首先針對個人在創業時,如何將公司事業策略與行銷策略結合作結合，規劃在改變消費者行為時所面臨的問題與挑戰，要如因應。並且在顧客與通路之間如何透過其行銷關係取得市場的先機作為研究的目的設定。 本研究從各「文獻探討」出發，旁徵博引全球抗感染用藥市場與腸病毒用藥市場及H1N1流感疫苗市場，說明禽流疫情仍持續在台灣進行中。進而藉由日本環境用藥市場推估資料以假設的方式探討確立台灣整體環境用藥市場未來的變化狀況。藉以當市場需求被引出時，以禾千代股份有限公司為例，討論禾千代在價值交換的過程中，生產者如何利用與通路、與消費者之間的三角關係，透過差異化服務的行銷手法，去改變消費者使用習慣。並在競爭廠商林立中，打開台灣環境抗菌生物產業的需求，在市場佔有一席之地。 整體研究並藉由實際至賣場與競爭對手店鋪銷售員做意見訪談及匯聚台灣國內各家著名次氯酸水生產公司的銷售方式並蒐集次氯酸水目前的使用相關文獻、次級資料，找出次氯酸水之正確經營策略，以此建立起論文整體之架構。並以業界相關理論之說明為輔，透過台灣環境用藥市場分析推估與假設及對競爭對手通路的實際拜訪來釐定公司之初期與未來創業方向。找出公司之定位與未來5年內所需之行銷策略並確立未來公司整體方向。 研究結果顯示，以滿足顧客價值及服務差異化及測底改變消費者使用習慣為導向，為禾千代股份有限公司之最佳核心方向。在透過深度了解市場後，找出需求的目標區塊，並透過產品差異化服務與價格策略整合，提升附加價值以增加商品之競爭力。在此同時與有專業度與可信賴度的通路進行策略聯盟與合作銷售以降低消費者初期的不便利性及取得成本，並獲得消者的青睞。另外最重要的是，藉由專業人員的商品說明與SOLUTION建議銷售，可引起消費者當下的預防知識並對次氯酸水的認識而引起消費者的購買意願，同時藉由改變使用習慣以獲得廣泛使用的口碑，建立消費者對公司產品的長期信賴與使用。 從整體經營策略著手，俾使合千代股份有限公司初期公司發展方向即趨完整及正確，並需時時觀察與因應消費者意向、競爭者動態並審視生活環境抗菌生物科技產業的關鍵需求因素，依此方向，禾千代股份有限公司持續依滿足顧客需求作為經營依歸，持續發展相關系列定位清楚之新商品，並戮力引進環境抗菌之新創意產品，以建立強而有力的門檻，即有機會使得企業持續成長並圓創業之夢，並希冀能對全球日益重要的環境保護與改善問題作出對策與貢獻。

通訊技術的演化與智慧型手機的普及，改變了人際溝通的方式與手機的應用情境，在此變動快速的行動運算時代，欲研究探討使用者的行為模式，必須建立一個包含硬體、軟體與使用者社群的實驗平台，以量化的數據補強質性的觀察，準此，本論文將以現有之平台為基礎，強化其功能與易用性，方便其他研究者觀察資料的概況，並擷取符合某些條件之資料，此外，我們採用3-gram之應用程式序列，作為行為模式(behavior pattern)之特徵定義，配合不同的應用程式被使用之頻率，在相似度比較上進行不同比重的加權，根據實驗結果，可大致對使用者進行初步的分類，亦可利用此指標，針對已分類過的使用者更進一步探討之間的歧異程度。 / The rapid evolution of information technology and prevalence of smart-phones have changed the way people communicate. To effectively observe and investigate user behavior in this new era of mobile computing, an experimental platform that consists of hardware devices, software applications and user groups is essential. In this thesis, we enhance and extend the functions of a user log collection and analysis system to facilitate quick overview of the recorded data and allow flexible query/extraction of desired data segments for further processing. In addition, we employ 3-gram app log sequence as the main feature to characterize user behavior. A similarity measure that takes into account the relative app usage frequency has been defined to compare and classify users and their usage patterns. Experimental results indicate that this measure can effectively distinguish users of different traits given enough time period of observation.