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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），提出高雄系統櫃ptt關鍵因素是什麼，來自於機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗。

而第二篇論文國立政治大學 社會工作研究所 王增勇所指導 凃沛璇的 落入T婆陷阱？女同志親密關係中的自殺威脅 （2019），提出因為有 女同志、親密關係暴力、自殺威脅的重點而找出了 高雄系統櫃ptt的解答。

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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。

落入T婆陷阱？女同志親密關係中的自殺威脅

為了解決高雄系統櫃ptt的問題，作者凃沛璇 這樣論述：

本研究探討在女同志親密關係中當自殺成為一種「控制」時，究竟如何發生以及身為倖存者的看法與因應。爰此，本研究透過半結構式訪談，訪談8名遭逢自殺威脅的女同志，利用解釋性互動論分析五步驟分析資料。研究發現有四，第一，女同志伴侶關係在父權體下的不安感，讓自殺威脅成為控制恐懼的手段，實際性的自殺行為與並行的自殺工具會召喚出倖存者的自殺認知，而催生出倖存者可能面臨的風險：於無法解除風險之下，將會落入威脅者控制目的。而脫離循環的倖存者，亦有可能因自殺威脅手段的轉換，再次進入威脅循環之中。第二，本研究使用Stark高壓控管理論來檢視T婆文化造成的「T婆陷阱」，讓威脅者用來達成以控制為目的的手段。典型的T陷阱

呈現在與男性競爭的焦慮、未達到T的期待以及不夠陽剛，讓倖存者成為照顧者並且為順從的樣貌；婆陷阱展現在順從T以及證明自身對T的忠貞，以減緩T所擁有的男性焦慮，而延長了脫離循環的時間。掉入T婆陷阱裡的人為受T婆文化影響的倖存者以及學習T婆文化者，而受T婆文化影響較少、曾實踐自殺行為的T婆可能會在陷阱之外。第三，女同志倖存者的因應策略在私領域的部分，包含順從威脅者、轉換成照顧者的身分；在公領域的部分，透過特定身分使用資源進入到公領域，因信任公領域而求助自殺防治系統。然而，倖存者曾因在求助警政系統時遭到性別不友善對待，不得不退守至私領域。倖存者公私領域的抉擇背後，非正式資源占了重要的因素。非正式資源相

對稀少的同志會傾向與走入公領域尋求協助，非正式資源較多的同志反而傾向是因為擁有優勢，於留在私領域解決，而有家族協助成為受訪者真正能脫離循環關係的關鍵之一。第四，為願意走到公領域的倖存者仍會優先選擇衛政體系而非家庭暴力防治系統，顯現在自殺威脅仍被視作公共衛生議題，尚未被定義成暴力。本文研究建議有三，第一為給體制與工作者的建議，第二個給無法擺脫自殺循環的你，第三個為給自殺倖存者親友的建議。本文研究限制分別為研究對象的限制與資料蒐集與分析的限制。

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