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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決大中興高爾夫練習場的問題，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。

家長運動價值觀與參與動機對幼兒滑步車運動的持續參與意願之探討

為了解決大中興高爾夫練習場的問題，作者陳凱琇 這樣論述：

目的：本研究旨在探討家長的運動價值觀與參與動機對幼兒滑步車運動的持續參與意願之關係。方法：本研究以家中幼兒有參與滑步車運動之家長為研究對象，採用滾雪球抽樣方式進行問卷調查，共發放500份問卷，有效問卷為489份，有效問卷回收率約為97.8%。研究工具包括受試者背景變項、運動價值觀量表、參與動機量表與持續參與意願量表等四個部分。所得資料經描述性統計、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、皮爾森積差相關分析及多元同時迴歸分析等方法進行假設驗證。結果：教育程度在高中職以上之家長的運動價值觀較教育程度為國中之家長認同更多；年齡在36歲以上~40歲及41 歲以上家長其參與動機較30歲以下之家長感受程度高；

運動價值觀與參與動機屬中度相關情形；運動價值觀、參與動機與持續參與意願屬中度至低度相關情形。運動價值觀對參與動機與持續參與意願有顯著正向的影響；而參與動機對持續參與意願有顯著正向影響。最後，根據研究結果提出具體建議，提供予主辦單位、家長與未來研究者參考。