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題名 資料採礦應用於企業產品訂價變化下客戶需求之研究-以個案公司為例
作者 廖文成
貢獻者 季延平
廖文成
關鍵詞 資料採礦
負載預測
日期 2011
上傳時間 30-Oct-2012 11:21:19 (UTC+8)
摘要 針對大量資料進行分析，從中擷取知識能協助企業獲得競爭能力，其中資料採礦為值得探討與利用的工具。此時逢世界各國電業於近年致力於進行先進電錶基礎建設(AMI)，其將會產生詳細的用戶行為資訊，其資料量龐大，產生潛在分析機會。因此本文針對電業進行資料採礦實作研究與個案探討。
     於近年電業因原物料漲價，形成經營虧損，而形成調整電價的訴求，針對電價的調整如何能適當的反應成本，並且能影響用戶行為，降低發電成本，為本文欲探討之議題。本文依資料採礦方法論，根據前述議題，訂定分析計畫，而後建模並驗證模型之準確性，得到可供企業應用於「訂價」與「推廣」之參考模型。
參考文獻 1. Berry, M. J. A., & Linoff, G. (2004). Data mining techniques: for marketing, sales, and customer relationship management: * Wiley Computer Publishing.
     2. Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on analytics: the new science of winning: Harvard Business Press.
     3. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: concepts and techniques: Morgan Kaufmann.
     4. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to data mining: Pearson Addison Wesley Boston.
     5. Witten, I. H., & Frank, E. (2005). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques: Morgan Kaufmann.
     6. 台灣電力公司. (2012). 用電負載管理措施簡介
     7. 何玉菁. (1997). 1000KW以上用電戶負載特性資料庫與Intranet的建置. 碩士, 國立台灣工業技術學院, 台北市.
     8. 吳再益, 吳秀婉, 陳玟如, 張建隆, & 林唐裕. (2007). 電力市場自由化下需量反應制度之可行性研究. (台灣綜合研究所).
     9. 吳秀婉. (2003). 台灣地區實施區域電價之可行性研究. (經濟部能源委員會).
     10. 林素真. (1998). 台電負載管理措施的研擬觀點:釐清與檢討. 碩士, 國立交通大學, 新竹市.
     11. 康重慶，夏清，劉梅. (2007). 電力系統負載預測 (2 ed.). 北京: 中國電力出版社.
     12. 許志義, & 黃國暐. (2010). 台灣能源需求面管理成本效益分析之應用. 中華民國能源經濟學會論文集(台北：中華經濟研究院).
     13. 趙希正. (2001). 中國電力負荷特性分與預測. 北京: 中國電力出版社.
     14. 蔡志孟. (2002). 多元電力市場競爭下訂定負載率差異電價之研究--高壓以上用戶為例. 碩士, 國立臺北大學, 新北市.
     15. 謝邦昌, 鄭宇庭, & 蘇志雄. (2011). SQL Server 2008 R2 資料採礦與商業智慧. 台北市: 碁峰資訊.
描述 碩士
國立政治大學
資訊管理研究所
99356013
100
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0099356013
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 季延平zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 廖文成zh_TW
dc.creator (作者) 廖文成zh_TW
dc.date (日期) 2011en_US
dc.date.accessioned 30-Oct-2012 11:21:19 (UTC+8)-
dc.date.available 30-Oct-2012 11:21:19 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 30-Oct-2012 11:21:19 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0099356013en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/54565-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 資訊管理研究所zh_TW
dc.description (描述) 99356013zh_TW
dc.description (描述) 100zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 針對大量資料進行分析，從中擷取知識能協助企業獲得競爭能力，其中資料採礦為值得探討與利用的工具。此時逢世界各國電業於近年致力於進行先進電錶基礎建設(AMI)，其將會產生詳細的用戶行為資訊，其資料量龐大，產生潛在分析機會。因此本文針對電業進行資料採礦實作研究與個案探討。
     於近年電業因原物料漲價，形成經營虧損，而形成調整電價的訴求，針對電價的調整如何能適當的反應成本，並且能影響用戶行為，降低發電成本，為本文欲探討之議題。本文依資料採礦方法論，根據前述議題，訂定分析計畫，而後建模並驗證模型之準確性，得到可供企業應用於「訂價」與「推廣」之參考模型。		zh_TW
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 1
     第一節 研究背景 1
     第二節 研究動機 3
     第三節 研究目的 5
     第四節 預期貢獻 6
     第二章 文獻探討 7
     第一節 資料採礦與預測 7
     一 資料採礦 7
     二 資料採礦的功能 8
     三 資料採礦的方法論 9
     四 資料預處理 13
     五 資料採礦演算法 18
     第二節 電業產業概況 21
     一 電業發展概況 21
     二 電力訂價與負載管理 23
     三 電力負載、需求影響因素 23
     第三章 研究方法與設計 25
     第一節 研究架構 25
     第二節 研究方法與流程 26
     第四章 個案分析 28
     第一節 個案公司現行計價措施探討 28
     第二節 分析情境設計 30
     一 預測用電量，評估發電成本，協助及時合理的訂價 31
     二 推廣訂價方案，針對有改善用電行為潛力的客戶進行訂價方案推廣，影響其用電行為 32
     第三節 研究資料描述 32
     第四節 分析情境(一)執行與結果 34
     一 情境描述 35
     二 採礦模型設計 38
     三 結果與評估 38
     第五節 分析情境(二)執行與結果 40
     一 情境描述 40
     二 採礦模型設計 42
     三 結果與評估 42
     第五章 結論、研究限制與建議 44
     第一節 結論 44
     第二節 研究限制 45
     第三節 建議 45
     文獻列表 47		zh_TW
dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0099356013en_US
dc.subject (關鍵詞) 資料採礦zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 負載預測zh_TW
dc.title (題名) 資料採礦應用於企業產品訂價變化下客戶需求之研究-以個案公司為例zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 1. Berry, M. J. A., & Linoff, G. (2004). Data mining techniques: for marketing, sales, and customer relationship management: * Wiley Computer Publishing.
     2. Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on analytics: the new science of winning: Harvard Business Press.
     3. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: concepts and techniques: Morgan Kaufmann.
     4. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to data mining: Pearson Addison Wesley Boston.
     5. Witten, I. H., & Frank, E. (2005). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques: Morgan Kaufmann.
     6. 台灣電力公司. (2012). 用電負載管理措施簡介
     7. 何玉菁. (1997). 1000KW以上用電戶負載特性資料庫與Intranet的建置. 碩士, 國立台灣工業技術學院, 台北市.
     8. 吳再益, 吳秀婉, 陳玟如, 張建隆, & 林唐裕. (2007). 電力市場自由化下需量反應制度之可行性研究. (台灣綜合研究所).
     9. 吳秀婉. (2003). 台灣地區實施區域電價之可行性研究. (經濟部能源委員會).
     10. 林素真. (1998). 台電負載管理措施的研擬觀點:釐清與檢討. 碩士, 國立交通大學, 新竹市.
     11. 康重慶，夏清，劉梅. (2007). 電力系統負載預測 (2 ed.). 北京: 中國電力出版社.
     12. 許志義, & 黃國暐. (2010). 台灣能源需求面管理成本效益分析之應用. 中華民國能源經濟學會論文集(台北：中華經濟研究院).
     13. 趙希正. (2001). 中國電力負荷特性分與預測. 北京: 中國電力出版社.
     14. 蔡志孟. (2002). 多元電力市場競爭下訂定負載率差異電價之研究--高壓以上用戶為例. 碩士, 國立臺北大學, 新北市.
     15. 謝邦昌, 鄭宇庭, & 蘇志雄. (2011). SQL Server 2008 R2 資料採礦與商業智慧. 台北市: 碁峰資訊.		zh_TW