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大房東小房客：租賃專法沒搞懂，小心法院跑不完

為了解決台北房價ptt的問題，作者劉琦富 這樣論述：

　　租賃專法在2018年6月27日正式上路後， 　　那些簽字畫押定金被吞沒的黑暗代誌。 　　那些不得報稅入戶籍的黑暗代誌。 　　那些房東說了算的黑暗代誌。 　　那些漏水老不修的黑暗代誌。 　　租屋界新寵兒─包租代管、社會住宅， 　　會不會也暗藏著危機呢？ 　　大房東跑法院成家常便飯，小房客也是叫苦連天，作者長期處理租賃法律糾紛，透過26篇大房東小房客的實際案例，提供實用的法律書狀，清楚的表格插圖，不僅讓你一本搞懂《租賃專法》，更完整說明包租代管、社會住宅的法律眉角。 名人推薦 　　推薦序─ 　　前內政部長  葉金鳳前部長 　　財團法人崔媽媽基金會執行長 呂秉怡 　　台

北市租賃住宅服務商業同業公會理事長  陳柏勳 　　推薦人─ 　　白仁德教授 /政治大學社科院副院長 　　李志峰教授 /東吳大學法律系 　　何叔孋公證人 /最美公證人 　　廖國柱所長 /台北市地政士公會監事  

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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決台北房價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。

島國關賤字：屬於我們這個世代、這個時代的台灣社會力分析

為了解決台北房價ptt的問題，作者江昺崙,吳駿盛,林邑軒 這樣論述：

　　2008年11月6日，他們集結在行政院衝撞集遊法，有人叫他們「野草莓」。 　　2014年3月18日，他們攻進立法院要求退回服貿，這次他們成了「太陽花」。 　　這本書是野草莓和太陽花 　　為了這個時代的精神而寫的台灣社會力分析 　　為什麼是關鍵字？這是新世代解讀新世代的社會力分析，於是我們決定要從新世代認知社會的模式出發，來展開我們的討論。在網路成為青年世代的生活方式之後，關鍵字就是他們思考與理解社會的方法。看到一個詞彙之後，透過搜尋引擎找來的資訊，對事物獲得不同層次的了解，找到定義、特質、相關敘事，再經過超連結，找到觀念的外延，這就是網路世代建構知識體系的方式。

　　這些關鍵字，同時具體而微地呈現他們對社會最真實的感受。年輕人之所以對這些辭彙朗朗上口，甚至形成風潮，是因為這些辭彙在同一世代、乃至於整個社會之中，具有高度的共識性，與大眾的經驗相互符應，以致一被丟到網路上，即能獲得廣泛的共鳴，傳頌千里。 　　但關鍵字又怎麼變成關「賤」字？「賤」既是貧賤的賤，也是作賤的賤。關賤字接近市井街坊的俚俗用語，而非體面堂皇的論述語言，這些詞彙的使用，凸顯了年輕世代在主客觀情勢的失落下，對於所有一表正經的事物失卻信任，寧可採取玩世不恭的姿態。犬儒背後，藏有滿滿的憤怒。 　　每一個關賤字都呈現了人民如何淪落為賤，以致深感憤慨，同時積蓄反抗與改革的動能。透過關賤字，我

們期望能看見這個時代、這個世代及其不滿，找出「賤之何以為賤」，更要探問「何能不賤」，從反作用力尋找社會力，以及台灣的出路可能在哪裡。

運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例

為了解決台北房價ptt的問題，作者李忠憲 這樣論述：

過往政府推動稅制改革時，為了確保能夠多方參考不同意見，多以召集專家學者舉行座談會、研討會等方式先擬出草案，再輔以民調或問卷等抽樣統計方式來蒐集民眾的意見。隨著網路社交媒體的出現，民眾在網路上發表評論與意見，形成所謂的「網路輿情」。相較於傳統方式，透過對網路輿情的分析，能夠快速及廣泛的了解民眾對稅制改革的意見。但民眾對於與其經濟活動息息相關的稅制改革，往往批評多過於建議，使得真正有用的評論被淹沒在大量的無用評論中，最後模糊了政策討論的焦點。因此，在眾多的輿情中快速辨別出真正有用的評論，才能使政府獲得真正有用的意見反饋。 本研究藉由蒐集網路社交媒體上有關房地合一稅的評論與意見，運用

BERT語言模型結合深度學習來對評論的品質進行分類，並評估分類模型的有效性及性能後，將有用的評論進行主題建模，提取出民眾所關心的房地合一稅關鍵主題與單詞。 本研究先以調整分類模型的學習率及訓練週期等兩項超參數進行實驗，結果顯示所有組合的AUC平均為86.79%，且平均準確率達到82.20%，代表所建構的模型具有分類預測能力。其次，為了優化模型，將不平衡資料集加以調整，使有用及無用的評論筆數以1：1的比例進行實驗，在準確率幾無差異的情形下，平均精確率來到80.19%，大幅提升了12.26%，代表模型的分類性能有所提高。最後將經過評論品質分類後的評論進行主題提取後發現，民眾最關心的主題表現在

「囤房稅」及「房價」上，說明民眾對於房地合一稅的效果抱持保留的看法，希望能加入囤房稅等配套措施，以真正達到抑制炒房、平穩房價的效果。 經由實驗結果顯示，本研究所建構的評論品質分類模型，對於由網路社交媒體上所蒐集到的輿情，可以篩選出真正有用的評論與意見，希望未來能讓政府部門快速掌握真正有用的輿情，並做為制定公共政策時的參考。