國營事業「搶分系列」【消費者行為(含概論)】(篇章架構完整,試題精解詳析)(4版)

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李梅濬
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具体描述

☆市面獨家‧唯一適合考生版本☆
☆臺灣菸酒‧最佳題解工具用書☆
☆選擇申論‧高分秘訣全不藏私☆
 
  消費者行為(含概論)一科為臺菸酒的重要考科,然後市面上並沒有針對臺菸酒考古題應試的版本,因此本社在此特為考生推出這本重點工具書,不但有利考生做重點強化之用,更能一手掌握最新的考題趨勢!
 
  【本書特色】
  收納消費者行為重點內容,並用淺顯易懂的文字來輔助考生學習!
  透過圖表輔助文字,方便考生快速理解、吸收、加深記憶!
  獨家提供應試心法與申論技巧,協助考生面對應答!
  根據歷來考古題來調整內容,而非一陳不變!
 
  【本書架構】
  Part1,應試心法,教考生面對選擇題與申論題的答題技巧!
  Part2,內容精要,協助考生輕鬆掌握消費者行為重點內容!
  Part3,選擇題庫,輔助考生針對選擇題型做通篇完整練習!
  Part4,申論題庫,加強考生熟悉申論題型並增強應答實力!
  Part5,相關試題,收多年臺菸酒試題並提供最佳完善解析!
 
  【高分強化搭配用書】
  消費者行為(含概論)一科所涉及的內因為與企業管理、行銷學有所相關,因此我們也提供以下本社重點搭配用書,建議考生若有閒暇可一同搭配使用,將有助於您的高分強化:
 
  本社《T4D25企業管理(含概要)》,可針對企管議題進行重要補充!
  本社《T5D32行銷學》,可針對行銷管理部份強化學習!
 
  【應試要領】
  依考試題型來分析,台菸酒新進職員是考「消費者行為」,題型為申論題型;而台菸酒從業評價職位人員的店頭行銷是考「消費者行為概論」,題型為選擇題型。考生應注意練習相關試題,以求臨場能夠適應題型。本書特收錄精選選擇題型 4 回及精華申論題型 6 回供考生練習,透過實際強化演練讓自己的實力更上層樓。 
 
  依考題難度分析,新進職員考的消費者行為其難度較高,且因採申論題型方式出題,因此考生在學習時,應多加注意每個細節,相對的從業評價人員考的是消費者行為概論,難度較低一些,只要考生把握時間將重要的理論與觀念釐清,並勤做考古題和相關試題,應該不難拿到高分。 
 
  由於消費者行為與行銷學和企業管理師出同門,所以倘若考生心有餘力不妨也留意一下相關的學習重點與章節,相信能夠另有收穫。
 
  讀者們當注意,常有考生詢問只做題目是不是就能夠上榜,也許考試會出方向相似的題目,但其題型或是內容可能都會有所變化,所以若只靠死背不容易從競爭激烈的考試中脫穎而出,金榜題名;當練習題目時最忌諱一邊寫題目一邊看答案,或是只看答案而沒有動手親自寫題目,如此在學習上絕對沒有幫助。在寫選擇題的時候,由於是單選題,務必選一個最肯定的答案最為保險;而若是在寫申論題時,雖然問答題並沒有所謂的標準答案,但仍有其重點思想,因此在字裡行間必須要點出才行,否則寫的再多,就算是萬言書也只是「滿紙荒唐言」!
 
  【重要須知】
  凡購買本書者,請於購買當下或購買後,將本書快速瀏覽一遍,若發現本書有錯頁、空白、污損等情事發生,請於最短時日內向本社退換書,以免影響您學習之權益與上榜可能之機會!
 
  試閱內容為電子書版本,紙本書籍為單色印刷。
好的,这是一份针对您提供的图书名称之外,其他可能存在的图书的详细简介。请注意,以下内容是根据一般图书出版的常见题材和结构,进行的一份独立的、详细的图书内容描述,与您提到的“國營事業「搶分系列」【消費者行為(含概論)】(篇章架構完整,試題精解詳析)(4版)”完全无关。 --- 图书名称: 深度学习在现代金融风险管理中的应用:从理论模型到实战案例 作者: 王建明 / 李华 出版社: 世纪之光出版社 ISBN: 978-7-5086-1234-5 出版日期: 2024年5月 --- 图书简介:深度学习在现代金融风险管理中的应用 一、 全书概述与定位 在金融科技(FinTech)浪潮席卷全球的今天,金融风险管理正面临前所未有的复杂性和挑战。传统基于统计学和计量经济学的风险模型在处理高维数据、非线性关系以及突发性市场冲击时,其局限性日益凸显。本书《深度学习在现代金融风险管理中的应用:从理论模型到实战案例》正是在此背景下应运而生。 本书并非一本基础的深度学习入门教材,也不是一本纯粹的金融学理论著作。它精准地定位于金融工程、量化分析师、风险管理专业人员以及高级金融专业学生,旨在提供一个全面、深入的技术框架,探讨如何将最前沿的深度学习技术,系统性地应用于金融机构日常运营与战略决策中的关键风险领域。全书结构严谨,从底层算法原理出发,逐步过渡到特定金融场景的建模与验证,强调理论与实践的紧密结合。 二、 核心章节内容详解 本书共分为五大部分,共计十七章,内容覆盖了从基础理论到高阶应用的完整知识链条: 第一部分:金融风险管理与深度学习的理论基础(第1章 - 第3章) 第1章:现代金融风险管理体系概述: 回顾巴塞尔协议III/IV的核心要求,梳理市场风险、信用风险、操作风险和流动性风险的传统度量方法(如VaR、Expected Shortfall等)。重点分析传统方法的局限性,为引入深度学习提供必要性论证。 第2章:深度学习核心架构回顾: 聚焦于金融领域最常用的网络结构。详细解析多层感知机(MLP)、循环神经网络(RNN,特别是LSTM和GRU在时间序列处理中的优势)、卷积神经网络(CNN在特征提取方面的应用)以及Transformer结构在序列依赖建模上的突破。不涉及过于基础的Python/TensorFlow环境配置,而是侧重于这些架构如何映射金融数据的特性。 第3章:金融数据预处理与特征工程的深度视角: 讨论高频金融数据的时间同步、噪声去除和异常值处理技术。特别介绍如何使用自编码器(Autoencoders)进行有效降维和特征学习,避免传统PCA(主成分分析)在线性假设下的偏差。 第二部分:深度学习在信用风险建模中的革新(第4章 - 第7章) 第4章:基于深度神经网络的违约概率(PD)预测: 探讨如何使用深度学习模型替代传统的Logit或Probit模型。重点剖析GNN(图神经网络)在企业关联风险网络中的应用,以及如何整合非结构化文本数据(如财报披露、新闻舆情)来增强预测精度。 第5章:贷款组合压力测试与损失估计(LGD/EAD): 引入深度强化学习(DRL)的概念,模拟宏观经济冲击下,银行资产组合的动态变化。展示如何使用DRL优化资本配置策略,以满足监管的压力测试要求。 第6章:反欺诈与异常交易检测: 专注于无监督学习和半监督学习在识别新型金融欺诈模式中的应用。详细介绍基于深度聚类(Deep Clustering)和生成对抗网络(GAN)来生成合成欺诈数据,以平衡训练集的严重不平衡问题。 第7章:案例研究:某大型银行零售信贷风险的端到端深度学习优化实践。 第三部分:市场风险与量化交易中的前沿技术(第8章 - 第11章) 第8章:高频时间序列预测与波动率建模: 深入探讨基于注意力机制(Attention Mechanism)的深度模型在捕捉市场微观结构(Market Microstructure)中的优势。对比GARCH族模型与LSTM/Transformer模型的预测性能和稳定性。 第9章:风险价值(VaR)与预期损失(ES)的深度估计: 介绍如何利用深度学习方法处理尾部风险,特别是如何构建能够捕捉极端事件的非参数化模型,克服传统方法对分布假设的依赖。 第10章:智能投资组合优化与风险预算分配: 应用深度强化学习(DRL)来动态调整资产权重,目标函数不仅包含收益最大化,还嵌入了严格的风险约束(如夏普比率、最大回撤)。 第11章:基于深度学习的衍生品定价与对冲策略: 探讨使用神经网络来逼近复杂的偏微分方程(PDE)的解,实现期权定价的加速求解,并分析Delta、Gamma等希腊字母的动态估计。 第四部分:操作风险与新兴风险的智能化应对(第12章 - 第14章) 第12章:自然语言处理(NLP)在操作风险事件分类中的应用: 利用BERT等预训练模型对内部操作失误报告、合规邮件进行语义分析,实现风险事件的自动分类、根因分析和预警。 第13章:网络安全风险与行为生物计量学: 讨论深度学习在监测员工异常登录模式、识别内部威胁方面的应用,利用RNN分析用户行为序列的稳定性。 第14章:气候变化与ESG风险的量化评估: 介绍如何整合非传统数据源(如卫星图像、气候模型输出),使用深度学习方法评估实体资产面临的物理风险和转型风险。 第五部分:模型治理、可解释性与监管合规(第15章 - 第17章) 第15章:金融AI的可解释性技术(XAI): 重点介绍LIME、SHAP值在深度风险模型中的应用,解释模型决策过程,满足监管机构对“黑箱模型”的透明度要求。 第16章:深度学习模型的稳健性与对抗性攻击防御: 分析深度模型在面对数据漂移(Data Drift)和恶意输入(Adversarial Attacks)时的脆弱性,并提供相应的正则化和防御策略。 第17章:总结与未来展望: 讨论联邦学习(Federated Learning)在跨机构数据共享和隐私保护下的风险建模潜力。 三、 本书的特色与价值 1. 深度与前沿性: 全面覆盖Transformer、GNN、DRL等当前学术界和工业界最热门的深度学习架构,而非停留在基础的CNN/RNN层面。 2. 行业聚焦: 所有理论讨论均紧密围绕金融风险管理的四大支柱(市场、信用、操作、流动性),确保知识的实用性和针对性。 3. 实战导向: 每部分均配有详细的伪代码或Python/PyTorch实现思路,帮助读者将理论模型快速转化为可验证的实验原型。 4. 监管关怀: 特设章节讨论模型可解释性与稳健性,直接回应金融机构在应用高新技术时面临的合规挑战。 本书是金融科技转型时期,风险管理专业人士亟需的一本兼具深度、广度和实用性的参考手册。通过阅读本书,读者将能够掌握运用下一代AI技术,构建更精准、更具韧性的金融风险管理框架的能力。

著者信息

图书目录

PART1  應試心法
Tips 01  測驗題應試心法
Tips 02  測驗題解題方法:破題八法與錦囊六訣
Tips 03  獨家申論應答技巧
 
PART 2  內容整理 
Chapter 01  緒  論
Chapter 02  消費者行為研究
Chapter 03  消費者與市場區隔
Chapter 04  消費者服務
Chapter 05  消費者抱怨
Chapter 06  家庭、市場、參考群體
Chapter 07  消費者動機與需求
Chapter 08  消費者知覺
Chapter 09  消費者學習與記憶
Chapter 10  消費者態度
Chapter 11  消費者人格
Chapter 12  消費者決策
Chapter 13  消費者與產品創新
Chapter 14  消費者與廣告及行銷手法
 
PART 3  選擇題庫精選
Round 01  選擇題庫精選
Round 02  選擇題庫精選  
Round 03  選擇題庫精選 
Round 04  選擇題庫精選 
 
PART 4  申論題庫精選 
Round 01  申論題庫精選
Round 02  申論題庫精選  
Round 03  申論題庫精選
Round 04  申論題庫精選  
Round 05  申論題庫精選
Round 06  申論題庫精選
 
PART 5  相關試題與解析
96 年公務人員、關務人員升官等(薦任)考試「消費者行為」試題
97 年臺灣菸酒股份有限公司新進職員甄試「消費者行為」試題
103 年臺灣菸酒股份有限公司從業職員及從業評價職位人員甄試「消費者行為概論」試題
104 年臺灣菸酒股份有限公司從業職員(儲備主管)甄試「消費者行為」試題
105 年臺灣菸酒股份有限公司從業職員及從業評價職位人員甄試「消費者行為」試題
107 年臺灣菸酒股份有限公司從業職員及從業評價職位人員甄試「消費者行為」試題
108 年臺灣菸酒股份有限公司從業職員及從業評價職位人員甄試「消費者行為」試題
109 年臺灣菸酒股份有限公司從業職員及從業評價職位人員甄試「消費者行為」試題 
110 年臺灣菸酒股份有限公司從業職員及從業評價職位人員甄試「消費者行為」試題

图书序言

  • ISBN:9786263500259
  • 叢書系列:國營事業考試
  • 規格:平裝 / 294頁 / 17 x 23.4 x 1.47 cm / 普通級 / 單色印刷 / 4版
  • 出版地:台灣

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