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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決高雄系統櫃推薦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。

投資者利用網路資訊進行臺灣證券投資報酬率分析

為了解決高雄系統櫃推薦ptt的問題，作者陳全旺 這樣論述：

隨著經濟發展，網路資訊的崛起，國人對於投資理財的行為也愈益積極，但在多元的投資商品中，證券投資交易買賣為眾多商品投資的主軸，然而不 過在網路資訊發達的時代下，證券市場充斥著 許多真與假的訊息，投資人必須更有效利用訊息來進行投資決策，所以利用網路資訊來源執行有效的投資策略成為非常重要的議題。本研究目的實為瞭解證券投資人利用網路資訊和年度報酬率之相關性，利用KMO 與Bartlett 信度分析、變異數分析以及敘述性統計進行資料分析。本研究以網路問卷為主要蒐集資料模式，利用google問卷平台開放填寫，共回收100份問卷，受訪者都是以有實際電子網路平台交易臺灣股票的投資人為研究對象。本研究結果顯示

：在人口統計變數差異分析發現：投資人年齡與部落格、財經網站資訊來源有顯著差異，每月證券交易量與部落格資訊來源有顯著差異，券商系統資訊來源與年度報酬率有顯著差異，股票的基本面與年度報酬率有顯著差異。建議券商系統可增加類似部落格圖像化設計，爭取年輕族群使用券商系統看盤，並加強股票基本面資訊，增進投資人下單意願。