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利用關聯規則探勘技術探討國軍人員休假補助費退件缺失之研究

為了解決hotspot陳列的問題，作者傅祖銘 這樣論述：

近年國軍積極推動主財作業資訊化，並成功開發國軍主財資訊雲端服務網，以集中式資料庫方式取代原本的紙本作業；然而臨櫃憑證送審等過程，仍需人員作業及資料建檔，尤其以國軍人員各項補助費臨櫃送審數量最多，其中又以受理案件及審核項目最多的休假補助費居冠；因此有了內部審核機制來檢視執行紀律，使作業紀律有效提升，惟內部審核作業經常因實施時間短及檢核目標大等因素，使得效果無法最大化；本研究設計將資料探勘中的關聯規則分析演算法(Apriori、Hotspot及FP-growth)導入國軍人員申領休假補助費退件缺失頻繁項關聯，並取最小信賴度0.95以上，得出成果以Apriori及FP-growth演算法分別得出7

組及9組頻繁項集，而Hotspot演算法則以最頻繁的前三項缺失為基礎，分別建立其關聯結構，可作為爾後內部稽核重點檢核項目；另外具體貢獻簡述如後：(1)運用各演算法探勘出頻繁項之關聯程度，進而精煉內部審核效率，建立填表流程及檢附資料須知等防呆機制，避免是案一再肇生。(2)提供所屬單位承辦人及財務單位櫃台第一線人員作教育訓練，以減少後端審核人員審核數量及時間壓力。