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國立高雄科技大學 財政稅務系 柯伯昇所指導 鄭婷方的 以UTAUT2模型探討LINE Bank使用者行為意圖-高雄市及台南市為例 （2021），提出emba在職專班ptt關鍵因素是什麼，來自於連線商業銀行、延伸整合型科技模型、數位生活型態、純網路銀行。

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 emba在職專班ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了emba在職專班ptt，大家也想知道這些：

以UTAUT2模型探討LINE Bank使用者行為意圖-高雄市及台南市為例

為了解決emba在職專班ptt的問題，作者鄭婷方 這樣論述：

純網路銀行於2021年正式在台開業，目前開戶數最多之純網銀業者為LINE Bank。為了解民眾願意使用新興金融科技的原因，本研究使用延伸整合型科技模型（UTAUT2）探討高雄市及台南市居住者對使用LINE Bank之行為意圖，且過去研究顯示數位生活型態亦可能對行為意圖產生不同影響，因此將數位生活型態列為可能影響LINE Bank行為意圖的考慮因子，納入研究架構中一同探討。研究資料採用問卷蒐集，研究對象為居住於高雄市以及台南市，且有使用LINE Bank經驗者，分別發放於Dcard、PTT、Facebook，總計回收421份資料，其中有效問卷為407份。使用集群分析（cluster analy

sis）將高雄市及台南市居住者之數位生活型態做出分群，並透過多元迴歸分析（multiple regression analysis）及單因子變異數分析（ANOVA）檢定UTAUT2各構面及數位生活型態對LINE Bank行為意圖之影響。結果顯示：(1) LINE Bank 行為意圖會受到績效預期、便利條件、價格價值、習慣的正向影響；(2)不同的數位生活型態集群，對LINE Bank 行為意圖會產生顯著差異；(3)使用者年齡在績效預期、便利條件對行為意圖之影響間具調節效果；(4)使用者性別在績效預期對行為意圖之影響間具調節效果；(5)本研究多元迴歸模型解釋力56.7%，研究結果可作為相關業者參考

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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emba在職專班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。

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