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國立中央大學 資訊管理學系在職專班 蔡志豐所指導 魏宏達的 使用資料探勘分類技術優化YouBike運補作業 （2016），提出捷 運 南京三民 站 公車關鍵因素是什麼，來自於資料探勘、監督式學習技術、微笑單車。
而第二篇論文國立政治大學 資訊管理學系 楊建民所指導 高詮惟的 資料探勘應用於捷運房地產分群與預測 （2015），提出因為有 房地產、捷運、資料探勘、決策樹的重點而找出了 捷 運 南京三民 站 公車的解答。
YouBike遊台北：大台北15區ⅹ58個站ⅹ220個特色景點
為了解決捷 運 南京三民 站 公車 的問題，作者許恩婷,楊志雄 這樣論述：
繁忙的都市生活 是否讓你更渴望優閒時光？ 騎上YouBike，暢遊大台北15區 享受忙裡偷閒的生活況味吧！ 遊台北，騎YouBike最新潮！ 赤峰街逛文創小店、新莊廟街品老字號美食， 寧夏夜市裡湊熱鬧、永樂市場內啖小吃， 順著河濱公園迎風，攀象山遠眺美景…… 還有隱藏版景點及推薦旅遊路線， 約上好友，踩上踏板， 以時速20公里的慢騎，認識不一樣的台北。 本書特色 ◎YouBike好簡單： 從會員註冊、租車還車到行前檢查，讓你第一次租就上手。 ◎景點介紹最豐富： 220個景點，人文風景、趣味店家、美味小吃通通不錯過。 ◎規
畫路線好貼心： 7條主題路線規畫，一起出發遊文創、賞古蹟、踏青去！ ◎分類索引超方便： 想自己安排行程？翻翻書末主題式索引，輕鬆鎖定目的地。 強力推薦 牙醫師、作家、環保志工｜李偉文 旅遊作家｜馬繼康 人氣DJ｜瑪麗 YouBike發言人｜劉麗珠 台北市觀光傳播局局長｜簡余晏 聯合推薦 (推薦人按姓氏筆畫順序排列)
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交通資訊： 捷運南京三民2號出口步行約5分鐘
公車站：博仁醫院/榮民服務處
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使用資料探勘分類技術優化YouBike運補作業
為了解決捷 運 南京三民 站 公車 的問題，作者魏宏達 這樣論述：
現今全球氣候變化極端，為維護生態及環境可永續發展，各國開始提倡節能減碳，無不希望以綠運輸的載具，作為城市交通運輸中的一環，藉此降低汽機車的使用，故公共自行車的概念應運而生。臺灣在城市在捷運和公車路網逐漸成型後，市民從捷運站及公車站到達目的地仍有一段距離，此距離走路太遠，坐車又太近。為了滿足市民最後一哩的需求，台北市政府於2009年3月推動公共自行車租賃系統YouBike，期以24小時便捷綠色運具服務取代私人運具，改善停車空間不足及尖峰時間交通壅塞情形，達到延伸大眾運輸服務範圍，突破公共運輸服務時間限制，但若站點無車可騎，將影響民眾使用意願，導致使用率降低。本研究著重在YouBike缺車站點分
析，依現有可蒐集到的開放資料（Open Data），如YouBike可借車數（每5分鐘一筆資料）、氣象局觀測資料、人事行政局國定假日行事曆，利用資料探勘監督式學習技術所分析出來的資訊，搭配BI視覺化工具，提供決策調度或執行人員運補時有所依據。實驗方法採用Apache Spark搭配Hadoop，將資料放入HDFS後執行資料前處理，並依Spark MLlib提供的機器學習演算法，進行不同分類技術的實驗。分類技術採用Naïve Bayes、支援向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等演算法，分析其結果，以試圖獲得最佳YouBike補車調度預測模型，並以視覺化方式呈現模型預測之結果
以及台北市各YouBike站點當下及過去之情況。經過實驗結果得知，針對2015/06~2016/01年的訓練集資料，隨機森林演算法的表現最佳，在其資料集來源之屬性足夠之情況下，其AUC值普遍值達到0.87左右，具有較佳參考意義。因此，本研究建議未來在進行YouBike 缺車調度預測時，可以優先採用隨機森林演算法，以此優化YouBike 調度服務作業。
資料探勘應用於捷運房地產分群與預測
為了解決捷 運 南京三民 站 公車 的問題，作者高詮惟 這樣論述：
從民國85年捷運開通至今，捷運系統儼然成為台北、新北市民賴以為重的大眾交通運輸工具，捷運系統所經之處對房地產價格有著顯著影響。然而，即使捷運系統的經過確實會提升鄰近700公尺房地產房價有提升，有下列現象：鄰近於同一條捷運線中之各站點的房地產，皆有因為捷運系統經過而有增值漲幅之現象。即使各站點附近之捷運房地產皆有因捷運系統經過而有價格上之顯著變化。但是相同線上之不同站點有的漲幅程度高、有的漲幅程度卻較低。 經由上述現象，本研究以各捷運站點鄰近700公尺之房地產做為研究範圍，以資料探勘-決策樹演算法結合公車數、景點數、捷運轉運站、同線捷運數、捷運出口數、700M學校數、700M百貨公司數、
平均公司資本額、該區人口密度、公司數、刑事案件發生數、該區低收入戶數、該區老化指數、金融機構家數、毒品案件發生數、暴力犯罪案件數、700M醫院/診所數、醫院診所病床數、員警編制人數、派出所數、守望相助巡邏隊數、竊盜案件發生為輸入變數，並分別以近年來新捷運站線中和新蘆線之蘆洲站、三民高中站、徐匯中學站、三和國中站、三重國小站、迴龍站、丹鳳站、輔大站、新莊站、頭前庄站、先嗇宮站、三重站、菜寮站、台北橋站、大橋頭站、中山國小站、行天宮站、松江南京站、東門站之站點資料作為預測資料以作第一階段預測，淡水信義線之大安森林公園站、信義安和站、台北101/世貿站、象山站之站點資料作為預測資料以作第二階段預測，
松山新店線之北門站、台北小巨蛋、南京三民站、松山站之站點資料作為第三階段預測資料，第四階段預測則以所有捷運站點做建模並隨機取30%資料作為測試資料。結果顯示，第一階段預測之結果模型預測準確度以新北地區捷運站點資料預測為81.42%及以台北地區捷運站點資料預測為83.12%，以守望相助隊數作為最重要的屬性分支。第二階段決策樹計算預測之結果模型預測準確度80.77%，以守望相助隊數作為最重要的屬性分支。第三階段決策樹計算預測之結果模型預測準確度84.27%，以守望相助隊數作為最重要的屬性分支。第四階段決策樹計算預測之結果模型預測準確度86.40%，以金融機構數作為最重要的屬性分支，可見安全性與金融
機構數最為重要。