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這兩本書分別來自經瑋 和經瑋所出版 。
國立暨南國際大學 資訊工程學系 洪政欣所指導 熊南元的 即時通訊軟體在顧客關係管理系統中之應用 - 以Telegram為例 （2020），提出簡易客戶管理系統excel關鍵因素是什麼，來自於顧客關係管理、客戶關係管理、即時通訊。
而第二篇論文華夏科技大學 資訊管理系碩士在職專班 陳祐祥所指導 丁敏慧的 多技術模型分類長照失能險問題 （2020），提出因為有 長期照護、特徵選取、數據離散化、資料採礦的重點而找出了 簡易客戶管理系統excel的解答。
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Excel財會、進銷存、門市銷售 設計寶典
為了解決簡易客戶管理系統excel 的問題，作者孫惠民 這樣論述：
「由淺入深掌握各種應用技巧！ 職人必備！超實用Excel操控技！」 本書教導讀者活化應用Excel各種強大的試算表設計功能以及程式規劃與設計功能，來規劃與設計各種不同用途的商務應用與系統開發應用。包含現在最流行與實用的：「財會總帳系統」、「POS前端銷售管理系統」、「進銷存整合資訊管理系統」…等應用系統，都有詳細的介紹與說明如何使用Excel來整合規劃與設計，並附有完整範例檔，讓讀者可以直接邊看邊上線實作，增進學習效益。 ■ 互動式表單工作表分析設計 ■ 設計校務管理 - 自動出題系統 ■ 試算表函數與公式應用設計 ■ 規劃BOM展開式應用系統 ■ 商務
實戰應用 - 財會實戰 ■ 商務實戰應用 - 進銷存MIS管理系統 ■ 獨立式單一銷售據點管理系統 - POS銷售與統計管理
即時通訊軟體在顧客關係管理系統中之應用 - 以Telegram為例
為了解決簡易客戶管理系統excel 的問題，作者熊南元 這樣論述：
近年來顧客關係管理(Customer Relationship Management, CRM)成為企業或組織對顧客(使用者)經營的重要議題之一，隨著很多關於AI客服機器人、大數據探勘、雲端運算等新興技術的應用，以及社群網站和即時通訊軟體等廣泛被接受的溝通及粉絲經營模式，CRM系統也持續不斷融入這些新的技術與概念，以期提高決策的效率與服務的品質。本論文旨在設計一套結合Telegram即時通訊軟體的客戶服務管理系統，工具的開發使用了Microsoft ASP.NET技術進行Web Service建置，搭配MSSQL作為後端資料庫系統。本論文設計之iCRM客戶服務管理系統提供系統管理模組
、帳號(群號)管理模組、權限管理模組、訊息發送模組、訊息查詢模組、服務指派模組、自動回覆模組。透過本論文所開發之客戶服務管理系統，可以更快速的導入具備社群開發、即時通訊、大數據分析及智能客服等功能的顧客關係雲端解決方案。結合即時通訊軟體Telegram的應用程式功能，iCRM客戶服務管理系統除了一般的文字訊息傳輸，還包括檔案，影音多媒體的傳輸，另外還有匿名或非匿名投票的機制，類似簡易問卷的模式可做為滿意度調查等的使用，經緯度位置的傳輸則可以整合做為企業組織差勤、會議簽到刷退或獨居安全照護的使用。至於自動回覆模組功能，本系統有實作登入系統的雙因子驗證，以及首次啟用Telegram機器人的歡迎詞及
中文化服務連結反饋，未來還可以連結聊天機器人做更深度的顧客關係服務或是系統Q&A的客製化服務。另外，藉由帳號與權限的管控可以更有效的達到安全性、時效性與責任分工，使本系統確實提升了線上客戶服務的品質與效能。本論文實地針對數個已開發上線運營之教育行政資訊系統進行測試，並檢測相關系統客服需求與成果，以驗證本論文系統的可用性與最大效益。
Excel財會、進銷存、門市銷售 設計寶典
為了解決簡易客戶管理系統excel 的問題，作者孫惠民 這樣論述：
「由淺入深掌握各種應用技巧！ 職人必備！超實用Excel操控技！」 本書教導讀者活化應用Excel各種強大的試算表設計功能以及程式規劃與設計功能，來規劃與設計各種不同用途的商務應用與系統開發應用。包含現在最流行與實用的：「財會總帳系統」、「POS前端銷售管理系統」、「進銷存整合資訊管理系統」…等應用系統，都有詳細的介紹與說明如何使用Excel來整合規劃與設計，並附有完整範例檔，讓讀者可以直接邊看邊上線實作，增進學習效益。 ■ 互動式表單工作表分析設計 ■ 設計校務管理 - 自動出題系統 ■ 試算表函數與公式應用設計 ■ 規劃BOM展開式應用系統 ■ 商務實戰
應用 - 財會實戰 ■ 商務實戰應用 - 進銷存MIS管理系統 ■ 獨立式單一銷售據點管理系統 - POS銷售與統計管理
多技術模型分類長照失能險問題
為了解決簡易客戶管理系統excel 的問題，作者丁敏慧 這樣論述：
台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個
決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可
應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。