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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊珮珊
研究生(外文):YANG,PEI-SHAN
論文名稱:資料探勘於汽車維修項目預測模型之研究
論文名稱(外文):A Study on Prediction Model of the Automobile Maintenance Items using Data Mining Approach
指導教授:王平王平引用關係
指導教授(外文):WANG,PING
口試委員:林輝堂林文暉
口試委員(外文):LIN,HUI-TANGLIN,WEN-HUI
口試日期:2017-06-22
學位類別:碩士
校院名稱:崑山科技大學
系所名稱:資訊管理研究所
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:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:資料探勘汽車維修R語言決策樹迴歸分析
外文關鍵詞:Data miningVehicle maintenanceRDecision treeRegression analysis
相關次數:
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汽車保修之資料分析可了解汽車維修市場的成長趨勢。本研究依據汽車故障問題,嘗試於汽車維修廠之維修資料中探索出影響維修項目較顯著的因子,首先運用R語言初步統計分析汽車保修項目與維修金額之關聯;再依據研究結果,針對汽車故障問題的損壞零件做進一步分析,再應用R語言與Weka資料探勘工具進行交叉比對,目標透過資料探勘 (data mining)中的迴歸分析 (regression analysis) 建立預測模型,再運用決策樹 (decision tree)將主要損壞零件間進行資料分析,目標屬性設定維修零件,廠牌、里程數、車齡為預測屬性,依據修車歷史資料可有效率預測出維修項目並分類葉節點。最後探討汽車維修屬性間的關聯規則,提供維修廠做檢測及零件備貨的參考。
Data analysis for vehicle maintenance analytics is crucial to explore the increasing trend of vehicle maintenance market which examines the significant factors of vehicle failure items from vehicle maintenance information. Accordingly, this study developed a decision tree analysis model by including the maintenance part, brand, and mileage and car age as leaf nodes to identify the revlevance of vehicle damaged parts. A cross-validation scheme was used for performing the regression analysis to examine failure problem with the relevant vehicle components using the data mining tool weka with R package. Finally, we discuss the association rules among vehicle failure items to provide a reference for future vehicle maintenance and spare parts for the stock preparation.
目錄
摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
一、 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機及目的 2
1.3研究範圍與限制 3
1.4研究架構 3
二、 文獻探討 5
2.1汽車維修業概述 5
2.1.1 汽車修配之定義與服務範圍 5
2.1.2 台灣汽車維修業發展階段 7
2.1.3 汽車維修保養業未來發展趨勢 8
2.1.4 近年國內汽車維修相關研究 9
2.2資料探勘 12
2.2.1資料探勘的定義 12
2.2.2資料探勘常用的技術及應用 14
2.2.3資料探勘相關研究 15
2.2.4資料探勘架構 17
2.3迴歸分析 18
2.3.1 迴歸分析定義 18
2.3.2迴歸分析種類 18
2.4決策樹 19
2.4.1 決策樹定義 19
2.4.2 決策樹優缺 19
三、 研究架構與方法 21
3.1工具介紹 21
3.1.1 R語言 21
3.1.2 Weka 21
3.2研究資料與方法 22
3.3 資料前處理 23
四、 研究成果整理與分析 25
4.1研究成果整理 25
4.2 R語言分析結果 30
4.2.1 R語言迴歸分析 30
4.2.2 R語言決策樹 32
4.3 Weka分析結果 38
4.3.1 Weka迴歸分析 38
4.3.2 Weka決策樹 40
4.4 信用卡付款資料分析 41
五、 結論與建議 45
5.1 結論 45
5.2 建議 46
參考文獻 47
附錄一 50
原始顧客資料 50
原始零件資料 51
顧客&維修零件整合 52
實際分析資料 53
信用卡付款資料 54
附錄二 55
資料庫關聯圖 55
附錄三 56
R語言程式碼 56


表目錄

表1.1 各類汽車車齡統計表 1
表2.1 汽車保養服務維修內容 6
表2.2 台灣汽車修理保養業發展階段 7
表2.3 國內汽車維修之相關研究 9
表2.4資料探勘主要分析類型定義 13
表2.5 資料探勘功能 14
表2.6 資料探勘相關研究 15
表3.1 探勘資料 23
表3.2 廠牌資料 24
表3.3維修零件名稱 24
表 4.1分類結果(維修金額 < 465 元) 33
表 4.2 分類結果(維修金額 > 465 元) 34


圖目錄

圖1.1 研究架構圖 4
圖2.1 汽車維修業名詞定義 5
圖2.2 資料探勘主要分析類型 12
圖2.3資料探勘架構 17
圖3.1資料分析流程 22
圖4.1資料型態 25
圖4.2維修零件數 26
圖4.3 廠牌統計 27
圖4.4車齡&里程數&維修金額關係 27
圖4.5:各廠牌平均維修金額 28
圖4.6:各廠牌平均維修金額盒鬚圖 29
圖4.7:里程數分佈圖 29
圖4.8:R語言車齡與里程數迴歸分析 31
圖4.9:R語言車齡與里程數迴歸分析結果 31
圖4.10:R語言決策樹預測正確率 33
圖4.11:R語言決策樹 35
圖4.12:Weka迴歸參數設定 39
圖4.13:Weka迴歸相關係數 39
圖4.14:Weka分類參數設定 40
圖4.15:Weka分類資料正確率 40
圖4.16:信用卡付款資料型態 41
圖4.17:月均刷卡次數、金額、客單價 42
圖4.18:2011~2016年度刷卡金額 42
圖4.19:2011~2016每月刷卡金額 43
圖附錄1-1:Customer資料 50
圖附錄1-2:InItem資料 51
圖附錄1-3:Customer_InItem資料 52
圖附錄1-4:test1資料 53
圖附錄1-5:Cardpay資料 54
圖附錄2-1:資料庫關聯圖 55
[1]石油情報出版社 (available online at http://www.oil.net.tw/)
[2]台北市汽車保養商業同業公會 (available online at http://www.car-service.org.tw/)
[3]Uniminer知識中心 (available online at http://www.uniminer.com/)
[4]聯合新聞網 (available online at https://udn.com/news/cate/2/6638)
[5]羅瑞元(2015),汽車服務廠發生客訴之分析 ─ 失效模式與效應分析的觀點,碩士論文
[6]黃珮婷(2013),應用資料探勘於預測原廠汽車零件壽命之研究,碩士論文
[7]柯沛丞(2012),服務品質與顧客信任關係之研究-以台灣汽車維修保養廠為例,碩士論文
[8]鄭振德(2012),屏東地區中小型汽車維修廠消費者行為之研究:以A廠為例,碩士論文
[9]葉子傑(2012),汽車維修業導入行動APP與QR Code之盤點暨庫存管理系統-以NH公司為例,碩士論文
[10]李界輝(2012),顧客終身價值之衡量與應用:以汽車維修為例,碩士論文
[11]張仕杰(2011),基於服務導向架構概念與擴增實境技術之汽車維修保養專家系統開發,碩士論文
[12]尤韋棠(2011),維修服務業在零散型產業中的經營策略-以汽車維修業為例,碩士論文
[13]魏崢(2010),應用資料探勘技術於汽車維修業之研究,碩士論文
[14]戴佳穎(2010),建構汽車維修零組件存貨策略之研究T公司-個案與系統模擬分析為例,碩士論文
[15]維基百科資料探勘 (available online at https://zh.wikipedia.org)
[16]資訊管理e化企業的核心競爭能力 (available online at http://www.bestwise.com.tw/)
[17]資料採礦,顧客關係管理與電子行銷之應用,彭文正翻譯
[18]台灣區車輛工業同業公會 (available online at http://www.ttvma.org.tw/)
[19]汽車日報 (available online at www.autonet.com.tw/)
[20]資料採礦,顧客關係管理與電子行銷之應用,彭文正翻譯
[21]資料採掘與OLAP 理論與實務,林傑斌、劉明德、陳湘編著
[22]呂文吉(2015),應用決策樹資料探勘模式於醫療院所資訊設備故障排除之研究—以北部某區域醫院為例,碩士論文
[23]高詮惟(2015),資料探勘應用於捷運房地產分群預測,碩士論文
[24]范睿昀(2014),應用資料探勘技術於資源配置預測之研究-以某電腦代工支援單位為例,碩士論文
[25]呂耀茹(2016),由食譜資料探勘料理特徵樣式,碩士論文
[26]王郁掁(2016),運用資料探勘技術於偽造商品預測之研究,碩士論文
[27]蘇柏翰(2016),運用資料探勘技術偵測財務報表舞弊-以台灣上市(櫃)公司為例,碩士論文
[28]吳書緯(2015),資料探勘於網路互動式科技整合性行銷之研究,碩士論文
[29]吳翰群(2015),運用資料探勘技術於廣告點擊率預測,碩士論文
[30]何偉(2015),以資料探勘方法發展汽車租賃之風險預測模型,碩士論文
[31]林賢恩(2014),整合資料探勘和情境感知建置智慧型購物環境,碩士論文
[32]許銘源(2013),利用資料探勘技術於連鎖超商之營業額分析,碩士論文
[33]郭承林(2012),應用資料探勘技術建立顧客流失預測模型-以行動通訊產業為例,碩士論文
[34]Berry, M.J.and Linoff`, G(1997). Data Mining Techniques for Marketing , Sale , and Customer Support , Jonh Wiley & Sons , Inc,New York , USA
[35] Berson,A.,Thearling,K.&Smith(1999).Building Data Mining Application for CRM, New York:McGraw-Hill
[36] Fayyad, U.,Piatesky-Shapiro, G., and Smyth, P(1996). ’’From Data Mining to Knowledege Discovery:An overview’’, in Advances in Knowledege Discovery and Data Mining, Chapter 1, AAAI/The MIT Press, Menlo Park, CA, USA
[37] M. S. Chen, J. Han, and P. S. Yu, “Data Mining: An Overview from a Database Perspective,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 1996, pp.866-883
[38] Kleissner,C.(1998).“Data Mining for the enterprice,’’In Proceedings of the Thirty-First Hawaii International Conference on System Sciences,Volume 7, pp.295-304
[39] R. Agrawal and R. Srikant, “Fast Algorithms for Mining Association Rules,” Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Databases, Santiago. Chile, September 1994, pp.487-499
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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