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致不在場的他們與遲到的我

為了解決凱基台北ptt的問題，作者李璐 這樣論述：

　　這是一封　永遠也寄不出去的信 　　圍繞著　孤單的謎題、寂寞的遊戲…… 　　新銳作家李璐 向早夭小說家們致敬之作 　　 　　人是什麼？人是為了什麼而活著？一個高中女生自殺之後，又有一名同班的高中女生失蹤了……，校園裡的同學和老師對這些問題依然沒有答案。   　　故事裡的主角米奇，不想只是坐在教室裡，等著有人告訴她又一則同學的死訊。她找上網管小組組長──綽號蜥蜴的資優生，請她幫忙解密失蹤的江琳在學校BBS和所有個版的足跡，分析後赫然發現，江琳之前的文章，出現最高的關鍵字結果是「死」、「自死」、「哲生」、「妙」、「國峻」和「鱷魚」，而袁哲生、黃國峻、和寫了《鱷魚手記》的

邱妙津，三位恰好都是選擇在英年自死、被稱為「內向世代」代表的小說家。轄區內熱心的警察介紹了對台灣文壇瞭若指掌的一位小說家羅老師，協助解讀江琳發表在BBS上的所有文章及文學線索，並以這幾位早逝小說家有密切關係的地理位置為經緯，羅老師開車載著焦急的女孩們，逐步追尋江琳可能的去處，一部在高中校園以及上世紀台灣文壇間穿梭的青春公路電影，就此展開。   　　以同人誌、小說、劇本等多面向創作活躍文壇的青年作家李璐，如此巧妙地以擬造、仿作風格作為回應方式，致敬三位「內向世代」小說家，他們的死為當時的文壇投下了一顆震撼彈。她自認作為一位遲到的寫作者，既好奇這些人的內心世界，同時不無遺憾和感慨，李璐有一

些話想對他們說，而有一些他們沒有寫完的，也想代替他們完成。   　　「遲到的我不想假設一個他們仍在的平行時空，而是在他們不在場之後，我如何去展演他們、重現他們，重新向讀者們展示他們的價值，為何他們的不在場令人惋惜，為何我的⽣命的一部分被他們的死緊緊牽繫著。」李璐表示，   　　如同寫一封不寄出的信，李璐用這部「以假亂真」的小說作為他們在這世界上的回音，設法回答他們的疑惑和發問——那些孤單的謎題、寂寞的遊戲。我們從小說中聽到了那渺遠的回音，年輕小說家也將訊息從她筆下再次發送出去，如同對外太空發射關於「人類」和「地球」的訊息，不知道誰會收到，透過青春生命特別澄澈的雙眼和心靈，簡單卻發

人深省地表達了對於「人是什麼」、「人生是值得活的嗎」之思索。   名人推薦 　　蕭詒徽、邱常婷  專文賞析 　　徐珮芬（詩　人） 　　陳  雪（小說家） 　　張嘉真（小說家） 　　黃崇凱（小說家） 　　楊双子（小說家）　一致肯定推薦

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網路論壇多空語意與股價波動之關聯性分析

為了解決凱基台北ptt的問題，作者王世杰 這樣論述：

自COVID-19疫情爆發，COVID-19相關股票受到股民們的熱烈討論，各大網路論壇上有關COVID-19相關股票的討論資訊飛速增長。關於網路論壇討論資訊是否能幫助預測股價，網路論壇討論資訊與股價之間的關係如何等等議題在學術上有許多不同的研究成果，這些研究的研究結果都表示網路論壇的討論和股價之間有一定的關係或影響。然而探究在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇是否可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源的研究，就本研究所知目前尚缺乏相關的論文。 因此，本研究使用文字探勘與情緒分析對疫情期間的網路論壇股票評論進行分析並得出每日情緒指標與每日投資取向指標，最後

使用皮爾森關聯性分析法分析兩個指標分别與股票每日漲跌指標的相關性。根據分析結果得出結論：在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源，但這些網路論壇語意與股價之正相關程度為低度，因此建議投資人謹慎使用網路論壇訊息。

黑色怪譚：讓你害怕的，真的是鬼嗎?

為了解決凱基台北ptt的問題，作者黑色酒吧 這樣論述：

怪誕與黑暗，並不只會產生負面情緒， 看遍光怪陸離的恐怖奇聞後， 我們長出面對真實世界恐懼的理性力量。   　　＃「黑色酒吧」網站作者群╳新秀畫家麥克筆先生   　　怪談文化粉絲站出來，一起入坑～集合40篇靈異故事、都市傳說、超自然事件，以及各種徘徊在有與沒有存在之間的（微飄點）……搭配20張科幻末世風插圖，創造閱讀臨場的詭異時空！   　　＃不限定鬼月，膽小者請入！   　　獻給日復一日生活無趣的人類，本書推廣另類心靈雞湯——黑色故事。蒐羅全台灣以至世界各地的黑色題材，分成「靈異非常象限」、「世界無奇不談」、「鬼屋打卡名勝」、「台灣演義特搜」、「黑色民俗亂彈」等輯。讓我們的心靈得以跟另一個

時空交會，解開黑暗世界的困惑。   　　＃人比鬼還可怕，鬼反而很可憐？   　　人身難得，何以怨念深重變作鬼？其實每個鬼背後都有段令人唏噓的前身QQ，每個超自然之說源頭也都牽動著某種心靈力量！作者不只發掘故事中的驚悚元素，並針對故事虛實跟歷史脈絡加以爬梳考據，讓你在享受怪談的刺激樂趣之餘，更能了解怪談出現的背景。原來讓人害怕的往往不是鬼，在面對無形世界時，我們理應抱持一種平衡與敬謹態度。

應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決凱基台北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。