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人工智慧應用於市場區隔選擇之研究

為了解決屏東農會代碼的問題，作者范能勳 這樣論述：

全球化及網際網路的時代，企業因為競爭所帶來的經營壓力前所未有，為了可以長期獲利使企業永續發展，企業必須慎選產品競爭的市場，才能讓有限資源產生最大的效益。如何在芸芸眾生的茫茫大海中，找到最有獲利價值的客戶群，進行產品的開發來滿足他們的需求，是每個企業生存和發展的關鍵。傳統上，市場區隔的選擇都是依賴企業內部少數資深管理層的判斷，但是隨著客戶需求的求新和變化，經營環境日益變得複雜，如果還是沿用過去傳統的作法，企業很可能會選錯戰場而導致全軍覆沒。因此本研究提出一個市場區隔選擇的新方法，採用人工智慧演算法來取代人為的決策，讓市場區隔的選擇更具有科學化和系統化，以提高行銷決策的品質，最大化企業的獲利，用

有限的資源佔據最適當的市場，達成企業永續經營的目標。本研究使用三種人工智慧的演算法，包括單純貝式演算法、J48演算法、OneR演算法，進行訓練資料集的模式訓練，和測試資料集的分析預測。結果發現單純貝式演算法的模型準確率100%，J48演算法的模型準確率91.7%，OneR演算法的模型準確率83.3%。F度量值(F-Measure)分別為單純貝式演算法1，J48演算法0.909，OneR演算法0.8。表示三個演算法的預測都具有可信度。由結果可以發現人工智慧演算法確實可以協助企業進行市場區隔的選擇。

超商業、金融業之知識分享與服務創新關係之實證比較

為了解決屏東農會代碼的問題，作者劉仲軒 這樣論述：

摘要學號 : M10758010論文名稱 : 超商業、金融業之知識分享與服務創新關係之實證比較總頁數 : 134學校名稱 : 國立屏東科技大學 系(所)別 : 企業管理系畢業時間及摘要別 : 一百零八學年度第二學期碩士學位論文摘要研究生 : 劉仲軒 指導教授 : 洪春吉 博士蔡展維 博士論文摘要內容 :知識分享與服務創新皆為管理領域內重要議題，本研究以台灣重要產業之金融業、超商業為研究母體，實證探討金融業、超商業之知識分享與服務創新之實證比較。本研究所採用之量表為 Bock & Kim (2002)所設計之知識分享量表，以及莊立民

（2002）所發展之服務創新量表，經學者及本研究之測試，量表信效度皆高。本研究以天下雜誌(2019)所列國內前一百大金融業及連鎖超商業為 研究母體。本研究以金融業 47 家、超商業 58 家共 105 家公司。本研究先以電話聯絡及親自拜訪所有母體公司，徵求配合之意願，針對配合參與之公司，以親自拜訪及郵寄的方式發放問卷，總共發放600份問卷，有效問卷共 513 份，其中金融業 279 份、超商業 234 份，有效問卷回收率為 89%。本研究實證結果發現如下 :一、 超商業在知識分享「期望關係」、「期望貢獻」、「期望報酬」、「知識分享的行為」之認知高於金融業。二、 超商業在服務創新「新

服務概念」、「新顧客介面」之認知高於金融業。三、 金融業之知識分享之「知識分享的行為」、「期望貢獻」、「期望關係」構面均能影響服務創新。四、 超商業之知識分享之「期望報酬」、「期望貢獻」構面均能影響服務創新。五、 金融業之知識分享與服務創新呈現高度顯著正相關，超商業亦然。六、 就企業變項而言，(一)金融業之知識分享之不同「職位階層」、不同「服務年資」都有顯著差異；(二)金融業之服務創新之不同「職位階層」、不同「服務年資」都有顯著差異；就企業變項而言超商業則無顯著差異。七、 就人口統計變項而言，(一)金融業之知識分享之不同「婚姻狀況」、不同「年齡」、不同「教育程度」

都有部分顯著差異；(二)金融業之服務創新之不同「婚姻狀況」、不同「年齡」、不同「教育程度」亦都有部分顯著差異；(一)超商業之知識分享之不同「性別」、不同「年齡」亦然有部分顯著差異；(二)超商業之服務創新則無顯著差異。關鍵字 : 知識分享、服務創新、超商業、金融業