八週或四週之行業別為何呢?讀者可上勞動部官網進行查詢,本書亦幫各位 ...
Access 2019資料庫系統概論與實務 適用2019/2016
為了解決行業別查詢 的問題，作者王仲麒 這樣論述：
以Access為實作工具，從資料庫系統的觀念開始談起，將資料庫這門普科導入您的資訊科技學習領域中。 在探討對資料庫管理系統的認識與應用上，說不如做，因此，全書著重資料庫範例的實際操作演練，以實務的範例來驗證資料庫理論，讓資料庫系統的學習與管理能事半功倍。 本書最後一章涵蓋了一個完整且可運用的資料庫系統為案例，講述糖果禮盒公司其資料庫管理系統的營運與作業，亦彙整且驗證各章節所學習的精要。當然，更可讓讀者舉一反三的思考，以應用於其他各行業別的資料庫管理系統之需求。 證照至上年代，面對Access相關的資料庫認證考試，本書的題材與內容，亦可訓練解題技能，培植資料
庫基本技術養成的基礎。 *認識資料庫及資料庫管理系統 *關聯式資料庫及資料庫正規化的介紹 *Access操作環境的認識與體驗 *各種建立資料庫的方式與備份、還原資料庫 *資料表的結構與各種建立資料表的方式 *資料表記錄的新增、修改、刪除、篩選、排序 *資料庫關聯的建立與管理 *各種資料查詢的設計與運用技巧 *表單與報表的設計、編輯與客製化 *活用控制項與屬性的設定 *子母表單與子母報表的設計 *資料庫開發實務範例設計介紹
重大職業災害資訊系統的建構與分析
為了解決行業別查詢 的問題，作者張文威 這樣論述：
本研究依據重大職業災害公開網107年7月份至108年度7月份，約1年間之重大職業災害案件資料為研究樣本及利用資料庫建立了一個職業災害資訊管理系統，並結合Google雲端運算提供職業安全衛生管理人員利用行動裝置透過本資訊系統查詢重大職業災害案件資訊，查詢內容包含重大職業災害之行業類別、災害類型、媒介物、罹災人數、業主、工程名稱、承攬關係、災害地區、災害發生日期等相關資訊，本研究針對相關資料進行詳細的資訊分析及彙整統計。經研究且建置完整職業災害資訊管理系統資料庫，可使職業安全衛生管理人員透過此管理系統更易掌握職業災害發生頻率較高之行業別、媒介物、肇災處等。並針對與不同事業單位容易發生之災害，增加
相關教育訓練、使用防護具及強化設備安全性等措施，預防職業災害發生，提升勞工作業安全，另亦可作為政府單位修訂職業安全衛生相關法令之參考依據。
巨量資料發展趨勢與垂直市場應用案例
為了解決行業別查詢 的問題，作者資訊應用研究團隊 這樣論述：
在社群網路、智慧化設備、行動裝置等快速發展後，巨量資料（Big Data）的發展儼然成為繼雲端運算、智慧行動後令人期待的新應用與技術，而巨量資料不僅僅包含資料處理還包含資料分析的應用價值。 巨量資料分析是提供企業將巨量、即時、快變與多樣的結構化與非結構化資料，進行大規模與細緻的資料儲存、轉換、分解、匯整、分析與視覺化呈現等各種運算處理的解決方案，並且進一步深入商業分析（Business Analytics），開發商業智慧，擷取商業價值。隨著全球資料的快速增長，巨量資料分析的商機逐漸浮現。而企業在主動和被動狀況下，從內部和外部環境快速累積各式各樣的資料，透過處理分析將可協助企業挖掘新商
機。因此，如何從巨量資料中，做出有價值的分析，日益受到企業重視。 本書將分析巨量資料處理的定義、現況以及發展趨勢，並探討巨量資料的應用與案例。 前言I 目錄II 圖目錄IV 表目錄VI 第一章 巨量資料概念與現況1 一、何謂巨量資料（Big Data）1 二、巨量資料發展現況6 第二章 巨量資料發展趨勢10 一、市場趨勢10 二、技術趨勢15 三、平台發展趨勢18 四、軟體發展趨勢21 第三章 巨量資料垂直市場應用案例30 一、巨量資料應用於金融業32 二、巨量資料應用於電信業52 三、巨量資料應用於雲端資料62 四、巨量資料應用於生物科技73 五、巨量資料的創新
應用77 第四章 結論103 附錄105 圖1-1 巨量資料的特性3 圖1-2 巨量資料分析軟體產品區隔9 圖2-1 企業部門使用或規劃巨量資料比率11 圖2-2 Hadoop平台架構16 圖2-3 巨量資料軟體二大類技術比較20 圖2-4 2013年全球巨量資料行業別市場佔比22 圖3-1 2013年全球金融機構與整體重點產業應用巨量資料情形34 圖3-2 全球金融機構使用巨量資料主要目標35 圖3-3 2013年全球零售銀行在分析項目的心力投注順位及自我能力評估36 圖3-4 中國平安集團客戶消費行為分析方法示意圖38 圖3-5 新加坡星展銀行客戶網路行為及意見分
析方法示意圖40 圖3-6 Cloud Physics產品內容與介面64 圖3-7 Card Store介面示意圖65 圖3-8 Knowledge Base Advisor介面示意圖67 圖3-9 Cloud Physics營收模式68 圖3-10 Cloud Physics各級服務與內容69 圖3-11 Cloud Physics五大亮點70 圖3-12 資料巨量化影響示意77 圖3-13 分散式運算運作原理示意78 圖3-14 商業智慧分析系統工具一般架構80 圖3-15 商業智慧與巨量資料整合概念81 圖3-16 資料分析主流關鍵字查詢頻率83 圖3-17 全球巨量資料分析主要
基礎技術供應商營收85 圖3-18 Kaggle營運模式90 圖3-19 Ginger.io營運模式92 圖3-20 Wallaby營運模式94 圖3-21 Datasift營運模式96 圖3-22 巨量資料分析服務模式類型定位99 表1-1 巨量資料技術架構與產品類型6 表1-2 巨量資料分析軟體市場規模與產品區隔8 表2-1 行業別巨量資料分析應用方向10 表2-2 巨量資料分析平台產品趨勢19 表2-3 巨量資料先進預測分析產品趨勢26 表3-1 不同行業巨量資料應用方向29 表3-2 全球標竿電信業者之消費者應用巨量資料服務發展現況52 表3-3 全球標竿電信業者之M2M、企業內部
應用與巨量資料分析工具發展現況53 表3-4 全球前十大解決方案供應商營收結構84