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國立臺北商業大學 創意設計與經營研究所 葉柏虦所指導 林嫦娥的 音樂類型與音量對中高齡者之再認記憶與反應時間研究 （2021），提出中文饒舌歌2021關鍵因素是什麼，來自於音樂、中高齡者、再認記憶、反應時間。

而第二篇論文國立臺灣師範大學 圖文傳播學系 劉立行所指導 陳思妤的 應用集群分析於精準行銷之研究-以企業軟體為例 （2021），提出因為有 精準行銷、RFM 指標、集群分析、CART 決策樹的重點而找出了 中文饒舌歌2021的解答。

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《陪我入睡》為UTIN喻婷一手包辦作詞、作曲、編曲的創作單曲，寫出大部分女性有過的經歷，從懵懂、曖昧到勇敢追求所愛，並且有濃烈想念之意。

在Demo版在剛完成時，上傳至Youtube就獲得粉絲好評，2021年重新錄音、編曲、製作，更作為UTIN回歸的序曲。

整首歌曲以電鋼琴和808鼓組為基底，曲風融合R&B、EDM、HipHop，歌曲中段及後段加入UTIN強而有力的饒舌橋段，與主歌所營造的溫柔氛圍形成對比，但卻毫無違和感，令人耳目一新。

ⓟ Ⓒ JuicyMusicStudio 多汁音樂工作室

---------- Lyrics ----------

陪我入睡 Thinkin' Bout U

Verse1
我有幻像過 這個情節 說再見 之前 在街角吻別
第一百零一夜 再度失眠 你在身邊 醒來就不見
數不清第幾次 你傻笑樣子複習好幾次（so many times）
已來不及停止 喜歡你像孩子般的心智 my boy

想你的次數 u make me confuse
你每個表情 我都牢牢記住
如果要為誰停駐 be your baby boo
能否知道我的在乎

Pro-Chorus
I’m thinkin' bout u and what about u
想念一個人可以到什麼程度
I’m thinkin' about u and what about u
看著時鐘倒數 是因為你的緣故

Chorus
你會耐心陪我聊一整夜
我想這是我和她的差別
怎麼我和你之間的界線
卻比好朋友更模糊一些
挑你愛的香水 今夜還不想睡
誰都沒有發現聊著聊著又到深夜
u should be my baby （I wanna be u all day）
陪我入睡 baby 陪我入睡

Rap
漫漫長夜不睡 我想賴著你入睡
更接近一些 手臂圍成一圈 空氣瀰漫眷戀
跳過戒備森嚴的保衛 觸動你心底的堡壘
彈指之間 暫停彼此的時間

Verse2
想你的次數 u make me confuse
你每個表情 我都牢牢記住
如果要為誰停駐 be your baby boo
能否知道我的在乎

Pro-Chorus
I’m thinkin' about u and what about u
想念一個人可以到什麼程度
I’m thinkin' about u and what about u
看著時鐘倒數 是因為你的緣故

Chorus
你會耐心陪我聊一整夜
我想這是我和她的差別
怎麼我和你之間的界線
卻比好朋友更模糊一些
挑你愛的香水 今夜還不想睡
誰都沒有發現聊著聊著又到深夜
u should be my baby
I wanna be u all day
陪我入睡 baby 陪我

Oh oh oh
陪我聊一整夜
我想這是我和她的差別
怎麼我和你之間的界線
卻比好朋友更模糊一些
挑你愛的香水 今夜還不想睡
誰都沒有發現聊著聊著又到深夜
u should be my baby
I wanna be u all day
陪我入睡 baby 陪我入睡

漫漫長夜不睡 我想賴著你入睡
更接近一些 手臂圍成一圈
跳過戒備森嚴的保衛 觸動你心底的堡壘
彈指之間 暫停彼此的時間

---------- Song Credit ----------

作詞 Lyrics｜UTIN喻婷
作曲 Composer｜UTIN喻婷
編曲 Arranger｜UTIN喻婷
混音 Mixing｜JuicyMusicStudio
母帶後期製作 Mastering｜JuicyMusicStudio
錄音室 Recording Studio｜JuicyMusicStudio

音樂類型與音量對中高齡者之再認記憶與反應時間研究

為了解決中文饒舌歌2021的問題，作者林嫦娥 這樣論述：

音樂帶給人們生活上的娛樂，除了享受音樂旋律與節奏帶來的愉悅感，人們也常在工作時聆聽音樂來舒緩情緒與壓力，但音樂類型與不同的音量大小會帶給人們不一樣的感受與心情，此一現象是否影響工作的專注度與績效，成為一重要之課題，因此本研究主要想了解，中高齡者於辦公室之音樂偏好與現況以及不同音樂之偏好程度與音量大小對於判讀不同資訊量時之再認記憶與反應時間是否有差異，本研究以問卷調查法與實驗法來進行，首先以問卷調查法針對 62 位年齡在 45 歲~65 歲之中高齡者進行調查，了解喜歡與不喜歡之音樂類型，結果發現在問卷調查結果 (1) 中高齡者習慣的音樂類型依序為經典流行類、純音樂/純樂器演奏及時下流行音樂；而

偏好的音樂為流行通俗音樂、民歌及鄉村民謠音樂與古典音樂；(2) 不喜歡的音樂則為嘻哈、RAP、饒舌樂 / 電子舞曲 (EDM) 電音音樂 / R&B、靈魂節奏藍調、靈魂樂；(3) 聽音樂主要是令人心情快樂、愉悅，且紓壓、陶冶性情、培養興趣；(4) 聽音樂的習慣以智慧手機為主；(5) 工作時播放音樂的主導權在於自己；(6) 而工作與音樂的關係均呈現正向肯定的態度。實驗方法則根據問卷之結果挑選喜歡與不喜歡之音樂各三首作為音樂樣本，並搭以3種音量 (40、50、60dB)，以耳罩式耳機聆聽的同時進行4種訊息數量之圖片再認任務，並將圖片呈現時間以1.5、2.5、3.5秒進行測量，針對41位45至 65

歲中高齡者進行實驗，以了解對其再認記憶與反應時間是否有差異，實驗結果發現 (1) 音樂類型對正確率與反應時間無顯著影響；(2) 音量對正確率無顯著影響，對反應時間有顯著影響；(3) 圖片呈現時間與圖片數量對正確率與反應時間均有顯著影響。

應用集群分析於精準行銷之研究-以企業軟體為例

為了解決中文饒舌歌2021的問題，作者陳思妤 這樣論述：

隨著訂閱授權並交付軟體的 SaaS（Software as a Service，簡稱 SaaS）軟體即服務出現，預測模型的應用將可以為企業軟體業者提升競爭力。企業軟體業在目標客戶的預測上，常常面臨資料蒐集不易之困境。倘若能依循零售業的方式，利用資料庫中的顧客購買紀錄，作為預估未來市場的決策依據。本研究採用 RFM指標中三項指標進行顧客價值之兩階段集群分析，再運用 CART 決策樹將客戶進行分析，建構出預測模型，進而探討各集群間的差異性。透過透過 UCI 公開資料庫的某英國批發零售商銷售總筆數 530108 之交易資料，建立預測模型，分析該企業的顧客特徵值。根據結果，給予企業軟體業者、廣告業者

以及後續相關領域參考。茲將本研究重要發現分述如下：一、精準行銷與廣告策略為正相關，行銷目標在於消費者體驗上能更進階，同時降低廣告成本並創造更高的收益，最終進行付費購買。二、RFM 模型與兩階段集群分析將線上零售商客戶進行分群，從客戶變動的消費行為對其產生特徵值標籤後，將顧客分為「高消費型客戶」、「潛力型消費型客戶」、「流失型客戶」等三種類型。三、建立模型方面，使用「分類與回歸數」（Classification and Regression Tree，簡稱 CART）決策樹算法建構模型，結果發現決策樹的顯著度為 95 %，顯示決策樹能提供對應的解釋規則。

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