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百年大疫：COVID-19疫情全紀錄

為了解決台北室內活動ptt的問題，作者中央通訊社 這樣論述：

人類世界的巨大衝擊，社會文明的關鍵時刻！   　　2020年伊始，人類世界卒然受到不明病毒與肺炎病症的侵襲，首先是中國武漢驟然宣布封城，接著是亞洲各國紛紛傳出疫情，病毒遍及世界各地……封鎖與隔離成為日常風景，懷疑和恐懼也在靜止與暫停中逐漸蔓延。   　　面對持續蔓延的疫情，對未來產生憂慮或不安的情緒是能夠理解的。然而從較為宏闊的視野來看，在這史無前例的流行疫情之下，我們正站在一個歷史的關口，我們的每個決定、每個作為都可能成為影響疫情走向的重要關鍵。   　　而在台灣仍能維持安定穩健的日常生活時，全球各地又正經歷怎樣的景況？本書由中央社採訪團隊撰錄、整理，詳實記錄了疫情初起，擴散，肆虐全球的

重大歷程與關鍵事件，為仍在抗疫中的人們留下重要的歷史紀錄。   本書特色   　　‧收錄中央社專門製作之新聞圖表，化繁為簡，一目瞭然。 　　‧搭配中央社全球特派員、攝影記者拍攝的即時新聞照片。 　　‧彙編全球封城、解封影像圖輯，重現全球抗疫現場，記錄世紀瘟疫歷史時刻。   專文推薦   　　中華民國前副總統、中央研究院院士　陳建仁 　　前行政院副院長、高雄市市長　陳其邁 　　中央流行疫情指揮中心指揮官、衛生福利部部長　陳時中 　　中央通訊社董事長　劉克襄

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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決台北室內活動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。