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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），提出大東海雲端ptt關鍵因素是什麼，來自於機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗。
而第二篇論文東海大學 高階經營管理碩士在職專班 林灼榮所指導 劉惠娟的 Covid-19 對住院照護之威嚇效應: 以中部某醫院為例 （2021），提出因為有 威嚇效應、整數迴歸、重大疫情事件、住院照護的重點而找出了 大東海雲端ptt的解答。
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圖解簡明世界局勢：2017年版
為了解決大東海雲端ptt 的問題，作者古雲秀等21人 這樣論述：
新浪不停翻湧，你我都無法置身局勢之外， 唯有，正面迎接、掌握全球最新情勢！ ● 英國脫歐、川普當選，兩者都是對全球化、種族主義的反動？又將如何影響世界走向？ ● 伊斯蘭國（ISIS）興起是美蘇國際政治角力的產物？中東各國能團結因應嗎？又如何各懷鬼胎？ ● 土耳其爆發震驚全球的軍事政變！何以過去積極入歐，現今卻戒嚴、政治清算、揚言恢復死刑？ ● 美中大布局！東南亞局勢生變，為何菲律賓在南海仲裁後口出狂言、積極向中國靠攏？ ● 共享經濟全球正夯，其背後更大動能是循環經濟的新思維！打破線性框架後，如何搶先抓住無限商機？ ● 巴拿馬文件的真相！金融科技（Fintech
）的虛擬性成為洗錢溫床？實體銀行和貨幣的數位化要如何走下去？ ● 巴黎氣候協定正式取代京都議定書！全球持續增溫，在洪水來臨前，人類能夠力挽狂瀾嗎？ ● 民意的怒喊！從華爾街、中東到香港、台灣、南韓，近年公民運動的蜂擁群起有何警訊？自己的國家真能自己救？ ● 物聯網IoT全方位包圍你我生活！不僅主導工業4.0的智慧工廠，又會如何顛覆衣食住行樣態？ ● 服務型機器人隨人工智慧發展而正式量產，未來家家戶戶都將有個哆啦A夢？ ● 虛擬實境VR與擴充實境AR開啟了穿越虛實的明日世界，如何坐在家中就能暢遊火星？ 本書特色 透過簡明3捷徑，人人都能快速看懂世界局勢： 1 掌
握當前局勢：清楚解析世界目前的主要態勢、特徵與癥結點。 →懂得判斷各項時事的輕重緩急、以及相關層面與範圍。 2 追溯演變過程：梳理世界局勢演變至今的發展始末和因果關係，深入表象之下的底層因素。 →了解事件的背景脈絡，養成深究事件影響關鍵的全盤思考能力。 3 推敲未來走向：分析世界當前態勢所引起的種種影響、與主要勢力的抗衡消長，進而推敲未來可能的發展方向。 →掌握觀察重點，培養洞見趨勢發展的精準眼光。
應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例
為了解決大東海雲端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。
Covid-19 對住院照護之威嚇效應: 以中部某醫院為例
為了解決大東海雲端ptt 的問題，作者劉惠娟 這樣論述：
本研究旨在針對 Covid-19疫情的蔓延與染疫後對身體造成不可逆的情形，導致民眾心理上的擔心與壓力，反應在住院人次上的變化；在網路發逹及社群媒體蓬勃時代，新聞即時的報導，影響民眾對醫療住院的意願；以中部某醫院住院數據來分析，用 2019 年 1 月到 9 月尚無疫情期間和 2020 年 1 月到 9 月 Covid-19 疫情爆發後來做對照數據差異檢定，疫情前後民眾住院意願，並將醫療科別分別統計檢定，疫情前後民眾住院人次分析，建立 Covid-19對住院照護之威嚇效應及解封效應模型。實證結果發現：(1) Covid-19 疫情對民眾醫療住院意願有顯著下降影響，展開科別來看，分內科外科情形不
同，外科部分非常顯著降幅的有：一般外科，胸腔外科，整型外科；內科部分非常顯著降幅的有：小兒科、耳鼻喉科、眼科、感染科、風溼免疫科、精神科。(2) 較特殊部分反而增加住院人次非常顯著的科別有：安寧緩和、老人科、皮膚科、、甲狀腺科、婦科。(3) 整數迴歸分析來看，造成 2020 年前三季住院人次顯著減少之威嚇效應，主要於國內每日新增確診疫情報導及各國重大疫情事件。新確診人數增加代表疫情尚未控制仍在傳播中，故而避免過多與未知的人接觸是最重要的心理，負向重大事件加劇民眾的負向心理壓力，造成威嚇效應進而取消或延遲住院照護需求。(4) 解封效應模型分析，2020 年 6 月 7 日解封後民眾醫療住院意願有
顯著上升而降低威嚇效果，整體及各科別都是正向影響民眾意願就醫住院人次，反而一般外科雖然政策解封但仍有社交距離的壓力而是負向影響住院人次。