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BDSE08 專題發表
班級導師:劉翰卿 老師
第一組 淘寶網電商廣告點擊預測

BDSE08-1

組長:林瑋幗 組員:孫曉鈴、江楓逸、簡文昱、林睿、黃仲義

透過大數據分析超過100萬位用戶的行為紀錄及基本資料,預測用戶是否會點擊曝光的廣告。藉以提高投放廣告的精準度,準確的投放給他的目標受眾。

第二組 Tmall 網路商城客戶回購分析
BDSE08-2

組長:曾丹瑋 組員:張庭耀、葉振揚、楊立銘、陳冠宇、李澄如、林柏成

找出潛在可能重複消費的買家,瞄準這些具有潛力的客戶進行行銷,降低商家促銷成本,達到精準投放以提高投資回報率。

第三組 手機使用行為大數據分析
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組長:鄭凱元 組員:王超、侯景中、陳軒甫、劉韋辰

研究手機中各應用程式使用情形,了解不同類別的使用者對於特定品牌或型號的偏好,提供手機開發商、品牌廣告商、電信業者制定策略之用。

第四組 舊金山共享單車調度需求預測
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組長:劉彥廷 組員:林彥嘉、劉千維、朱怡萱、劉騏瑋、朱慕宣

分析舊金山共享單車及天氣資料,以機器學習、AI 深度學習建立預測模型,並加入風險水準概念,推算出單車的借還車趨勢,提供未來的單車調度需求。

第五組 紐約計程車旅程時間與費用分析 & Kaggle Lyrics 歌曲類別預測
BDSE08-5

組長:李名達 組員:李紹齊、廖杰聲、陳槿舫、王兆慶、張明捷

藉由使用Hadoop 生態系統處理巨量資料的能力存取並分析紐約租賃汽車的旅程資訊,以了解紐約人搭乘出租車輛的習慣,例如乘車熱點、尖峰時間、旅程長短、費率、費用等等。

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