汽車美容 ppt的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

應用文字探勘技術建構預測客訴問題類別機器學習模型

為了解決汽車美容 ppt的問題，作者張鈺鴻 這樣論述：

隨著科技的進步，顧客或消費者可以通過各種不同的渠道來發表或分享對該產品質量、服務優缺點；當負面的客訴評價出現時，接著會有許多的網友跟隨回應，有時議題也會因為這樣而引發漣渏效應進而受到群眾注意，這些負面的評價我們可以稱之為客訴。目前服務的企業對於社交平台上顧客抱怨(又稱客訴)的處理大多是客戶服務中心人員以人工方式來取得顧客抱怨評價留言進而進一步處理，在時效性上常會緩不濟急。客訴的留言通常也具有高度可用可提取的信息，這些客訴通常帶有不滿的情緒或者對於希望該產品求好的心態，分析這些客訴這對於組織而言是很重要的。我們通過Google Play平台的取得評價留言資料集做為本次研究的資料集，該資料集的期

限區間從2014年1月1日至2020年4月30日之間共有31401筆數據，將這些非結構化的客訴留言使用監督式機器學習方式來逐一進行本文探勘(Text Mining)、特徵詞萃取 (Feature Extraction) ，以Orange探勘工具分析特徵詞，並建立關鍵字詞庫 (Bag Words) 接著進行建模(Topic Model) 、標記(Labeled)、以樸素貝葉斯(Naïve Bayes, NB) 、k最近鄰居法(k-nearest neighbors, KNN)、隨機森林(Random Forest, RF)、支持向量機 (support vector machine, SVM)

等四種研究上較常應用在分類預測等研究演算法來對這些客訴問題進行分析以及問題類型分類預測，模型主要分為六個模型(Topic Model)，研究發現在六分類方法 (Multi-Class Classification) 上複合詞性的語料庫較預測準確率比單一詞性語料庫較佳，而二分類方法 (Binary Classification) 則以單一詞性語料庫中的動作及物動詞準確度較佳，證實本研究可有效的預測客訴問題分類(Prediction customer complaint Classification)，可節省人工對客訴問題分類的時間。關鍵字：文字探勘、分類預測、監督式機器學習

直接教學法結合簡報軟體對國小數學低成就學生除法學習成效之研究

為了解決汽車美容 ppt的問題，作者陳柏為 這樣論述：

摘要本研究旨在探討直接教學法結合簡報軟體教學對國小數學低成就學生除法學習成效之影響，研究方法採用單一受試研究法中的跨受試多探試設計。本研究依照直接教學法之設計原則、教學步驟和教學策略，以立意抽樣選出臺北市某國小數學低成就學生為研究對象進行教學介入，依據100學年度南一版數學第六冊之課本、習作、自修與除法相關的題型，編製一套除法運算評量卷，用以蒐集基線期、介入期與維持期資料，進行分析與討論。根據目視分析的結果，本研究主要結論為直接教學法結合簡報軟體教學對國小低成就學生除法的整體作答、在有餘數的題型作答、估商等三項目標行為的正確率，均有立即及維持成效。最後，研究者並根據研究發現提出未來教學與研究

建議，以作為後續研究之參考。直接教學法結合簡報軟體的介入，透過教材分析、引導學生作答、立即修正錯誤、大量練習等方式，並加以色彩標示重點、聲光效果輔助提示、提升學生動機，達到有效的除法學習。