Jamie Lin客製 NER 模型之前做表演藝術售票系統的推薦系統時，好希望跟 IMDb 資料集一樣，有演出相關資訊的欄位。身為觀眾，深知會不會購票、看演出，跟演出內容：演出者、曲目 / 劇目、作曲家 / 主創與製作群…Apr 29Apr 29
Jamie Lin筆記：以購票紀錄與問卷調查做市場區隔Segmentation of theatre audiences: A latent class approach for combined data (2020)Dec 10, 2023Dec 10, 2023
Jamie Lin筆記：以機器學習模型衡量政府補助Explainable Machine Learning Models for Evaluating Government Grantmaking (2022)Dec 2, 2023Dec 2, 2023
Jamie Lin筆記：用推薦系統篩選潛在贊助者A Recommender System for Fund Raising Management (2021)Nov 25, 2023Nov 25, 2023
Jamie Lin他山之石：SMU DataArts （美國）在挖表演藝術相關的數據分析論文過程中，遇到一篇很有趣（但還沒讀）的研究，論文作者是 SMU DataArts 的研究員，循線認識了這個專門研究藝文圈數據的研究中心。Nov 17, 2023Nov 17, 2023
Jamie Lin分析：（疫情前）看線下 / 線上演出的臺灣觀眾特徵因為讀了前週的西班牙分析，想說拿文化部的資料來做做看臺灣的狀況好了。原始資料可以從文化部文化統計網站申請下載，本篇使用「2018/2019年文化參與及消費調查」原始問卷資料，問卷的原始題目與欄位代號等也可以直接從同一個連結中取得。Nov 11, 2023Nov 11, 2023
Jamie Lin筆記：線上展演與線下演出的關係Playing a play: online and live performing arts consumers profiles and the role of supply constraints (2020)Nov 5, 2023Nov 5, 2023
Jamie Lin筆記：資料驅動的藝文團體Data-driven arts and cultural organizations: opportunity or chimera? (2021)Oct 28, 2023Oct 28, 2023
Jamie Lin筆記：表演藝術界能怎麼利用 AI 提升audience engagementUsing Artificial Intelligence for Audience Engagement in the Performing Arts (2019)Oct 22, 2023Oct 22, 2023
Jamie Lin筆記：售票系統資料集可做的分析Data Science in Service of Performing Arts: Applying Machine Learning to Predicting Audience Preferences (2016)Oct 14, 2023Oct 14, 2023
