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