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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
明新科技大學 資訊管理系碩士班 帥嘉珍所指導 詹湘琪的 藉由文字探勘從線上評論分析網路分享行為-以產後護理之家為例 （2021），提出達 內 python PTT關鍵因素是什麼，來自於網路爬蟲、文字探勘、社群網站、資訊分享、資訊揭露、產後護理之家。
而第二篇論文國立成功大學 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），提出因為有 機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗的重點而找出了 達 內 python PTT的解答。
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爬蟲在手 資料我有：7堂課學會高效率Scrapy爬蟲(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決達 內 python PTT 的問題，作者簡學群 這樣論述：
由淺入深了解Scrapy爬蟲框架，讓你從零開始建立高效率爬蟲！ ◆自學網路爬蟲沒問題，手把手教學讓你無痛上手 ◆完整的網路爬蟲和Scrapy知識，資料取得更輕鬆 ◆學會各種套件和實作範例，讓你的爬蟲比別人更有效率 本書內容改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽的AI & Data組優選網路系列文章─《爬蟲在手、資料我有 - 30 天 Scrapy 爬蟲實戰》。在AI的大時代中，「資料來源」是基礎中的基礎，但網路上的資料豐富又繁雜，總不可能都靠人工來蒐集資料。這時就是爬蟲出場的時候了！本書會帶讀者了解爬蟲的基礎知識，克服爬蟲常見的問題，最後可以寫出維護成本低、執行效率高的
爬蟲程式。 四大重點 ★初學者必備的爬蟲指南，大大降低你的學習門檻 網路爬蟲妙計已為你爬取完成！從安裝環境、認識架構、資料儲存、除錯到各類型網站實作，本書將一步步帶你學會網路爬蟲。 ★全面解析各種知識，爬蟲能力再提升 不只教你如何進行網路爬蟲，還要帶你深入Scrapy架構，並特別介紹NoSQL、反反爬蟲。提升你的爬蟲技能，擁有越級打怪的神力。 ★活用各種套件，打造高效率爬蟲 本書將手把手帶你活用各種套件，並從範例中學會撰寫精簡有效的程式碼，讓你克服問題、達成任務，邁向高效率的資料取得之路。 ★爬取資料生活化，就像抓寶一樣好玩有趣！ 你會學到如何抓取PT
T、Mobile01、新聞網站、股市網站資料，你想要的各種資料都能輕鬆取得。 【下載範例程式檔案】 本書範例檔下載網址：github.com/rex-chien/ithome-scrapy
藉由文字探勘從線上評論分析網路分享行為-以產後護理之家為例
為了解決達 內 python PTT 的問題，作者詹湘琪 這樣論述：
華人文化相當重視產後媽媽坐月子的文化，在台灣，新生兒的父母於孩子出生後首要面對問題就是「坐月子」。並且，廣大的消費者透過網路蒐集資訊，更利用網路社群的討論區，透過瀏覽、發文與討論，蒐集相關主題的討論內容做為購買決策之依據。本研究應用網路爬蟲分析技術結合文字探勘，透過討論區的資訊分享趨勢，分析斷詞出現頻率，探究產後媽媽選擇坐月子機構的重要購買決策資訊。茲關注當前學術界缺少坐月子機構業者網站的資訊揭露領域進行調查，補足學術界缺少文獻對於社群網站討論訊息與業者網站揭露訊息之間的訊息項目比較與分析，並且，檢視現有坐月子機構的網站，探討業者網頁所公布的資訊與其設計內容。本研究以Babyhome網站討論
區之懷孕主題下的坐月子為擷取區域，利用Python工具進行資料收集，擷取時間範圍為2006年1月3日至2021年12月29日，共擷取2,163篇文章。本研究驗證能應用整合網路爬蟲與文字探勘之技術於掌握網路討論區的發文訊息，研究結果顯示：月子餐以「比較」關鍵詞為最常出現之詞彙。參觀以「房間」關鍵詞為最常出現之詞彙。心得分享以「寶寶」關鍵詞為最常出現之詞彙。費用、價格、價錢以「參觀」關鍵詞為最常出現之詞彙。寶寶以「護士」關鍵詞為最常出現之詞彙。本研究對比網路訊息分享的關鍵詞以及業者網站資訊揭露項目，結果顯示：網路資訊分享頻率較高之關鍵詞中，坐月子機構全數於網站皆公布的房型介紹、房型環境圖片、嬰兒室
環境介紹，並且全數提供線上預約參觀。但是以價格資訊、參觀資訊的揭露最少。然而多數坐月子中心的價格不透明、參觀資訊揭露也最少，消費者可以透過參觀時詢問。此外，價格資訊、優惠資訊與月子餐試吃是普遍網路發文者討論的項目，應鼓勵業者提供充足的資訊滿足消費者的資訊需求。
Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術
為了解決達 內 python PTT 的問題，作者陳會安 這樣論述：
☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序 ☛ 資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。 ☛ 網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園
後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。 ☛ 本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。 適用讀者 ✎ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 ✎ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。 本書提供線上資源下載 ☛ fChart
應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例
為了解決達 內 python 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。