博碩士論文 964306001 詳細資訊




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姓名 范綱彬(Kang-pin Fan)  查詢紙本館藏   畢業系所 工業管理研究所在職專班
論文名稱 應用資料探勘於汽車售服零件庫存滯銷因素分析-以C公司為例
(The Analysis of Dead Stock Factor For Automobile Spare parts using Data mining Technique-A Case Study on C company)
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摘要(中) 在汽車銷售市場逐年萎縮,各車廠在製造端沒有獲利的情況下,紛紛將目標轉為仍有廣大需求的售後服務市場,並盡力降低零件呆料,以提升企業競爭力。
依據歷史經驗,庫存之零件變成呆料之可能性會隨著庫存年限的增加而變高。但未異動ㄧ年之內的零件,通常能藉著促銷或是折扣之方式進行銷售,而避免變成呆料。所以如何能有效的挑選出容易成為呆料之零件(即滯銷零件),使管理者能提前進行促銷或是進行備料量之調整,便成了此次研究想探討的問題。
本研究以C公司為例,收集大量庫存零件資料,並利用資料探勘手法,配合Clementine軟體,建立三種模型,其為羅吉斯迴歸預測模型、羅吉斯迴歸預測模型-c合併變數模型及C&RT決策樹模型,經過三項模型比較後,得知以C&RT決策樹建立預測模型,可有效預測呆料風險,進而降低呆料發生機率,可作為後續各車廠降低成本之參考。
摘要(英) In the downturn of the automobile market and under the situation of earning a little profit, those automobile manufacturers shift their target to the after-sales markets, which still have big demand. Besides, In order to improve their company competition, they also try their best to reduce dead parts quantity.
According to the experience, the dead part probability of inventory stock will increase with the inventory years. If the part has sale history in one year, it often can avoid becoming dead part by using promotion or discount. So, how to pick up the high risk dead part and let manager to do promotion or discount in advice is this thesis main purpose.
This thesis is using C company for research data. Besides, the thesis also uses data mining methodology and Clementine software to build three prediction models. They are Logistic Regression, Logistic Regression with PCA/Factor and C&RT decision tree. After evaluating these three models, this thesis recommends using C&RT decision to prediction model. It can decrease the risk of dead parts efficiently, and it can be a reference for motor company.
關鍵字(中) ★ 資料探勘
★ 售服零件
★ 羅吉斯迴歸
★ 決策樹
關鍵字(英) ★ data mining
★ spare parts
★ Logistic Regression
★ C&
★ RT decision tree
論文目次 中文摘要
英文摘要
誌謝
圖 目 錄
表 目 錄
第一章 緒論...............................................................................................................1
1-1 研究背景-汽車產業之市場概況......................................................................1
1-2 研究背景-汽車產業面臨加入WTO 後之影響..................................................3
1-2-1 逐年降低整車進口關稅之衝擊.............................................................3
1-2-2 零組件及原材料進口關稅調降與自製率取消,將對零件業者產生不利影
響........................................................................................................4
1-2-3 貨物稅及自行設計抵消等規定的影響...................................................4
1-2-4 業者因應對策......................................................................................5
1-3 研究背景-台灣汽車廠及C 公司簡介..............................................................6
1-4 研究目的與動機.............................................................................................7
1-5 研究方法及步驟.............................................................................................8
第二章 文獻探討......................................................................................................10
2-1 資料探勘(Data Mining)的定義.....................................................................10
2-2 資料探勘的功能...........................................................................................10
2-3 資料探勘的方法...........................................................................................12
2-4 本研究應用模型說明....................................................................................14
2-5 建構模型的效能評估....................................................................................16
第三章 研究實例探討..............................................................................................18
3-2 資料說明與資料處理....................................................................................20
第四章 模型建置......................................................................................................25
4-1 羅吉斯迴歸(Logistic Regression)建置.......................................................25
4-2 羅吉斯迴歸模型使用PCA/Factor 縮減變數................................................30
4-3 決策樹模型建置(Decision tree) ..................................................................35
第五章 結果討論與改善檢討....................................................................................42
5-1 結果討論......................................................................................................42
5-2 研究貢獻......................................................................................................44
5-3 改善與檢討..................................................................................................43
參考文獻....................................................................................................................46
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[9] 謝邦昌(2001),資料採礦入門及應用-從統計技術看資料採礦,資商訊息顧問公司。
[10] 丁一賢、陳牧言(2006),資料探勘,滄海圖書出版股份有限公司
指導教授 陳振明(Jen-ming Chen) 審核日期 2009-6-4
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