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題名 以資料採礦方法探討國內數位落差之現象
Effect of Digital Divide in Taiwan: Data Mining Applications
作者 林建宇
Lin,chien yu
貢獻者 鄭宇庭
林建宇
Lin,chien yu
關鍵詞 數位落差
資訊富人
資訊窮人
資料採礦
分類迴歸樹
C5.0決策樹
C&RT分類樹
CHAID分類樹
Digital Divide
Information-rich
Information-poor
Data Mining
Decision Tree
C5.0
C&RT
CHAID
日期 2009
上傳時間 8-Dec-2010 01:51:57 (UTC+8)
摘要   全球化時代與資訊化社會的來臨,電腦與網際網路成為生活中不可或缺的要素,儘管至2008年為止,我國有將近七成的民眾透過網路科技享受到更多的便利性,但社會上仍存在著數位落差(digital divide)的問題,數位落差除了使得資訊窮人(information-poor)不易取得資訊,亦將對其經濟、人權等各方面造成影響。故研究目的在利用資料採礦的應用,配合SPSS Clementine 12.0的軟體,探討數位落差的現象,並嘗試找出形成數位落差的影響原因。

  本研究主要投入人口統計變數以及生活型態變數,並藉由C5.0決策樹、C&RT分類樹,以及CHAID分類樹建立模型,透過這三個分類迴歸樹的模型,發現到「年齡」、「教育程度」、「地理區域」、「個人資產狀況」、「經濟主要來源:子女」、「個人每月可支配所得」以及「收入來源:薪資」共七項變數同時對民眾是否成為數位落差中的資訊富人(information-rich)有著較重要的影響性,因此,研究最後依據此七項進行政策建議,以提供相關單位之參考。
  In this globalized and informational society, computers and internet networks are essential elements in our daily lives. Until the year 2008, almost 70% of population in Taiwan has enjoyed greater conveniences through networking technologies. However, the issue of “digital divide” remains, where information-poor cannot obtain information easily, and the issue affects the society in terms of economies and human rights. Consequently, the purpose of this research is aimed to find the reasons behind “digital divide” using data-mining techniques with SPSS Clementine 12.0 statistical software.

  The research will input demographic variables and life-style variables. Using C5.0 decision tree, C&RT tree, and CHAID methodologies to build model, and subsequently discovers that whether the 7 variables - “age”, “level of education”, “location”, “personal asset status”, “main source of income: children”, “monthly personal disposal income” and “source of income: salary” will have significant impacts on information-rich population within “digital divide”. Therefore, the research recommendations will be provided according to the results from these 7 variables.
參考文獻 王石番,2000,《網路使用者人口結構及使用動機調查分析》,行政院研究發展考核委員會委託研究報告。台北:行政院研究發展考核委員會。
李孟壕、曾淑芬,2005,〈數位落差再定義與衡量指標之研究〉,《資訊社會研究》9,頁89-124。
香港管理專業發展中心編,2001,《市場學概論》,香港:香港中文大學出版社。
曾淑芬、吳齊殷,2002,《台灣地區數位落差問題之研究》,行政院研究發展考核委員會委託研究報告。台北:行政院研究發展考核委員會。
葉俊榮,2006,〈台灣數位落差的現狀與政策〉,《研考雙月刊》,30(1),頁3-16。
潘金谷、曾淑芬、林玉凡,2009,〈數位吉尼係數應用之擴充:我國數位落差現況〉,《資訊社會研究》,16,頁1-32。
戴肇洋、林耀欽,2004,《規劃數位落差之對策研究計畫》,行政院研究發展考核委員會委託研究報告。台北:行政院研究發展考核委員會。
謝邦昌、鄭宇庭、蘇志雄,2009,《Data Mining 概述---以Clementine 12.0為例》,台北:中華資料採礦協會。
Breiman, L., J. H. Friedman, R. A. Olshen, and C. J. Stone, (1984). Classification and Regression Trees, Belmont, CA: Wadsworth International Group.
Loh, W., and Y. Shih (1997), “Split Selection Methods for Classification Trees,” Statistica Sinica, Vol. 7, pp. 815-840.
OECD (2001), “Understanding the Digital Divide”, Organization for Economic Co-operation and Development: Paris。Retrieved April 20, 2010, from the World Wide Web: http://www.oecd.org/dataoecd/38/57/1888451.pdf
Perreault, W. J. and H. J. Barksdale. (1980). A Model-Free Approach for Analysis of Complex Contingency Data in Survey Research. Journal of Marketing Research, 503-515.
Plummer, J. T. (1974). The Concept and Application of Life-Style Segmentation. Journal of Marketing, Vol.38, Jan, P34.
Quinlan, J. R. (1979), “Discovering rules by induction from large collections of examples”, D. Michie ed., Expert Systems in the Microelectronic Age, Edinburgh University Press, Edinburgh, pp.168-201,
Strover, S. (1999), Rural Internet Connectivity, Columbia, MO: Rural Policy Research Institute, pp.1-25.
描述 碩士
國立政治大學
企業管理研究所
96355064
98
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0096355064
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 鄭宇庭zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 林建宇zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Lin,chien yuen_US
dc.creator (作者) 林建宇zh_TW
dc.creator (作者) Lin,chien yuen_US
dc.date (日期) 2009en_US
dc.date.accessioned 8-Dec-2010 01:51:57 (UTC+8)-
dc.date.available 8-Dec-2010 01:51:57 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 8-Dec-2010 01:51:57 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0096355064en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/48862-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 企業管理研究所zh_TW
dc.description (描述) 96355064zh_TW
dc.description (描述) 98zh_TW
dc.description.abstract (摘要)   全球化時代與資訊化社會的來臨,電腦與網際網路成為生活中不可或缺的要素,儘管至2008年為止,我國有將近七成的民眾透過網路科技享受到更多的便利性,但社會上仍存在著數位落差(digital divide)的問題,數位落差除了使得資訊窮人(information-poor)不易取得資訊,亦將對其經濟、人權等各方面造成影響。故研究目的在利用資料採礦的應用,配合SPSS Clementine 12.0的軟體,探討數位落差的現象,並嘗試找出形成數位落差的影響原因。

  本研究主要投入人口統計變數以及生活型態變數,並藉由C5.0決策樹、C&RT分類樹,以及CHAID分類樹建立模型,透過這三個分類迴歸樹的模型,發現到「年齡」、「教育程度」、「地理區域」、「個人資產狀況」、「經濟主要來源:子女」、「個人每月可支配所得」以及「收入來源:薪資」共七項變數同時對民眾是否成為數位落差中的資訊富人(information-rich)有著較重要的影響性,因此,研究最後依據此七項進行政策建議,以提供相關單位之參考。
zh_TW
dc.description.abstract (摘要)   In this globalized and informational society, computers and internet networks are essential elements in our daily lives. Until the year 2008, almost 70% of population in Taiwan has enjoyed greater conveniences through networking technologies. However, the issue of “digital divide” remains, where information-poor cannot obtain information easily, and the issue affects the society in terms of economies and human rights. Consequently, the purpose of this research is aimed to find the reasons behind “digital divide” using data-mining techniques with SPSS Clementine 12.0 statistical software.

  The research will input demographic variables and life-style variables. Using C5.0 decision tree, C&RT tree, and CHAID methodologies to build model, and subsequently discovers that whether the 7 variables - “age”, “level of education”, “location”, “personal asset status”, “main source of income: children”, “monthly personal disposal income” and “source of income: salary” will have significant impacts on information-rich population within “digital divide”. Therefore, the research recommendations will be provided according to the results from these 7 variables.
en_US
dc.description.tableofcontents 謝 誌 I
摘 要 II
ABSTRACT III
目 錄 IV
圖表目錄 V
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 章節安排 2
第二章 文獻回顧 4
第一節 數位落差概述 4
第二節 市場區隔理論 9
第三節 生活型態討論 10
第四節 資料採礦概述 12
第三章 研究方法 15
第一節 研究觀念架構 15
第二節 定義研究變數 16
第三節 問卷及資料蒐集方法 17
第四節 資料分析方法與工具 17
第四章 研究分析 30
第一節 變數處理與選取 30
第二節 模型選取 35
第三節 模型建置 38
第四節 政策建議 52
第五章 結論與建議 54
第一節 結論 54
第二節 建議與未來研究方向 55
中文參考文獻 57
英文參考文獻 58
zh_TW
dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0096355064en_US
dc.subject (關鍵詞) 數位落差zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 資訊富人zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 資訊窮人zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 資料採礦zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 分類迴歸樹zh_TW
dc.subject (關鍵詞) C5.0決策樹zh_TW
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dc.subject (關鍵詞) CHAID分類樹zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Digital Divideen_US
dc.subject (關鍵詞) Information-richen_US
dc.subject (關鍵詞) Information-pooren_US
dc.subject (關鍵詞) Data Miningen_US
dc.subject (關鍵詞) Decision Treeen_US
dc.subject (關鍵詞) C5.0en_US
dc.subject (關鍵詞) C&RTen_US
dc.subject (關鍵詞) CHAIDen_US
dc.title (題名) 以資料採礦方法探討國內數位落差之現象zh_TW
dc.title (題名) Effect of Digital Divide in Taiwan: Data Mining Applicationsen_US
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 王石番,2000,《網路使用者人口結構及使用動機調查分析》,行政院研究發展考核委員會委託研究報告。台北:行政院研究發展考核委員會。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 李孟壕、曾淑芬,2005,〈數位落差再定義與衡量指標之研究〉,《資訊社會研究》9,頁89-124。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 香港管理專業發展中心編,2001,《市場學概論》,香港:香港中文大學出版社。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 曾淑芬、吳齊殷,2002,《台灣地區數位落差問題之研究》,行政院研究發展考核委員會委託研究報告。台北:行政院研究發展考核委員會。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 葉俊榮,2006,〈台灣數位落差的現狀與政策〉,《研考雙月刊》,30(1),頁3-16。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 潘金谷、曾淑芬、林玉凡,2009,〈數位吉尼係數應用之擴充:我國數位落差現況〉,《資訊社會研究》,16,頁1-32。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 戴肇洋、林耀欽,2004,《規劃數位落差之對策研究計畫》,行政院研究發展考核委員會委託研究報告。台北:行政院研究發展考核委員會。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 謝邦昌、鄭宇庭、蘇志雄,2009,《Data Mining 概述---以Clementine 12.0為例》,台北:中華資料採礦協會。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Breiman, L., J. H. Friedman, R. A. Olshen, and C. J. Stone, (1984). Classification and Regression Trees, Belmont, CA: Wadsworth International Group.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Loh, W., and Y. Shih (1997), “Split Selection Methods for Classification Trees,” Statistica Sinica, Vol. 7, pp. 815-840.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) OECD (2001), “Understanding the Digital Divide”, Organization for Economic Co-operation and Development: Paris。Retrieved April 20, 2010, from the World Wide Web: http://www.oecd.org/dataoecd/38/57/1888451.pdfzh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Perreault, W. J. and H. J. Barksdale. (1980). A Model-Free Approach for Analysis of Complex Contingency Data in Survey Research. Journal of Marketing Research, 503-515.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Plummer, J. T. (1974). The Concept and Application of Life-Style Segmentation. Journal of Marketing, Vol.38, Jan, P34.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Quinlan, J. R. (1979), “Discovering rules by induction from large collections of examples”, D. Michie ed., Expert Systems in the Microelectronic Age, Edinburgh University Press, Edinburgh, pp.168-201,zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Strover, S. (1999), Rural Internet Connectivity, Columbia, MO: Rural Policy Research Institute, pp.1-25.zh_TW