臺灣博碩士論文加值系統

在服務業時代裡，服務觀念的影響是全面的，服務業的經營者如何獲取競爭優勢，將是業者之最大考驗，在諸多做為中，能提供迅捷的服務，並縮短顧客等候時間的業者，才是顧客優先考慮的目標。企業為減少顧客無謂的等候並提昇服務品質，往往採用預約制度來排定顧客接受服務之時間。但有預約就相對的會有失約的問題，為了避免因為顧客失約造成企業資源浪費，因此，如何準確的預測顧客的失約人數，以建構過預約政策，仍成為服務業之重要課題。
傳統上大都以等候理論、迴歸分析、時間數列等方法進行顧客失約數量的預測，做為服務資源有效運用的依據。但是這些方法均有其限制，以等候理論為例，顧客到達率與員工服務率必須符合其假設的分配狀態。而且，使用這些方法不但計算繁雜、耗費時間，又因為變數的不易控制，因而容易產生誤差。
因此，本研究採用計算快速、容錯力佳的倒傳遞神經網路模式以及一般迴歸神經網路模式針對服務業之顧客失約狀況找出最佳的預測方案。結果發現，不論以均方差或是成本分析對三種模式進行評估，皆以一般迴歸神經網路模式的預測為最佳。
本研究之顧客失約預測模式採用一般迴歸神經網路模式，以建構出最佳的過預約政策，以便妥善分配企業資源，提高其服務品質與整體企業資源之有效運用。

In service industry, the influence of service concept is overall. How to get competitive advantage is a maximum challenge for the managers. In lots of methods, which can provide quick service and reduce customers’ waiting time, is customers’ first choice. To reduce the meaningless waiting, business usually uses the appointment system to schedule the service time of customers. But the problem about customers’ breakings on appointment always occurs. To avoid customers breaking on appointment cause the resource waste of enterprises, accurate at prediction the number of customers who breaking on appointment to design the overbooking strategy becomes an important task.
In traditional, it often use queue theory, regression analysis and time series to forecast customers’ breakings on appointment, and then use the result to assign service resource. But there are several constrains in these methods. Take queue theory for example, both of customers’ arrival rate and staffs’ service rate must fit the distribution of their assumptions. Besides, it’s not only complex but also spend much time on calculation, result in errors on calculation.
This study uses Back-Propagation Neural Network and General Regression Neural Network, which have quickly calculation and high fault tolerance, to find the optimal prediction scheme of customers’ breakings on appointment, which focus on service industries. The result is whether use mean square of error or cost analysis to estimate three models, we find the General Regression Neural Network is the best model.
We also use General Regression Neural Network to construct the optimal overbooking policy for hospital, which relies on the prediction model of customers’ breakings on appointment, to assign business resource properly and rise its service quality and application effective of its entire resource.

摘要i
ABSTRACTii
誌謝iv
目次v
表目錄viii
圖目錄x
第一章 緒論1
1.1 研究背景與動機1
1.2 研究目的2
1.3 研究範圍與限制2
1.4 研究內容與流程3
第二章 文獻探討6
2.1 服務需求管理6
2.2 預約制度探討8
2.2.1 預約制度優缺點9
2.2.2 過預約政策11
2.3 失約問題探討12
2.3.1 失約之影響12
2.3.2 失約原因探討12
2.3.3 減少失約之研究19
2.4 類神經網路20
2.4.1 類神經網路運作流程21
2.4.2 類神經網路之特性與功能22
2.4.3 應用類神經網路可能遭遇之問題23
2.5 倒傳遞網路24
2.5.1 網路基本原理24
2.6 一般迴歸神經網路27
2.6.1 網路基本原理27
2.7 醫療業顧客失約相關文獻彙整29
第三章 研究方法34
3.1 變異數分析(ANOVA)35
3.2 迴歸分析35
3.3 倒傳遞神經網路模式36
3.3.1 網路參數設計39
3.4 一般迴歸神經網路模式40
3.4.1 網路參數設計42
第四章 實證分析43
4.1 資料收集與分析43
4.1.1 資料整理43
4.1.2 變異數分析50
4.2 顧客失約預測模式51
4.2.1 迴歸分析模式51
4.2.2 倒傳遞神經網路模式52
4.2.3 一般迴歸神經網路模式55
4.2.4 效果評量56
第五章 結論與建議61
5.1 結論62
5.2 建議64
參考文獻65
作者簡介69

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