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大數據分析SQL Server 2016與R全方位應用

為了解決r package安裝的問題，作者謝邦昌,宋龍華,李紹綸 這樣論述：

　　台灣微軟首席技術與策略長 丁維揚 專業推薦！ 　　*數據是企業的重要資產，近來大數據潮流、機器學習和人工智慧(AI)…等興起。無疑地，都是依據數據來支持決定。 　　*本書內容闡述從大數據技術範疇、資料倉儲和商業智慧的概念與原理，以及顧客關係管理(CRM)的相關應用。重點深入敘述Microsoft SQL Server 2016發揮在大數據分析領域。 　　*從實務分析，說明利用T-SQL撰寫會員消費行為分析指令，例如：會員基本輪廓、購買行為(週期)、產品組合、會員流失率、會員貢獻度與行銷模型RFM等，讓讀者獲得貼近實務的大數據分析經驗。 　　*從整合分析，介紹SQ

L Server 2016在數據分析的突破With R。R屬於免費開放來源(Open Source)程式設計和統計語言，近來特別受到青睞。如今SQL Server 2016將R整合，資料分析人員不僅可以在SQL Server執行原本T-SQL之外，更可同時執行R語言，瞬間搭起分析與IT的橋樑。   　　*內容闡述從R Services 和R Package安裝、利用R Script讀取SQL Server資料表與寫入資料至SQL Server和使用R Tools for Visual Studio 進行資料建模。 　　*相較於一般市面上SQL Server書籍，本書讓讀者更好理解和上機操作，

每一個範例都搭配詳細的操作步驟和分析結果解讀。

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中台灣汽/機車酒駕者累犯及酒精鎖安裝意願及願付價格之研究

為了解決r package安裝的問題，作者呂翊豪 這樣論述：

本研究探討影響汽機車酒駕者累犯之重要因素，以及影響汽機車酒駕者安裝酒精鎖的意願及願付價格。調查對象為 2020 年中台灣道安講習課程學員，凡遭取締違規之酒駕者均須參加此課程；調查內容包含酒駕者社會經濟特性、家庭生命週期特性、酒精鎖與酒駕認知特性、酒駕取締前後飲酒模式與自我健康評估的特性、旅次變化特性。本研究利用 Logistic 回歸模式分別建立影響汽機車酒駕者累犯的模式，校估結果顯示：AUDIT 評分、酒測值和酒駕頻率等變量都顯著影響累犯的可能性。在家庭生命週期方面，已婚且子女年齡在 1 至 5 歲之間的酒駕者較不會酒駕累犯，因為遭受道德與經濟方面的更高約束較不會酒駕累犯。汽車酒駕取締過後

有機車作為替代運具者更有可能成為酒駕累犯。本研究利用 Double-Hurdle 模式分別建立影響汽機車酒駕者模式，顯著變數包含：酒精鎖認同度、汽車持有數、大學以下學歷、低收入者皆顯著影響參與意願及願付價格；酒駕取締前後皆被 Alocohol Use Disorders IdentificationTest (AUDIT)歸類於高風險飲酒者的酒駕者，越願意安裝且支付較高價格，並且隨著飲酒風險水平的增加，對強制性酒精鎖的偏好更加強烈；自我健康狀況評估下降者較願意安裝且出更高價格，可能了解到健康每況愈下，想透過參與酒精鎖計畫改善其健康狀態；酒駕取締後使用機車作為汽車的替代運具者，較傾向安裝酒精鎖及

出價。本研究建議透過以下之措施減少汽機車酒駕者累犯的可能性，例如：同時吊扣、吊銷汽機車駕照、利用酒精鎖限制駕駛權，或提高警察取締頻率，皆能有效地減少酒駕的可能性；為解決酒駕者酒精消費問題，透過將高風險飲酒者與高濃度吹氣酒駕者列入日後重點追蹤的對象，亦可避免酒駕累犯。建議透過以下之措施提升酒精鎖安裝率：經濟較難以負擔的家庭，應給予酒精鎖費用的補助，以激勵酒精鎖的安裝率；吊扣、吊銷駕照期限過長，導致酒駕者透過旅次數的降低規避安裝酒精鎖所需的成本，若能給予自願安裝酒精鎖者縮短吊扣、吊銷駕照期限的寬容待遇，應可提高安裝酒精鎖的意願。