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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林俊明
研究生(外文):GinMingLin
論文名稱:決策品質改善之研究-以資料品質改善為觀點
論文名稱(外文):The Study of the Improvement of Quality of Decision-Making - from the Perspectives of the Improvement of Data Quality
指導教授:邱瑞科邱瑞科引用關係
指導教授(外文):Chiu,Ruey-Kei
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
中文關鍵詞:資料品質資料淨化資料編輯資料倉儲化決策品質
外文關鍵詞:Data Cleaning、Data QualityQuality of Decision-Making
相關次數:
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近年來隨著資訊科技及資網際網路應用的蓬勃發展,企業對於經由電腦處理分析後所產生的資訊在作業、管理及決策面的應用,日益殷切。使得企業對於資料的取得與管理的品質,更格外顯得重視。資料的正確與否及品質的良窳,更將影響資訊及決策品質,及所衍生之各種行動的執行結果,因此資料品質在最近幾年來所受到的重視可以說已經不亞於資訊系統的開發,更為一個不可忽視的重要課題。
本研究企圖藉由資料品質的改善來提供企業各階層資訊使用者在作業、管理及決策面所需的更佳資訊品質。本研究首先將針對所選定之個案資料庫的資料進行相關性的研究分析,運用資料淨化(Data Cleaning)、資料編輯(Data Editing)、資料挖掘(Data Mining),並將提出其它可行之方法與技術來辨識資料庫中不正確性(Incorrectness)、不完整性(Incompleteness)以及不一致性(Inconsistency)之影響品質問題。本研究並將進一步針對造成資料品質不佳的原因,企圖提出一可行之自動化及半自動化的方式與技術加以改善,並由此提昇資料品質。為了能驗證資料品質的改善,可以提高決策所需的資訊。本研究擬以建置資料改善前後之所提供決策資訊之驗證系統,藉由使用者之評估及客觀性的分析來驗證資料品質的提昇對決策品質提昇的實質影響與效益。
深信本研究所擬達成之預期成果,不僅在建立一系統性的方法來提昇資料品質,更可以由此對企業資料庫中資料品質的提昇提供一各可茲參考的技術與方法。
表 次................................................. ii
圖 次................................................ iii
第壹章 緒論............................................ 1
第一節 研究動機與目的................................ 1
第二節 研究步驟...................................... 3
第三節 論文架構...................................... 4
第貳章 文獻探討…...................................... 5
第一節 資料品質的構面與概念......................... 5
第二節 資料品質的相關議題........................... 9
第三節 資料淨化的方法............................... 16
第參章 研究方法....................................... 19
第一節 預防接種流程................................. 19
第二節 研究方法..................................... 22
第肆章 實驗設計與結果................................. 45
第一節 實驗設計的概述............................... 45
第二節 實驗進行步驟................................. 46
第伍章 實驗結果分析與討論............................. 49
第一節 實驗結果..................................... 49
第二節 分析與討論................................... 55
第陸章 研究結論與建議................................. 59
第一節 研究成果..................................... 59
第二節 研究限制..................................... 63
第三節 未來研究方向................................. 64
參考文獻.............................................. 65
一、中文部分
1.李念秋,資料品質改善之研究:錯誤資料偵測技術之發展與評估,國立中山大學資訊管理研究所碩士論文,2002。
2.沈佩蒂,以資料品質的觀點管理終端使用者電腦化的探索性研究,國立交通大學經營管理研究所博士論文,1998。
3.呂靜喻,資料品質衡量量表之建構-半導體產業資料消費者觀點,私立銘傳大學資訊管理研究所碩士論文,2000。
4.吳濟聰,「資料採礦方法技術及企業應用」,第五屆企業培訓研討會,台北:中華資料採礦協會和台灣微軟主辦,2006。
5.楊鍵樵,運用本體論驅動模式及資料品質分析以整合異質性資訊源,國立台灣科技大學電子工程系博士論文,2001。
6.蔡宗緯,企業資料倉儲化之資料品質分析模式之研究,私立輔仁大學資訊管理研究所碩士論文,2005。
7.謝邦昌,「資料採礦方法技術及企業應用」,第五屆企業培訓研討會,台北:中華資料採礦協會和台灣微軟主辦,2006。

二、英文部分
1.Batini, C., Lenzerini, M. and Navathe, S.B., “A Comparative Analysis of Methodologies for Database Schema Integration,” In Computing Surveys, Vol.18, 1986, pp. 323-364
2.Chiara, F., Barbara, P., “Data Quality Assessment from the User’s Perspective,” Proceedings of the 2004 international workshop on Information quality in information systems, 2004, pp. 68-73.
3.Galhardas, H., Florescu, D., Shasha, D. and Simon, E., “Declaratively cleaning your data using AJAX,” In Journees Bases de Donnees, 2000.
4.Hernandez, M.A., Stolfo, S.J., “Real-World Data is Dirty: Data Cleansing and the Merge/Purge Problem,” Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.2, 1998, pp.9-37.
5.Huh, Y.U., Keller, F. R., Redman, T. C. and Watkins, A.R., “Data Quality”, Information and Software Technology, Vol.32, 1990, pp.559-565.
6.Jang J.S., “Data Clustering and Pattern Recognition”, available at the links for on-line courses at the author's homepage at http://www.cs.nthu.edu.tw/~jang ,2006
7.MacQueen J. B. , “Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations”, Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Berkeley, University of California Press, vol.1,1967,pp.281-297
8.Monica S., Antonino V., Carlo M., Massimo M. and Roberto B., “The DaQuinCIS architecture: a platform for exchanging and improvingdata quality in cooperative information systems”, Information Systems, Vol.29, 2004, pp.551-582.
9.Oman, R.C. and Ayers, T.B., “Improving Data Quality,” Journal of Systems management, 1988, pp. 31-35.
10.Parent, C. and Spaccapietra, S., “Issues and Approaches of Database Integration,” Comm. ACM, Vol.41, 1998, pp. 166-178.
11.Rahm, E. and Do, H.H., “Data cleaning: problems and current approaches, Bull. IEEE Tech.,” Committee on Data Eng., Vol.23, 2000, pp. 3–13.
12.Richard, J. and Wageman, R., “Total Quality Management, Empirical, Conceptual, and Practical Issues,” Administrative Science Quarterly, Vol.40, 1995, pp. 309-342.
13.William, E., “Methods for evaluating and creating data quality,” Information Systems, Vol.29, 2004, pp.531-550.
三、參考網站
1.A Tutorial on Clustering Algorithms , http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/index.html , 2006
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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