軟體公司 PTT的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Python：網路爬蟲與資料分析入門實戰

為了解決軟體公司 PTT的問題，作者林俊瑋,林修博 這樣論述：

　　想自動化生活瑣事？想透過程式擷取網路上的公開資訊？學了Python卻不知道有什麼實際應用？正在尋找入門難度低且成就感高的Python專案？想知道網路爬蟲如何與資料分析結合？本書一次教給你！ 　　本書適合閱讀的對象： 　　● 對網路爬蟲程式或資料分析有興趣者 　　● 想自動化生活瑣事（例如自動追蹤網站特價通知、節省資料收集的時間等），化被動資訊接收為主動 　　● Python新手或入門級讀者（知道何謂變數、if 判斷式與迴圈，寫過一些小程式），想練習低門檻及高成就感的Python專案 本書特色 　　● 基於熱門線上課程與實體教學的學員迴響重新編寫及增補而成的實戰書籍

　　 　　● 以台灣讀者熟悉的網站為範例（PTT、Dcard、台灣證交所、蘋果日報網站、Yahoo奇摩電影、Google Maps API、IMDB電影資料庫等）的Python網路爬蟲程式教學 　　● 由淺入深，以實務需求為導向，涵蓋爬蟲常用函式庫、資料儲存、文件編碼、表單及登入頁處理、爬蟲程式被封鎖的常見原因等經驗談 　　● 全新的資料分析章節，包含三個爬蟲程式的經典應用：量化投資、影評情緒分析與商品特價通知

軟體公司 PTT進入發燒排行的影片

客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決軟體公司 PTT的問題，作者林怡如 這樣論述：

　　網路購物（電子商務E-commerce）儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變，許多傳統線下消費平台（實體門市、電視購物、型錄郵購等）業者，均面臨經營型態轉型的挑戰，紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時，電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量，正是考驗各大電商的重要課題。　　電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位，如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案，是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶

對商品提問內容，進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法，搭配極限樹（Extra Trees Classifier）、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型，交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值，搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。