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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），提出導航機ptt關鍵因素是什麼，來自於機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗。

而第二篇論文國立臺南大學 教育學系教育行政碩士在職專班 許誌庭所指導 王俊榮的 臺灣中學生服裝儀容規範轉變之研究 （2018），提出因為有 規訓、身體生成、服裝儀容規範、時代變遷的重點而找出了 導航機ptt的解答。

最後網站[心得] GARMIN老導航機手動圖資更新與回春 - PTT則補充：從事物流批發業，公司的車全部都配GARMIN導航。 目前最老的一台導航機是nuvi 1300，目前原廠也停止圖資更新。 加上老機內建的記憶體容量不足，跑起來也很慢。

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04:19 選手介紹
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導航系統：LiDAR LDS 雷射導航
越障坡度：最高 2cm
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充電時間：小於 6hrs
吸力真空度：2,500Pa 四段調節
清掃方式：掃拖合一
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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決導航機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。

臺灣中學生服裝儀容規範轉變之研究

為了解決導航機ptt的問題，作者王俊榮 這樣論述：

摘 要本論文主要從規訓權力、社會中的身體生成，以及服裝的功能等三個論述觀點，透過梳理日治時期以來學生服儀規範的條文內容、推動過程及社會脈絡，論述分析臺灣中學生服裝儀容規範的時代變遷。依研究需要，本論文將臺灣中學生服裝儀容規範的發展大致劃分為日治時期(1895-1945)、戒嚴時期(1945-1987)、解嚴以後(1987迄今)三個時間區段來進行討論。研究發現臺灣中學生服裝儀容規範經由多種因素交織作用而發生轉變，包含(一)對學生身體的想像、(二)對學生身體所採用的調節方法，以及(三)權力技術自身的演進。本研究也同時發現，臺灣中學生服裝儀容規範中蘊含了三個臺灣社會中不因時代變遷而更迭的特性，分

別是(一)想像學生身體失範而導致的焦慮、(二)家長主義的管理心態，以及(三)名實分離的中華文化內涵。綜合本論文對臺灣中學生服裝儀容規範轉變的論述，本研究認為日治時期的臺灣總督府透過學生服裝儀容規範建構學生身體的國家化與法權化，以漸進的方式將學生的身體形塑成日本帝國的臣民。戒嚴時期的中華民國政府則透過學生服裝儀容規範的取締與懲罰，以軍事化、規格化的管理方式將學生的身體打造成反共復國的尖兵。解嚴以後的中華民國政府有意識的藉由學生服裝儀容禁令的解除，引導學生參與自己的身體治理以提昇公民素養，培育學生的身體成為民主社會的公民。關鍵字：規訓、身體生成、服裝儀容規範、時代變遷

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