學位論文

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    以優勢約略集合、形式概念分析與流量圖探勘影響主機板維修成本之因素
    (2024) 陳翊誠; Chen, Yi-Cheng
    主機板為個人電腦系統之核心，近年來，全球個人電腦主機板產業已逐漸成熟，為因應全球市場成長趨緩、競爭激烈、且產品毛利率逐年下滑之趨勢，各廠商極力降低成本，以求提昇競爭力。雖然分析造成主機板故障原因，並且進一步提昇毛利，為重要議題，但相關研究甚少，為跨越研究缺口，本研究將探討影響售後維修成本之因素。為推衍影響維修成本之因素，本研究將導入優勢約略集合法 (Dominance-based rough set approach，DRSA) 進行資料探勘，並以全球前三大某主機板製造商過去十年之售後服務維修紀錄，歸納出造成主機板故障，並影響維修成本之決策規則，再使用形式概念分析 (Formal concepts analysis) 與流量圖 (Flow Graph)，討影響維修成本之因素，並加以視覺化。實證研究以產品設計、維修用料、維修結果、返修天數等因素為條件屬性，維修成本為決策屬性，推衍出影響維修費用之決策規則與因素，進而有訂定降低維修成本之策略。研究結果顯示，造成較高維修成本的主要因素，分別為使用後返修的天數、產品銷售價格、電路板材大小、最終修復成功率。當產品使用一定的時間，且主機板的價格與電路板材屬高階時，產品不良返修容易使整體維修成本提升。若最終無法順利修復，更造成產品報廢，必須賠償客戶新品，成本極高。本研究方法可作為電子業售後維修成本分析之用，並可分析設計或品質不良，降低維修成本之用，分析架構與研究結果亦可與其他產業提升產品品質之用。
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    以優勢約略集合理論與形式概念分析探勘標準普爾500公司的環境、社會責任及公司治理與獲利之關係
    (2023) 陳怡安; CHEN, Yi-An
    近年來，全球氣候變遷加劇、貧富差距日增、各種社會問題嚴重，為追求永續發展，環境、社會和治理(Environment，Social，and Governance，ESG)相關議題備受關注，ESG的概念不僅為企業落實聯合國2015年所制定可持續發展目標 (Sustainable Development Goals，SDGs) 帶來了明確的指引，也為評估企業的重要指標。唯過去研究大多僅基於ESG之綜合分數，或是E、S、G個別分數進行分析，其中極端值所帶來的影響多被忽略。為探討ESG各子項目得分對企業財務指標之關係，本研究導入以優勢約略集合 (Dominance Based Rough Set Approach，DRSA)為基礎之多準則決策分析模式，以標準普爾500指數為研究對象，探討ESG各項目得點對於所有企業與一般公司獲利之推論關係 (inference relationship)。首先，本研究採用優勢約略集合和形式概念分析法 (Formal Concept Analysis，FCA)，分析2017年至2021年標準普爾500公司中，所有企業與科技公司之ESG得分與財務指標之推論關係。在第二階段，則邀集財經專家，提供ESG得分與財務指標間因果關係之意見，首先，採用基於決策實驗室分析法 (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL) 之網路流程(DEMATEL-based Analytic Network Process，DANP)，並針對兩階段方法所得之結果進行比較。研究結果指出，每股盈餘(Earnings Per Share，EPS) (f1)、生態環境照管(Environmental Stewardship) (e2)、訓練與發展(Training and Development) (s3)、資產報酬率(Return on Assets，ROA) (f3)，是優勢約略集合所擷取37條決策規則中最常見的概念。此外本研究也發現，優良的多樣性(Diversity) (s1)和法務會計(Forensic Accounting) (g4)表現，為低、中等及以上水平股東權益報酬率(Return on Equity，ROE) (f3)相對應的關鍵概念。而在資訊科技產業中，影響股東權益報酬率(f3)表現最多的ESG子項目為社會構面。最後，兩個階段呈現的結果並不完全相符，社會構面是影響程度最大的之構面，而各構面底下影響程度最大的準則分別為碳排放與空污控管(e1)、多元性(s1)、企業透明度(g3)、以及每股盈餘(f1)。本研究的結果可作為投資者的參考，幫助他們了解ESG的哪些因素能夠代表財務指標的增長，有助於識別關鍵的ESG要素。
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    以社群網站探勘、優勢約略集合與形式概念分析預測加密貨幣價格波動
    (2023) 吳宜庭; Wu, I-Ting
    隨著加密貨幣的問世與日益普及，使用與投資加密貨幣，已成為新的趨勢。但因虛擬貨幣價格的高波動性，投資風險極高，如何精確預測虛擬貨幣價格，非常值得關注。社群媒體的問世與普及，改變了大部份使用者交換資訊的方式。人們除了使用搜尋引擎之外，也可以透過Facebook或Twitter等平台，張貼或搜尋他人的意見與評論。因此，社群媒體上的大量留言，成為大數據分析之標的，對加密貨幣之分析亦然。之前常見社群媒體言論對股票市場之影響分析及預測，但虛擬貨幣為新型態之投資標的，社群媒體言論對比特幣值漲跌幅之衝擊，較少學者著墨。因此本研究擬爬取主要社群媒體之關於加密貨幣之推文，進行文本情感分析，並且同步爬取具代表性之個體經濟與總體經濟指數，將數據一般化（Normalization）之後，使用k-平均群落分析法（k-means cluster analysis）將每一變數分群，再導入優勢約略集合（Dominance Rough Set Approach, DRSA)及形式概念分析（Formal Concept Analysis, FCA），推衍社群網路之正、負向言論、各種經濟指數與虛擬貨幣幣值漲跌幅間的「若…則…」（if precedent then descendant）推論關係（inference relationship），建構加密貨幣價格之預測模型。為驗證分析架構之可行性，本研究爬取虛擬貨幣相關意見領袖於Twitter發表之推文、Google聲量、與影響加密貨幣價格之經濟指標，導入分析架構後，推衍預測關係。依據實證研究結果，影響比特幣價格的重要因素有比特幣交易量、黃金價格及交易量、美國股票指數、匯率、通貨膨脹率，以及Google聲量，若特定條件成立，則比特幣價格會大幅上漲或下跌；而Google聲量在投資者做出投資決策時扮演重要角色，輿論可能不會對比特幣價格的即時波動產生影響，但以整個時間序列來看，卻確切對其產生重大的影響。本研究結果可作為比特幣投資人之依據，建構之分析架構，亦可作為預測其他金融商品之用。
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    利用約略集合理論預測4G手機消費者偏好
    (2010) 楊雅嵐; YaLan Yang
    At the moment, when mobile phone users are demanding more mobile phone features as well as broader bandwidth, the 4G wireless telecommunication standard is emerging. However, how to define appropriate mobile phone features toward various market segmentations to fulfill customers’ needs and minimize the manufacturing cost has become one of the most important issues for 4G mobile phone manufacturers. Thus, a rule based consumer behavior forecast mechanism will be very helpful for marketers and designers of the mobile phone manufacturers to understand and realize. Moreover, precise prediction rules for consumer behavior being derived by the forecast mechanism can be very useful for marketers and designers to define the features of the next generation mobile phones. Therefore, in the pre-process, we utilized Rough Set Theory (RST) that found decision rules to construct the decision table, and approach to data mining and knowledge discovery based on information flow distribution in a flow graph. The post-process applied the formal concept analysis (FCA) from these suitable rules to explore the attribute relationship and the most important factors affecting the preference of customers for the 4G mobile phone features. An empirical study on Taiwanese mobile phone users will be leveraged for verifying the feasibility of the proposed forecast mechanism. Meanwhile, the proposed consumer behavior forecast mechanism can be leveraged on defining features of other high technology products/services.