【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】

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？