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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 周雍強(Yon-Chun chou) | |
dc.contributor.author | Chia-Wei Yeh | en |
dc.contributor.author | 葉家瑋 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-15T11:49:15Z | - |
dc.date.available | 2019-08-24 | |
dc.date.copyright | 2016-08-24 | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.date.submitted | 2016-08-12 | |
dc.identifier.citation | [1] Breiman, L., Friedman, J., Stone, C. J., & Olshen, R. A. (1984). Classification and regression trees: CRC press.
[2] Coates, J. F. (2000). Scenario Planning. Technological Forecasting and Social Change, 65(1), 115-123 [3] Dawar, N., & Bagga, C. (2015). A better way to map brand strategy. Harvard Business Review, 93(6), 90-97. [4] Dunham, M. H. (2006). Data mining: Introductory and advanced topics: Pearson Education India. [5] Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data mining: concepts and techniques: Elsevier. [6] Kumar, N., Radhakrishnan, S., & Rao, R. C. (2010). Private label vendor selection in a supply chain: Quality and clientele effects. Journal of retailing, 86(2), 148-158. [7] Lapre, M. A., & Van Wassenhove, L. N. (2002). Learning across Lines. The Secret to More Efficient Factories. Harvard Business Review, 80(10), 107-11. [8] Quinlan, J. R. (1986). Induction of decision trees. Machine learning, 1(1), 81-106. [9] Quinlan, J. R. (1993). C4. 5: Programming for machine learning. Morgan Kauffmann. [10] Raju, J. S., Sethuraman, R., & Dhar, S. K. (1995). The introduction and performance of store brands. Management Science, 41(6), 957-978. [11] Ter Braak, A., Dekimpe, M. G., & Geyskens, I. (2013). Retailer private-label margins: The role of supplier and quality-tier differentiation. Journal of Marketing, 77(4), 86-103. [12] 簡群禎. (2014). 正副廠品牌競爭: 通路合作下之最適零售商品牌定位. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/49801 | - |
dc.description.abstract | 台灣產業以代工製造為主體,多數企業在價值鏈中的獲利往往受到擠壓,將國際知名品牌稱為正廠品牌,將以代工製造起家的企業所創的品牌稱為副廠品牌,由於品牌力量相比懸殊,副廠在這個競爭環境需要策略層次的籌劃,才能有所突破。副廠是否能經由與通路聯盟的方式,優化產品定位,在這種正廠品牌佔優勢的產業結構發揮更大影響力,改善弱勢地位、提升獲利。如何在這副廠、連鎖店通路與正廠所構成的三元結構裡的產品定位問題對不同的影響因素產生的結果作系統性歸納並找出適合的策略是關鍵的議題。情境分析可以將複雜的變數編制納入一個具有一致性、系統性、貌似真實的情節當中,發展出多種未來可能成形的情境,將可能形成的情境加以分類歸納成數種策略應用。
本研究針對知識整合議題進行探討,運用決策樹分類後萃取知識來探討其分類依據的方法如何應用於情境分類歸納的議題。研究首先考慮應用案例-品牌聯盟策略的模型中不同影響因子所產生的均衡解,應用資料庫知識發掘的概念及情境分析法將所有結果建構成情境資料庫,再運用決策樹分類法將不同的情境結果作分類歸納策略。 最終從情境分類結果歸納出GSBA總規模即是本研究案例中品牌聯盟策略結構問題的關鍵因素。本研究貢獻發現藉著決策樹分類工具讓我們在供應鏈研究問題中不同的情境結果能做出適當的分類,萃取出有用的知識。 | zh_TW |
dc.description.abstract | A large part of domestic industries is rooted in contract manufacturing but the need to develop brand powers have been fully recognized in the industry. Secondary brands rooted in contract manufacturing are in weak positions in competing with name brands. Therefore, how to develop the strategic option of a secondary brand forming an alliance with a channel brand to compete with the name brands is a significant issue. Then we can develop many scenarios which will happen in the future and continuously induce them into a lot of useful strategies by scenario analysis.
This paper discusses with an issue of integration of knowledge. First, we consider a model of product positioning is constructed to analyze the feasibility of such a strategy. Then we apply concepts of knowledge discovery in database and scenario analysis to construct a database of scenarios. Finally, we use decision tree method to classify different scenarios and make an induction of them. A result we obtained is the market scale of the alliance is the determinant factor. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-15T11:49:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-105-R03546031-1.pdf: 1917092 bytes, checksum: bdf2877a261bef3fb13294a4154f6d7f (MD5) Previous issue date: 2016 | en |
dc.description.tableofcontents | 口試委員會審定書 #
誌謝 i 摘要 ii ABSTRACT iii 目錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 viii 第一章 緒論 1 1.1研究背景 1 1.2研究問題分析 4 1.3研究目的 5 1.4研究架構 5 第二章 文獻回顧 7 2.1資料庫知識發掘 7 2.2決策樹 11 2.2.1ID3演算法 13 2.2.2C4.5演算法 25 2.2.3CART演算法 29 2.2.4其他屬性選取量測演算法 37 2.3應用案例-副廠品牌與連鎖店品牌聯盟策略 39 第三章 情境資料庫及情境決策樹建構 44 3.1資料前處理與轉換-情境資料庫建立 44 3.2資料探勘-決策樹建構 47 3.2.1決策樹根節點測試 47 3.2.2決策樹內部節點測試 50 3.2.3情境決策樹分類結果 53 第四章 以不同演算法建構情境決策樹 55 4.1以 C4.5建立情境決策樹 55 4.1.1 C4.5情境決策樹根節點測試 55 4.1.2 C4.5情境決策樹內部節點測試 56 4.2以CART建立情境決策樹 58 4.2.1CART情境決策樹根節點測試 58 4.2.2CART情境決策樹內部節點測試 59 第五章 結論與建議 62 5.1 研究結果與貢獻 62 5.2未來研究方向 63 參考文獻 64 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 決策樹應用於情境分類歸納 | zh_TW |
dc.title | An Application of Decision Tree Generation to the Induction of Management Scenarios | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 104-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 洪一薰(I-Hsuan Hong),陳曜鴻(Yao-Hong Chen) | |
dc.subject.keyword | 情境分類,情境歸納,決策樹,品牌聯盟策略, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Scenario Classification,Scenario Induction,Decision Tree,a Strategy of Brand Alliance, | en |
dc.relation.page | 64 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201602341 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2016-08-12 | |
dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 工業工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 工業工程學研究所 |
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