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樓鳳，性淘金產業大揭密：警察帶路，立馬看懂江湖規矩，菜雞一夜成為老司機，乖乖女聽懂所有men’s talk

為了解決系統櫃推薦ptt的問題，作者張榮哲 這樣論述：

2020年「臺灣博碩士論文知識加值系統」點閱排行榜冠軍   　　第一本由警察所寫臺灣性淘金產業大揭密 　　PTT鄉民讚爆：「簡直神人」、「何止老司機，根本菩薩」。 　　亞洲犯罪學會發表！   　　本書作者張榮哲，是基層警察，任職新北市三峽派出所， 　　他以「大臺北地區性產業」作為研究題目，取得犯罪學碩士； 　　此篇論文還獲得司法官學院傑出論文獎。   　　張榮哲說，從事鴿子（警察）工作多年，看盡人生百態， 　　某次查案，聽到對方說在「養小姐」，原本以為是包小三，   　　結果發現，這是近年來最流行的性產業旅遊樓鳳──

　　就是雞頭（GTO）利用人頭租用套房， 　　再透過LINE聯絡，讓小姐和客人進行性交易； 　　而且93%的小姐都是使用簽證來臺旅遊的外籍女。   　　於是，他決定深入調查4家應召LINE， 　　每天比對機房PO的班表、花名冊，花費超過 1,400 小時， 　　還一度被同事誤認為是色情狂。   　　這篇論文，原本安靜的躺在圖書館的資料庫裡， 　　直到2020年，臺灣掀起一場論文抓鬼大賽（查誰的論文是抄襲） 　　張榮哲這篇「一樓一鳳」論文瞬間爆紅，成為點閱排行榜冠軍。   　　PTT鄉民興奮狂推！ 「榮哲你贏了」、「榮哲

很厲害，真材實料」、 　　「榮哲的名詞定義解釋得很好」、「榮哲真實力派」。   　　本書就是取自該篇論文，並將原本論文不能寫、工作時不能透露的祕辛， 　　全部補充完整、一併大公開。   　　‧警察帶路！老司機飆車，快上車 　　以前大老闆愛上酒家、小老闆則走北投區，一般人則是三溫暖、養生會館， 　　但在新南向政策後，主打低價的旅遊樓鳳讓全臺大淪陷， 　　以中山、西門、板橋、三重的套房暗藏最多樓鳳。 　　  　　樓鳳交易，主要由機房在LINE公布小姐資訊，跟客人敲時間； 　　雞頭只負責租房、送飯、送毛巾。 　　不分國籍的

單次性交易，平均為 3,200 元， 　　但這中間，雞頭、機房、小姐，抽成比例怎麼分？ 　   　　作者透露，樓鳳小姐收入根本狂電薪水族，單月至少20萬。 　　難怪來自東南亞籍小姐都說 ：「同樣都是被幹一次，來臺灣可以賺兩倍呀！」   　　‧交易大揭密：菜雞、乖乖女都能聽懂men’s talk 　　越南妹最敢玩、無套也可以上，大陸妹好溝通…… 　　根據作者花費 1,400 小時、瀏覽千筆花冊資料發現  :  　　   　　臺灣男人最愛櫻花妹、泡菜妹、其次是辣臺妹，勉強才選大陸妹。 　　還意外發現：假日小姐報班人數最少，為什麼？這

是已婚男人不能說的祕密。      　　‧性產業經濟學，雞頭親自告訴你 　　從4P到4C，樓鳳也要懂行銷 　　除了給小姐的基本資料當參考，樓鳳還有很多你意想不到的商業促銷， 　　像節日降價、摸彩、截圖回傳還可拿折價金……讓菜雞秒變回頭客。 　　  　　一次不夠爽，還想要極樂無上限的加值卻不加價的服務？ 　　像是桑拿、空中飛人（口舌服務）、洗殘廢澡…… 　　你就得先和小姐「培養感情」。這是老司機才懂但不能明說的江湖規矩。   　　從早期的吃魚喝茶到現在最流行的一樓一鳳， 　　第一本由警察執筆的臺灣性淘金產業大揭密。 　

　良家婦、乖乖女千萬不要讀、菜雞瞬間成為老司機的武功祕笈。   各界推薦   　　臺北大學犯罪學研究所特聘教授／林鍾沂 　　臺北大學犯罪學研究所副教授／黃蘭媖 　　銘傳大學講座教授兼社會科學院院長、犯罪防治學系所主任／黃富源 　　銘傳大學社會科學院犯罪防治學系所副教授／王伯頎 　　中正大學犯罪防治學系教授／馬躍中

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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決系統櫃推薦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。

刺蝟女孩：為什麼痛的是我?

為了解決系統櫃推薦ptt的問題，作者張閔筑 這樣論述：

　　「我愛妳」這句話，有多少魔力？ 　　讓女孩願意獻出一切…… 　　繼《別再叫我加油，好嗎？》 　　—暗黑療癒系作家 張閔筑，再次直觸議題！— 　　「那時她還不知道，自己將有一部分遺落在那個房間。」——詩人　徐珮芬 　　將全部的自己，交付於名為戀愛的賭注。 　　為什麼沒人說過？ 　　偶像劇的夢幻愛情進入現實，竟是傷痕累累…… 　　※※※小心！本書不含粉紅泡泡！只有赤裸愛情真相※※※ 　　平凡如其外表的女大學生李翊姍，曾經也是嚮往愛情的單純女孩。經歷了第一次的愛與性，來不及體驗歡愉，痛苦隨之而來。到底要多愛，才能交出全部？往前踏一步，連自尊都可以捨棄嗎？ 　　▍我以為，我們之間

是愛。　 　　▍如果不是，那體液和汗水交織出了什麼？ 　　「……李翊姍是個騷貨。」 　　「……李翊姍很easy。很好上。」 　　「……我才花三周的時間，就把李翊姍搞上床了，是不是很屌？」——我想到「那個人」可能會跟朋友這樣描述我，腦袋便轟轟作響。 　　渴望愛的人，究竟做錯了什麼？ 　　能不能，按下刪除鍵，讓這一切就此消失。 　　▍多數時候，我們抓不準的， 　　▍不是身體的距離，是情感的界線。 　　若這不過是場一夜情，為什麼會痛苦？覺得恐懼？難道一切真的是自作自受嗎？無法言說的痛苦，該放置到哪呢？——我擔心「那個人」會四處張揚我們之間的事情。 　　把心攤開，是不是同時也得把身體攤開？

　　被傷了心，是否只要身體假裝無所謂，就不會痛苦了？ 　　是不是，不再渴望愛與被愛， 　　就不會害怕寂寞，也就不會被傷害了？ 　　▍唯有徹底宣洩痛苦， 　　▍才能從中痊癒。 　　［我是想要幸福的撒旦／我是想要和平的路西法／我是想要保持童真的妓女／我是想立牌坊的婊子／我是想要殺人的醫生／我是想要引爆核彈的諾貝爾和平獎得主］——我可以刨掉爛掉的梨子、切下瘀傷的蓮霧，卻沒辦法切除「壞掉的自己」。 　　若說人人生而平等，那為什麼在愛情裡，我始終是賤民？ 　　什麼是愛？ 　　我真的有資格被好好對待嗎？ 本書特色 　　──寫給每一位刺蝟女孩，妳的傷痛，有人懂。 　　◎親愛的，不原諒傷害妳的人，

並不是罪惡。 　　→這是一本小說，書寫了妳可能不知道的愛之樣貌，書中融入心理學理論，在黑暗中宛如一道光，微弱但堅定地指出復原之路。 　　◎致，每道逐漸癒合的傷痕，妳有能力拯救自己。 　　→站在青少女的第一手視角，解讀大人不懂的愛情小心思。 　　【15～29歲青少年55%為情所困】～主計總處2016年調查 　　【17歲以下青少年自殺原因，高達82.8％因「感情或人際關係因素」導致】～台北市衛生局2014年統計 　　「如果，在尋找愛與療傷的過程中太過難熬，希望這本書能讓妳稍微舒緩疼痛、度過那些寂寞難耐的夜晚。」——張閔筑 震撼推薦 　　王曉丹　政治大學法學院教授 　　徐珮芬　詩人 　　留佩萱

　美國心理諮商師 　　蔡皓曦　文字創作者    

植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例

為了解決系統櫃推薦ptt的問題，作者呂承恩 這樣論述：

隨著網際網路發展普及，使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密，文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介，人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法，這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上，人們可持個人意見來相互探討股市議題，因每個人的立場不同，而產生了帶著鮮明個人情緒之討論，因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎，並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解，藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞，計算出評論情緒值，是以，字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件，本研究透過自然語言處理問題，進行文字間的極性關係

處理文字間的極性關係分析，並辨識出正面或負面等情緒。此外，為了更進一步地提升系統評價的能力，藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值，並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數，並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力，其中，主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關，主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。