讓自己更好的生活提案論文書籍站
育達科技大學 資訊管理所 張毓騰所指導 楊惠茹的 機器學習應用於產品研發之改善分析 （2020），提出特賣會中壢關鍵因素是什麼，來自於機器學習、產品研發、隨機樹演算法、袋裝演算法、SMO演算法。
特賣會中壢進入發燒排行的影片
＃桃園中壢童裝特賣會 ＃現場影片 ＃即日起~6/4
拍手童裝四季年度廠拍來啦！ 😀 😀
這次要和迪士尼商品說BYE BYE啦！
結束代理全面出清只要120元起，
大人、小孩的花車商品更只要100元，便宜到不行，
從短袖T恤、刷毛上衣、刷毛褲子、帽T、洋裝和外套、背心選擇非常地多，
大人小孩都有喔！
快點帶小朋友一起去逛逛吧！
👖 👕 👖 👕
【特賣會資訊】
拍手童裝四季服飾年度廠拍特賣會
特賣會日期：2017/5/5（五）~6/4（六）
營業時間：10：00~21：00
特賣會地址：桃園市中壢區中園路198號(憶聲電子內-內壢or大園交流道口)
停車資訊：附設免費停車場
Remarks:現金、刷卡皆可
全圖文：https://amy77.com/blog/post/34685773
機器學習應用於產品研發之改善分析
為了解決特賣會中壢 的問題，作者楊惠茹 這樣論述：
企業競爭優勢的重要來源之一是持續開發新的產品，而且產品創新的程度越高，領先對手的幅度就越大，但是越創新的產品，失敗的機率也會越高。為了提高產品符合客戶需求的程度，傳統上，企業都是透過問卷調查、焦點團體和客戶訪談等等方式，試圖取得客戶對產品的期望和要求，但是，根據實務上的經驗，客戶其實不是完全了解自己的需求，因此無法將需求100% 的表達出來。因此有些企業就直接到客戶使用產品的場所，觀察客戶如何使用產品，以獲得他們對產品的功能要求。但是即使如此，新產品研發的成功率還是很低。為了解決這樣的問題，本研究以機器學習演算法進行產品的研發規劃，首先以三種演算法包括隨機樹演算法、袋裝演算法和SMO演算法建
立產品成功率預測模型，然後再以模型對目前規劃中的新產品進行預測，結果發現隨機樹演算法的模型準確度最高為100 %，袋裝演算法最低為83.33 %，SMO演算法的模型準確度居中為91.67 %。接著綜合三種演算法的預測結果，判斷目前規劃的新產品的市場接受度。最後對目前規劃的新產品進行改善，再利用三種演算法進行改善後的預測，結果發現新產品被客戶接受的程度大幅提高。本研究顯示利用機器學習的方法，確實可以提高新產品的成功率。