運用資料探勘之關聯法則探討專案執行績效與專案特性之關聯性研究

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姓名

范銘雄(Ming-Hsiung Fann) 查詢紙本館藏

畢業系所

營建管理研究所在職專班

論文名稱

運用資料探勘之關聯法則探討專案執行績效與專案特性之關聯性研究
(Exploring relationship between project performance and feature using data mining)

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摘要(中)

研究論文有以專案成本來探討專案的績效，或是探討人力資源或人力派遣在專案上的最佳化運用，也有專門探討專案總成本的預測等；但少有研究論文直接以工時成本、毛利及總成本來探討專案執行績效；也鮮少有研究論文是以此方式得出的專案執行績效來探討專案特性之間的關聯性。
利用資料探勘技術的概念，並根據所處理問題之特性，選用適當的演算技術，進行智慧型資料分析，尋找大量資料內隱含之邏輯規則與資訊，挖掘出有價值的知識；利用Mircosoft資料採礦軟體之關聯分析演算法作為研究方法。本研究以歷史工程案例作為研究的目標，將每個案例中所預設的欄位名稱如已花工時、預算工時、合約金額、總成本、預算毛利設定為專案輸入參數，結案毛利設定為可預測項目，另以專案代號做為索引條件，將所有的參數的區間分佈情形做一統計，從其中找出有關聯的規則並探討之。
藉由關聯規則輸出，嘗試找出參數間的規則，並與工程案例的毛利值做一分析比較，進而歸類出專案毛利在14%是個明顯的參考指標，也會有因不同性質的專案工程，而會有不同的評價標準；利用此規則來深入探討公共工程類、石化工程類及高科技產業等的專案執行績效分布情形。

摘要(英)

In a recessional market, small sized projects become one of main incomes for construction related companies. As known from literature,project feature involving complexity and uniqueness certainly affects project performance. In the view of project profit earned, man-hour spent,and cost accruals, this thesis examines the relationship between project performance and feature using data mining, generating association rules that can be used for practitioners to improve their performance results.Data collection aims at relatively small sized construction projects. A total of 202 projects are collected and as such 81% of their project size is less than NT$10 million. Two-third of the total spent less than 1000 man-hours.Using the Apriori algorithm, numerous association rules are discovered. The major findings conclude that (1) budgeting a small project with less than 14% profit margin has relatively high chances to win a bid; (2) performing relatively small construction projects has 55% chance of experiencing cost overrun; and (3) projects are more controllable if their contract prices are less than NT$8 million.

關鍵字(中)

★ 資料探勘
★ 關聯規則
★ 專案執行績效
★ 工程案例

關鍵字(英)

★ project performance
★ project feature
★ data mining
★ association

論文目次

中文摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究範圍 2
1.4 研究方法與流程 2
第二章文獻回顧 4
2.1 專案管理 4
2.1.1 專案特性 5
2.1.2 專案範圍 7
2.1.3 專案績效 8
2.2 資料探勘的概念 10
2.2.1 資料探勘的方法 11
2.2.2 資料探勘的流程 13
2.2.3 資料探勘分析問題的類型 14
2.3 關聯規則演算法 16
2.3.1 關聯規則的定義 16
2.3.2 關聯規則評估指標 17
2.3.3 Apriori演算法 19
第三章研究內容與方法 23
3.1 資料蒐集與分析 23
3.1.1 資料蒐集與整理 23
3.1.2 資料篩選與分析 27
3.2 資料探勘模型 29
3.2.1 軟體選用 29
3.2.2 參數設定 31
3.2.3 資料編輯 33
3.3 小結 37
第四章研究結果 38
4.1 數據分析 38
4.1.1 相依性網路之關聯性 38
4.1.2 工時、毛利與合約金額之關聯性 41
4.2 結果分析與討論 42
4.2.1 關聯規則條件分析 43
4.2.2 關聯規則成果分析 46
4.3 小結 49
第五章結論與建議 51
5.1. 結論 51
5.2. 建議 53
5.2.1. 目前研究之建議 53
5.2.2. 後續研究之建議 53
參考文獻 54
附錄 57
附錄(1)專案原始案例 57
附錄(2) Apriori演算結果的項目集(支援>=20) 66
附錄(3)關聯規則條件 73
附錄(4)關聯規則資料輸出(Sample) 76

參考文獻

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指導教授

陳介豪(Jieh-Haur Chen)

審核日期

2010-7-26

推文