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喵星人

3小時前

台積電法說會 6 大重點整理:AI 需求推動,第三季超出市場預期|股市看漲?第四季展望?
10月17日,台積電(2330)召開2024年第三季法說會,市場高度關注該公司對未來的預測以及AI需求的影響。在全球半導體產業持續變動的背景下,台積電的表現無疑是投資者關注的焦點。本篇文章將整理這次法說會的關鍵重點,並分析未來展望。
▍第三季財報亮眼,超出市場預期
台積電公布的第三季營收約為新台幣7,596.9億元,較去年同期成長39%。每股盈餘 (EPS) 來到 12.54 元,年增幅超過50%。這些數據展現出台積電在全球市場的強勁表現,特別是在高效能運算(HPC)及5G技術應用上需求旺盛,帶動了晶片出貨量的顯著提升。
▍AI 需求成為核心驅動力
法說會中,AI需求再次成為焦點。隨著生成式AI與高效能運算技術的迅速發展,全球對先進製程晶片的需求激增,尤其是3奈米及以下的技術備受客戶青睞。台積電表示,這波AI浪潮才剛開始,預期2024年AI需求將進一步推動業務增長,並成為未來數年內的重要收入來源。
▍第四季展望穩定,資本支出保持不變
針對2024年第四季的營收預測,台積電表示預期營收將介於261億至269億美元之間,季增幅度約為11%至14%。資本支出則保持在全年略高於300億美元的水準。這樣的資本配置顯示出台積電對於未來技術佈局的長期策略,特別是持續擴展先進製程與封裝技術,來滿足不斷增長的客戶需求。
▍海外產能擴張,亞利桑那廠進展順利
台積電的全球產能擴展策略正穩步推進,其中位於美國亞利桑那州的晶圓廠已開始生產4奈米製程晶片,並預計於2025年進一步提升至量產階段。這座新廠的運行,顯示出台積電對於全球供應鏈多元化的積極佈局,這將有助於其在地區需求激增時,提供更靈活的產能調度。
▍CoWoS 先進封裝需求高漲
隨著AI和HPC等應用的增加,台積電的CoWoS(晶圓上系統級封裝)技術需求大幅增加。法說會指出,預期明年這項技術的產能將進一步擴大,並且需求可能仍然高於供應。這對於公司來說是重要的業務增長機會,特別是在高效能應用領域中的競爭優勢更為明顯。
▍股價預期樂觀,市場情緒高漲
法說會後,市場情緒積極,不少投資者對台積電的股價看好,部分分析師預測股價有機會突破1500元大關。隨著AI需求的快速增長,以及台積電持續領先於先進製程領域,市場對於其未來成長潛力充滿信心。
台積電在這次法說會中再次展現出強大的市場競爭力,尤其是在AI、高效能運算及先進封裝等領域的佈局,更讓投資者對未來充滿期待。隨著全球需求持續擴大,台積電有望在2024年繼續穩步成長,成為科技產業中不可或缺的關鍵角色。
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【最新】2024年10月Excel課程熱門排行榜TOP 10:最受歡迎的Excel學習課程推薦
2024年10月Excel課程熱門排行榜TOP 10:涵蓋基礎操作、進階數據處理以及商業分析等內容,深受學員歡迎。重點學習的函數包括SUMIF、VLOOKUP、IF、以及更高階的INDEX與MATCH函數,能有效提升數據整理、報表分析的效率。無論是初學者還是進階用戶,都能找到適合的課程,快速掌握職場必備技能並提升Excel應用能力。
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這門課最適合對資訊一竅不通的文組生 ,Excel自動化不求人就靠這一堂課,與其等待,不如求自己,學會VBA的基礎,就算不會寫程式,一樣可以實現自動化。
第8名。用 EXCEL 打造自動化人資系統
課程中將教您最常使用到的Excel功能,如函數功能、製表,和最常會運用到的主題項目,包括薪資計算、加班費、出缺勤、年資獎金等等,幾乎囊括一半工作的內容,最後還能做出功能選單整合系統,整合不同的使用情境,大幅增加效率。
第9名。會計師教你用 Excel 編製現金流量表及營運資金預估表
本課程邀請蔡淑惠會計師, 透過執業經驗與數百場企業內訓的疑難雜症萃取整合,教您如何檢視現金流,並建立起營運資金預估表的架構。
第10名。高效業績實戰課 | 超業必學13種加速成交的 Excel 銷售數據
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用Python操作Excel|實現職場自動化與理財工具開發
課程介紹 Excel是各行各業必備的工具,時常有各種資料要整理,要從網路上擷取資料,不斷的複製貼上,整理格式,統計各種表格內容,不知不覺中時間就這麼過去了,發現很多時候,自己的時間並不是在有價值的分析上,而是重複性的操作上,一整天下來,感覺很累,眼睛很酸,肩膀很硬,想到明天還有資料要整理,整個心情就好不起來。 其實只要作業流程確定,這些重複繁瑣的操作,都可以使用Python操作Excel來自動完成! 這堂課將會學習使用Python讓所有操作的步驟自動化,將能夠減省大量的時間和繁複無趣的重複性操作。 課程主要分 7 個章節,在第一個章節,你將會學習 Python 的 xlwings 套件基礎,透過程式開啟或建立檔案、彈性單筆到多筆資料的讀取與寫入、公式的應用到工作表的操作。 有了操作基礎後,自第二章節將實作更進階的應用與操作,透過程式抓取網路開放資訊,做資料的清理。並整理至 Excel,再設定格式與凸顯資料,最後透過 Pandas 做資料的統計。 資料視覺化在資料分析中是很重要的一個環節,在第三章節將學習使用程式來建立 Excel 原生圖表,和學習整合 Plotly 和 Matplotlib 這兩款強大視覺化套件至 Excel,最後實作一鍵自動完成統整資料的案例。 獨家內容 加入就送 7 大類別,共 39 個 Python 程式範例 檔案路徑資料解析 列出所有資料夾內指定檔案類型的檔案 批次修改多個檔案名稱(可含子資料夾) 一次搜尋多個特定檔案(自動走訪檔案) list資料讀寫 Dictionary資料讀寫 Numpy資料讀寫 Series資料讀寫 建立、複製與刪除工作表 複製工作表至另一個活頁簿 複製工作表標籤顏色 隱藏與顯示工作表 保護與取消工作表 設定指定的列高與欄寬 工作表中新增與刪除列與欄 將單欄資料拆成多欄資料 將多欄資料合併成單欄資料 凍結工作表窗格 設定字型、大小、粗體、斜體、底線和顏色 設定數字格式 設定儲存格框線樣式 設定儲存格對齊方式 設定合併儲存格 公式與函數的使用 Excel原生折線圖&3D折線圖 Excel原生長條圖&3D長條圖 Excel原生圓餅圖&3D圓餅圖 Matplotlib折線圖 Matplotlib長條圖 Matplotlib長條堆積圖 Matplotlib圓餅圖 Matplotlib散佈圖 Plotly泡泡圖 Plotly雷達圖 建立樞紐分析表 Excel 轉成 PDF 檔 Excel 工作表列印 課程特色 課程教學使用 Jupyter Notebook,說明每一行程式是如何運行的 課程中所使用到的軟體和爬蟲所抓下來的資料均是免費來源,不需要額外付費才能進行課程 課程包含豐富的實戰教學,各實戰中都可以從中學習到不同的技巧和技術 課程後台有專屬討論區,和全體同學一同線上學習,學習過程中有問題,都可以直接提出 彈性的學習時間與地點,只需要一台電腦就可以在任何地方無時間限制的重複觀看與練習 適合對象 想讓繁複作業自動化的人 想增加資料分析工作效率的人 想學習Python結合Excel做統計分析的人 想節省時間,讓大量重複性行政作業自動處理的人 想用Python自動整理金融資訊的價值投資人 上完課程後,你能夠學會 Python搭配xlwings模組,自動輕鬆操作Excel 學習網路爬蟲與Excel整合,自動化抓取資料、清理資料、整合資料、統計資料、產生圖表並整理至Excel 使用Python做Excel密碼保護 整合Matplotlib與Poltly視覺化圖表至Excel 學習整合網路公開資源抓取,並於Excel中產生統計圖表 用Python製作FIRE財務自由計畫Excel試算表 用Python製作美股價值投資工具 講師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計,同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年,到自己設立軟體公司,第一個合作售出的系統是一套網路管理系統,可以幫助客戶配置,維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外,Kadin在大型項目方面經驗豐富,例如馬拉松線上報名系統,車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能,並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法,他樂於分享一切所學的知識和實務經驗,也因為這份樂情,帶領 Kadin 來到 MasterTalks ,他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識! 課程大綱 第一章 利用Python輕鬆操作Excel 講座 1 Anaconda 開發環境安裝與架設 講座 2 使用Python操作Excel基礎 (開啟Excel、單筆資料讀寫、儲存格名稱設定和公式應用等) 講座 3 多筆資料讀寫操作 講座 4 操作 Excel 工作表 (新增刪除工作表,一次複製12月份工作表並自動命名) 第二章 網路公開資訊擷取與 Excel 整合應用 講座 1 Converter 的應用 (字典與DataFrame資料型態的Excel讀寫) 講座 2 使用Python抓取網路公開資訊 (空氣品質指標為例,包含資料清理與寫入Excel) 講座 3 使用Python自動化操作設定格式與凸顯資料 (字體、位置、格式和邊框等設定,依分類設定儲存格顏色) 講座 4 自動化資料統計應用 (統計各縣市空氣品質指標為例) 第三章 運用Python自動操作Excel資料視覺化圖表 講座 1 Excel 原生圖表資料視覺化 (製作折線圖、長條圖為例,套件有提供74種圖表可自行設定) 講座 2 Plotly 資料視覺化 (製作折線圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 3 Matplotlib 資料視覺化 (製作折線圖、圓餅圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 4 Python 資料視覺化實戰案例 (以第二章節空氣品質指標統計為例) 講座 5 一鍵自動化統整資料至Excel【從數據下載、資料清理、統計數據、凸顯資料到製作圖表】 第四章 Python X Excel 專案實戰 1 (FIRE 財務自由計畫試算表) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 使用Python自動計算試算表 講座 3 自動操作設定凸顯資料(點我試看) 講座 4 自動產生資料視覺化圖表 講座 5 一鍵自動化試算FIRE財富自由計畫 第五章 Python X Excel 專案實戰 2 ( 美股投資工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 Python網路爬蟲與Excel整合實作 講座 3 多頁爬蟲與Excel整合實作 講座 4 一鍵自動化整理價值投資清單 第六章 Python X Excel 專案實戰 3 ( 辦公室自動化工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 統整多份訂單資料(讀取多份Excel訂單資料,統整至單一清單,含 CSV 文件處理) 講座 3 各客戶銷售統計(產生統計表資訊與圓餅圖,大客戶一目了然) (點我試看) 講座 4 各產品類別銷售統計(產生統計表資訊與堆積長條圖, 找出明星商品) 講座 5 每月營收統計 - (產生統計表資訊與折線圖, 一張圖看每月營收狀況) 講座 6 使用Python做Excel密碼保護 第七章 補充章節 講座1:驗證儲存格資料 講座2:設定條件式格式設定 Python 程式基礎 程式開發環境建立 認識變數和資料型態 流程控制 常用的容器型態 函式、模組和套件 檔案的讀取與寫入 例外處理 try-except 類別與物件 Python 爬蟲程式 認識網路爬蟲 網路爬蟲相關技術 認識 HTML 認識 Chrome 開發人員工具 BeautifulSoup 教學 1|實作案例:Yahoo 股市爬蟲 BeautifulSoup 教學 2|實作案例:Google 股市爬蟲 Selenium 教學 1|實作案例:告牌匯率爬蟲 Selenium 教學 2|實作案例:匯率走勢爬蟲 上課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電(Windows或Mac) 電腦需要有Microsoft Excel軟體 課程會說明如何安裝Anaconda與Python和所需的套件,皆是免費 xlwings套件,支援.xlsx/.xls/.xlsm/.xlsb格式
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投資理財組合包
一、基礎介紹 (一) 這堂課適合那些人?1.對投資理財有興趣者2.想更深度了解投資者3.正在投資卻不順遂者4.想淺顯易懂上手理財5.對本課程有興趣的人 (二) 這堂課能學到什麼?1.投資的基本概念與技巧2.搞懂常用的產業與財報名詞3.學會基礎的四大面分析(基本面、技術面、籌碼面、心理面)4.學會判讀各類行情變化5.活用交易策略和風險控管(三)補充說明1. 有專屬社團,讓學員一同討論。2. 可重複觀看,讓你複習與精進。3. 有精美講義留存得以重複複習。 二、課程特色 三、精選三大主題 (一) 股市投資基礎入門1.股市基本概念2.我該如何選一支好的股票?3.投資的正確觀念4.其他常見商品與資源推薦 (二)快速上手「投資學」1.為什麼要投資與如何入門2.探討臺灣股市與總體經濟找買點3.股價指數與電子產業分析選股術4.選股哪個好?基本面、技術面、籌碼面5.股票質與量誰重要?雞蛋別放同個籃子裡6.商品投資術:基金、ETF、定存、債券7.原物料投資:黃金、農產、能源商品 (三)ETF投資基礎入門1.什麼是ETF?2.該買股票、基金或ETF?3.投資前必須知道的風險4.國內外重點ETF商品5.ETF的買賣時機6.常見的買進策略7.法人機構坑殺散戶的秘密8.建議與討論補充說明|是否常聽到ETF呢?卻不知道需要搞懂ETF需要學會哪些事。 光是台灣,市場上就超過100檔的ETF投資標的,無論是常聽到的(0050)台灣50、(0056)高股息或是(00878)國泰永續高股息...等,甚至還有各種國家型(那史達克、香港、日本)、產業型(5G、生技)與原物料型(原油、黃豆...),當然還有近年來流行的美股ETF投資。 然而,在你投入資金前,你有認知到什麼是ETF嗎?或是只是盲目地跟隨著大眾而投資呢?本堂課會告訴你,投資前的必備常識與相關的選擇技巧,不再讓你做個冤大頭。講者介紹| 四、作者介紹
104人資市集
Python全方位期貨課程 - 從基礎、爬蟲、回測、LINE提醒到AI應用
課程範例展示 完整分析期貨策略風險與報酬,並快速優雅的產出精美圖表。(圖上報酬為模擬示意) 利用回測框架演算期貨策略最適參數及其對應的報酬、MDD及Sharpe Ratio,迅速算出策略最適合參數。 (下欄位與參數數值為模擬,實際值以課程為主) 利用手邊現有資料,開發出市場警示、提醒程式,利用排程自動執行並透過Line Notify服務通知。 除基本的介紹與機器學習模型應用,我們使用一些深度學習及強化學習模型預測期貨價格、漲跌、交易等。(強化學習將於500%解鎖章節教授) 課程說明 您最需要的Python期貨程式交易,都盡在此課! 使用Python做出程式交易全方位的應用,讓你在程式交易的領域面對何種需求都能輕鬆應對,尤其是針對期貨保證金交易的模式,仍然能得心應手。當你學會期貨程式的撰寫之後,就算轉戰股票市場你也會覺得相當輕鬆,反之由股票交易程式轉戰期貨交易程式時常讓人手足無措。 (本課程包含三堂少量的用於股票的應用,因考量到台股高權值股對於台指的重大影響,因此在一些市場偵測的章節會有部分股票應用) 您是否有以下疑問? 還在人工看技術指標評估自己的策略? AI看起來很高深的樣子,完全不敢接觸 想出了好策略或是好的輔助指標卻不知道如何做成服務 市面上大多數是股票課程,課程偏少,網路上資源也較少 1.學會用程式,幾秒鐘即可獲得全面的策略分析! 許多投資者仍然是看著手機APP與技術指標來驗證自己的策略,這樣不僅速度慢,而且不全面。許多人人工驗證了其中一年就確信了自己的策略可行,實際操作時虧損慘重。如果你懂了程式,十年的資料可以在數秒鐘就回測完成,並且透過套件可以獲得非常全面的策略分析,我們會帶著你應用backtrader回測框架快速驗證期貨策略。 2.強大的AI模型,就算是程式小白也可以應用! AI確實是一門非常學術且具備高門檻的領域,但你我可能都並非是走研究學術路線,有了許多巨人替大家開發許多好用強大的AI模型,我們可以很輕易地呼叫這些強大的模型去學習自己的目標,應用並不困難。在本課程中我們將會示範機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)如何快速簡易的應用在期貨市場,並於解鎖課程中加入強化學習(Reinforcement Learning)的應用。 3. 運用程式進行盤中檢測 當你有好策略或是好的市場掃描程式,卻不知道如何做成服務嗎? 我們會教你如何使用windows排程自動執行你的程式,並讓程式透過Line Notify很簡單的發送Line訊息給你的使用者。時刻監控市場,並達到及時提醒。 4. 少見的全方位期貨課程 是的,不僅是課程,網路上的資源期貨也是偏少。股票的受眾較廣,且程式設計上較為容易,但期貨為保證金交易模式,許多程式設計或是回測框架這部分都會顯得比較複雜,本課程會點出一些關鍵的要點,讓你掌握期貨這方面的程式設計。 這堂課適合誰 苦於人工驗證交易策略,想要高速回測期貨策略 對期貨交易軟體感到無法滿足需求,想要高度自由化 對於Python於期貨市場的應用有高度興趣的初學者 對於爬蟲感到陌生,尤其是動態網頁更是不知所措 有良好的想法,但苦於不知道如何自動化並作成簡單的服務 想要生成專業又漂亮的策略回測結果圖表,卻不知從何下手 對於AI模型無基礎,但又想要嘗試看看,體驗模型的效果 教師介紹 張峮瑋 Arleigh Chang 黃仕勳 Ryan Huang 【老師的話】 大家好,我是《Python全方位期貨課程》的老師峮瑋(Arleigh)。 我曾經待過野村投信(NOMURA),也曾在東吳自然語言處理實驗室研究過模型與金融市場的議題 現在則替私人操盤手撰寫交易程式, 以Python為主,範圍包含程式交易、策略回測、AI應用於市場、資料採集、市場監測機器人等。 這些範疇正是我在課程中想要教給你的,我會將現在的工作環境會使用到的技術,在課程中透過實戰的方式讓你融會貫通。 歡迎大家一起加入這門線上課程!有任何問題歡迎提問,我會親自回覆。 【出版書籍】 - 著有《Python金融市場賺錢聖經》,曾榮登多個平台新書暢銷榜 【學歷】 - 就讀臺科大資管所,研究 AI 應用於金融交易市場 - 畢業於臺科大資工系 輔系財金系 【工作資歷】 - 現任野村投信(NOMURA) IT部門實習生 - 臺科大資工系資料探勘與社群網路分析實驗室成員 - 曾任臺科大 資管所行動計算與資料探勘實驗室成員 - 曾任程式語言家教,協助多位無程式經驗學生從0開始 - 多項AI產學合作經驗,涵蓋深度學習、自然語言處理、社群網路分析 - 曾任 IOH 開發開放個人經驗平台校園大使,演講 10 所高中職 - 曾於 IOH 分享個人講座 課程大綱 PART 1:PYTHON基礎教學 – 基礎講解+2道實戰上手PYTHON 1-1:Python下載、編譯器推薦、pip管理套件、虛擬環境 1-2:變數、運算元、運算子、資料型態及應用場景 1-3:for迴圈、while、if else判斷式、class簡介、def函式、經典套件介紹Pandas & numpy、Enumerate、Break/continue/pass、try/except 1-4:刷Leetcode簡單Two sum - 實戰演練1 1-5:手寫經典指標移動平均 – 實戰演練2 PART 2:資料來源與技術指標 – 熟悉爬蟲,資料來源無虞 2-1:台指資料分K轉換與計算技術指標 2-2:爬蟲介紹與基本SOP、Selenium應用場域 2-3:爬蟲實戰1: 證交所三大法人資訊 2-4:爬蟲實戰2: 期交所報價爬取 (Selenium) 2-5:爬蟲實戰3: 三大法人多空方口數與未平倉口數 2-6:即時資料 - 永豐API基本使用介紹(Shioaji) PART 3:盤中監測市場 – 計算專屬指標,LINE隨時提醒 3-1:Line Notify介紹 3-2:Windows排程呼叫程式自動運行 3-3:實戰1 – 三大法人買賣超統計資訊(股票) 3-4:實戰2 – 各大類股漲跌情況統計(股票) 3-5:實戰3 – 開盤前,昨日收盤指標有觸發訊號的提醒 PART 4:BACKTRADER回測策略+風險分析套件 – 高速回測策略,檢視完整報告 4-1:Backtrader介紹& Pyfolio示範 4-2:實戰回測1: 5ma & 60ma交叉策略 4-3:實戰回測2: 布林通道策略 4-4:實戰回測3: Momentum + 移動停利停損 4-5:實戰回測4: 以實戰1-3擇一為例,完整示範回測流程、演算最佳參數到pyfolio評估 PART 5:AI+期貨 – 玩玩模型應用在市場,體驗最新潮流 5-1:Deep Learning & Machine Learning & Reinforcement Learning簡介與資源推薦 5-2:實戰1: ML預測期貨漲跌 5-3:實戰2: DL預測期貨價格 5-4:實戰3: DL預測期貨漲跌 解鎖章節 200%:backtrader回測成果網頁可視化 500%:強化學習用於期貨交易學習範例 700%:python結合永豐API程式自動交易台指期範例 800%:回測配對交易範例
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喵星人

19小時前

專案經理(PM)最頭疼狀況-客戶突然新增需求,如何有效處理?
當專案經理遇到客戶突然新增需求時,如何有效處理這類變動是確保專案成功的關鍵,可以依據以下五個關鍵要點進行處理,依序是理解變動的需求、評估影響,確認可行後啟動變更管理流程,並重新協商專案計劃,過程中溝通與透明度也非常的重要,以下詳細說明:
1. 理解需求
☛ 詳細了解新增需求:首先與客戶進一步溝通,確保清楚理解需求的具體內容、優先級和背後的商業目的。這樣能避免後續執行中出現誤解或偏差,並能更好地回應客戶的實際需求。
☛ 探討需求原因:理解需求背後的動機,是否源自市場變化、競爭壓力或技術限制,這將有助於專案團隊更好地解決問題。
2. 評估影響
☛ 範圍、時間與成本的全面評估:新增需求是否會擴大專案範圍?需要多長時間完成?是否會增加資源或成本?這些都需進行全面的評估,避免對專案造成不可控的影響。
☛ 風險評估:考慮新增需求可能引發的風險,特別是對交付品質和進度的影響,並制定應對計畫。
3. 啟動變更管理流程
☛ 正式提出變更請求:要求客戶以書面形式提出需求變更,並記錄所有相關細節。啟動內部的變更管理流程,包括評估、審核和批准。
☛ 內部審核與協商:團隊內部進行詳細的可行性分析,並與客戶協商需求是否納入現有專案,或需要重新定義計劃。
4. 重新協商專案計劃
☛ 調整範疇、時間和成本:根據評估結果,與客戶重新協商專案範圍、時間表和預算。確保所有變更都在合理的範圍內,並取得客戶的正式同意,確保雙方一致。
☛ 更新專案文件:確保專案文件即時更新,記錄變更的每個細節,避免後續發生爭議。
5. 溝通與透明度
☛ 定期向客戶和團隊匯報進度:持續保持與客戶及團隊的透明溝通,確保大家都清楚變更對專案的影響和應對計畫。
☛ 建立反饋機制:確保變更過程中雙方有足夠的反饋機制,讓需求的變更能被即時處理和優化。
這五個要點幫助專案經理在需求變更時,通過清晰的理解、系統化的管理、以及透明的溝通,順利應對變動,避免專案偏離既定目標。
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