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選購家電用品，撇步可是相當多！
如果是選擇大型家電，一定先要先把家裡空間的尺寸先丈量好
小家電就一定要選擇平常就會用到的功能，不要買了在那邊積灰塵
像我就會拿著相關尺寸與所需功能到相關的家電賣場先去看實機，摸一摸，問一下賣場人員，然後將型號拍照下來
然後再到momo來做選購，為什麼要這樣呢？
根據經濟部標準檢驗局提醒，選家電有幾點要注意：
1.選購時檢視負責廠商名稱及地址、電器規格（如：電壓、消耗功率或電流）及型號等各項標示是否清楚；尤其是注意是否貼有『商品安全標章』。
2.檢視是否附有使用說明書，使用前詳細閱讀產品使用說明書，並確實依使用說明書內容使用電器，尤應注意產品使用說明書所列之警告、注意事項。
3.定期依使用說明書之清潔保養方法清洗，以免影響電器功能，清潔保養時，切記應確實依照使用說明及注意事項，先將電源插頭拔離插座，並防止水滲入電器內部，以避免危險。
4.電源線及插頭破損或鬆弛時，切勿使用，以免發生危險。
5.若有故障現象發生，應送至廠商指定之維修站維修，切勿自行更換零件或拆解修理。
其實我在很多的購物網站比較起來，momo買東西是目前最省的一個平台了!
更新商品及相關促銷的活動也是非常多~
不只家電用品，也可以在上面選購其他運動用品，3C用品都可以拿到很便宜的價格
尤其常常有促銷，如果你看中的型號家電有在上面就真的賺到了
【莊頭北】分離式爐頭不鏽鋼傳統式雙口瓦斯爐(TG-6001T)是我這陣子選購的家電，用起來的評價真的不錯
實用性、外觀、價格也平價
在許多網站都有相關的介紹，可見評價真的很高！
而且實際來計算一下耗電率，也很省電，尤其遇到夏季電價時
省錢才是王道啊!
而且我也很常逛PTT，這款【莊頭北】分離式爐頭不鏽鋼傳統式雙口瓦斯爐(TG-6001T)也真的受到不少人的推薦(我看得出什麼是業配文，不要說我笨)
所以我個人對【莊頭北】分離式爐頭不鏽鋼傳統式雙口瓦斯爐(TG-6001T)的評比如下
實用性：★★★★★
價格：★★★★☆
推薦度：★★★★☆
完整產品說明
本賣場不含安裝 本賣場不含安裝 本賣場不含安裝
品牌名稱
款式
- 雙口爐
類型
- 天然氣
- 瓦斯
- 其他
- 台爐
材質
- 不銹鋼
保固期
- 1年保固期
商品規格
- ※此賣場不含安裝服務※※此賣場不含安裝服務※※此賣場不含安裝服務※
型號：TG-6001T
尺寸：700 × 380 × 210 mm (含爐架)
面板材質：不鏽鋼
點火方式：左旋自動點火
瓦斯消耗量：LPG共10.0kW(0.70kg/h) / NG共9.4kW(8084kcal/h)
熱效率：45%以上
※此賣場不含安裝服務※※此賣場不含安裝服務※※此賣場不含安裝服務※
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熱點新知搶先報
當今，數字化轉型正在各行業快速發展，以數據、流量、知識為主的的數字經濟時代到來，數據在其中的重要性不言而喻。然而企業面對每時每刻產生著大量的且格式多樣化的數據，企業管理者對數據的困惑也與日俱增，這些數據從哪裡來？我們能相信這些數據嗎？數據之間有什麼樣的關係？誰能理解這些數據？ 這一系列問題是都是由於數據零散化存放造成的。因為基於數據作分析，首先需要數據的聚合，但由於生產系統和數據的離散化，造成了數據標準、數據模型不統一，因而企業最需要做的就是對數據整合和標準化。因此大數據治理就成了數據問題的解決之道。 ... 在大數據時代，數據治理是所有的擁有大量數據的公司的巨大的挑戰。沒有數據，企業缺乏用於做決策的數據的支持。可是有了越來越多的數據，很多情況下卻增加了管理數據的成本，真正地讓數據產生價值，卻發現如何管理這些散碎在不同地方的數據，將數據有效的組織起來成了一個令人頭疼的難題。 數據不能夠被使用，就是成本，而不是資產。正是因為這個原因，數據治理和數據管理對於企業變得越來越重要。 企業數據治理是一套持續改善的管理機制，通常包括組織架構、政策制度、技術工具、數據標準、作業流程、監督及考核等多個方面，涉及的IT技術主題眾多，包括數據體系、管理體系、平臺建設、數據管控等多個方面。 億信華辰通用數據治理方案如下： ... 大數據治理與管控平臺 大數據治理解決方案以協助企業實現業務目標作為數據管理和服務的核心驅動力，基於覆蓋數據全生命周期的數據治理平臺，九大模塊，靈活組裝，實現快速發現並解決數據問題，並通過一系列措施規範數據，減少數據問題發生，整合企業共享數據，提高數據使用安全性，全面提升數據的應用價值。 大數據治理方案立足於各行業數據共性，提供通用的標準化工具和服務，實現優化數據架構，提升數據倉庫、信息化管理系統建設，支撐更高層面的數據應用，支持管理能力的提高、精細化和決策的科學性。 元數據管理平臺 當前各行業信息化水平正在全面提升，業務系統龐大且複雜，數據的業務邏輯越來越難以梳理，系統內也出現大量的無用數據和資源，基於這類現象，構建元數據管理平臺可有效解決以上問題。平臺通過元數據管理工具自動採集元數據信息，協助梳理業務系統，通過元數據分析，了解數據之間的影響、血緣分析，幫助用戶了解數據關係和脈絡。 ... 元數據管理平臺可更加快速匯集分散在各系統的元數據信息，降低梳理業務系統人工成本，幫助用戶挖掘隱藏的數據關係網絡，對數據影響範圍進行全方位管控，協助客戶快速了解業務相關內容。 數據標準管理平臺 隨著信息化建設的不斷深入，企業和機構內部系統逐漸變得多而亂，各系統間往往存在數據不一致的問題，如基礎數據標準不統一、業務指標口徑不一致等，這很多是由於缺乏數據標準和規範導致。數據標準管理平臺提供了一套完整的數據標準管理流程及辦法，通過一系列的活動，統一的數據標準制定和發布，結合制度約束、系統控制等手段，有效消除數據的不一致性。 數據標準管理平臺為企業建立統一的數據標準，對加強數據管控，提高數據質量、提升信息數據管理和應用水平等工作都具有重要作用。 數據質量管理平臺 數據質量問題正越來越受到各方的重視，低質量的數據會讓許多預期需求無法實現、造成決策失誤，並且會導致更多後續錯誤。數據質量問題產生的因素有多個方面，如：設計問題、傳輸和使用問題、操作問題等方面。數據質量管理平臺提供13種質量檢查規則，可覆蓋大部分數據質量問題場景，實現質量問題自動檢查，自動生成質檢報告，協助客戶完成質量分析、質量整改、質量監控，全面提升數據質量。 ... 數據質量管理平臺可以有效提升數據整體質量，防止同類問題的重複發生，從而更好地為客戶服務，提供更為精確的決策分析數據。 一體化大數據中心 在商務智能分析領域，多源數據的存儲、整合是數據分析應用的基礎，一體化大數據中心根據數據的明細粒度和使用分析，通過數據的抽取、清洗、轉換、加載等操作，建立從貼源的ODS層、匯總層到集市層，使得企業可基於數據集市建立數據分析應用。 一體化大數據中心實現了企業異構數據的集成，按照分析主題重組數據，可建立一個完整的、面向企業的、一致性的信息視圖，全面支撐企業海量數據分析、數據展現等各類業務。
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