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資料探勘與顧客分析─Modeler應用

為了解決msi神預測的問題，作者陳耀茂 這樣論述：

　　所謂「資料探勘」(Data Mining)是利用模型認知技術與統計的手法處理大數據，發現有意義的新模型及傾向的過程。IBM SPSS Modeler 是一款資料探勘與預測分析軟體，可以使用Microsoft 安裝程式(MSI) 在Windows 系統上完成安裝，最近也可以在雲端使用它。它擁有 30 多種基本的機器學習算法和自動建模方法，具有 R 語言可擴展性，可使用 Python 腳本。使用IBM SPSS Modeler軟體可以找出人們最頻繁討論的話題，或是企業可以了解消費者實際關心的問題。 　　資料探勘因為是透過各種資料分析技術，挖掘出顧客的消費行為模式與各項營運

作業之管理決策等，可說是知識管理之一大利器。例如，7-11超商就是充分運用資料探勘技術，不斷推出各種抓住顧客心房的行銷活動，以贏得更多顧客的心，並將店舖之經營作更完善的規劃管理，使其獲利並使績效能夠長期位居國內零售業之領先地位。   　　根據美國一項調查超過7萬名購物者的行銷研究，發現消費者在他們店中購物的行為有其一定的慣性，如果門市經營者或是行銷人員能夠善用「消費者行為」模式，將可有效改善經營品質。   　　書中也一併列舉IBM SPSS Modeler常用的分析方法供讀者參考。資料探勘的方法包括監督式學習、非監督式學習等。監督式學習包括：分類、估計、預測等；非監督式學習包括：集群、關聯規則

分析等。上述相關的分析方法，在第1篇中均有步驟式的介紹 ; 第2篇中舉出百貨業的資料案例，分析顧客的消費行為，利用IBM SPSS Modeler從RFM的角度探討消費者的特徵，以及如何向未購買者推銷商品，盼能藉由此例題能激起讀者對資料探勘的興趣。  

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自動化滾子式檸檬分級機構設計與深度學習應用研究

為了解決msi神預測的問題，作者林于權 這樣論述：

在屏東檸檬是重要的產物之一，然而現今農業人口的不足，農業自動化與智慧化是急迫需要且重要。在目前檸檬採後處理工程中，外觀分級作業還是使用人工分級，這不僅速度慢，標準也不一致，因此採後處理工程自動化的趨勢勢在必行，但國內目前尚無將檸檬外觀精確分級的自動化設備。本研究是依據產業需求，將無毒檸檬依照瑕疵面積分成三個等級，不過無毒檸檬沒有使用農藥因此有很多不同種類的瑕疵，經過文獻探討發現使用深度學習中的 卷積 神經網路（ CNN）技術建置，會比傳統方法更為優良。最終設計一台適用於檸檬分級的自動化設備，採用 CNN做為分級方法，並在檸檬旋轉 360°的過程中拍攝四張影像取得完整檸檬外觀特徵。然而目前 C

NN技術中，有眾多不同的模型架構如 Vgg、 Inception、ResNet，為了了解不同的架構用於外觀分級上的實際差異 ，本研究將經典架構與前人改良的模型進行實驗。實驗數據結果顯示，淺層網路模型比較具有優勢。將 Vgg16和前人使用的模型經過參數最佳化調整後，發現每迭代 100次將學習率調降 10倍並配合初始學習率為 0.001的模型會有最好的收 斂。將兩種表現最佳的模型建立及時動態分級模式，並請專家以隨機採樣的方式挑選出 100顆檸檬進行即時模式的測試，結果表示每顆分類時間平均僅需 1.88秒 和 1.82秒 ，準確度分別為 88.03%與 86.99%。

理性的非理性：誰都逃不過的10大心理陷阱

為了解決msi神預測的問題，作者鄭毓煌,蘇丹 這樣論述：

　　是什麼讓蘋果的Mac在與微軟的PC競爭中反敗為勝？星巴克咖啡如何風靡全世界？中國聯通是怎麼制定3G套餐的？中國南方航空公司為什麼會推出「高端經濟艙」？淘寶的光棍節網購為什麼會那麼瘋狂？ 　　在本書中，你會發現那些最優秀的企業、那些脫穎而出的品牌，無不把全部精力和時間投入到對「人」的了解上。傳統經濟學認為人們都是理性的「經濟人」，但在現實生活中，人們總是做出各種令人匪夷所思的「非理性」決策。 　　這本書把心理學和經濟運作規律完美結合，透過講解10項行為經濟學法則，從人的非理性角度出發，深入剖析潛伏在日常生活中的10大心理陷阱，從而透徹地研究市場中人性行為的複雜性及其重

要的商業運用。 　　21世紀是變革的世紀，傳統商業的營利模式、生存模式受到互聯網的嚴重衝擊，行業的界線越來越模糊。在變化的世界裡，永遠不變的是人的行為，他們總是被共同的規律所引導著。只有看透人的非理性行為，才能洞悉商業和人性的本質！在大變革時代，人們需要再造競爭力。這本書會告訴你，如何用非理性的積極力量，構築現代商業競爭力。 　　企業經營者、市場行銷人員、廣告從業者……甚至你我每一個人，只要身處商業社會，只要面臨選擇，就必須上完這10堂課！這也是每個想要幸福生活、快樂工作的人最期待的書！ 全球頂尖商學院知名教授 聯合推薦 　　如果我們觀察消費者的購物行為，即便是世界上最優秀的經濟學家也

會感到迷惑不解。鄭教授的《理性的非理性》一書將行為經濟學這樣一個相對較新的研究領域，與心理學和行銷學完美地結合起來，為解釋人們看似「非理性」的行為提供了重要的洞察和清晰的解釋。書中不僅有全球知名的商業案例，還包含了大量具有中國特色的本土案例，充分體現了中國市場的特殊性。為什麼顧客並非如他們表現的那樣「非理性」？對於每一位希望更好地理解這一問題的商業人士來說，這是一本必讀的書！〜美國行銷學會主席、華頓商學院講座教授David J. Reibstein 　　透過大量中國及全球的真實商業案例，鄭毓煌博士的《理性的非理性》一書生動地展示了人們為什麼會經常做出「非理性」的行為決策，同時，他還揭示了這些

「非理性」行為背後的「理性」規律。對於希望更加深入了解消費者（特別是中國消費者），並做出正確決策的企業管理者來說，這是一本不容錯過的書！〜華頓商學院院長暨講座教授Thomas S. Robertson 　　鄭教授完美地將研究中的發現與洞察應用於生活。正如他在清華—中歐—哈佛高級經理人課程中教授眾多的企業家時那樣，他所給出的大量引人入勝的案例將幫助讀者真正掌握消費者行為中的重要原則。企業高層如果想做出更好的決策，《理性的非理性》是一本不可不讀的書！〜哈佛商學院高級副院長暨講座教授、清華—中歐—哈佛高級經理人課程聯執主任Lynn Sharp Paine 　　鄭毓煌博士的這本書，集中了心理學中關

於人們如何進行判斷與選擇、消費者如何進行決策的最重要和最令人驚嘆的發現。我相信在讀完這本書之後，你一定會忍不住把這些發現與洞察和你的朋友們分享。〜史丹福大學商學院講座教授Itamar Simonson 　　鄭教授的《理性的非理性》能讓廣大自認為理性的讀者意識到自己的非理性，從而變得更理性、更成功。〜 芝加哥大學布斯商學院終身教授Christopher K. Hsee 　　作為消費者行為和市場行銷領域的專家，鄭毓煌教授的這本書寫出了關於人類決策的一些最重要的研究發現。對於企業管理者、政策制定者以及廣大讀者來說，這本書將告訴你關於消費者選擇的大量引人入勝而又十分有效的規律。鄭教授的《理性的非理

性》不可不讀！〜哥倫比亞大學商學院講座教授Ran Kivetz

基於卷積神經網路於光學衛星影像進行跨衛星之雲偵測

為了解決msi神預測的問題，作者萬泓顯 這樣論述：

　　雲偵測對於光學衛星影像前處理是一項非常重要的議題，但於實務上，傳統的專家系統(決策樹)往往無法提供泛用且高準確度的模型，另由於該類模型所需之波段數也較多，這對於目前主流的高空間解析但僅搭載3~5波段的商用衛星而言，該類專家系統將無法適用。　　對此本報告嘗試僅以可見光和近紅外配合捲積神經網路進行雲偵測之任務，然而由於衛星影像與傳統影像視覺上所使用的影像特性差異非常的大，無論是多了一個數量級的影像尺寸，又或是極端的灰度值分布，和較少標記數據等均將增加訓練上的難度。對此除了對於結果的分析呈現，本報告更會提供一設計該類神經網路模型的策略，並對神經網路標準化和影像前處理及影像大小等進行探討，同時也

嘗試結合了傳統的專家系統對預測結果進行校正。　　於資料集的應用中，本報告運用了Landsat-8 和Sentinel-2 兩顆衛星，並於Landsat-8的Cloud Cover Assessment (CCA)資料集上進行訓練，並於Landsat-8的Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow (SPARCS)和Sentinel-2的資料集上測試。　　根據測試結果，目前於Landsat-8的預估的準確率可至 95.7%，且僅有16% 的誤授誤差。另外經由短波紅外線的校正後準確率可至97.4% 並且誤授誤差降至7.5

%。對於 Sentinel-2其對於非捲雲的雲體之漏授誤差僅有 2% ~ 3% 此外誤授誤差於陸地和水上皆遠小於1%。更重要的是該模型對於原始無降解析的Sentinel-2影像也有不錯的分析能力，而這也意味著對於其他更高解析度的商用衛星如SPOT，該模型確有其可行性。