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多技術模型分類長照失能險問題

為了解決台北市火災即時查詢的問題，作者丁敏慧 這樣論述：

台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個

決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可

應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。

臺南市神農街觀光發展歷程之研究(1999-2020)

為了解決台北市火災即時查詢的問題，作者洪玉君 這樣論述：

臺南市神農街相關研究很多，但目前尚未有觀光發展歷程之研究，本文以Butler(1980)旅遊區域空間發展模式為依據，共分四期探討如下：一、萌芽期（1999~2004年）神農街在海安路地下化後「被看見」，經過造街計畫，營造獨特且具備觀光凝視的條件，此時期仍保有傳統商業經濟。二、發展期（2005~2011年）觀光客逐漸增加神農街成為臺南市指標性的知名老街，神農街區商業經濟開始以觀光為導向，在觀光發展下面臨觀光衝擊。三、鞏固期（2012~2015年）南市政府與在地組織積極推廣，帶來大量觀光客，觀光發展達到顛峰也加劇觀光衝擊。四、停滯期（2016~2020年）神農街區受到景觀破壞、COVI

D-19疫情等影響，觀光客明顯減少。本文針對神農街的作用力、變化、問題深入分析與探討，提出未來觀光發展建議。