| dc.contributor.advisor | 鄭宇庭 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | 蔡依庭 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | Tsai, Yi-Ting | en_US |
| dc.creator (作者) | 蔡依庭 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Tsai, Yi-Ting | en_US |
| dc.date (日期) | 2009 | en_US |
| dc.date.accessioned | 8-十二月-2010 01:53:54 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 8-十二月-2010 01:53:54 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 8-十二月-2010 01:53:54 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (其他 識別碼) | G0097354016 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/48949 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 統計研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 97354016 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 98 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 就當前電影市場的現況來看，電影發行成本的節節升高，顧客需求的複雜多變，再加上電影消費集中化趨勢越趨明顯的事實，不論是從電影發行公司或是電影映演事業的角度來看，如何透過對於市場顧客需求、行為的解讀，清楚分隔市場，並為不同市場區隔設計不同的產品及行銷組合已經成了電影工業刻不容緩的課題。 有鑑於此，本研究透過應用資料採礦之技術，選用四個決策樹（C&RT、QUEST、CHAID、C5.0）、邏輯斯迴歸以及類神經網路等方式進行模型建置，由於決策樹CHAID對於「是否去電影院看外片或國片」及「是否去電影院看電影」兩種不同的目標變數，其不論是在整體預測正確率、準確度、反查率，皆是高於其他模型，故最後兩個目標變數皆選擇CHAID此一模型，而目標變數為「是否去電影院看電影」之CHAID模型表現也較好，故主要以其結果為主。 透過目標變數為「是否去電影院看電影」之CHAID模型，共獲得十三項影響「是否去電影院看電影」之相關變數，並根據分析結果，將電影市場顧客區分為最高貢獻顧客、一般貢獻顧客及低度貢獻顧客三類，將其歸納出並找出三種不同貢獻程度的顧客族群特性，而三種不同貢獻族群在「年齡」、「教育程度」、「娛樂文化支出」、「居住地區」、「是否上網瀏覽資訊網頁」、「是否上網蒐集資訊」、「是否會收看電視外片」、「是否看電視歐美影集」、「是否會說英文」、「是否上網線上觀賞影片」、「經濟富裕」、「即時行樂」均呈現顯著的差異，故本研究以不同貢獻程度族群特性為主，以看外片或國片之族群特性為輔，作為行銷策略建議之依據。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | Considering the current film market, the publication cost of a film is steadily increased. Meanwhile, customers have complicated requirements, and the trend of concentrated film consumption is gradually clear. For the perspective of both film companies and film broadcasting business, clear market segmentation after understanding customers’ needs and interpretation of customer behaviors to design different products and marketing combination for different markets are of great urgency for the general film industry. In view of this, the study aims to using four Decision Trees(C&RT, QUEST, CHAID, C5.0), Logistic Regression, and Artificial Neural Network to construct the model by applying Data Mining technology. Since Decision Tree-CHAID is excellent in the forecast accuracy, precision, and recall rate as compared to other models for response variables of going to the movies and going to foreign movies or Taiwan movies, the CHAID is adopted in this research for both response variables. The CHAID is more excellent for the response variable of going to the movies than the other, so use it as the main result. Through using Decision Tree-CHAID, this study identified thirteen factors that have greater impact on going to the movies. Based on the analysis results, this study induced the characteristics of three customer groups-the highest contribution customers, regular contribution customers and low contribution customers. Three different contribution groups shows significant differences at age, education, entertainment expenditure, living area, internet surfing, collecting information from internet, watch foreign movies, watch foreign drama, speak English, watch on-lines movies, affluent, and seize the day. This study mainly based on the characteristics of the three different groups, and group characteristic of going to foreign movies or Taiwan movies as auxiliary, to provide the marketing portfolio strategy recommendations. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 摘要 iii ABSTRACT iv 目錄 vi 表目錄 viii 圖目錄 ix 第壹章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的 3 第三節 研究流程 4 第貳章 文獻探討 6 第一節 台灣電影市場分析 6 第二節 生活型態理論 9 第三節 市場區隔理論 15 第四節 消費者行為理論 22 第五節 資料採礦概述 25 第六節 相關文獻探討 29 第參章 研究方法 32 第一節 研究架構 32 第二節 定義研究變數 34 第三節 問卷及資料蒐集之方法 35 第四節 資料分析工具及方法 37 第肆章 研究結果 52 第一節 建模變數處理 52 第二節 建模變數選取 57 第三節 模型建置 61 第四節 模型整理比較 84 第伍章 結論與建議 92 第一節 結論 92 第二節 行銷組合建議 95 第三節 建議與未來研究方向 98 中文參考文獻 99 英文參考文獻 101 附錄一 103 附錄二 104 附錄三 106 附錄四 109 附錄五 111 附錄六 114 附錄七 115 附錄八 119 附錄九 123 附錄十 127 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0097354016 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 電影 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 資料採礦 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 決策樹 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 市場區隔 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Film | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Data Mining | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Decision Tree | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Market Segmentation | en_US |
| dc.title (題名) | 應用資料採礦技術於電影市場研究 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Application of Data Mining Techniques to Film Market Research | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
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