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國防大學 運籌管理學系 溫志皓、黃郁琮所指導 彭裕平的 運用資料探勘技術建立宅配貨運業車輛零組件預測性更換決策支援 （2016），提出bose維修費用關鍵因素是什麼，來自於宅配、資料探勘、決策樹、預知維修、車輛預測性維修。

而第二篇論文國立屏東科技大學 工業管理系所 黃怡詔所指導 林伊珊的 運用資料探勘於生活型態與疾病相關性之研究 （2008），提出因為有 約略集合理論、資料探勘、生活型態的重點而找出了 bose維修費用的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了bose維修費用，大家也想知道這些：

運用資料探勘技術建立宅配貨運業車輛零組件預測性更換決策支援

為了解決bose維修費用的問題，作者彭裕平 這樣論述：

消費型態改變與電子商務蓬勃發展，促使宅配貨運業務量增長，導致車輛零組件耗損頻繁以及維修保養費用攀升。確保宅配貨運車輛作業能力完善，實為宅配貨運業者亟待解決之課題。然而，國內車廠維修品質良莠不齊，以及技師維修能力不一而足，容易造成維修品質高低起伏，導致維修診斷知識與經驗的累積傳遞格外不易。回顧國內外應用資料探勘技術於車輛維修保養議題的文獻得知，大多著重在選擇採用宅配服務之購物意願、車輛路徑選擇優化和提升達交可靠與否，少有針對車輛零組件提出最適置換週期，及其在不同廠區及地區之間維修保養更換潛在規則之研究。因此，本研究即以車輛維修保養履歷資料，運用卡方檢驗以及決策樹分析，建立分類模型並予以驗證。研

究係針對個案公司2008～2016年間共9年間，所有3.5噸級別之宅配貨運車輛維修保養履歷資料進行分析，歸納整理共計173,693筆維修工單，及23類車輛零組件項目。獲得研究結果如以下：(1) 同為3.5噸級別之宅配貨運車輛，但品牌不同的情況下，維修費用存有顯著差異；(2) 個案公司宅配貨運車輛零組件，其在特定廠區及地區確實存在經常損壞之關係；(3) 根據分類規則結果，獲得最適置換週期決策支援之參見。

運用資料探勘於生活型態與疾病相關性之研究

為了解決bose維修費用的問題，作者林伊珊 這樣論述：

本研究主要以南部某區域教學醫院之醫護人員為對象，探討醫護人員的生活型態及膽固醇之間的關聯性，採用問卷方式調查生活型態做為條件屬性，並結合健康檢查結果為決策屬性；再運用約略集合理論(Rough Set Theory, RST)建構預測模型，此部分以約略集合探勘系統 (Rough Set Exploration System, RSES)做為分析工具，找出預測準確率與相關屬性，由於分析軟體有屬性個數的限制，因此需透過資料探勘分類法選取重要屬性，分類法包含關連性測量法、幾何平均關連性測量法、加權關連性測量法、加權幾何平均關連性測量法、加權資訊理論、資訊獲利、PRISMII分類法與PRISMIII分

類法等方法。實證結果顯示，資訊獲利所萃取出的重要屬性，經過約略集合理論分析可以達到較高的預測準確率。

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