Mercari的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

廉價日本：消費變便宜，為何不好?什麼都漲的時代?為什麼只有薪水不漲?

為了解決Mercari的問題，作者中藤玲 這樣論述：

8個月內6刷 －日本亞馬遜「經濟入門」類書No.1！－ 80,000冊突破！   日本亞馬遜四‧五顆星好評、800則感同身受！   你撿到的「好康」，就是沒漲到的薪水！？ 為什麼「不漲價」，反而變成日本的經濟危機？   　　「就算便宜，也不想買。」 　　「收入變低的時候，只想找更便宜的價格。」   　　日本的現況， 　　會是台灣的未來嗎？   　　◎當「變便宜」不只是促銷，而是一種必然？ 　　→更可怕的是：變便宜=/=與「匯率」有關！   　　大多數的人在理解「物價變便宜」這件事時，都會直覺認定與匯率有關──當然，匯率是一個決定因素；但現今日本遭遇的難題卻是：從收入到支出的惡性循環。 　　

　　薪水變低，消費者追求便宜的價格→企業將商品的價格變低。 　　這樣的銷售策略一開始當然是奏效的，但當原物料的成本已經無法再降，甚至價格變高，那麼還有什麼可以拿來降低成本、達到降價的目的？   　　答案：把薪水變低。   　　如果成本已經無法再降，就不再調升員工薪水、甚至想辦法降低員工薪水；如果本國薪資已經降到極點，那就裁員，企業轉移到人事費用更低的國家。   　　普通的薪資→不會變高的薪水→變低的薪水→消失的薪水／更低的薪水。 　 　　低薪是怎麼來的？低薪就是這麼來的。   　　◎回不去的訂價，停滯甚至消失的收入。 　　→更可怕的是：低價，變得更有吸引力   　　因為收入停滯、甚至變低，所

以一○○圓的雜貨、二○○圓的便當，就變得更吸引人。   　　但當一○○圓的雜貨、二○○圓的便當在獲利有限的情況下，又排擠其他可以取得合理獲利、能夠保障薪資的商品，原先有能力發出合理薪資的企業，為了求生，也只好用同樣的方式降低成本。   　　而在低薪者變多的同時──能夠消費合理獲利商品的消費者變少；低價商品的消費者變多，卻無法增加企業獲利。企業無法增加獲利，創新的腳步也變慢，也無法爭取優秀人才進入企業。   　　「便宜，真好啊！」這麼想的消費者，等於是預支自己未來的薪資漲幅。   　　但低薪讓他們必須這麼做。當薪水只夠填飽肚子，誰有心情去想：本來自己可以多領多少錢？   　　◎面對這種狀況，企業

該怎麼辦？學界怎麼看？政府該怎麼做？ 　　→藏壽司社長、東京大學經濟系系主任、大創百圓商店，怎麼看低薪、低價現象？   　　本書作者中藤玲除了觀察社會現象外，並針對企業對低價的成因、影響的看法，學者提出的見解，消費者遭遇的兩難困境，進行深入且詳實的探究。   　　本書也因此在日本大受好評，出版七個月內銷售即突破8萬冊，亞馬遜評價四‧五顆星，超過八百位讀者分享感同身受！   　　便宜當然好，便宜有好貨，當然更好！但當企業唯一的促銷手段只剩下降下，勞工、消費者，甚至國家會面臨什麼樣的困境？   　　當總是走在台灣前方的日本，面臨國家便宜到可以被買走的問題，台灣是否更應該思考：非都會區的低價、低薪，

是否也在促使台灣撲向相同的惡性循環、無法脫出的困境？

Mercari進入發燒排行的影片

應用期望確認理論探討社群媒體網紅對於社群商務持續意圖之影響

為了解決Mercari的問題，作者鍾嵐心 這樣論述：

網路的普及給我們的生活帶來很大的改變，社群媒體如今也成為大家生活中不可或缺的存在。許多企業與商家面對社群媒體對於消費者日益增長的影響力，皆紛紛將線上商業活動從電子商務平台轉移到社群媒體，「社群商務」因此逐漸崛起。2021年全球的社群商務市場規模已達到5849億美元，可見社群商務對全球經濟的重要性，而因為社群商務的普及與重要性，消費者的社群商務持續使用意願也逐漸受到企業和品牌商家的高度重視。近期也發展出商家與網紅合作，邀請網紅代言的趨勢，可以發現，現今網紅對社群商務的消費者的影響越來越大。因此，本研究為了瞭解消費者使用社群商務的持續意圖是否會受到網紅推薦的影響，透過期望確認理論來探討網

紅因素如何影響社群商務持續意圖。 本研究之目標受測對象為曾經使用過社群媒體來關注網紅，且因為這些網紅的推薦或介紹，在社群商務平台上進行過購物的消費者。透過網路社群平台之網紅相關粉絲專頁版來發放問卷，共計得到951份有效問卷。本研究之分析結果發現，感知網紅知識、感知網紅影響力與感知網紅可信度對於消費者之社群購物持續意圖皆有顯著的正向影響。最後，本研究亦提出學術與實務的啟示，提供讀者參考。關鍵字：社群商務持續意圖、期望確認理論、感知網紅知識、感知網紅影響力、感知網紅可信度

自學機器學習：上Kaggle接軌世界，成為資料科學家

為了解決Mercari的問題，作者チーム・カルポ 這樣論述：

　　你還在建立模型分析玩具資料集嗎？你還在使用只有幾百筆資料的鳶尾花資料集嗎？你還在透過Numpy亂數產生器建立資料集嗎？   　　還是，你苦於找不到資料集？又或是，你發現以前所學的技術，套在真實資料集，根本不能用？   　　假資料或玩具資料集無法和產業界接軌，練再多只是徒勞無功，但想要有真實資料集卻不知從何得到。   　　現在你看到的這本書，將帶你在初學和實戰之間，提供一個累積實務經驗值的試驗場，解決你的以上煩惱！   　　如何獲取要分析的資料，經常是資料分析與機器學習時會遇到的瓶頸，而 Kaggle 平台有各大企業提供的免費資料集、完善的開發環境、匯集世界各地資料科學專家的討論區、以及

高額獎金尋求各種問題的解決方案。只要註冊帳號，就能免費使用以上所有 Kaggle 的資源，顯然是一個絕佳的機器學習、資料科學練習環境。   　　本書專為入門者所寫，讓讀者知道如何善用平台資源，包含解析 Kaggle 上面的資料集，以及操作平台提供的完整 Python 開發環境。此外，書中從基礎的線性迴歸模型開始打底，隨後詳細講解當前火紅的神經網路，並深入探討循環神經網路的進階案例，也介紹各種特徵工程、模型超參數調整、模型集成的技術，一書掌握機器學習領域中重要的模型。本書所使用的範例，包含經典的CIFAR-10上萬張影像資料集、也有日本 Mercari 企業提供的資料集等，讓你擺脫不切實際的玩具

資料集，直接打造實戰能力。   　　本書將助你從入門開始一步步打造技術力，同時銜接上實務應用，讓你在研究、職場脫穎而出。    本書特色   　　● 國立成功大學資訊工程學系特聘教授 陳培殷博士 推薦 　　● 完整介紹 Kaggle 平台上的資源，幫助讀者與世界頂級資料科學家接軌 　　● 一書掌握基礎的迴歸、熱門的神經網路、以及進階的循環神經網路等重要模型 　　● 使用 Kaggle 平台的資料集，讓讀者學習到實戰所需的機器學習技能，擺脫無聊的玩具資料集 　　● 透過巨量資料集為範例，如分析日本 Mercari企 業提供的資料預測商品價格，了解實務應用 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀

易懂，並加入大量「編註」以幫助理解及補充必要知識 　　● 完整 Jupyter Notebook 互動式開發環境的 Python 範例程式免費下載