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以機器學習模型為基礎之YouTube影片分享網站熱門榜單影片觀看量預測

為了解決金車股價的問題，作者盧伯霖 這樣論述：

中文摘要…………………………………………………………………………I英文摘要…………………………………………………………………………II誌謝………………………………………………………………………………III目錄………………………………………………………………………………IV表目錄……………………………………………………………………………VII圖目錄……………………………………………………………………………IX第壹章 緒論………………………………………………………………………1 第一節 研究背景………………………………………………………………1 第二節 研究動機………………………………

………………………………3 第三節 研究目的………………………………………………………………6 第四節 研究流程………………………………………………………………7 第五節 研究貢獻………………………………………………………………8 第六節 論文結構………………………………………………………………10第貳章 文獻探討…………………………………………………………………11 第一節 線上影音分享平台發展與創作者策略………………………………12 第二節 廣告配置最佳化………………………………………………………14 第三節 閱聽人行為……………………………………………………

………17 第四節 機器學習理論方法……………………………………………………18第參章 研究方法…………………………………………………………………23 第一節 資料蒐集與說明………………………………………………………23 第二節 初階資料探索式分析…………………………………………………25 第三節 資料前處理……………………………………………………………29 第四節 進階資料探索式分析…………………………………………………35 第五節 系統架構………………………………………………………………46 第六節 模型方法………………………………………………………………47

第肆章 實驗分析…………………………………………………………………57 第一節 實作環境………………………………………………………………57 第二節 實驗設計………………………………………………………………60 第三節 實驗結果………………………………………………………………67 第四節 實驗討論………………………………………………………………90第伍章 結論與建議………………………………………………………………93 第一節 研究結論………………………………………………………………93 第二節 研究限制與未來建議…………………………………………………94參考文獻……

………………………………………………………………………97中文文獻……………………………………………………………………………97英文文獻……………………………………………………………………………100網路資源……………………………………………………………………………102

決策樹分析於食材物流業的銷售量預估方法及其相關應用

為了解決金車股價的問題，作者陳奕安 這樣論述：

食材物流的成立是為能讓其客戶(例如：餐廳、攤販等)能快速且容易的買足需要的相關食材。但是，不同客戶需求的品項及數量都不一樣，因此，食材物流業者的基本條件是要有個大倉庫來儲存各式各樣不同的食材以滿足他的客戶。食材的銷售量常受許多外來因素的影響(例如：節日、季節、飲食習慣改變)等，因此多數食材一年中各時間點需求量都會有相當大的變動，而食材物流業者為能提升客戶滿意度水準的目標下，每樣產品都會依據歷史資料盡可能備足數量，而在此情況下庫存估算的機制會讓庫存需求越來越多。除此上述最直接的庫存問題外，食材也有使用的期限，過多的庫存，即可能產生報廢數量增加的情況。本論文為解決食材業者的庫存問題，首先，提出精

實管理中的雙箱法來有效控制銷售量大且頻繁出貨的食材的庫存，進而快速降低庫存的成效，但食材物流業與一般零件業不易執行雙箱法的原因是零件業加工速度短期內較一致，故的每個箱是容易估算的，且可以用固定體積的箱子來執行雙箱法，但食材物流業商品每天銷量變化大，不易預估，因此食材商品的每個箱的量會隨時間變動，故需要精準的預估銷量來訂出每個時間點每箱的量；然而，食材商品的銷售量易受許多外來因素影響，例如：季節、節慶、天氣、飲食習慣、前幾期的售量(顧客先進貨囤貨)影響等短中長期的影響，不易預估，為能較精準為每種食材雙箱倉儲管理法的每一箱數量預估，本研究發展決策樹預估法，此方法包含考慮中長期影響因素的趨勢預估，及

短期影響因素的變動權重分析，經實際測試案例公司一年的實際銷售資料，本研究提出提出的方法準確度優於現有常用的預估方法Holt-Winter及ARIMA。關鍵字： 食材物流、庫存預估、決策樹