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東海大學 高階經營管理碩士在職專班 王凱立、黃開義所指導 張文雄的 升降椅輔具產業經營策略之研究—以升降椅H公司為例 （2020），提出0059 下市關鍵因素是什麼，來自於升降椅、經營策略、銀髮商機、SWOT分析、五力分析。
而第二篇論文國立中正大學 資訊管理系研究所 李珮如、林育秀所指導 呂姿鈴的 使用文字探勘探討企業合併下市之研究 （2019），提出因為有 併購、自然語言處理、Doc2Vec、詞頻 -逆向檔案頻率、文字探勘、機器學習的重點而找出了 0059 下市的解答。
0059 下市進入發燒排行的影片
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升降椅輔具產業經營策略之研究—以升降椅H公司為例
為了解決0059 下市 的問題，作者張文雄 這樣論述：
本研究以台灣升降椅H公司為個案分析，研究目的旨在探討升降椅輔具在台灣產業現況、未來發展及個案公司之經營策略。本文運用SWOT分析、五力分析並透過質性研究之深度訪談來了解產業的經營現況及未來發展之方針。藉由訪談內容的彙整得出個案公司在台灣升降椅的市場己做出「產品」及「服務」的差異化，並且獲得客戶的「口碑行銷」讓H公司能夠站穩市場上領先的地位。本文之重要結論如下：（1）針對H公司最主要的成功關鍵因素在於提升產品品質及服務的競爭力；（2）利用資訊系統產出有效數據報表，讓公司的整體經營策略能夠更精準的做決策；（3）掌控國際貨幣波動情勢，採用遠期外匯來避免匯率大幅的變動；（4）減少庫存的呆料，提高庫存
物料的週轉率；（5）提升企業的管理能力，強化員工的專業能力及知識。
使用文字探勘探討企業合併下市之研究
為了解決0059 下市 的問題，作者呂姿鈴 這樣論述：
背景與動機：併購一直是金融研究的主要領域，發生併購時，能使投資者從市場上獲取利益，然而，投資者往往要等到企業公開向大眾宣布後才會知道併購消息，可能會錯失較佳的股票收益，因此，若能事先確定可能的併購目標，並關注其股市動向，將可使投資者在較好的時機點做出有利的決策。隨著資訊科技的發展與文字探勘技術的興起，除了數字數據之外，電子財務文本內容亦可為投資者提供非常有價值的投資訊息，因此，本研究採用財務文本建立預測企業未來是否會合併下市的模型，並加以驗證其效果，希望透過本研究開發之預測模型能提供投資者預測模型，使其及早預測企業未來是否會合併下市，調整投資策略。方法：本研究以2014至2018年北美製造業
上市公司為研究對象，共71家合併下市公司及以1:3隨機抽樣配對之213家上市公司，以各公司之10-K年報的管理層討論與分析和註腳之文本進行分析，僅採用名詞與形容詞作為特徵字詞，透過Doc2Vec和TFIDF進行文本特徵向量轉換，使用邏輯式迴歸、隨機森林、與支援向量機來建立預測模型。本研究使用的工具包含Python3之自然語言處理工具和Scikit-learn套件。結果：註腳於實驗結果中表現最佳，其最高接收者操作特徵曲線(Receiver Operating Characteristic, ROC)的曲線下面積(Area under the Curve of ROC, AUC)為0.74（採Do
c2Vec之PV-DBOW法，以隨機森林和支援向量機建模）；而管理層討論與分析之最高AUC為0.64（採Doc2Vec之PV-DBOW法，以隨機森林和支援向量機建模）。結論：基於本研究結果，發現（1）管理層討論與分析和註腳，這兩種不同的財務文本對分類模型的準確度有影響；（2）採用TF-IDF與Doc2Vec這兩種特徵詞擷取的方式對分類模型的準確度具有差異性。