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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app推薦ptt關鍵因素是什麼，來自於機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗。
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萬元內甚至 4-7 千元的千元掃地機器人
幾乎都使用「陀螺儀」導航機制
這次我們探討一下陀螺儀怎麼運作
買的時候要注意什麼！
真的是掃起來才知道輸贏
不然光看規格被唬得一愣一愣
希望大家看完不要再拿垃圾掃垃圾了
另外 Roborock E4 雖然最棒 但也別急著買
到處找找折扣 母親節檔期 記得夠殺再下手蛤
::: 章節列表 :::
➥ 實測差異
00:00 掃地 PUI PUI
00:19 選手出場
02:17 清掃對比
➥ 千元陀螺儀
03:03 陀螺儀導航
03:35 導航 PK
05:16 外觀解析
05:46 App 解析
➥ 千元機智慧首選
06:10 最後總結
::: 石頭掃拖機器人 E4 規格 :::
產品價格：定價 NT$8,999
主機尺寸：353mm x 350mm x 90.5mm
通訊技術： 2.4GHz Wi-Fi
導航系統：雙光學 Laser + LED 運動追蹤傳感器 + 雙陀螺儀
越障坡度：最高 2cm
電池續航：約 2.5hrs / 14.4V / 5,200mAh 鋰電池
充電時間：小於6hrs
吸力真空度：2,000Pa 四段調節
清掃方式：掃拖合一
集塵盒容量：640ml
拖地機能：植物仿生系統
水箱容量：180ml
App 遙控：米家 App
保固登錄：主機 1 年
產品特色：定時清掃、局部清掃、遙控清掃、斷點續掃、沿邊清掃、自動回充、地毯自動增壓、防毛髮、防跌落
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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app推薦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。