【提升機器學習學術寫作，你值得注意STP分析的三個關鍵原則】
更新於 2024/05/13閱讀時間約 1 分鐘
對於研究人員來說，
學習行銷理論中的STP分析非常值得。
STP分析—市場細分、目標市場選擇和市場定位—
不僅是行銷理論的核心，
同時也可以是學術寫作和發表的強大工具。
特別是在機器學習這一跨學科領域，
運用STP分析可以明顯提高研究的影響力和可讀性。
這裡分享我如何運用STP分析來優化機器學習的學術研究和寫作：
▋原則一 - 市場細分：明確你的讀者
在機器學習的領域中，
研究讀者群體大致可分為電腦科學、
統計與資料科學、
以及作業研究三大類。
確定這些細分市場後，
研究者可以更精確地對應其研究方向和內容，
以滿足不同背景讀者的專業需求和興趣點。
▋原則二 - 目標市場選擇：選擇適合的發表平台
機器學習研究的目標市場取決於研究焦點—
是偏向演算法的規模化行為、
資料導向過程，
還是收斂與穩定度。
選擇合適的會議和期刊來發表研究成果，
不僅能提高研究的可見度，
也能確保研究成果能達到最感興趣和最具專業評價力的學術圈子。
▋原則三 - 市場定位：精準定義你的貢獻
在撰寫文獻綜述時，
清晰的市場定位能夠幫助你精確地界定研究的範圍和貢獻。
這不僅幫助讀者理解你的研究是如何填補知識空白，
也強化了研究對特定學術社群的價值和意義。
透過這三個關鍵的STP原則，
機器學習研究者不僅能提升其學術寫作的品質，
也能在學術界中更有效地傳達和展示其研究成果。
你有試過將STP分析應用於你的研究領域嗎？
分享你的經驗，
讓我們一起探討其在學術寫作中的應用！
本文章改寫自：012｜如何利用市場細分策略提高機器學習研究的可見度？
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當你習慣用這種方式寫作，那自然很難去想像它能夠走向訂閱制的模樣，因為你自己也心知肚明：到目前為止，你的每一篇品牌下的文章是斷裂的、鬆散的，沒有一致明確到可以讓讀者一眼看出「就是你」的主軸展演。那這種情況下還想去搞訂閱制根本是不可能的。
本篇文章介紹了麗薩·克龍的著作《你能寫出好故事》，她是一位知名的故事教練，透過腦科學與心理學的研究，揭示了成功故事的要素與寫作方法。文章詳述了吸引讀者的故事要素，包括情節、人物、挑戰和變化等，並強調了突出焦點及製造衝突的重要性，以及如何高效構建引人入勝的故事。它是每位寫作者不可或缺的創作指南。
回想起來，五年前剛剛使用方格子寫教學心得時，往往想到什麼點子寫什麼、遇到什麼教學狀況寫什麼……毫無組織架構可言。然而，隨著越寫越多，這些文章竟然漸漸在我眼前相連成幾條清晰的脈胳，每一條脈胳都是一個主題，每一、兩個主題似乎都有寫成一本書的價值。
Hi 我是 VK~
去年底，看到專門在討論思考方式、決策，或是如何學得更好等主題的熱門網站 Farnam Street 創辦人 Shane Parrish 出了新書《Clear Thinking》。
身為他文章長期讀者的我，二話不說去找了這本新書來看，斷斷續續地看，直到最近才把這本《Clear
今年本來訂下了年末作業是要把小說寫完，但現在我改變計畫了：我想健康地寫作，完成我的目標，也要過好自己的生活。遠大的理想仍在，我仍然想要實現它，但我不會再像過去盲目而不顧一切地想拼命，而是以循序漸進的緩慢步調，慢慢前進。
我知道不需要焦躁，因為我不是一個人在努力。
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本文係由國泰世華銀行邀稿。
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‧遠離只批判、不會思考的偽同路人。
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