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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），提出凱比機器人ptt關鍵因素是什麼，來自於機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗。
而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 陳育威所指導 林怡臻的 重大疫情之功能面與情感面聊天機器人實作：以新型冠狀病毒為例 （2020），提出因為有 聊天機器人、檢索式模型、LINE Messaging API、網路爬蟲的重點而找出了 凱比機器人ptt的解答。
最後網站[閒聊] 反逆的魯魯修好看嗎？ - PTT評價則補充：但是一直沒機會去看. 最近玩這款新的卡牌遊戲UA. 裡面一開始的三個陣容. 魯魯修獵人咒術. 看來看去就是機器人吸引我. 哇這些機器人真酷.
如果電話亭
為了解決凱比機器人ptt 的問題，作者蔡欣純 這樣論述：
「真的假不了，假的不能真」 每個時代都有專屬的傷痛，每個人，都有自己的故事。 在平行宇宙裡，有個人至始至終深愛著你，你卻毫不知情，無所察覺。 當代說書人娓娓道來的青春羅曼史，獻給每一位歷劫歸來的純情人類。 Q：Zayn離開1世代傷了千萬少女的心，這有什麼宇宙層面的影響呢？ A(霍金)：終於有人問了個重要的問題。我給任何傷透心的少女的建議是，去學物理，因為有一天或許能證明平行宇宙的存在，而在一個平行宇宙，Zayn仍然在1世代，甚至在另一個平行宇宙，這個女孩開心地嫁給了Zayn。 九種哆啦A夢故事裡的道具，九篇各自獨立，卻隱藏線索讓彼此能環環相扣的小說。
世界終究是一個扁平的圓，我們不過是在上面不停繞圈而已，那些感傷的片刻，愉快的瞬間，是不是都有一種似曾相識的深刻體悟？生的徒勞，愛的焦慮。 一段從青春期展開的羅曼史，受困的無法相交的幼稚心靈們，偏離了公轉的軌道。 失戀，霸凌，背叛，欺騙，哆啦A夢的道具們如何幫助角色處理這些情緒？ 日記，遺書，PTT站內信……沒有終止的袒露自我。 肥胖，做作，搬弄，過剩的慾望，究竟誰才是真愛的大敵？ 這是一本從愛情中歷劫歸來的少女寫下的羅曼史，在《如果電話亭》裡，即便運用了哆啦A夢的道具，試圖還原事件的真相，再次接近掛念的對象。書中的角色們仍舊承受著苦痛，活在哀傷之中。
在形式上，作者化身為說書人，以旁觀者的視角來講述（平行宇宙中發生的）故事，運用了老派的書信體小說，日記體，甚至是具有非讀不可效力的遺書，BBS站內信等隱蔽性十足的載體來發展故事。在看似完美的架構裡留下一條一條的線索，讓讀者按圖索驥還原真相，發現破綻。 ◎紅樓詩社【拾佰仟萬出版贊助計畫】陳柏言評審意見： 這個作者是見證過地獄的，然後她用文學的筆法，來為我們擔任那個報信之人。她的語言是被大量的、可能上百萬字的農場文字，可能像是PTT、DCARD、交友軟體等等，那種很狗血複雜、男女關係的芭樂文章清洗過，最後淘選出來這樣的九篇小說。 它像是一個攪繞的時空，但它選擇的方式是很輕
巧的。這可能也是《天能》教給我們的，不要站在線性時間的觀點看，世界會展現出不同的樣貌。 或許它的題材是小的，是「小我的」，但我覺得她也是在寫一代人的心靈史，通過編織這些人物，關照的是「我們如何成為一個現代人」這件事。 本書特色 真實或虛構，是近年在文學場域中屢屢被提及的命題。散文可以虛構嗎？ 那麼，小說可以寫實嗎？《如果電話亭》無意回答這個無聊的問題，它關心的是：什麼是好看的故事？ 得獎記錄 紅樓詩社第五屆【拾佰仟萬出版贊助計畫】得主 名人推薦 陳柏言推薦序。劉梓潔，哆啦王真摯推薦。 蔡欣純猶如初生的老靈魂，纖巧細膩，坦率真誠，在傷痛與書
寫中慢慢憶起原來自己已活過好多次，於是那些痛不再是痛，而是來提醒自己要在文字中無所畏懼。──作家 劉梓潔 《如果電話亭》這部小說以《哆啦A夢》中出現的道具和角色為引子和隱喻，創作出了豐富的人物和曲折的故事，不同的故事線乍看像是由如果電話亭創造的平行時空，但其實展現了特定時空下，不同角色的感受和觀點，讀者則像是透過時光電視的不同頻道觀看著。是一部值得細細體會品味的作品。──哆啦王 ffaarr
應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例
為了解決凱比機器人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。
重大疫情之功能面與情感面聊天機器人實作：以新型冠狀病毒為例
為了解決凱比機器人ptt 的問題，作者林怡臻 這樣論述：
新型冠狀病毒風暴肆虐全球，衝擊人民經濟方面與心理狀態，為了抗戰疫情，現今人們善用各種人工智慧科技取代面對面互動。例如，我們可以使用機器人監測疾病或用熱門的聊天機器人技術提供疫情資訊。然而目前市面上所推出有關疫情的聊天機器人都以傳染病的知識背景、確診人數或口罩數量為主，理性、專業地提供重要資訊。但其實除了這些傳染病知識面的了解之外，經濟面與心理狀態更是對人民造成重大影響。因此本論文以疫情為主題，利用網路爬蟲技術結合LINE通訊軟體，建構出具有功能面與情感面的聊天機器人。並將建構出的聊天機器人給予使用者互動後，進行問卷調查分析並提供更進一步建議。用以上技術建置出具有方便性、易用性、人性化之聊天機
器人。