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探討台灣外送平台之使用者使用狀況－以Uber Eats與foodpanda為例

為了解決群暉股票ptt的問題，作者謝承宏 這樣論述：

外送平台在台灣發展已逐漸成熟，它提供了想節省時間、不想外出或是天氣因素而無法去購買餐點的人一個很好的解決辦法，因此對於外送平台而言，了解使用者滿意度相當重要。使用者是最能直接接觸外送平台及合作餐廳的人，本研究採用批踢踢實業坊(PTT)取得使用者的線上評論作為樣本資料，蒐集的時間是2019年6月1日至2020年12月31日並蒐集到只使用過foodpanda的使用者為190人；只使用過Uber Eats的使用者為76人；同時使用過兩間外送平台的使用者為123人，利用描述性分析、成對樣本t檢定與Apriori關聯規則分析，對台灣兩大外送平台使用者的使用狀況進行調查。研究結果顯示只使用Uber Ea

ts的使用者認為主要優點在於退款的即時性、售後服務好、外送人員的態度好以及平台的回應速度佳，主要缺點在於外送人員的態度差、售後服務差、客服人員的態度差與優惠活動少。兩者同時使用的使用者給予Uber Eats正面評價在於配送訂單的速度快、客服人員的態度好、外送人員的態度好、售後服務好、平台的回應速度佳與平台的操作流程簡單；負面評價在於優惠活動少、外送人員的態度差以及售後服務差。只使用foodpanda的使用者認為主要優點在於優惠活動多、店家選擇多、售後服務好與退款的即時性，主要缺點是外送人員的態度差、售後服務差、客服人員的態度差、配送訂單的速度慢與平台的穩定性差。兩者同時使用的使用者給予food

panda正面評價在於平台價格與店內價格一樣、運費低、優惠活動多；負面評價在於外送人員態度差、售後服務差、客服人員態度差以及配送訂單的速度慢。Apriori關聯規則分析則發現一條foodpanda的規則，當外送平台使用者對外送人員的態度與售後服務不滿意時，同時會對客服人員的態度不滿意。透過調查台灣兩大外送平台的使用者使用狀況，了解使用者如何去選擇外送平台，以提供外送平台業者在使用者的角度即時做出改善與調整，避免流失既有的使用者族群，也藉此吸引新的使用者。關鍵詞：外送平台、使用者滿意度、社群論壇、關聯規則

中文BR斷詞器之建置與應用—以批踢踢實業坊股票版為例

為了解決群暉股票ptt的問題，作者葉寶純 這樣論述：

任何分析中文文章方面的工作，都必須要能夠解析出文章中的詞彙，才有辦法進行後續處理，因此中文斷詞在中文自然語言的處理上，是相當基礎且重要的前置作業。本論文提出了一種改善中文斷詞的方式，透過BR比值公式轉化詞頻，之後搭配資料探勘中的集群分析(clustering)、決策樹(decision tree)、支持向量機(support vector machine)以及貝氏分類器(Bayes classifier)得到最佳的分群和分類，驗證的部分以正確率、精確率、召回率和綜合評價指標評估模型分類效果，即斷詞效果。 以批踢踢實業坊股票版文章為例，在不需要提取大量文章訓練斷詞器的前提下，依照文章不同

結構的比例提取貼文，經過公式轉換後，進行分群以及訓練分類器，實證結果顯示，在不需要大量的文章資料，跟現行常用的中文斷詞器相比較，本研究所提出的中文BR斷詞器亦能夠保持不錯的斷詞效果。