博碩士論文 974306004 詳細資訊




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姓名 洪斌凱(Pin-Kai Hung)  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 車用配件開發及車主購買意願探討(以C公司汽車配件業務為實例)
(Using data mining methodology to research C company accessory market)
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摘要(中) 本研究乃是鑑於研究生所處公司的經驗,深覺汽車市場已經連續三年不景氣,在在汽車銷售市場逐年萎縮,各車廠在保有台數越來越少,新車出貨逐年降低的情形下,製造端幾乎沒有獲利的情況下,導致公司裁員,協力廠倒閉,紛紛將目標轉為仍有廣大需求的售後服務市場,並盡力找尋新商機,以提升企業競爭力。但當專注在售後服務市場同時,零配件搭配新車銷售的議題往往被忽略掉,雖屬於售服配件,但與新車銷售息息相關,此次研究乃透過適當的體系樣本採集,並透過資料分析軟體,建置重要因子排列之模型,找出影響新車配件銷售的關鍵因子,並透過適當的促銷方案搭配予以對策改善。
本研究以C汽車公司為例,並利用資料探勘手法,配合Clementine軟體,建置貝氏網路及決策樹模型,經過三項模型比較後,得知以Markov建立預測模型可獲得最高之准確定,可作為後續各車廠配件開發銷售之參考。
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 research and development new accessory for searching new business.
According to the experience, the accessory is usually be out of consideration .Even though it’s belong to after- market parts, but it’ll be closely linked to automobile sales. In this research, by appropriate sampling and the SPSS software Clementine, building the models by comparing priority of factors. This thesis will find the key point of new accessory sale.
This thesis is using C company for research data. Besides, the thesis also uses data mining methodology and Clementine to build three prediction models. They are Tan, Markov and CHAID decision tree. After evaluating these three models, this thesis recommends using Markov decision to prediction model. It has better accuracy, and it can be a reference for motor company.
關鍵字(中) ★ 資料探勘
★ 售服配件
★ 貝氏網路
★ 決策樹
關鍵字(英) ★ Bayesian
★ decision tree
★ accessory
★ data mining
論文目次 論文提要……………………………………………………………………………i
圖目錄………………………………………………………………………………v
表目錄…………………………………………………………………………….vi
第一章 緒論…………………………………………………………………………………1
1-1研究背景與動機…………………………………………………………………….1
1-2汽車產業發展與ECFA影響……………………………………………………..2
1-3研究目的………………………………………………………………………….4
1-4研究範圍與限制………………………………………………………………….5
1-5研究架構與流程………………………………………………………………….5
第二章 文獻探討…………………………………………………………………………..6
2-1 車市概況………………………………………………………………………..6
2-1-1 汽車市場現況探討………………………………………………….6
2-1-2 車用零組件市場與車市變化……………………………………….8
2-2新車配件運作模式……………………………………………………………….9
2-2-1 車用配件的定義與分類……………………………………………10
2-2-2 車用配件開發與規劃方式………………………………………..11
2-3 資料分析技術工具應用探討………………………………………………….13
2-3-1資料探勘精神說明…………………………………………………..13
2-3-2資料探勘技術說明…………………………………………………..14
2-3-3資料分類及分析方法蓋述…………………………………………..17
第三章 研究方法………………………………………………………………………….19
3-1研究方法與架構………………………………………………………………..19
3-2資料抓取與來源說明…………………………………………………………..20
3-3影響指標與評估因子說明………………………………………………………21
3-3-1 重點評估因子說明………………………………………………….21
3-3-2 欄位新增屬性說明………………………………………………….22
3-4研究分析方法……………………………………………………………………24
3-4-1 貝氏分類法與決策樹……………………………………………….24
3-4-2 分析過程說明……………………………………………………….25
第四章 研究結果與分析………………………………………………………………….27
4-1 原始資料欄位分類說明……………………………………………………….27
4-2 貝氏模型建立………………………………………………………………….27
4-2-1 TAN 模型建置說明…………………………………………………….29
4-2-2 Markov模型建置說明…………………………………………………30
4-3決策樹模型建置說明………………………………………………………….31
4-4各模型準確度比較及影響分析重要程度說明……………………………….33
4-5模型選定與對策說明………………………………………………………….35
4-6研究結果應用與實際產生之效益…………………………………………….38
第五章 結論與建議……………………………………………………………………….40
5-1結論…………………………………………………………………………….40
5-2建議與未來展望……………………………………………………………….41
參考文獻…………………………………………………………………………….............42
參考文獻 中文:
(1)行政院經濟建設委員會,ECFA對台灣汽車產業的影響與商機分析,民國九十九年三月
(2)交通部主計處,車輛領牌台數,民國九十九年一月
(3)車輛同業工會。汽車生產台數,民國九十九年二月。
(4)交通部統計處,大眾運輸使用狀況,民國九十八年一月
(5)經濟部網路統計資訊,車用零組件產值比較,民國九十九年一月
(6)C汽車公司ISO 管理系統,TQM全面品質管理實務,民國八十六年三月
(7)C汽車公司ISO 管理系統,QFD流程實務,民國八十三年十一月
(8)蘇志雄教授(2007),Data Mining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。
(9)丁一賢、陳牧言(2006),資料探勘,滄海圖書出版股份有限公司
英文:
(10)Quinlan, J. Ross. Decision Trees and Instance-Based Classifiers. The ComputerScience and Engineering Handbook 1997: 521-535
(11)Berry, J.M.A and Linoff, G.,Data Mining Techniques: for Marking, Sales, and Customer Support, New York, John Wiley & Sons Inc.,1997
(12)Frawley, W. J., G. Paitesky-Shapiro, and C. J. Matheus. Knowledge Discovery inDatabases: An Overview, AAAI/MIT Press, (1991).
(13)Grupe, F. H. and M. M. Owrang, “Data mining discovering new knowledge andcooperative advantage,” Information Systems Management, 12(4), 26-31, (1995).
(14)Han, Jiawei and Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques (2nd edition) Morgan Kaufmann Publishers, 2006
指導教授 葉英傑(Ying-chieh Yeh) 審核日期 2010-7-14
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