臺灣博碩士論文加值系統

因網際網路迅速的發展，科技的進步，讓我們不再是單純的記錄各種資料，我們透過已經得知的條件去使用這些資料，預測出更多有幫助的資訊。而近年來國內外職業電競選手的出現，讓我們可以利用網際網路優勢提供給想成為電競選手的玩家，進行預測，和傳統只看表面數據來評斷形成了強烈的對比。並且其玩家的資料該如何妥善運用是當前重要的課題。

本研究使用玩家所提供的遊玩資料，其中記錄檔裡約有487比資料問卷，資料量相當可觀也具代表性。我們依填寫資料的遊玩資料，運用資料挖掘技術中的決策樹演算法，建構出〝英雄聯盟電競選手預測分析模型〞，讓玩家在填寫資料時可以依據自身實力的條件預測出是否適合成為英雄聯盟職業電競選手，可為未來出路增加一項選擇的依據。

The thriving development of the Internet, evolution of technology and progress of the times have allowed people not merely to record but also put the data to use, in order to discover unknown possibilities or predict more valuable information on the basis of known conditions. With the recent rise of professional esports players at home and abroad, we are now able to make use of the advantages of the Internet to provide prediction for those who aspire to be esports players in contrast to the past when typically people can only apply data that is obvious in the decision-making process. Thus, how people can properly utilize players’ data has become a major issue.

This study has collected surveyed reports data from players and recordings that have covered more than 487 games, an amount of data that we consider both notable and representative. By implementing Decision Tree algorithm, a type of data mining technique, on the esports data provided by players, we then develop “Predictive Analytic Model for Esports Players of League of Legends.” Through this model, players can work with their own data and make a prediction based on their strengths and weaknesses, whether they are suitable for the profession as an esports player of League of Legends, which can serve as advice when they are making career choices in the future.

目錄
摘要 i
ABSTRACT ii
目錄 iii
表目錄 v
圖目錄 vi
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 研究限制 2
1.4 論文架構 3
第二章 文獻探討 5
2.1 資料採礦 5
2.1.1 資料採礦之定義 5
2.1.2 資料採礦之功能 6
2.1.3 資料採礦之應用 8
2.2 資料前置步驟處理 9
2.2.1 資料清理(Data Cleaning) 10
2.2.2 資料整合(Data Integration) 11
2.2.3 資料轉換(Data Transformations) 12
2.3 決策樹 13
2.4 決策樹相關研究 15
第三章 研究方法 20
3.1 研究架構 20
3.2 資料收集 21
3.3 資料前置步驟處理 27
3.4 資料採礦工作流程 31
3.5 輸入介面設計 33
第四章 建置決策樹模型 34
4.1 資料收集階段 34
4.2 資料前置步驟處理 38
4.3 資料挖掘階段 40
4.4 挖掘結果說明 44
第五章 結論及未來研究方向 53
5.1 結論 53
5.2未來研究方向 54
參考文獻 55













表目錄
表2-1決策樹分類規則差異比較表 14
表2-2資料挖掘之應用-醫學類 15
表2-3資料挖掘之應用-商業類 16
表3-1區間正規化.. 32
表4-1三組的決策樹演算法參數 41
表4-2分類矩陣示意表 43
表4-3 正確率與錯誤率驗證公式說明 43
表4-4 3R指標驗證公式說明 43
表4-5各模型之分類矩陣驗證表比較 46
表4-6決策樹模型之3R指標比較表 47
表4-7各訓練組模型增益圖比較(以目標母體為基準) 49
表4-8決策樹模型規則 50
表4-9決策樹分類規則(全) 50














圖目錄
圖1-1論文架構流程圖 4
圖3-1資料採礦流程圖 20
圖3-2研究架構 20
圖3-3問卷收集 25
圖3-4資料前置處理 27
圖3-5原始資料匯入 28
圖3-6欄位資料 28
圖3-7刪除不需要的欄位 29
圖3-8區間分割與文字格式 29
圖3-9程式輸入介面 33
圖4- 1新增資料庫 34
圖4- 2設定資料庫名稱 35
圖4- 3將資料庫匯入SQL Server 36
圖4- 4選取主索引鍵和資料表欄位定義 37
圖4- 5資料表內容 37
圖4- 6刪除欄位 38
圖4- 7刪除雜訊 38
圖4- 8將資料轉換為文字區間 39
圖4- 9影響職業選手的欄位屬性 40
圖4- 10各屬性的亂度值 41
圖4- 11決策樹分析圖 42
圖4- 12決策樹訓練組1 44
圖4- 13決策樹訓練組2 45
圖4- 14訓練組之決策樹模型增益圖 48
圖4- 15決策樹規則程式內容 51
圖4-16職業選手預測介面 52

參考文獻
中文文獻
[1]郭一聰. (2005). 應用決策樹與類神經網路於應收帳款之呆帳預警模式研究.
[2]洪嘉興. (2003). 資料挖掘分析，華銀資訊室.
[3]周佩蓁. (2005). 以決策樹分析顧客滿意度之研究.
[4]陳志豪. (2007). 應用決策樹與類神經網路技術以提升皮膚病變鑑別診斷之品質.
[5]羅基哲. (2007). 應用Data Mining技術於連鎖加盟業顧客關係管理—以租書業為例.
[6]高文星(2012).工作歷程關聯法則分析模型-以1111人力銀行為例.
[7]高文星(2012). 賽局理論最佳管理策略模型.
[8]郭秀蘭. (2018). 以決策樹分析台灣地區近年之桿菌性痢疾.
[9] 陳文欽. (2012). Data Mining實務應用簡介.
[10] 陳秋婷. (2002). 一個適用於不平衡訓練資料集的多變量決策樹之研究.
[11] 陳樹衡, 郭子文, & 棗厥庸. (2007). 以決策樹之迴歸樹建構住宅價格模型-台灣地區之實證分析.
[12] 施淑娟. (2012). 以決策樹法判決影響國中數學成績因素之研究.
[13] 張琬華. (2003). 企業報導流程模型架構與實作－運用 UMM metamodel 概念.
[14] 陳亭羽, & 賀千盈. (2006). 應用決策樹探討適用於電子行銷市場之區隔基礎. 管理科學研究, 3(1), 1-25.
[15] 王信傑. (2010). 使用資料挖掘探討數位廣告之效益，逢甲大學資訊工程學 系碩士班碩士論文.
[16] 黃俊文. (2005). 國小學生資訊素養分類模型之比較 -以自強國小為例，資訊管理學系碩士在職專班碩士論文.
[17] 宋美慧. (2011). 資料探勘攝護腺癌分類模式之建構-決策樹分析法之應用，輔仁大學企業管理學系管理學碩士在職專班碩士論文.
[18] 邱宏彬. 許依宸資料採礦在學生流失偵測上之應用，南華大學資訊管理研究第十一期.
[19] 饒孝先, 蔡昆原, 邱泓文, & 徐建業. 利用類神經網路預測糖尿病發生情形.
[20] 何俊元, 林彦佐, 朱亦傑, 胡柏存, & 王宇宏. (2010). 使用決策樹模型分析資訊安全之風險-以無線網路為例，元智大學資訊管理研究所.
[21] 陳士杰. (2005). 決策樹學習，國立聯合大學資訊管理學.
[22] 毛麗琴. (2009). 房屋價格預測模型分析—以高雄市區為例.
[23] 謝佳伊, 楊舒如, 郭展廷, 黃詩雅 , & 張嘉宜. (2007). 運用灰關聯及決策樹分析進行投資組合分析，嶺東科技大學商務科技管理系.
[24] 李沃牆, & 聶建中. (2009). 遺傳規畫決策樹模型於房貸提前償還之風險管理. 住宅學報, 18(1), 63-87.
[25] 孙华, 李义杰, & 李清江. (2007). 决策树在人力资源管理中的应用研究. 农业装备与车辆工程, (4), 56-58.
[26] 陳冠華. (2007). 運用資料探勘與類神經網路技術於國小學童轉學生編入班級之決策支援，朝陽科技大學資訊管理系.
[27] 高文星, 張永全, & 許永萱. (2008). 大型 TFT LCD 光罩MURA 圖形處理的製程改善之研究資訊教育與科技應用研討會（Information Education and Technological Applications Conference）.
[28] 葉曉蒨. (2018). 時下最夯的新興產業電競產業. 臺灣經濟研究月刊, 41(9), 121-128.
[29] 李素箱, 涂國濠, 林志偉, & 翁雨敬. (2019). 應用階層迴歸分析電競遊戲觀賞後之行為意圖影響因素. 朝陽商管評論, 17(1), 43-62.
[30] 連育瑩. (2020). 臺灣電競選手運動生涯發展歷程及社會支持之研究. 臺灣師範大學運動休閒與餐旅管理研究所學位論文, 1-111.

英文文獻
[31] Geng Cui Dept. ”DATA MINING FOR DECISION MAKING IN DIRECT MARKETING:A BAYESIAN NETWORKS APPROACH WITH EVOLUTIONARY PROGRAMMING”,December 19-21, 2001
[32] Shobeir Fakhraei, Hamid Soltanian-Zadeh,”Confidence in Medical Decision Making: Application in Temporal Lobe Epilepsy Data Mining” , 2011.
[33] Y. Saeys, I. Inza, and P. Larranaga, "A review of feature selection techniques in bioinformatics,", 2007.
[34] C. P. Panayiotopoulos, A clinical guide to epileptic syndromes and their treatment: Springer Verlag, 2010.
[35] T. Fawcett, "ROC graphs: Notes and practical considerations
甲、for researchers," Machine Learning, vol. 31, pp. 1-38, 2004.
[36] Wen-Hsing Kao, Jason C. Hung and Victoria Hsu, ―Using Data Mining in MURA Graphic problems‖, JOURNAL OF SOFTWARE, VOL. 3, NO. 8, NOVEMBER 2008, p.73– 79, EI.
[37] Wen-Hsing Kao, Jason C. Hung and Victoria Hsu,”―Using Data Mining Techniques in Development of MURA Geometric Prediction Module for Large Area Photomask” 2008.
[38] Wen-Hsing Kao, Jason C. Hung and Victoria Hsu,’’The MURA Graphics problems in Large Area Photomask for concept-based Data Mining Techniques, July 15-16, 2008.

網站資源
[39] 輔仁大學統計資訊學系教授謝邦昌，網址：http://bidm.stat.fju.edu.tw:81/。2020
[40] TKUNet-Stat，網址：http://netstat.stat.tku.edu.tw/。2020
[41] 資料探勘 幼幼班，網址：http://www.icoding.co/2012/08/data-mining-newbie-html。2020
[42] 曾元顯，文字知識探勘網址：http://lins.fju.edu.tw/~tseng/ResearchResults/index.html。2020
[43] 南台科技大學，資料探勘網址：http://faculty.stut.edu.tw/~jehuang/DMCourse/ch3-2.html。2020
[44] Data Mining 探索(上) 網址：http://www.mantraco.com.tw/tao/2010/D200723.htm。2020
[45] Data Mining探索(下)網址：http://lab.geog.ntu.edu.tw/course/ginformation/relative%20papers/Data%20Mining02.htm。2020
[46] CH04決策樹2013/4/1網址：http://120.105.96.8/ilt/Course/shhuang/Past_Courses/99-2/Course/shhuang/Datamining/4.pdf 。2020
[47] 資料採礦簡介網址http://www.stat.ncku.edu.tw/faculty_private/sljeng/Datamining/introduction.htm。2020
[48] RICO技術農場網址：http://www.dotblogs.com.tw/ricochen/category/2767.aspx。2020
[49] 英雄聯盟Wiki網址：
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%8B%B1%E9%9B%84%E8%81%94%E7%9B%9F。2020