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題名 以地理資訊系統結合資料探勘方法從事ATM設點分析
ATM Location Set-up Analysis by Using Geographic Information System and Data Mining Method作者 吳珮華
Wu, Pei-Hua貢獻者 何瑁鎧
Hor, Maw-Kae
吳珮華
Wu, Pei-Hua關鍵詞 設點分析
地理資訊系統
資料探勘
installation location analysis
geographical information system
data mining日期 2009 上傳時間 3-Sep-2013 11:24:15 (UTC+8) 摘要 近年來由於銀行自動櫃員機(ATM: Automatic Teller Machine)的方便性導致ATM需求大幅增加，銀行因此必須投入可觀之設置與維護費用，然而卻缺乏有效的方式評估ATM設點位置與相關經濟效益。傳統的ATM設點多依據決策者之經驗與主觀需求，甚少考慮涉及複雜因素之空間選址問題，因此如何合理且有效地選取ATM設置據點以提高經濟效益，成為亟待解決之問題。本研究目的在於提供高經濟效益之ATM設點建議，作為決策者參考。我們以地理資訊系統結合資料探勘技術，進行ATM設點分析。首先從ATM使用率，透過地理資訊系統技術結合空間與屬性資料。其次導入資料探勘技術分析影響ATM設點之因素，求取設置據點的綜合效益，取得影響因素與設置據點效益之關聯性並產生設點規則。最後將此規則應用於地理資訊系統圖層分析中，推論出設點建議。我們以國內銀行實際ATM設點位置與其營業資料來展示我們的方法，實驗結果顯示我們可成功的分析影響ATM效益的主要因素，指出影響因素的明確距離及數量分佈，提供決策者分辨原始ATM是否該遷移或裁撤，同時亦能提供建議是否該於潛在客群分佈區域設立新據點。
The convenience of the ATM banking facilities caused rapidly increasing in ATM demands during the past decades. The expenses for installation and maintenance of the ATMs are considerably high. However, there are no effective methods to evaluate the economic benefits on ATMs’ locations. Traditionally, the decision for ATM installation is based on policymaker’s experiences and subjective demands. The cost-effective issues and the spatial factors involved in location finding were seldom considered. Hence, develop a reasonable and effective mechanism to find the ATM locations that could improve economic efficiency become an important problem to be solved.The purpose of this thesis is to provide suggestion on the cost-effective ATM installation locations to help the policymaker in making decisions. We combine the techniques in geographical information system (GIS) as well as data mining for the cost-effective ATM installation location analysis. Using the ATM utilization factors for various ATMs, we can associate the attribute data with the spatial provided by GIS. Then, we use data mining techniques to analyze the factors that could influence the cost-effective installation location of ATMs. From this information, we can summarize the association rules that have the most impacts to localize the ATM installation locations. Finally, using these association rules, we can reach conclusion on ATMs’ installation locations.We use our local bank data to illustrate our idea. Experimental results show that we can successfully find the key factors that influence the cost-effective ATM installation locations. The range and the quantities of these events can be identified clearly, hence, making it possible to suggest whether an ATM should be removed or be relocated. Furthermore, we can suggest installing a new ATM at a particular location for potential customers or not.參考文獻 [1] 尤明顯，「如何發揮 ATM 的功能增加銀行的競爭力」，華銀月刊，第598期，民國89年。[2] 王琬宜，「地理資訊系統在不動產查詢與分析上之應用」，國立政治大學地政學系研究所碩士論文，民國88年。[3] 行政院金融監督管理委員會金融機構自動化服務概況網站，http://www.banking.gov.tw。[4] 朱凌，「商業銀行ATM市場的利益機制與戰略選擇」，鄭州大學工商管理研究所碩士論文，民國94年5月。[5] 李庸三，「加入 WTO 後金融業跨業經營與因應之道」，中國商銀月刊7月號，民國90年。[6] 林建元，「地理資訊系統計劃評估方法之研究」，台北市：行政院國科會科資中心，民國93年。[7] 張紅，「基於GIS的銀行ATM區位選址分析－以鄭州市為例」，河南大學研究所碩士論文，民國95年5月。[8] 楊宜芬，「銀行區位選址決策支援系統－以台北市為例」，國立台灣大學地理資源環境資源學系研究所碩士論文，民國96年3月。[9] 楊欣樺，「地理資訊技術在建築管理資訊系統之應用研究」，國立臺灣大學土木工程學研究所碩士論文，民國91年6月。[10] 楊景晴，「整合決策樹與關聯規則之資料挖礦架構及其實證研究」，國立清華大學工業工程與工程管理學系研究所碩士論文，民國93年6月。[11] 綜合所得稅申報核定統計專冊網站，http://www.fdc.gov.tw/。 [12] 廖原豐，「因果關聯規則挖掘」，國立中央大學資訊管理研究所碩士論文，民國95年6月。[13] 榮峻德，「普查資料之空間資料探勘研究—以台北市便利商店區位分析為例」，國立台灣大學地理環境資源研究所碩士論文，民國94年。[14] 維基百科網站，http://zh.wikipedia.org/。[15] 黎雯，「GIS支持下的銀行ATM網點選址研究與實現」，西南大學研究所碩士論文，民國95年4月。[16] 鄧維兆、李友錚、陳文欽、蔡志弘，「金融業自動櫃員機關鍵通路服務品質屬性之研究」，中華管理評論國際學報第8卷3期，民國94年8月。[17] 戴春燕，「北部地區自動櫃員機（ATM）區位選擇之研究」，致理技術學院會計資訊系，民國96年12月。[18] Elovici, Y.; Braha, D., “A decision-theoretic approach to data mining”, Systems, Man and Cybernetics, Part A, IEEE Transactions on, Vol. 33(1), 2003, pp.42-51.[19] Fayyad, M.U., “Data Mining and knowledge Discovery: Making Sense Out of Data”, IEEE Expet(11:10), 1996, pp.20-25.[20] Fu Y., “Data Mining Tasks, techniques and applications”, IEEE POTENTIALS, 1997, pp.18-20.[21] Han, J., M. Kamber, “Data Mining: Concepts and Techniques”, Morgan Kaufmann Publishers, San Franscisco, 2000.[22] Megiddo, N. and R. Srikant, “Discovering Predictive Association Rules”, American Association for Artificial Intelligence, 1998.[23] M.J.A. Berry and G.S. Linoff, “Data Mining Technique： For Marketing, Sales,and Customer Relationship Management”, New York：Wiley ComputerPublishing, 1997. [24] M. J. Shaw, C. Subramaniam, G.W. Tan and M.E. Welge, “Knowledge management and data mining for marketing”, Decision Support Systems, Vol. 31, 2001, pp.127-137.[25] P. Cabena, P. Hadjnian, R. Stadler, J. Verhees and A. Zanasi, “Discovering DataMining from Concept to Implementation”, New Jersey：Pretice Hall, 1997.[26] R. Agrawal and R. Srikant, “Fast algorithm for mining association rules”, in Proc. 1994 Int. Conf. Very Large Data Bases (VLDB’94), 1994, pp. 487-499.[27] U. Fayyad, G. Piatetsky-shapiro and P. Smyth, “From data mining to knowledge discovery in databases”, AI Magazine, 1996, pp.37-54. 描述 碩士
國立政治大學
資訊科學學系
96971020
98資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0969710201 資料類型 thesis dc.contributor.advisor 何瑁鎧 zh_TW dc.contributor.advisor Hor, Maw-Kae en_US dc.contributor.author (Authors) 吳珮華 zh_TW dc.contributor.author (Authors) Wu, Pei-Hua en_US dc.creator (作者) 吳珮華 zh_TW dc.creator (作者) Wu, Pei-Hua en_US dc.date (日期) 2009 en_US dc.date.accessioned 3-Sep-2013 11:24:15 (UTC+8) - dc.date.available 3-Sep-2013 11:24:15 (UTC+8) - dc.date.issued (上傳時間) 3-Sep-2013 11:24:15 (UTC+8) - dc.identifier (Other Identifiers) G0969710201 en_US dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/59646 - dc.description (描述) 碩士 zh_TW dc.description (描述) 國立政治大學 zh_TW dc.description (描述) 資訊科學學系 zh_TW dc.description (描述) 96971020 zh_TW dc.description (描述) 98 zh_TW dc.description.abstract (摘要) 近年來由於銀行自動櫃員機(ATM: Automatic Teller Machine)的方便性導致ATM需求大幅增加，銀行因此必須投入可觀之設置與維護費用，然而卻缺乏有效的方式評估ATM設點位置與相關經濟效益。傳統的ATM設點多依據決策者之經驗與主觀需求，甚少考慮涉及複雜因素之空間選址問題，因此如何合理且有效地選取ATM設置據點以提高經濟效益，成為亟待解決之問題。本研究目的在於提供高經濟效益之ATM設點建議，作為決策者參考。我們以地理資訊系統結合資料探勘技術，進行ATM設點分析。首先從ATM使用率，透過地理資訊系統技術結合空間與屬性資料。其次導入資料探勘技術分析影響ATM設點之因素，求取設置據點的綜合效益，取得影響因素與設置據點效益之關聯性並產生設點規則。最後將此規則應用於地理資訊系統圖層分析中，推論出設點建議。我們以國內銀行實際ATM設點位置與其營業資料來展示我們的方法，實驗結果顯示我們可成功的分析影響ATM效益的主要因素，指出影響因素的明確距離及數量分佈，提供決策者分辨原始ATM是否該遷移或裁撤，同時亦能提供建議是否該於潛在客群分佈區域設立新據點。 zh_TW dc.description.abstract (摘要) The convenience of the ATM banking facilities caused rapidly increasing in ATM demands during the past decades. The expenses for installation and maintenance of the ATMs are considerably high. However, there are no effective methods to evaluate the economic benefits on ATMs’ locations. Traditionally, the decision for ATM installation is based on policymaker’s experiences and subjective demands. The cost-effective issues and the spatial factors involved in location finding were seldom considered. Hence, develop a reasonable and effective mechanism to find the ATM locations that could improve economic efficiency become an important problem to be solved.The purpose of this thesis is to provide suggestion on the cost-effective ATM installation locations to help the policymaker in making decisions. We combine the techniques in geographical information system (GIS) as well as data mining for the cost-effective ATM installation location analysis. Using the ATM utilization factors for various ATMs, we can associate the attribute data with the spatial provided by GIS. Then, we use data mining techniques to analyze the factors that could influence the cost-effective installation location of ATMs. From this information, we can summarize the association rules that have the most impacts to localize the ATM installation locations. Finally, using these association rules, we can reach conclusion on ATMs’ installation locations.We use our local bank data to illustrate our idea. Experimental results show that we can successfully find the key factors that influence the cost-effective ATM installation locations. The range and the quantities of these events can be identified clearly, hence, making it possible to suggest whether an ATM should be removed or be relocated. Furthermore, we can suggest installing a new ATM at a particular location for potential customers or not. en_US dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 11.1. 研究背景與動機 11.2. 研究目的 21.3. 問題描述 31.4. 研究貢獻 41.5. 章節架構 4第二章 文獻探討 62.1. ATM設點分析 62.2. 地理資訊系統簡介 102.3. 資料探勘簡介 13第三章 ATM設點分析 193.1. 系統架構與假設 193.2. 資料整理 223.3. 關聯規則分析 333.4. 設點區分析 38第四章 實驗結果與分析 414.1. 關聯規則分析結果 414.2. 設點區分析結果 504.3. 綜合討論 62第五章 結論與建議 675.1. 結論 675.2. 未來研究方向 68參考文獻 70 zh_TW dc.format.extent 1076107 bytes - dc.format.mimetype application/pdf - dc.language.iso en_US - dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0969710201 en_US dc.subject (關鍵詞) 設點分析 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 地理資訊系統 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 資料探勘 zh_TW dc.subject (關鍵詞) installation location analysis en_US dc.subject (關鍵詞) geographical information system en_US dc.subject (關鍵詞) data mining en_US dc.title (題名) 以地理資訊系統結合資料探勘方法從事ATM設點分析 zh_TW dc.title (題名) ATM Location Set-up Analysis by Using Geographic Information System and Data Mining Method en_US dc.type (資料類型) thesis en dc.relation.reference (參考文獻) [1] 尤明顯，「如何發揮 ATM 的功能增加銀行的競爭力」，華銀月刊，第598期，民國89年。[2] 王琬宜，「地理資訊系統在不動產查詢與分析上之應用」，國立政治大學地政學系研究所碩士論文，民國88年。[3] 行政院金融監督管理委員會金融機構自動化服務概況網站，http://www.banking.gov.tw。[4] 朱凌，「商業銀行ATM市場的利益機制與戰略選擇」，鄭州大學工商管理研究所碩士論文，民國94年5月。[5] 李庸三，「加入 WTO 後金融業跨業經營與因應之道」，中國商銀月刊7月號，民國90年。[6] 林建元，「地理資訊系統計劃評估方法之研究」，台北市：行政院國科會科資中心，民國93年。[7] 張紅，「基於GIS的銀行ATM區位選址分析－以鄭州市為例」，河南大學研究所碩士論文，民國95年5月。[8] 楊宜芬，「銀行區位選址決策支援系統－以台北市為例」，國立台灣大學地理資源環境資源學系研究所碩士論文，民國96年3月。[9] 楊欣樺，「地理資訊技術在建築管理資訊系統之應用研究」，國立臺灣大學土木工程學研究所碩士論文，民國91年6月。[10] 楊景晴，「整合決策樹與關聯規則之資料挖礦架構及其實證研究」，國立清華大學工業工程與工程管理學系研究所碩士論文，民國93年6月。[11] 綜合所得稅申報核定統計專冊網站，http://www.fdc.gov.tw/。 [12] 廖原豐，「因果關聯規則挖掘」，國立中央大學資訊管理研究所碩士論文，民國95年6月。[13] 榮峻德，「普查資料之空間資料探勘研究—以台北市便利商店區位分析為例」，國立台灣大學地理環境資源研究所碩士論文，民國94年。[14] 維基百科網站，http://zh.wikipedia.org/。[15] 黎雯，「GIS支持下的銀行ATM網點選址研究與實現」，西南大學研究所碩士論文，民國95年4月。[16] 鄧維兆、李友錚、陳文欽、蔡志弘，「金融業自動櫃員機關鍵通路服務品質屬性之研究」，中華管理評論國際學報第8卷3期，民國94年8月。[17] 戴春燕，「北部地區自動櫃員機（ATM）區位選擇之研究」，致理技術學院會計資訊系，民國96年12月。[18] Elovici, Y.; Braha, D., “A decision-theoretic approach to data mining”, Systems, Man and Cybernetics, Part A, IEEE Transactions on, Vol. 33(1), 2003, pp.42-51.[19] Fayyad, M.U., “Data Mining and knowledge Discovery: Making Sense Out of Data”, IEEE Expet(11:10), 1996, pp.20-25.[20] Fu Y., “Data Mining Tasks, techniques and applications”, IEEE POTENTIALS, 1997, pp.18-20.[21] Han, J., M. Kamber, “Data Mining: Concepts and Techniques”, Morgan Kaufmann Publishers, San Franscisco, 2000.[22] Megiddo, N. and R. Srikant, “Discovering Predictive Association Rules”, American Association for Artificial Intelligence, 1998.[23] M.J.A. Berry and G.S. Linoff, “Data Mining Technique： For Marketing, Sales,and Customer Relationship Management”, New York：Wiley ComputerPublishing, 1997. [24] M. J. Shaw, C. Subramaniam, G.W. Tan and M.E. Welge, “Knowledge management and data mining for marketing”, Decision Support Systems, Vol. 31, 2001, pp.127-137.[25] P. Cabena, P. Hadjnian, R. Stadler, J. Verhees and A. Zanasi, “Discovering DataMining from Concept to Implementation”, New Jersey：Pretice Hall, 1997.[26] R. Agrawal and R. Srikant, “Fast algorithm for mining association rules”, in Proc. 1994 Int. Conf. Very Large Data Bases (VLDB’94), 1994, pp. 487-499.[27] U. Fayyad, G. Piatetsky-shapiro and P. Smyth, “From data mining to knowledge discovery in databases”, AI Magazine, 1996, pp.37-54. zh_TW
