臺灣博碩士論文加值系統

由於醫療資源有限，醫療產業內之競爭日益劇烈。以牙醫診所業為例，其服務產能固定，病患需求變動，需求小於供給時產能閒置，需求超過供給時又產生產能不足的情形，因此運用預約規劃系統以安排資源配置。傳統上以人員經驗來作為判斷準則、執行預約安排，未必能將資源配置最佳化，使牙醫診所經營者獲得最大收益；亦無法由此作顧客分群，以提供差異化服務。因此運用管理方法來找出其分群準則，提供差異化服務，以及將資源作最佳配置，使牙醫診所經營者獲得最大收益。
� 本論文之目的在運用資料探勘技術為牙醫診所進行顧客分群，找出其馬可夫鏈移轉矩陣，並結合收益管理與馬可夫鏈，建構預約規劃模型。研究結果發現不同分群劃分法對於最大收益之影響，其中以單位時間收入排序之K-mean分群，在最大收益與看診效率兩方面皆有極佳的表現。藉以提供牙醫診所經營者在執行預約規劃安排、進行病患顧客分群時之參考。

Because medical resources are limited, the competition in the medical industry is violent day by day. Take dentist's clinic industry as an example, it can be regular that its service is produced, patient's demand change , the demand is produced and can be left unused while smaller than supplying, the demand has the situation that production can be insufficient again while exceeding supply, so use reservation system in order to arrange resource distribution. Come as judging criterions, carrying out the arrangement of making an appointment with personnel's experience traditionally, may not necessarily make operators, clinic of dentist, obtain heavy income by resource distribution optimization. It’s also unable to do customer segmentations, in order to offer different service.
The purpose of this thesis is to use Data Mining methods to do customer segmentations, and find out Markov Chain transfer matrix. It combines Yield Management and Markov Chain to construct reservation models. The results of this study indicate that use K-mean method with sequence of the unit time revenue, which can lead extremely good performance in both respects of revenue and efficiency. Use to offer operator's reference, while the customer hives off to carry out, and plan the arrangement, carry on patients of the clinic to a dentist.

目次 1
表目錄 III
圖目錄 IV
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究流程 3
第二章 文獻探討 5
第一節 牙醫診所業特性 5
一、醫療服務業特性 6
二、牙醫診所業特性 7
三、小結 8
第二節 收益管理(Yield Management) 8
一、收益管理的定義 8
二、收益管理的應用 10
三、小結 11
第三節 預約系統(Reservation System) 11
一、預約訂位規劃 12
二、小結 13
第四節 資料探勘(Data Mining) 14
一、資料探勘之定義 14
二、資料探勘之功能 14
三、資料探勘主要技術 16
四、醫療管理預約系統相關研究 18
五、小結 19
第三章 研究方法 21
第一節 研究架構 21
第二節 資料蒐集 22
一、個案介紹 22
二、資料蒐集 23
第三節 資料前置處理 25
一、資料淨化(Data Cleaning and Preprocessing) 25
二、資料歸納(Data Reduction and Transformation) 26
第四節 預約病患分群 29
第五節 資料探勘 35
第六節 馬可夫鏈(Markov Chain) 37
第七節 線性規劃模型 41
第四章 研究結果與分析 46
第一節 研究結果 46
第二節 研究分析 51
第五章 結論與未來方向 55
第一節 研究結論 55
第二節 研究貢獻 56
第三節 研究限制 57
第四節 未來研究方向 57
參考文獻 58

一、中文文獻：
1. 方劍虹(1999)，「服務業顧客履約率預測模式建立之研究」，元智大學工業工程研究所未出版碩士論文。
2. 王建仁(2004)，「牙醫診所經營績效之探討」，國立成功大學企業管理學系EMBA專班未出版碩士論文。
3. 江士彥(2002)，「醫療顧客關係管理之顧客需求與滿意度分群分析-以國內某準醫學中心為例」，元智大學資訊管理學系未出版碩士論文。
4. 吳國禎(2000)，「資料探索在醫學資料庫之應用」，中原大學醫學工程學系未出版碩士論文。
5. 呂博裕譯(1997)：服務管理-以創造競爭優勢，高立圖書有限公司。譯自Fitzsimmons, James A. and Mona J. Fitzsimmons。
6. 李孟厚(1993)，「醫院門診作業系統規劃」，中正大學企管管理研究所未出版碩士論文。
7. 李姿儀(2001)，「醫院門診資料探勘—以虎尾若瑟醫院為例」，南華大學資訊管理學系未出版碩士論文。
8. 林木仁(1990)，「牙科醫療品質保證之研究」，中國醫藥學院醫務管理研究所未出版碩士論文。
9. 侯幸雨(1998)，「應用模擬技術探討台灣醫院門診預約掛號系統」，中正大學企管管理研究所未出版碩士論文。
10. 胡國岱(1996)，「醫院門診掛號時間之研究」，中正大學企管管理研究所未出版碩士論文。
11. 梁淑政(1993)，「單獨職業與群體職業牙醫師生產力之比較」，國立陽明醫學院公共衛生學研究所未出版碩士論文
12. 陳佳楨(2003)，「資料探勘應用於就診行為與醫師排班之研究∼以埔里基督教醫院為例」，暨南國際大學資訊管理研究所未出版碩士論文。
13. 陳冠華(2002)，「藉由顧客關係管理方法提升門診病患的醫療服務品質∼以某區域醫院高齡慢性病患為例」，雲林科技大學工業工程與管理研究所未出版碩士論文。
14. 陳拱北預防醫學基金會(1997)，公共衛生學，巨流圖書公司。
15. 彭文正譯(2001)，Data Mining資料採礦─顧客關係管理暨電子行銷之應用，維科圖書有限公司。譯自Michael J.A. Berry，Gordon S. Linoff。
16. 曾育培(2001)，「類神經網路於醫療業顧客失約預測之應用」，國立台北科技大學生產系統工程與管理研究所未出版碩士論文。
17. 黃仁貴(2002)，「以叢集分析技術探討病患就診屬性與看診時間之關係」，台北醫學院醫學資訊研究所未出版碩士論文。
18. 黃俊智(1997)，「應用模擬技術探討專科診所之門診預約掛號制度」，台灣大學公共衛生學院醫療機構管理研究所未出版碩士論文。
19. 黃靖如(2004)，「醫院病患服務之研究-以CRM觀點」，元智大學資訊管理研究所未出版碩士論文。
20. 趙明彥(2002)，「類神經網路為基底的彈性門診預約系統」，華梵大學工業管理學研究所未出版碩士論文。
21. 劉立雯(2000)，「顧客履約預測模式之使用與修正—應用類神經網路」，元智大學工業工程研究所未出版碩士論文。
22. 顏振榮(2003)，「門診預約病患約診時間與實際看診時間之分析」，長庚大學醫務管理學研究所未出版碩士論文。
二、英文文獻：
1. Berry. M. J. A. and Gordon S. Linoff, Data mining techniques: for marketing, sales, and customer support, Wei Keg Publishing Co., 1997.
2. Bitran. R. and S. M. Gibert, “Management Hotel Reservations with Uncertain Arrivals,” Operations Research 44, 35-49, 1996.
3. Bitran. R. and S. V. Mondschein, “An Application of Yield Management to the Hotel Industry Considering Multiple Day Stays,” Operations Research 43, 427-443, 1995.
4. Caroll, W. J. and R. C. Grimes, “Evolutionary Change in Product Management: Experiences in Car Rental Industry,” Interfaces 25, 84-104, 1995.
5. Ciancimino, A., G. Inzerillo, S. Lucidi, and L. Palagi, “A Mathematical Programming Approach for the Solution of the Railway Yield Management Problem,” Transportation Science 33, 168-181, 1999.
6. Cross, R. G., Revenue Management, Broadway Books (Bantam, Doubleday, Dell Publishing Group), New York, NY, 276, 1998.
7. Eisenhardt, K. M.,“Building Theories from Case Study Research,” Academy of Management Review 14, 532-550, 1989.
8. Feng, Y. and G. Gallego,“Optimal Starting Times for End-of-Season Sales and Optimal Stopping Times for Promotional Fares,”Management Science 41, 1371-1391, 1995.
9. Fitzsimmons, James A. and Mona J. Fitzsimmons, Service Management: operations, strategy, and information technology, fourth edition, McGraw-Hill. 2004.
10. Gallego, G. and G. Van Ryzin, “Optimal Dynamic Pricing of Inventories with Stochastic Demand over Finite Horizons,” Management Science 40, 999-1020, 1994.
11. Geraghty, M. K. and E. Johnson, “Revenue Management Saves National Car Rental,” Interfaces 27, 107-127, 1997.
12. Han, J. and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufman Publishers, 2000.
13. Kimes, S. E., “Yield Management: A Tool for Capacity Constrained Service Firms,” Journal of Operations Management 8, 348-363, 1989.
14. Ladany, S., “Bayesian Dynamic Operating Rules for Optimal Hotel Reservations,” Z. Operations Research 21, B165-B176, 1977.
15. Ladany, S. and A. Arbel, “Optimal Cruise-Liner Passenger Cabin Pricing Policy,” European Journal of Operations Research 55, 136-147, 1991.
16. Liberman, V. and U. Yechiali, “Hotel Overbooking Problem-Inventory System with Stochastic Cancellations,” Advanced Applied Probability 9, 220-230, 1977.
17. Liberman, V. and U. Yechiali, “On the Hotel Overbooking Problem,” Management Science 24, 1117-1126, 1978.
18. Mcgill, Jeffrey I. and Garrett J. Van Ryzin, “Revenue Management: Research Overview and Prospects,” Transportation Science 33, 233–256, 1999.
19. Metters, R. and V. Vargas, “Yield Management for the Nonprofit Sector,” Journal of Service Research 1, 215-226, 1999.
20. Nair, S. K., R. Bapna, and L. Brine, An Application of Yield Management for Internet Service Providers, Working Paper, Department of Operations and Information Management, School of Business Administration, University of Connecticut, Storrs, CT, 1997.
21. Paschalidis, I. C. and J. N. Tsitiklis, “Congestion-Dependent Pricing of Network Services,” Working Paper, Department of Manufacturing Engineering, Boston University, Boston, MA, 1998.
22. Rothstein, M., “Hotel Overbooking as a Markovian Sequential Decision Process,” Decision Science 5, 389-404, 1974.
23. Sasser, W. E., R. P. Olsen, and D. D. Wyckoff,: Management of Service Operations, Allyn and Bacon Inc., Boston, 1978.
24. Schmenner, Roger W., “How Can Service Businesses Survive and Prosper?” Sloan Management Review 27, no. 3, spring 1986, 21-32.
25. Strasser, S., “The Effect of Yield Management on Railroads,” Transportation Quarterly 50, 47-55, 1996.
26. Yin, R. K., Case study research: Design and methods, Newbury Park, CA: Sage Publishing, 1994.
三、網站資料：
1. 衛生署網站 http://www.doh.gov.tw/
2. 全國法規資料庫 http://law.moj.gov.tw/