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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），提出化妝箱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灣藝術大學 廣播電視學系碩士班 連淑錦所指導 林宛樺的 青少年社群媒體使用行為與心理健康影響之相關研究 （2020），提出因為有 社群網站、社群媒體使用、青少年、心理健康、社會比較理論的重點而找出了 化妝箱ptt的解答。
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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例
為了解決化妝箱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。
青少年社群媒體使用行為與心理健康影響之相關研究
為了解決化妝箱ptt 的問題，作者林宛樺 這樣論述：
隨著社群媒體的普及與多元化，使用者輪廓也逐漸廣泛，尤其年輕族群使用社群媒體的比例更是超越其他年齡層。但在社群世代蓬勃發展之際，除了正向影響我們的生活、促使資訊豐富化，其實長時間的沉浸於社群媒體可能也會帶給使用者負面感受。青少年的國、高中生正值身心發展劇烈變化的階段，也或許未必能妥善接收社群媒體上如此龐大的資訊量，而形成心理上的負面影響。本研究以青少年12至18歲的國、高中生為研究對象，並以社會比較理論為基礎，探究社群媒體使用行為與其心理健康影響之關係。社會比較理論的概念在於當人們無法用客觀標準來評估自己時，便會藉由與他人相互比較，來達到評估自我能力的目的。社群媒體上五花八門的訊息與動態，可能
讓青少年以比較心態來自我評估，導致負面感受產生，因此也將社會比較測量納入，並與社群媒體使用行為的交互作用來檢視其所帶來對心理健康的影響。本研究採以量化研究的問卷調查法，以網路問卷進行資料搜集與分析，統計收回448份有效問卷，研究結果發現，青少年平均的社群媒體使用時間為每日3.7小時，比起2020年Hootsuite和We Are Social所調查的台灣民眾平均一天使用社群媒體2小時略高出一些。此外，青少年的女生使用社群媒體的時間與頻率都高於男生，且負面感受如社交焦慮、身材不滿意度會比男生來得高、自尊心也低於青少年男生。而在社群媒體的使用行為上，使用時間與青少年的社交焦慮及身材不滿意度成正相關
；使用頻率同樣也和身材不滿意度為正相關。然而在社會比較與社群媒體使用行為的交互作用下，研究發現兩者並不會對心理健康產生顯著影響。雖然本研究結果顯示，社群媒體使用行為對於青少年的心理健康影響僅有部分支持，但即使社群媒體是如此便利與親近，依然仍有伴隨而來問題值得深思。