蘋果日報慈善基金會捐款進度的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

以RFM模型探討捐款人持續捐款行為–以蘋果日報慈善基金會為例

為了解決蘋果日報慈善基金會捐款進度的問題，作者陳欣宜 這樣論述：

        近年來非營利組織在社會運作上扮演著重要的角色，無論在數量及社會影響力上都有明顯的成長，然而，隨著非營利組織的不斷成立，在資源有限但需求無窮的情況下，如何爭取並持續獲得捐贈者的資源贊助，是所關注的焦點之一。本研究針對蘋果日報慈善基金會個案的捐款人及捐款明細，進行捐款人之捐款分析，並以RFM模式將捐款人分為以下8群，包括流失捐款人、重要挽留捐款人、一般保持捐款人、重要保持捐款人、一般發展捐款人、重要發展捐款人、一般價值捐款人及重要價值捐款人，用來分析捐款持續行為，以利鎖定各類型目標捐款人施以相對應之策略。最後透過資料視覺化技術，將上述分析所得資訊以視覺化的方式呈現，藉以快速發掘出

傳統報表內所難以獲知的資料價值。研究結果所呈現捐款人之捐款行為概況以及相關的資訊，可提供對個案基金會參考，以協助非營利組織未來發展方向。

運用資料探勘分析捐款人行為-以蘋果基金會為例

為了解決蘋果日報慈善基金會捐款進度的問題，作者何浩睿 這樣論述：

早期台灣非營利組織蓬勃發展，台灣民間非營利組織成立都是以慈善為主，而非營利組織的主要資源來自於捐贈收入，因此為了提升社會大眾對非營利組織的認同，必須讓捐款人瞭解非營利組織之使命及運作狀況。本研究欲探討的個案蘋果日報慈善基金會，會將被捐款人個案報導張貼在蘋果日報內及網站，而蘋果基金會屬於資訊公開揭露透明化之網站，內容包括捐款進度報告及個案捐款人所有明細。因此本研究針對2010~2016年共1,984篇個案的開放資料，透過統計方法與決策樹探討以下三個部分:(1)由個案結案資料，探討個案相關變數與捐款金額的關係(2)由個案捐款人明細，探討捐款人之背景變項變數與捐款金額的關係(3)透過決策樹方法建構

個案報導標題影響捐款金額的規則型態。研究結果顯示。（一） 「捐款人分類」及「捐款人姓氏」等變項對捐款結果有顯著差異。（二） 「刊登星期」及「刊登月份」等變項對捐款結果有顯著差異。（三） 透過決策樹方法所建構之捐款結果預測模型，可找出十三條個案報導標題影響捐款金額的規則型態，可區隔分成3個高捐款金額、4個中捐款金額、6個低捐款金額的族群，根據族群加以描述其個案報導的照顧者、被照顧者、病症等標題標題資訊，並提出建議。 除此之外，可進一步發現個人捐款佔個案捐款金額的比例最大，但每筆捐款金額則以企業用戶較高。而刊登月份在十二月份的個案捐款金額高於其他月份，及刊登標題會影響捐款結果之金額大小

。綜合以上，非營利組織可參考本研究之作法與結論，作為其捐款分析及擬定如何提高捐款金額決策之參考依據。