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島國關賤字：屬於我們這個世代、這個時代的台灣社會力分析

為了解決台中房價ptt的問題，作者江昺崙,吳駿盛,林邑軒 這樣論述：

　　2008年11月6日，他們集結在行政院衝撞集遊法，有人叫他們「野草莓」。 　　2014年3月18日，他們攻進立法院要求退回服貿，這次他們成了「太陽花」。 　　這本書是野草莓和太陽花 　　為了這個時代的精神而寫的台灣社會力分析 　　為什麼是關鍵字？這是新世代解讀新世代的社會力分析，於是我們決定要從新世代認知社會的模式出發，來展開我們的討論。在網路成為青年世代的生活方式之後，關鍵字就是他們思考與理解社會的方法。看到一個詞彙之後，透過搜尋引擎找來的資訊，對事物獲得不同層次的了解，找到定義、特質、相關敘事，再經過超連結，找到觀念的外延，這就是網路世代建構知識體系的方式。

　　這些關鍵字，同時具體而微地呈現他們對社會最真實的感受。年輕人之所以對這些辭彙朗朗上口，甚至形成風潮，是因為這些辭彙在同一世代、乃至於整個社會之中，具有高度的共識性，與大眾的經驗相互符應，以致一被丟到網路上，即能獲得廣泛的共鳴，傳頌千里。 　　但關鍵字又怎麼變成關「賤」字？「賤」既是貧賤的賤，也是作賤的賤。關賤字接近市井街坊的俚俗用語，而非體面堂皇的論述語言，這些詞彙的使用，凸顯了年輕世代在主客觀情勢的失落下，對於所有一表正經的事物失卻信任，寧可採取玩世不恭的姿態。犬儒背後，藏有滿滿的憤怒。 　　每一個關賤字都呈現了人民如何淪落為賤，以致深感憤慨，同時積蓄反抗與改革的動能。透過關賤字，我

們期望能看見這個時代、這個世代及其不滿，找出「賤之何以為賤」，更要探問「何能不賤」，從反作用力尋找社會力，以及台灣的出路可能在哪裡。

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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決台中房價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。