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    Title: 影響機場客貨運量之特徵因素分析;Determination and analysis toward impact factors for volume of airport passengers and cargoes in Taiwan
    Authors: 陳憶萍;Chen,Yi-ping
    Contributors: 營建管理研究所在職專班
    Keywords: 機場客運量;機場貨運量;關聯規則;K-means;決策樹;營運管理;airport passenger;cargo;rule association;k-means;decision tree;operational management
    Date: 2015-07-20
    Issue Date: 2015-09-23 15:20:01 (UTC+8)
    Publisher: 國立中央大學
    Abstract: 政府於不同時期因應國際及國內經濟提出相對之政策與產業經濟發展,均影響航空客、貨運量發展情形,惟過去研究多著重於採用不同模式預測航空客、貨運量,本研究期望找出航空運量資料分類之重要特徵及其規則,作為機場經營策略調整及政府航空政策之參考。本研究以2001年1月至2014年12月共144個月的機場航空客貨運及32個經濟相關指標作為資料庫之基礎,運用資料探勘中之K-means演算法及決策樹分析法,找出資訊電子工業生產指數、平均每人所得、就業人數、日本日經225指數等4項特徵因素,其規則為當資訊電子工業生產指數大於83.22時為第2群集,當資訊電子工業生產指數小於等於83.22、且平均每人所得小於等於3,222.00美元時為第1群集,當資訊電子工業生產指數小於等於83.22、平均每人所得大於3,222.00美元、且就業人數小於等於10,134千人時為第5群集,當資訊電子工業生產指數小於等於83.22,平均每人所得大於3,222.00美元,就業人數大於10,134千人,而日本日經225指數小於等於10,546.44者為第3群集,反之,日本日經225指數大於10,546.44者為第4群集。
    根據上述規則,更進一步分析發現在第2群集,機場旅客每月增加24,823人次,各航線旅客人數均增加,其中主要為機場國際航線(含港澳),機場貨物總噸數每月減少218.19公噸,主要為兩岸航線貨物噸數增加數少於國際航線(含港澳)及轉口貨物噸數減少數所致;在第1群集,機場旅客每月減少達31,762人次,國內航線、國際航線及過境旅客均大幅減少,機場貨物總噸數每月增加1,003.67公噸,各航線貨物噸數均增加;在第5群集,機場旅客每月增加2,742人次,國際航線部分旅客每月增加13,132人次,但國內線旅客每月減少11,265人次,機場貨物總噸數每月增加30.71公噸,其中轉口貨物噸數每月增加數大於國際航線每月減少數;在第3群集,機場旅客每月增加35,101人次,各航線旅客人數均增加,主要為機場兩岸航線,惟日本、新加坡來臺旅客旅客呈減少趨勢,機場貨物總噸數每月增加5,699.78公噸,主要為轉口貨物及國際航線貨物噸數增加所致;在第4群集,機場旅客每月減少28,711人次,除兩岸航線旅客人數增加1,458人次外,各航線旅客人數均為減少情形,其中又以國內航線減少25,960人次最多,機場貨物總噸數每月減少455.65公噸,進、出口貨物噸數亦均呈現減少趨勢。本研究結果找出影響機場客貨運量的4項重要特徵因素及其分類規則,並據以分析各群集機場客、貨運量主要特徵及增減變動情形,可作為後續機場公司、政府或相關業者機場經營策略、營運及投資計畫、及觀光發展計畫與發展產業政策之參考。
    ;The volume of passengers and cargoes usually represent the economic development of a country. It is important to assure its airport(s) that are able to deal with the volume. The objectives of the study are to determine the impact factors and to analyze these factors so as to make suggestions for future operational plans to airport development. Investigating impact factors from literature review, we determine 32 features that influence the volume of imports and passengers in Taiwan. Data collected from a governmental databank containing detailed information for the past 144 months from 2001 to 2014 in Taiwan are the bases. K-means and decision tree C5.0 are employed to obtain 4 rules that divide the data into 5 clusters. These 4 rules and their corresponding thresholds are: IT (Information Technology) production index, 83.22; NI (National Income), $3222USD; employed population, 10.134 million; JP-NKY (Nikkei Stock Average 225 Index), 10546.44, respectively. The analyses based on the decision rules show the trends that explain how to make adjustments associated with airport operational strategies and further investment to the airport(s).
    Appears in Collections:[營建管理研究所碩士在職專班] 博碩士論文

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