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育達科技大學 資訊管理所 張毓騰所指導 范能勳的 人工智慧應用於市場區隔選擇之研究 （2020），提出雲林農會代碼關鍵因素是什麼，來自於市場區隔、人工智慧、演算法、單純貝式、J48、OneR。

而第二篇論文國立臺灣大學 農業經濟學研究所 張宏浩、蘇怡如所指導 李俊伸的 台灣PAY電子支付系統推行對農會信用部經營績效之影響-以汐止農會為例 （2020），提出因為有 農會、行動支付、台灣PAY、最小平方法迴歸模型的重點而找出了 雲林農會代碼的解答。

最後網站全國性繳費 - 基富通則補充：052, 渣打國際商業銀行, 508, 苗栗縣通苑區漁會, 600, 財團法人全國農漁業及 金融資訊中心〈註1〉, 696, 雲林縣水林鄉農會, 902, 苗栗縣苗栗市農會.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了雲林農會代碼，大家也想知道這些：

人工智慧應用於市場區隔選擇之研究

為了解決雲林農會代碼的問題，作者范能勳 這樣論述：

全球化及網際網路的時代，企業因為競爭所帶來的經營壓力前所未有，為了可以長期獲利使企業永續發展，企業必須慎選產品競爭的市場，才能讓有限資源產生最大的效益。如何在芸芸眾生的茫茫大海中，找到最有獲利價值的客戶群，進行產品的開發來滿足他們的需求，是每個企業生存和發展的關鍵。傳統上，市場區隔的選擇都是依賴企業內部少數資深管理層的判斷，但是隨著客戶需求的求新和變化，經營環境日益變得複雜，如果還是沿用過去傳統的作法，企業很可能會選錯戰場而導致全軍覆沒。因此本研究提出一個市場區隔選擇的新方法，採用人工智慧演算法來取代人為的決策，讓市場區隔的選擇更具有科學化和系統化，以提高行銷決策的品質，最大化企業的獲利，用

有限的資源佔據最適當的市場，達成企業永續經營的目標。本研究使用三種人工智慧的演算法，包括單純貝式演算法、J48演算法、OneR演算法，進行訓練資料集的模式訓練，和測試資料集的分析預測。結果發現單純貝式演算法的模型準確率100%，J48演算法的模型準確率91.7%，OneR演算法的模型準確率83.3%。F度量值(F-Measure)分別為單純貝式演算法1，J48演算法0.909，OneR演算法0.8。表示三個演算法的預測都具有可信度。由結果可以發現人工智慧演算法確實可以協助企業進行市場區隔的選擇。

台灣PAY電子支付系統推行對農會信用部經營績效之影響-以汐止農會為例

為了解決雲林農會代碼的問題，作者李俊伸 這樣論述：

本研究以汐止農會為例，探討導入電子行動支付台灣PAY系統對農會信用部經營績效-的影響。本文實證分析以2018 至2020年汐止農會各類存款及放款的餘額及行動支付台灣PAY的交易金額及交易筆數為資料來源，透過最小平方法迴歸模型分析，以瞭解農會推廣台灣PAY行動支付，對農會整體的存款及放款是否有正向的影響。本研究實證分析發現，以台灣Pay總筆數及交易總金額對於各個存款項目總餘額進行迴歸的結果，其結果對於汐止農會信用部及各分部的各項存款及放款餘額多具有正向的影響。農漁會是地區性的基層金融，雖受限地區經營的限制，金融客戶的年齡層偏高及異業結合資源限制等，在面對行動科技浪潮與創新商業模式下，也應順應潮

流，提供與生活息息相關的支付服務，導入電子行動支付做為經營策略的選項。

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