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國立成功大學 高階管理碩士在職專班(EMBA) 馬瀰嘉所指導 彭季堯的 應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例 （2021），提出雲端資料櫃下架ptt關鍵因素是什麼，來自於機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗。
而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 陳育威所指導 林怡臻的 重大疫情之功能面與情感面聊天機器人實作：以新型冠狀病毒為例 （2020），提出因為有 聊天機器人、檢索式模型、LINE Messaging API、網路爬蟲的重點而找出了 雲端資料櫃下架ptt的解答。
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英、日語同步Anki自學法：我是靠此神器，最短時間通過日檢N1、多益975分
為了解決雲端資料櫃下架ptt 的問題，作者簡群 這樣論述：
語言神器Anki應用操作大補帖，不藏私完整公開！ 世上語言神人只有少數幾位，絕對不會是你！ 學習沒有速成之道，唯有「用對方法」。 作者今年17歲又快100個月， 土生土長台灣本土魯蛇一枚。 不是外語系的， 不是語言神人， 沒有請過家教， 沒有任何留學或遊學的經驗， 沒有待在國外超過10天的經驗。 和你我沒什麼兩樣，他從五十音開始牙牙學語， 但是靠著自學， 四年之內通過日文檢定N1、 在縣市級日語演講比賽拿到第二名、 第一次考多益TOEIC就得到接近滿分的975分。 究竟是用甚麼方法，能夠同時並行學習兩
種語言， 讓自學變得和補習一樣有效？ 關鍵在於超高效率的學習工具──語言神器Anki。 本書包含臺灣首度公開、目前最系統化的Anki軟體中文完全操作手冊， 再也不需要再用破英文看官方網頁猜半天！ ◎為什麼選擇Anki？ 1.具有數位單字卡的功能，又比單字卡強大百倍 2.使用者可以自由建立卡片、牌組。不知道卡片長怎樣？再多看封面一眼吧！ 3特殊的「熟悉度」判斷機制，自動安排使用者下次與卡片「決鬥」的時機 4.除了語言，更可以進一步應用到其他領域，背法條、背醫學名詞、背檢定內容...... 除了選對適合的工具、事半功倍之外， 本書還詳細
說明「正確的學習態度」和「有效的學習方法」。 §如何在學習之前先建立正確的心態與觀念？ 睜開眼睛面對現實吧，看美劇、日劇進步的不是英文和日文，而是簡體中文啊！ §如何了解評估自己的程度，找到適合的資源與輔助工具？ 就像打RPG遊戲要先評估敵人強弱，看看自己可以得到多少經驗值一樣啊！ §管理金錢與時間成本和學習到底有什麼關係？ 平平一天24小時，誰會控管成本，誰就能夠贏在起跑點啊！ §如何利用數位工具與現實心理學，幫助自己持之以恆、奮力向前？ 工具和理論就是用來精準掌握人性的， 學會之後就算媽媽和老師沒空管你，你也可以自己管自己啊！
學習是一個長期的過程，本書以英、日語為範例分享正確而有效的學習經驗，方法卻可套用於各個領域，並非僅適用於語言方面。只要養成習慣、學會一輩子都受用的時間管理法則，加上努力不懈地練習，你也可以從本土魯蛇蛻變為專業神人。 覺得意猶未盡嗎？自學絕招才不只這樣！作者另外架設了「脫魯祕笈」網站，把與本書相輔相成的進階技巧、學習資源與詳盡註解，以及完整脫魯SOP都放進去，一步一步教你變得更強！什麼？你說網站打不開？密碼就藏在書裡面啊！ 讀完本書，你就站在前輩的肩膀上了。 給自己一個行動與改變的機會，剩下的，就是你們的事了！ ◎本書相關網站，歡迎互動交流 作者個人
部落格：blog.chunnorris.cc/ 本書FB粉絲專頁：www.facebook.com/tolubook/ 脫魯祕笈‧進階心法：tolu.tw/ FBAnki中文交流社團：goo.gl/GeUqX4 本書特色 ◎最強大的英、日語同步自學法，短時間一次學習兩種語言，再也不能說沒有時間學了！ ◎最完整的中文Anki軟體完全操作手冊，讓你用起來得心應手，不用怕看英文官網霧煞煞 ◎破除迷思、認清事實的正確自學心態，不需要靠補習也可以達成學習目標 ◎管理成本、提高效率的成功關鍵法則。平平一天24小時，誰會控管時間成本，誰就能夠贏在起跑點 ◎活用心理
學理論，精準掌握人性的持之以恆學習技巧。媽媽和老師沒空管你，你就自己管自己！
應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例
為了解決雲端資料櫃下架ptt 的問題，作者彭季堯 這樣論述：
經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶，代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式，因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣，也因為業務人員個性、背景、喜好不同，無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料，使用機器學習的方法進行資料分析，希望能夠在E公司B2B的商業模式下，建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷，可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配，能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料，經過資料前處理後，使
用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法，以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳，若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」，所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」，「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶
成交勝算相近。 本研究成果顯示，E公司可以採用適當的機器學習模型，在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時，第一時間識別潛在成交客戶，除幫助經理人優先投入銷售資源外，E公司更能以此成果為基礎，持續推動數位優化達成數位轉型，建立競爭對手難以模仿的數位優勢。
重大疫情之功能面與情感面聊天機器人實作：以新型冠狀病毒為例
為了解決雲端資料櫃下架ptt 的問題，作者林怡臻 這樣論述：
新型冠狀病毒風暴肆虐全球，衝擊人民經濟方面與心理狀態，為了抗戰疫情，現今人們善用各種人工智慧科技取代面對面互動。例如，我們可以使用機器人監測疾病或用熱門的聊天機器人技術提供疫情資訊。然而目前市面上所推出有關疫情的聊天機器人都以傳染病的知識背景、確診人數或口罩數量為主，理性、專業地提供重要資訊。但其實除了這些傳染病知識面的了解之外，經濟面與心理狀態更是對人民造成重大影響。因此本論文以疫情為主題，利用網路爬蟲技術結合LINE通訊軟體，建構出具有功能面與情感面的聊天機器人。並將建構出的聊天機器人給予使用者互動後，進行問卷調查分析並提供更進一步建議。用以上技術建置出具有方便性、易用性、人性化之聊天機
器人。