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機器學習於商業資料預測上的應用：因素分析

為了解決新安東京理賠速度的問題，作者林佳昕 這樣論述：

　　此篇論文主要為機器學習方法在商業數據上的應用，其數據資料來自網路商城、旅行社以及產險公司，這些公司雖屬不同產業，卻有相同目的，都是希望藉由數據分析，提高預測的精準度，以降低內部營運成本。時至今日，資料累積的速度及數量相較過去已不可同日而語。因此我們在分析上不僅使用了傳統統計學上的迴歸分析與羅吉斯迴歸及主成分分析，還利用近期發展的機器學習方法，如神經網路與支持向量機，以及隨機森林、XGboost等進行比較與探討，更希望可以透過上述等方法，能更有效率地找出對於建立模型與解釋的重要因子。

飆車：規範、快感與文化工業的三螺旋

為了解決新安東京理賠速度的問題，作者陳炯志 這樣論述：

雖然在台灣，被學術論文所討論的飆車現象只有二十幾年，但就全球而言，飆車歷史大概與汽車歷史一樣久，從上個世紀初就已經出現所謂的飆車問題。由於目前國內站在法律以及輔導角度對飆車問題的研究，並不能提出令人滿意的分析，因此在這篇論文我所要處理的，是飆車出現的原因與整體社會的關係而不是將飆車獨立來看。在這個研究中同時參照了幾方面的資料。首先，將近18個月參與週末飆車提供了思考的環境與體驗的機會。其次，對於飆車歷史的整理提供了對於飆車現象縱貫的了解。第三個部分是，透過理論的激發而孕育出這個規範、快感與文化工業的三螺旋分析架構。三螺旋的意義在於，三者共構的情境不斷成為下一步發展的基點。文化工業擴大了參與人

數與影響範圍，使某種飆車活動逐漸被接受。即使某些活動一時間難以被社會所接受，賽車，這個代償性調和便會去貼近這種快感的滿足。而規範設限之處便是犯禁活動的起點，不單指人從違法行為中獲得快感，更是人會尋求超脫式快感的深層原因，它與既存生活狀態對人造成的束縛有關。既有的賽車活動為飆車提供機械上與技術上的資源，並且提供了被突破、跨越的界限。而這種犯禁行為的獨特性又形成了它得以透過文化工業展佈的利基。這個三螺旋，將會因著每一個時期的規範、快感與文化工業的條件而不斷攀升。