學位論文
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Item 排球勝負預測模式之研究－以世界男排聯賽為例(2017) 江昇暉; Chiang, Sheng-Hui排球運動發展至今，規則與技術已臻成熟，但球場上的變化瞬息萬變，大多數仍以教練主觀意識來決定戰術。因此藉由世界男排聯賽排球技術的數據，來探討排球技術的重要性與預測比賽結果的能力，進而在比賽時能客觀的進行球員調度與各種攻防戰術的調整。目的：本研究旨在利用區別分析及邏輯斯迴歸分析探討排球技術 (得分技術：扣球、攔網、發球、對方失誤；非得分技術：救球、舉球、接發球) 預測比賽結果的能力，並分析排球技術對比賽結果的影響力。藉此，教練才能依據科學及公平的理論來調整球員訓練的比重。方法：經由相關文獻探討堆砌出本研究的架構與方向，蒐集並加以分析2007年至2016年世界男排聯賽排球技術的數據。結果：區別分析挑選出5個自變數，邏輯斯迴歸分析挑選出12個自變數，兩個模式共同挑選出「扣球得分數」、「攔網得分數」、「發球得分數」對勝場具有預測能力，「扣球失誤數」、「接發球失誤數」對負場具有預測能力。結論：從研究結果得知，區別分析能挑選出重要的自變數，而邏輯斯迴歸分析能進一步分析勝場或負場的發生機率，建議搭配不同的統計方法來建構排球勝負預測模式。Item 資料探勘於旅遊網站顧客關係管理之個案研究(2005) 吳昌霖; Chang Lin Wu由於電子商務的盛行，改變了人們對生活的看法及購物的習慣，並顛覆了現有的經濟及企業經營模式，其中線上旅遊產業是B2C電子商務的最大產業。本研究旨在建立個案旅遊網會員價值模型進而分析會員價值區隔，找出高獲利力會員的特徵並加以分析，同時藉由多變量統計中鑑別分析與類神經網路中倒傳遞網路分析方式加以驗證會員價值模型，綜合以上分析來探討旅遊網顧客關係管理策略以及資料倉儲雛型建立模式建議。本研究針對個案旅遊網資料庫進行資料篩選，採用RFM分析模式，選定消費金額（獲利性）為會員價值模型評量重點，加入RFM模式中會員的消費金額比率的標準差做為權重值，建立會員價值指標模式。 本研究結果與建議如下所述： 一、會員價值指標建立 本研究發現個案旅遊網的76%的收入來自前20%的高價值會員，更顯得高獲利力所佔的20%會員的重要性，顧客關係管理也應從這20%的會員著手。 二、會員消費特徵屬性與高獲利會員價值指標分析 本研究發現個案研究網的高獲利力價值會員的消費屬性特徵如下：性別多為女性、婚姻狀況為未婚、年齡在30~39歲之間、教育程度為大學學歷、職業為服務業居多、月收入在3萬~5萬元之間、大多訂閱旅遊電子報、旅遊線港澳大陸居多、最常購買的旅遊產品為國外航空機票。 三、鑑別分析方法與倒傳遞網路法會員價值模型差異比較 模型驗證結果類神經網路分析模式的整體正確判別率達99.920%，比鑑別分析的96.074%略高。顯示類神經網路的確能更有效進行價值判別。 四、旅遊網資料倉儲建置建議 本研究分析後發現，可以從會員資料庫中篩選出R、F、M三個屬性與會員人口統計變數、會員購買產品類型等加以結合，配合本研究的會員價值指標鑑別模型或會員價值指標類神經網路都可有效的判別出會員的價值，將此資料有規則的長期性紀錄於資料倉儲中，能更有效快速的提供決策者做行銷策略的參考。 關鍵詞：資料探勘、旅遊網站、顧客關係管理、鑑別分析、 RFM模式、倒傳遞網路、會員價值分析