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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決台北高爾夫練習場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。

應用資料探勘探討急性心肌梗塞與存活狀況之影響關係

為了解決台北高爾夫練習場ptt的問題，作者張瓊月 這樣論述：

隨著人口結構老化、飲食習慣、生活模式與家庭型態的改變，心臟疾病自2004年起即高居台灣十大死因前二名，以冠狀動脈心臟疾病最多，又每年約兩萬人併發急性心肌梗塞而引發的心肌壞死及猝死最為可怕。本研究目的在探討急性心肌梗塞病人年齡、性別屬性、不同就醫方式（指119救護車、他院轉入及病人自行就醫）以及送不同急救責任醫院（如重度、中度及一般）對於病人存活狀況的影響關係。本研究以某直轄市轄內急救責任醫院急診室收治急性心肌梗塞病人的臨床醫療資料庫，透過資料探勘軟體 WEKA的決策樹演算法，找出8條分類規則來說明影響急性心肌梗塞病人存活狀況之重要因子。研究結果中也發現「年齡」、「性別」、「送醫院的方式」、「

送不同的急救責任醫院」將影響急性心肌梗塞病人的存活狀況。本研究的貢獻是針對資料探勘的分析結果擬定精進作為，提供政府改善急性心肌梗塞病人合理轉診及送醫流程；同時，也推展適人適性適群的急性心肌梗塞衛教模式，強化民眾急性心肌梗塞疾病的健康識能，提升急性心肌梗塞病人存活率。