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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
朝陽科技大學 營建工程系 王琨淇所指導 趙子綺的 結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視 （2021），提出excel換行符號c#關鍵因素是什麼，來自於建築資訊模型、擴增實境、4D進度模擬、職安管理。
而第二篇論文中華大學 工業管理學系 陳棟樑所指導 詹坤穎的 應用IPA模式探討禪茶文化館服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之研究-以兩岸禪茶文化館為例 （2021），提出因為有 禪茶文化、服務品質、滿意度、忠誠度的重點而找出了 excel換行符號c#的解答。
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Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決excel換行符號c# 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視
為了解決excel換行符號c# 的問題，作者趙子綺 這樣論述：
目錄摘要 IAbstract II誌謝 III第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究問題 21.3 研究目的 31.4 研究範圍與限制 31.5 研究流程 41.6 論文章節架構 6第二章 文獻回顧 72.1 擴增實境(AR) 72.2 AR於營造業之應用 82.3 整合BIM與AR之4D進度模擬 112.4 AR運用於職安管理 142.5 小結 19第三章 系統開發 203.1 BIM模型與資料庫連結 223.1.1 建置BIM模型 223.1.2 添加BIM元件資訊 223.1.3 BIM模型資訊之資料庫建立 253.2 A
R應用程式開發 323.2.1 於Vuforia Engine開發網頁設定開發圖像標記式AR應用程式所須之授權碼及目標圖像資料庫 333.2.2 使用Vuforia Engine外掛程式於Unity3D開發圖像標記式AR應用程式 343.3 AR與4D進度模擬 393.3.1 結合進度條與進度作業資訊 403.3.2 AR結合進度條與BIM模型 493.3.3 AR結合BIM模型資訊視窗 533.4 4D施工危害檢視 55第四章 案例實測 594.1 案例介紹 594.2 BIM模型與資料庫連結 594.2.1 建置BIM模型 594.2.2 添加BIM元件資訊 6
04.2.3 BIM模型資訊之資料庫建立 624.3 AR應用程式開發 764.3.1 於Vuforia Engine開發網頁設定開發圖像標記式AR應用程式所須之授權碼及目標圖像資料庫 774.3.2 使用Unity3D開發圖像標記式AR應用程式 804.4 AR與4D進度模擬 824.4.1 結合進度條與進度作業資訊 834.4.2 AR結合進度條與BIM模型 854.4.3 AR結合BIM模型資訊視窗 884.5 4D施工危害檢視 89第五章 討論 995.1 研究差異 995.2 傳統4D進度模擬與AR結合4D進度模擬之差異 100第六章 結論與後續研究建議
1076.1 結論 1076.2 貢獻 1076.3 後續研究建議 108參考文獻 109 表目錄表3.1、BIM模型資訊連結之軟體用途說明表 25表3.2、各類型元件常用之元件資訊列表 54表4.1、「2FL混凝土澆置及養護(5000PSI)」之施工危害檢視關卡內容 92表4.2、「鋼構及外牆屋面板工程」之施工危害檢視關卡內容 94表4.3、「造型格柵、鋁板、欄杆玻璃安裝」之施工危害檢視關卡內容 97表5.1、研究之研究目的及程式編譯需求差異比較表 101表5.2、BIM模型資訊及進度作業資訊傳遞方式差異比較表 103表5.3、研究之成果展示方式及使用軟體差異比較表
105 圖目錄圖1.1、研究流程圖 5圖2.1、光學透視之頭戴式顯示器之概念圖 7圖2.2、Virtuality Continuum關係圖 8圖2.3、設施設備報修系統平台之系統架構示意圖 9圖2.4、將GAMMA AR搭配雲端資料庫建立之設備報修平台頁面 9圖2.5、全景AR技術開發示意圖 10圖2.6、全景AR虛擬安全教育訓練環境系統示意圖 10圖2.7、施工階段介面管理之系統架構 11圖2.8、將現場相片生成之點雲模型及BIM模型與現場環境整合 12圖2.9、以AR檢視施工模擬之投影 13圖2.10、使用AR模擬施工進度狀態之流程 13圖2.11、透過MR追蹤施工
進度 14圖2.12、以行動裝置開啟圖像標記式AR系統並掃描AR圖卡 16圖2.13、以低技能為例之關卡操作過程 16圖2.14、於Google地球之環境進行AR系統模擬 17圖2.15、使用者登入介面 18圖2.16、施工階段及位置選擇介面 18圖2.17、點選虛擬安全設施設備物件放置點 18圖2.18、透過檢查清單確認虛擬安全設施設備物件是否合格 19圖3.1、結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視模式圖 21圖3.2、新增參數之參數性值設定視窗 23圖3.3、由時程進度表取得進度作業之大綱編號 24圖3.4、選取元件可於性質欄檢視元件資訊 24圖3.5
、BIM模型資訊連結之軟體關係圖 25圖3.6、SSMS連結伺服器介面 26圖3.7、建立匯出資訊之資料庫來源 27圖3.8、連結BIM模型至資料庫之連接選項選取視窗 27圖3.9、選擇產生指令碼之資料庫物件 29圖3.10、MS SQL Server資料庫產生之指令碼示意圖 29圖3.11、MySQL資料庫產生之指令碼示意圖 30圖3.12、phpMyAdmin之資料庫管理頁面 30圖3.13、WAMP Server之專案目錄資料夾 31圖3.14、多層式列表示意圖 32圖3.15、圖像標記式AR系統開發流程圖 33圖3.16、Vuforia Engine開發網頁之授權
碼管理員 34圖3.17、Vuforia Engine開發網頁之目標物管理員 34圖3.18、由AR Camera物件之編輯視窗開啟Vuforia配置內容 35圖3.19、焦距和可視化範圍 36圖3.20、本研究使用設備之鏡頭規格 36圖3.21、依據設備調整AR Camera之視角度數 37圖3.22、於Vuforia配置內容查看已匯入之圖像資料庫 37圖3.23、於Image Target物件之編輯視窗設定AR圖卡圖像 38圖3.24、圖像目標物件與觸發物件之階層關係示意圖 38圖3.25、建立Unity3D專案場景為Android應用程式之視窗 39圖3.26、Pro
ject之匯出精靈之設定對應任務欄位視窗 41圖3.27、Unity3D外掛程式轉換Excel工作表之工具 42圖3.28、Unity3D之進度作業資訊多層式列表示意圖 42圖3.29、Unity3D之UI物件「Slider」 44圖3.30、設定「Render Mode」物件參數 44圖3.31、本研究使用之設備之螢幕尺寸 45圖3.32、設定「UI Scale Mode」物件參數 45圖3.33、設定「Slider」物件之預設基準參數 46圖3.34、系統依據不同畫面之尺寸調整「Slider」位置及尺寸(1) 46圖3.35、系統依據不同畫面之尺寸調整「Slider」位置
及尺寸(2) 47圖3.36、進度作業資訊之UI物件 47圖3.37、透過3ds Max連結Revit專案並讀取模型 49圖3.38、選擇以不合併實體導入模型 50圖3.39、將場景物件之材質類型由Autodesk材質轉換為物理材質 50圖3.40、透過3ds Max轉換材質類型後取得正確之材質球數量 51圖3.41、依進度作業順序開啟BIM模型之程式碼運作流程圖 52圖3.42、模型資訊UI視窗示意圖 53圖3.43、Unity3D專案內建之物理射線程式 55圖3.44、「Button」物件內建「OnClick()」程式函式 55圖3.45、設置施工危害檢視關卡流程圖
56圖3.46、4D施工危害檢視關卡之關卡說明提示符號 58圖3.47、4D施工危害檢視關卡之職安提示符號 58圖3.48、圈圍管制設施及指揮人員之模型 58圖4.1、台中市某大學新建大樓之全棟透視圖 59圖4.2、台中市某大學新建大樓之一樓走廊 60圖4.3、定義新專案參數之名稱及類型 61圖4.4、於性質欄輸入對應進度作業資訊及危害 61圖4.5、新增匯出BIM模型資訊之外掛軟件 63圖4.6、以ODBC方式連結Revit與資料庫 63圖4.7、選擇資料來源之視窗 64圖4.8、選擇建立SQL Server為資料來源 64圖4.9、由SSMS連線伺服器視窗取得伺服器名
稱 65圖4.10、於SSMS新增資料庫 65圖4.11、於資料來源設定填入伺服器與資料庫名稱 66圖4.12、SSMS之SQL Server資料庫架構 68圖4.13、phpMyAdmin之MySQL資料庫架構 68圖4.14、於SSMS選擇產生指令碼之選項 69圖4.15、選擇本系統所需之資料表 69圖4.16、選擇結構描述和資料為指令碼編寫資料類型 70圖4.17、於SSMS產生之指令碼 70圖4.18、依據MySQL資料庫使用語法調整後之指令碼 71圖4.19、將調整後之指令碼匯入MySQL資料庫 71圖4.20、以記事本開啟指令碼並確認檔案編碼 72圖4.21
、於WAMP Server之本機網頁查看各工具之資訊 73圖4.22、於專案目錄內新增PHP檔 74圖4.23、讀取MySQL資料庫資訊之局部程式碼 74圖4.24、以網頁呈現PHP檔之敘述內容 75圖4.25、產生網頁內容之指令碼 75圖4.26、模型資訊之階層式列表欄位定義 76圖4.27、篩選字串變數填入階層式列表之局部程式碼 76圖4.28、BIM模型資訊於Unity3D專案之階層式列表 76圖4.29、授權碼創建完成畫面 78圖4.30、創建目標物之設定畫面 78圖4.31、顯現圖像目標之特徵點處 79圖4.32、下載目標物資料庫之視窗 79圖4.33、下載之
目標物資料庫檔 80圖4.34、下載Vuforia之SDK處 81圖4.35、將授權碼填入Vuforia配置內容 81圖4.36、設定AR圖卡之圖像及尺寸 82圖4.37、Image Target之子物件 82圖4.38、以英文命名之標題欄位名稱及工作表名稱 84圖4.39、於Unity3D建立之進度作業資訊多層式列表 84圖4.40、以UI物件建置之進度條及進度作業資訊 85圖4.41、匯入Unity3D場景之3D模型 86圖4.42、BIM模型及進度條物件皆為標記圖像之子項目 86圖4.43、以AR應用程式檢視4D進度模擬 87圖4.44、完工後室內實景 87圖4.
45、以AR檢視室內之截圖畫面 87圖4.46、於AR應用程式點選模型顯示BIM模型資訊視窗 88圖4.47、施工危害檢視關卡步驟1 89圖4.48、施工危害檢視關卡步驟2 90圖4.49、施工危害檢視關卡步驟3 90圖4.50、施工危害檢視關卡步驟4 90圖4.51、施工危害檢視關卡步驟5 91圖4.52、施工危害檢視關卡步驟6 91
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決excel換行符號c# 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
應用IPA模式探討禪茶文化館服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之研究-以兩岸禪茶文化館為例
為了解決excel換行符號c# 的問題，作者詹坤穎 這樣論述：
本研究運用重要-表現分析法(IPA)模式，探討茶文化相關產業消費顧客對於禪式管理之茶文化館所提供服務品質的重視程度與實際感受以及顧客滿意度及忠誠度之影響關係，並透過個人資料基本分析來探討不同個人背景變項所造成的差異情形。採用問卷調查法在上海及高雄兩地針對消費者發放實體問卷蒐集資料，上海市靜安區靜安別墅百年街道商圈博茶堂文化館，共發放100份問卷，回收93份，扣除書寫不全，共計回收有效問卷76份；上海市徐匯區商圈永新坊行人商業步道區素林茶文化館，共發放100份問卷，回收85份，扣除書寫不全，共計回收有效問卷79份；高雄市苓雅區高雄文化中心文教區睿和茶文化館，共發放70份問卷，回收55份，扣除書
寫不全，共計回收有效問卷47份。三個據點共發放270份問卷，共計回收233份，有效回收問卷合計回收203份，有效回收率為75.19%，問卷回收鍵入資料利用SPSS統計套裝軟件及Microsoft Excel試算表軟體進行項目分析、敘述性統計分析、信度分析、t檢定、單因子變異數分析、相關分析以及迴歸分析等統計方法進行資料分析，研究結果為：1.禪茶文化館的女性顧客比例較高。2.禪茶文化館的顧客收入及學歷偏高。3.禪茶文化館的主要顧客集中於40歲以上中壯年至屆退休年紀。4.禪茶文化館的各項分析中顧客對於關懷性構面普遍重視。5.禪茶文化館的顧客對服務品質滿意度會影響忠誠度。6.禪茶文化館的部分顧客認為
服務品質未必是最滿意，仍願意繼續消費，忠誠度極高。本研究的分析結果除了提供參與調查研究之業者在營運實務上可進行改善的意見參考之外，除了提供茶文化產業經營者在營運上作為營運策略方調整外，也可以給準備進入這個行業的經營者在定位及策略上提供參考。