廣告歌詞的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

漢語實用韻母詞匯

為了解決廣告歌詞的問題，作者李智暉 這樣論述：

現代漢語文學作品的創作者們在押韻作品（如現代詩歌、通俗歌詞、廣告文案和兒歌童謠等）的創作過程中，經常會碰到「才盡詞窮」的情況，就是說寫了上句，卻一時想不到合適的下句押韻的詞。《漢語實用押韻詞匯》以現代漢語詞匯為樣本，根據詞語尾字的韻母拼音（押韻的韻腳）的順序排列，可以幫助正在絞盡腦汁的創作者們快速找到想要的押韻詞語，或者給創作者們啟發思路和靈感。李智暉，男，1972年生，碩士學歷。專業從事中文信息處理和用戶界面設計工作，廣告、歌詞等押韻作品的業余愛好者。累計已發表作品和與漢字信息處理、界面設計、廣告創作相關的作品十余萬字。並著有《如何成為風險投資家》一書（清華大學出版社）。

《漢語實用押韻詞匯》是作者研究「手機上的中文輸入法」項目時的個人研究成果，系利用中文信息處理技術，用計算機對超過10億字詞的漢語語料進行分詞、統計后，按照詞頻得出現代漢語應用中約6萬個使用頻率最高的詞，再加以人工干預和比對，然后按照特定規則進行排序和調整。本書加上測試、編排和校對，共歷時4年創作而成。

廣告歌詞進入發燒排行的影片

應用集群分析於精準行銷之研究-以企業軟體為例

為了解決廣告歌詞的問題，作者陳思妤 這樣論述：

隨著訂閱授權並交付軟體的 SaaS（Software as a Service，簡稱 SaaS）軟體即服務出現，預測模型的應用將可以為企業軟體業者提升競爭力。企業軟體業在目標客戶的預測上，常常面臨資料蒐集不易之困境。倘若能依循零售業的方式，利用資料庫中的顧客購買紀錄，作為預估未來市場的決策依據。本研究採用 RFM指標中三項指標進行顧客價值之兩階段集群分析，再運用 CART 決策樹將客戶進行分析，建構出預測模型，進而探討各集群間的差異性。透過透過 UCI 公開資料庫的某英國批發零售商銷售總筆數 530108 之交易資料，建立預測模型，分析該企業的顧客特徵值。根據結果，給予企業軟體業者、廣告業者

以及後續相關領域參考。茲將本研究重要發現分述如下：一、精準行銷與廣告策略為正相關，行銷目標在於消費者體驗上能更進階，同時降低廣告成本並創造更高的收益，最終進行付費購買。二、RFM 模型與兩階段集群分析將線上零售商客戶進行分群，從客戶變動的消費行為對其產生特徵值標籤後，將顧客分為「高消費型客戶」、「潛力型消費型客戶」、「流失型客戶」等三種類型。三、建立模型方面，使用「分類與回歸數」（Classification and Regression Tree，簡稱 CART）決策樹算法建構模型，結果發現決策樹的顯著度為 95 %，顯示決策樹能提供對應的解釋規則。