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量化行銷時代【1+2典藏套書】：貝佐斯與亞馬遜經營團隊都在做，15個關鍵行銷計量指標，5步驟把你的「行銷效益」變得清晰可見(全二冊)

為了解決word免費下載2020的問題，作者MarkJeffery 這樣論述：

──銷售之神貝佐斯、亞馬遜經營團隊指定必讀── 全二冊，728頁重磅圖文； 在巨量資料串連的時代，懂得蒐集數據並知道怎麼分析的人， 才能甩開競爭對手，大幅提升行銷績效！ 　　▋第一冊 　　量化行銷時代【首部曲】：貝佐斯與亞馬遜經營團隊都在做，15個關鍵行銷計量指標 　　★ 美國市場行銷協會（AMA）評選年度最佳商管巨作 　　★ 實體、電商、B2B、B2C與O2O虛實整合，全通路適用的行銷金律 　　★ 完整解析：科技業、金融業、零售與服務業的行銷量測工具、應用範例 　　★ 免費下載本書量化範本的Excel模型 　　本書將為全通路的行銷策略，提供可依循的量化金律， 　　引領你走出過去總是

無法具體量化效益的行銷困境， 　　從「如何蒐集數據」開始， 　　告訴你怎麼解讀、運用這些行銷計量指標： 　　比說對故事、精準訂價、製造差異……更重要的事 　　→ 80％的行銷策略會失效，是因為你不懂怎麼蒐集數據、進行量化分析 　　無法快速反應：哪件事情做對了？哪件事情做錯了？ 　　行銷部門總是說「我知道這樣做一定有效」，其實──你真的不知道！ 　　何不放棄那些無效的，把資源集中在最有效率的地方呢？ 　　跨越和領先公司之間的行銷差距 　　→不能量化成報酬率的行銷活動，再有共鳴都沒有意義！ 　　行銷究竟是「費用」還是「投資」？ 　　有數據背書的行銷策略才能提高勝率！ 　　亞馬遜、Apple、杜

邦、保時捷……頂尖企業都在做。 　　解救深陷泥沼的經營主管與行銷人員 　　→我的預算有一半浪費掉了，問題是，我不知道是哪一半…… 　　為什麼80％的行銷預算有去無回？ 　　活動一個接著一個做，卻總是無法釐清它與業績間的因果關係？ 　　明明是打品牌知名度的廣告，老闆卻要你提出行銷的ROI？ 　　▋第二冊 　　量化行銷時代【二部曲】：貝佐斯與亞馬遜經營團隊都在做，5步驟把你的「行銷效益」變得清晰可見 　　如何把「數據導向」的行銷策略、組織目標， 　　以及人員、流程和技術等轉型框架，無縫接軌至你所在的公司？ 　　睽違十年，《量化行銷時代》最強系列作！ 　　★ 新世代行銷、銷售與財務工作者必讀

：從SEO優化、行銷自動化平台、CRM客戶關係管理系統，到行銷ROI的終極應用 　　★ 完整解析：科技業、零售業與軟體即服務業的行銷計量指標、量測工具、應用範例 　　《量化行銷時代》再進化！ 　　相較於前作，本書將聚焦在數位行銷的領域， 　　提出高含金量、具體可行的「數據至上」轉型及解決方案， 　　Step by Step解決新世代行銷工作者的痛點和難題： 　　「不能量化成報酬率的行銷活動，再有共鳴都沒有意義！」 　　臉書、推特、IG、抖音、LinkedIn……各種海量數據每分每秒在網路上流竄，相較於十年前，現今的行銷人員面臨巨大壓力，肩負著必須在數位市場上競爭和勝出的任務。 　　問題是

，你的老闆通常不在乎你在IG上贏得多少新關注、帶來多少新流量，他們更在乎的是：你的文章或影片究竟能為公司「創造多少營收」？而你通常回答不出來。 　　身為量化行銷的先行者，本書的兩位作者「走得非常前面」，早在那個臉書尚未出現的1990年代，他們就已經摸著石頭過河、探索數位行銷的廣大未知領域。透過這本業界的權威之作，他們將為所有行銷工作者與專業經理人提供一套具體框架，告訴你「為什麼該重視」，以及「該如何策畫與執行」數據至上的行銷活動，讓你少走一大段冤枉路，專注於用正確的流程、技術、數據和心態，達成你的業務目標與KPI。 　　萬事起頭難，尤其是看似複雜艱澀的量化行銷，但一如本系列最重要的實作原則

：從大處思考、從小處著手，你不必等到萬事就緒再來做，只要先利用手邊現有的數據，就能迅速取得初期成果、展現績效以獲取主管支持，然後再照著以下步驟，一步、一步的拓展規模： 　　Step 1：讓行銷與業務同調 　　行銷是成本中心，還是收入中心？ 　　把老闆對行銷的看法，從成本中心轉變成收入中心 　　獲得主要利益相關者（執行長、銷售主管、財務主管、IT主管）的支持 　　→ 你將學會： 　　明白業務目標，並欣然接受 　　重新建立行銷和銷售部門的關係 　　建立關鍵指標的匯報計畫，並領導行銷團隊 　　Step 2：克服數據整合、架構和技術資源 　　為MarTech行銷科技工具組合制定策略 　　評估現有行

銷科技工具組合的六大提問 　　→ 你將學會： 　　知道你需要什麼數據 　　繪製和評估你當前的數據來源 　　確定要取得行銷數據會有哪些漏洞，並加以處理 　　Step 3：實戰「數據分析」 　　認知偏誤：《魔球》的另一個啟示 　　打敗認知偏誤的範例：依靠數據 　　克服偏誤和信念 　　分析不同類型的行銷數據 　　→ 你將學會： 　　行銷指標要保持一致，不應該因報表期間的不同，而有所變化 　　實驗不同的圖形／視覺化風格 　　繼續問問題、繼續嘗試 　　始終牢記最終目標 　　Step 4：建立「數據至上行銷」的活動框架 　　設計階段 　　執行階段 　　分析階段 　　→ 你將學會： 　　確定行銷活動的目

標，以及如何進行量化衡量 　　確定目標對象（買家人物誌） 　　確定與行銷活動和顧客旅程相符的內容，並選擇適合該人物誌的管道 　　進行A | B 測試：測量、評估和調整 　　Step 5：數據至上行銷的用人和文化 　　從高層開始：行銷長與行銷領導力 　　與行銷團隊一起，把數據至上的行銷變得有條有理 　　授權給你的行銷團隊 　　→ 你將學會： 　　努力與最高層主管建立相互和夥伴關係 　　建立你的行銷團隊 　　使數據至上的行銷方法制度化 頂尖行銷人共感推薦 　　▋第一冊 　　「行銷史上一句古老的格言說：我花在廣告上的錢有一半浪費掉了，問題是，我不知道是哪一半。這本書完全解開了這個迷思，同時也改

變了市場行銷的遊戲規則，透過15個關鍵計量指標，你將能驗證哪些策略是有效的、哪些是無效的，藉以做出更好的決策、創造新的市場、改善績效與獲利。」──John M. Boushy／美星賭場公司前首席執行官 　　「本書蘊藏極具開創性的真知灼見，是一本上從行銷長下至第一線行銷人員都必須捧讀的書。」──Barry Judge／百思買執行副總裁兼首席行銷長 　　「B2C和B2B的行銷策略截然不同，這本傑出的著作透過豐富詳盡的實例，把行銷計量指標、量測工具、應用範例等說明得一目瞭然，向讀者展示如何在這兩個世界運用量化行銷並取得真正的成果。想改善組織績效的人必須要讀這本書！」──David G. Bill

s／杜邦公司高級副總裁兼首席行銷長 　　「每年春天，各個職棒球隊都會前往佛羅里達或亞利桑那州，進行反覆的基礎訓練，這些訓練是追求卓越表現的基石。而本書亦是所有行銷人員接好「滾地球」的基石，只要根據書中所述，用科學的方法反覆琢磨演練，就能精進你的行銷技藝。」──Derek Ungless／DSW鞋業執行副總裁兼首席行銷長 　　▋第二冊 　　「真希望當年我在與銷售主管溝通時，手邊能有這本書。更重要的是，它還能讓我與公司財務長、執行長和董事會交流時產生共鳴、互相理解。這本書深入探討在嶄新的數據分析時代中，理解現代行銷策略的方法！」——大衛．史考特（David Meerman Scott）／行銷大

師，《新行銷聖經》作者 　　「我實在太喜歡這本書了，在我三十五年的職涯中，擔任過多家科技公司的主管，我一直努力教育我的行銷人員，必須蒐集和分析正確的數據，藉此支援公司的投資和發展策略。這本書絕對是你最棒的資源，對於所有試圖建立高度行銷導向策略的執行長們，我強烈推薦要讀好它。」——約翰．哈蘇（John Hassoun）／美國國防暨服務公司VT集團執行長 　　「這本書就像針對你和你的行銷團隊所做的特訓，讀完後你們的行銷計畫會變得更強大、功力大增。此外，它還能捍衛你們的工作，抵抗旁人對於「行銷」真正價值的疑慮、仇恨或欺壓。」——安．韓德莉（Ann Handley）／行銷技術訓練公司Marketi

ngProfs內容長 　　「身為執行長，我經常想知道我的行銷團隊到底做了些什麼事？是否值得我們花那麼多錢？或者在制定公司策略時，他們是否應該占有一席之地？本書明確回答了上述問題，並幫助我建立起框架和心態，讓我對團隊進行問責。」——勞伯．馬斯里（Rob Masri）／Sport Life執行董事長兼執行長 　　「行銷部門若要在公司高層占有一席之地，繼而影響其銷售策略，那麼勢必得關注「數據導向」的技術和正確的歸因。本書的兩位作者已證實、重申了「價值指標」高於「虛榮指標」的重要性；另外，她們也在行銷活動的各個環節，納入衡量銷售的指標，為行銷人員提供明確且可行的執行步驟。」——桑達．辛絲（Zend

a Sims）／軟體開發公司GetWellNetwork行銷副總裁

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增強資料特徵之抽象文本分類技術研究

為了解決word免費下載2020的問題，作者劉曄珊 這樣論述：

Arxiv網站是一個集合了物理學、數學、計算機科學、生物學及數理經濟學的論文的網站，此網站是造就出版業中可以開放擷取論文的因素之一，此網站蒐集了數百萬篇學術及技術文章供使用者免費閱讀存取，Arxiv網站從1991年至2022年共收入超過1,987,800篇文章，在2020年的Sci-hub影響力分析中發現，在Sci-hub下載的文章是其他未提供自由下載期刊網站的的1.72倍，這顯示出版物的限制瀏覽也會限制某些科學研究無法充分發揮其影響力。為了快速及準確的在百萬篇文章中搜尋最貼近需求的文本，過去有學者透過摘要文本技術進行各項研究，例如:透過文本分類技術找出關鍵字詞或語句中的詞性來進行標籤分類。

也有學者透過類神經網路進行惡毒評論標籤辨識。然而常見的分類早已無法滿足使用者的需求，因此如何讓機器自動學習摘要文字且準確進行分類，已成為了現今重要的議題。基於上述文本分類的重要性，本研究運用AI CUP 2019:人工智慧論文機器閱讀競賽之論文分類競賽(https://tbrain.trendmicro.com.tw/Competitions/Details/9)所提供的Arxiv的論文摘要資料集，將摘要分成理論類、工程類、實證類及其它等四類。基於現今常見的機器學習分類之效能仍十分有限，因此本研究提出運用詞性還原及特徵增強兩種方法做資料預處理，資料預處理後產生三個資料集進行測試，再使用GloV

e及SCIBERT進行Pre-train後輸入至本研究的分類模型中。本研究使用機器學習及類神經網路模型進行測試，經比較後，選出SVM、GRU和BiGRU三種機器學習模型。實驗結果顯示資料增強的預處理方法適用於GloVe及SCIBERT模型。在GloVe模型中如沒有加強特徵之數據集其分類準確度可達到81.46%，但經過特徵加強後可提升至84.46%。而在SCIBERT模型下，未加強特徵之數據集的F1-score可達到73.11%，經過加強特徵後，數據集中而可提升至75.75%。由本研究之實驗可證明，本研究所提之資料增強方法，可提升文本摘要分類的準確率，而本研究所提的方法與實驗也較過往的AI CU

P比賽成果(F1-Score最高為75.15%)，有更好的效能。