走在汽車革命的路上論文書籍站
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f1賽車2022關鍵因素是什麼，來自於機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗。
而第二篇論文中華科技大學 智慧行銷與流通服務產業碩士專班 陳依婷所指導 蔡柏霆的 企業贊助運動賽事對企業形象與消費者認同度之研究 （2021），提出因為有 企業贊助、企業形象、消費者認同度、卡丁車的重點而找出了 f1賽車2022的解答。
f1賽車2022進入發燒排行的影片
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結論：早於四月已把「vast majority」資源用於 2022 研發的法拉利，其 SF21 看來只能在特定抓地賽道（例如：Barca）、特定較慢彎路（例如：Monaco 與 Baku 上路街道）與特定工作溫度窗口才可有表現 —— 即係你懂的 ?。喜歡的話，LIKE/SHARE/SUB 同㩒鐘仔⏰，多謝?。
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第三季
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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f1賽車2022 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。
企業贊助運動賽事對企業形象與消費者認同度之研究
為了解決f1賽車2022 的問題，作者蔡柏霆 這樣論述：
企業透過贊助競速型賽車活動讓品牌曝光，最成功的例子為奧地利能量飲料Red Bull，紅色公牛奔向黃色太陽的車身塗裝，代表著極限的意涵成功深植賽車迷中，本研究透過企業贊助賽車讓消費者對企業形象產生認同度，並以喜愛競速運動的消費族群和無觀賽經驗群眾為主研究對象，並參考國內外的相關學者研究之文獻進行探討，運用問卷調查研究法來進行量表實證分析，並提出具體的研究建議，採用量化研究的方式針對台灣地區參加運動賽事車手與觀看賽事的車迷觀眾為研究對象進行網路問卷調查，正式問卷實際發放為269份，回收268份，回收率為98%，其中有效問卷為268份，分析企業贊助、企業形象、與消費者認同度之間的關係。本研究透過學
者論述文獻之研究，將企業贊助分為兩大構面「企業品牌知名度」、「企業形象認同度」，構面的認同度越高，代表企業贊助運動賽事會讓消費者，對於企業運動賽事所建立的形象認同度越高，在企業形象分為四大構面「形象滿意度」、「形象認同度」、「形象親民度」、「形象知名度」構面的認同度越高，企業形象對於消費者認同度程度也就會越高，最後將消費者認同度分為兩大構面，「消費者認同評價」、「消費者認同情感」構面的認同度越高，企業贊助對於消費者認同度程度就會越高，據研究結果顯示：企業贊助運動賽事對提升企業形象具有正向顯著影響，企業贊助運動賽事對於消費者認同度具有正向顯著影響，消費者認同度對於企業贊助和企業形象具有正向顯著影
響。