一個商業展覽通常需要投入大量資源，但只能在一定的地點、一定的期間內展現，如何有效地將展覽中最重要的資源 - 顧客關係，於展覽後繼續維持與發展? 這將是展覽服務業延伸展覽價值最重要的工作。 本研究從展覽的現場活動與參觀者互動開始，從互動中收集參觀者基本資料及各別需求，運用資料採礦技術來分析參觀者資料，並將結果做為進行顧客關係行銷與形成虛擬社群的依據。不同虛擬社群形成後，本研究使用異場域碰撞的典範轉移模式，試圖從腦神經模型中推演出人與人、社群與社群之間的互動關係，建構完成一展覽服務業的顧客關係管理參考架構。 關鍵詞: 顧客關係管理、資料採礦、虛擬社群、關係行銷、 異場域碰撞

本研究旨在探討新北市特色小學之經營效率，本研究使用資料包絡分析法對於新北市47 所特色小學的經營效率進行分析，投入指標與產出指標係來自文獻探討及專家審題後取得。投入指標包括師生比、職生比、用人經費與資本門經費四項投入項；在產出指標的選取上，本研究選用遊學人次、參訪人次、特色學校課程與活動時數與媒體報導次數四項產出項。本研究期望描繪出最真實的新北市特色小學經營成果現況，並了解新北市特色小學在各投入指標與產出指標之績效變化。此外，本研究運用Mann-Whitney 檢定，探討新北市特色小學依背景變項分類為偏遠小學及一般小學後的經營差異。 本研究之五項重要實證結果如下： 一、新北市特色小學中有17所總技術效率屬相對有效率 在99學年度新北市特色小學資料中，在研究樣本的47所小學中，共有17所學校在效率值上達到相對有效率境界。 二、新北市特色小學總體經營無效率同時受規模因素、技術因素影響 以資料包絡分析法所定義的兩大效率來源論之，新北市特色小學總體經營無效率，同時受於「規模因素」與「技術因素」影響。 三、職生比為影響經營績效的關鍵因子 在投入變項中，「職生比」的敏感度最高，為影響經營效率之關鍵因子。 四、特色學校對於每一個產出項都應重視 在產出變項中，「媒體報導次數」的敏感度最高，為影響經營效率之關鍵因子，但其他三項產出指標對於效率值影響也很大。 五、一般學校與偏遠學校經營表現無明顯差異 在99學年度新北市特色小學經營效率分析中，可發現一般學校與偏遠學校在經營表現尚無明顯差異之處。 最後依上述研究結論，提出具體建議，以作為新北市特色小學、新北市教育局及教育行政機關參考運用。 / The purpose of this study is to explore the operational efficiency of featured elementary schools in New Taipei City. Data envelopment analysis (DEA) was conducted to analyze the operational efficiency of 47 featured elementary schools in New Taipei City. The input indicators and output indicators were obtained from literature review and expert review. The four input indicators were teacher-student ratio, staff-student ratio, human resources budget, and capital budget; the four output indicators were study tour person/times, visitor person/times, specialty school courses and activity hours, and media report instances. The findings can be used to accurately depict the operational conditions of featured elementary schools in New Taipei City, and understand the performance changes in input indicators and output indicators of these schools. In addition, Mann-Whitney test was conducted to examine operational differences of featured elementary schools in New Taipei City, as classified according to background variables into remote elementary schools and general elementary schools. The five important empirical results are described as follows: 1. The total technical efficiency of 17 featured elementary schools in New Taipei City is relative efficiency. The data on featured elementary schools in New Taipei City for 2010 academic year, suggest that among the 47 elementary schools in the research sample, 17 schools reached relative efficiency. 2. The overall operational inefficiency rate of featured elementary schools in New Taipei City is simultaneously affected by size factors and technical factors. According to the two main sources of efficiency as defined by DEA, the overall operational inefficiency rate of featured elementary schools in New Taipei City are simultaneously affected by “size factors” and “technical factors.” 3. Staff-student ratio is a key factor that influences operational performance. Among input variables, “staff-student ratio” has the highest sensitivity, and is the key factor that influences operational efficiency. 4. Specialty schools should emphasize each output indicator. Among output variables, “media report instances” has the highest sensitivity, and is the key factor that influences operational efficiency, but the other three output indicators also have major influence on the efficiency value. 5. There are no significant differences between the operational performance of general schools and remote schools. The analysis of operational efficiency of featured elementary schools in New Taipei City for 2010 academic year found that, it is possible to find that there are no significant differences between general schools and remote schools in terms of operational performance. Finally, suggestions are proposed based on the above research conclusions, to serve as a reference for featured elementary schools in New Taipei City, Bureau of Education in New Taipei City, as well as educational administrative authorities.

函數型資料分析的是一組曲線資料，通常定義域為一段時間範圍。常見的如某一個地區人口在成長期的身高紀錄表或是氣候統計資料。函數型資料主要特色曲線間常有共同趨勢，而且個別曲線反應共同趨勢時也有時間和強度上的差異。本文研究主要是使用Kneip 和 Ramsay提出，結合對齊程序和主成分分析的想法作為模型架構，來分析函數型資料的特性。首先在對齊過程中，使用時間轉換函數(warping function)，解決觀測資料上時間的差異；並使用主成分分析方法，幫助研究者探討資料的主要特性。基於函數型資料被預期的共同趨勢性，我們可以利用此一特色作為各種類型資料分類上的依據。此外本研究會對幾種選取主成分個數的方法，進行綜合討論與比較。 / In this thesis, a procedure combining curve alignment and functional principal component analysis is studied. The procedure is proposed by Kneip and Ramsay .In functional principal component analysis, if the data curves are roughly linear combinations of k basis curves, then the data curves are expected to be explained well by principle component curves. The goal of this study is to examine whether this property still holds when curves need to be aligned. It is found that, if the aligned data curves can be approximated well by k basis curves, then applying Kneip and Ramsay's procedure to the unaligned curves gives k principal components that can explain the aligned curves well. Several approaches for selecting the number of principal components are proposed and compared.

新版個人資料保護法，經歷各種必要相關程序後，將於2012年下半年起施行。由於新法將不分行業全體適用，且不再僅限於經電腦處理之個人資料也納入保護範圍，此外更要求企業必須舉證說明無過失或無故意違反法律。於此企業應該提早進行自我檢驗，建立管理制度並導入相關措施以作因應，否則新法上路後對企業蒐集、處理與利用個資將有更嚴格之要求。 本研究希望利用訪談的方式，瞭解藉由個人資料進行分析並進而擬定行銷策略之個案公司，對於新舊個資法之因應策略的可能方案，並蒐集對該業者公司發放的問卷，將所有資訊統合整理，調查各業者對於新個資法之認知及實施時之因應措施，讓本研究得以充分的描繪出個案公司的可行策略。 因此，從量化與質化問卷的調查資料得到的研究結果，大致可分為三點，面對新個資法的實施，應由業者的個資外洩風險評估做起、管理風險及賦予人員權限和提高資訊安全維護處理。綜合研究結果，茲分別對政府及企業提出幾項建議，以供未來政府及企業之參考依據。

我國銀行業最常見的作業風險事件多集中於少數幾項類型：內部詐欺；外部詐欺；客戶、產品與營業行為；運送與作業流程之管理。從銀行業的角度來看，各項法條的意義雖很重要，實務上如何執行才能滿足新法規的要求以減降作業風險才是銀行管理人員最關心的事項。本研究針對幾項銀行在推動作業風險管理體制過程中主要面對的挑戰，從新巴賽爾資本協定中作業風險的角度，試圖分析並且提出因應金融消費者保護法與新版個人資料保護法後作業風險管理的建議，包括落實作業風險的管理工具與運作模式進行探討。具體目的包括探討目前台灣銀行業作業風險所面臨的法規挑戰、探討台灣銀行業如何落實作業風險管理、並提出結論與建議以提供台灣銀行業者後續經營的參考。

台灣各都會區因經濟與社會發展程度不同，使各都會區房地產市場特性有所差異，住宅價格波動情形亦有所不同。過去於台灣雖已有許多文獻探討過區域經濟與社會變數和區域住宅價格之關聯，卻少有文獻討論不同區域彼此間住宅價格差異與區域經濟與社會變數差異關係，且多數探討區域房地產市場文獻亦僅將研究範圍限縮在單一都會區，對於全國都會區之綜合性討論較為缺乏。是故，本文以台灣六大都會區為研究對象，探討各都會區彼此間住宅價格差異時間與空間變動情形，分析其與各都會區彼此間經濟與社會發展差異關係，進一步釐清當中之主要影響因素。 本研究使用台北市、新北市、桃竹都會區、台中都會區、台南都會區與高雄都會區等六大都會區由1993年至2010年共270筆住宅價格兩兩相除之比例資料，透過縱橫資料模型(Panel Data Model)探討國內六大都會區，兩兩間住宅價格比例變動於經濟與社會面的主要影響因素。實證顯示，當兩兩都會區經常性所得、知識密集服務業就業機會、公共投資、交通可及性、辦公室使用執照樓地板面積、治安狀況與空氣品質差異越大，住宅價格差異亦隨之擴張。且各都會區知識密集服務業就業機會、公共投資、交通可及性與經常性所得落差對住宅價格差異影響最大。此外，兩兩都會區住宅價格差異亦受到其地區特性與景氣影響。建議政府可透過於弱勢都會區發展適宜知識密集服務業發展之環境，吸引相關產業進駐，提供當地更多知識密集服務業就業機會，降低國內都會區所得落差。此外，應合理分配各都會區公共投資金額，強化弱勢都會區大眾運輸服務水準，以降低國內各都會區住宅價格懸殊情形。 / In Taiwan, because of the dissimilar levels of urban development, housing prices in different metropolitan areas change in sundry ways. This paper uses panel data analysis to identify the relationship between the development gap and the difference in housing prices in metropolitan areas of Taiwan during 1993-2010. The empirical results reveal that the income gap, the employment of knowledge-intensive services gap, the mobility gap, the public investment gap, the office quantity gap, the public security gap, and the air quality gap had significant effects on the difference in housing prices, and the difference in housing prices is also influenced by local characteristics and real estate cycles. Besides, we also discover that the employment of knowledge-intensive services gap and the public investment gap are two key determinants of the difference in housing prices.

在本論文中，我們提出了一個以規則為基礎的分類演算法，名為ROUSER（ROUgh SEt Rule），它利用粗糙集理論作為搜尋啟發的基礎，進而建立規則。我們使用一個已經被廣泛利用的工具實作ROUSER，也使用數個公開資料集對它進行實驗，並將它應用於真實世界的案例。 本論文的初衷可被追溯到一個真實世界的案例，而此案例的目標是從感應器所蒐集的資料中找出與機械故障之間的關聯。為了能支援機械故障的根本原因分析，我們設計並實作了一個以規則為基礎的分類演算法，它所產生的模型是由人類可理解的決策規則所組成，而故障的徵兆與原因則被決策規則所連結。此外，資料中存在著矛盾。舉例而言，不同時間點所蒐集的兩筆紀錄極為相似、甚至相同（除了時間戳記），但其中一筆紀錄與機械故障相關，另一筆則否。本案例的挑戰在於分析矛盾的資料。我們使用粗糙集理論克服這個難題，因為它可以處理不完美知識。 研究者們已經提出了各種不同的分類演算法，而實踐者們則已經將它們應用於各種領域，然而多數分類演算法的設計並不強調演算法所產生模型的可解釋性與可理解性。ROUSER的設計是專門從名目資料中萃取人類可理解的決策規則。而ROUSER與其它多數規則分類演算法不同的地方是利用粗糙集方法選取特徵。ROUSER也提供了數種方式來選擇合宜的屬性與值配對，作為規則的前項。此外，ROUSER的規則產生方法是基於separate-and-conquer策略，因此比其它基於粗糙集的分類演算法所廣泛採用的不可分辨矩陣方法還有效率。 我們進行延伸實驗來驗證ROUSER的能力。對於名目資料的實驗裡，ROUSER在半數的結果中的準確率可匹敵、甚至勝過其他以規則為基礎的分類演算法以及決策樹分類演算法。ROUSER也可以在一些離散化的資料集之中達到可匹敵甚至超越的準確率。我們也提供了內建的特徵萃取方法與其它方法的比較的實驗結果，以及數種用來決定規則前項的方法的實驗結果。 / In this thesis, we propose a rule-based classification algorithm named ROUSER (ROUgh SEt Rule), which uses the rough set theory as the basis of the search heuristics in the process of rule generation. We implement ROUSER using a well developed and widely used toolkit, evaluate it using several public data sets, and examine its applicability using a real-world case study. The origin of the problem addressed in this thesis can be traced back to a real-world problem where the goal is to determine whether a data record collected from a sensor corresponds to a machine fault. In order to assist in the root cause analysis of the machine faults, we design and implement a rule-based classification algorithm that can generate models consisting of human understandable decision rules to connect symptoms to the cause. Moreover, there are contradictions in data. For example, two data records collected at different time points are similar, or the same (except their timestamps), while one is corresponding to a machine fault but not the other. The challenge is to analyze data with contradictions. We use the rough set theory to overcome the challenge, since it is able to process imperfect knowledge. Researchers have proposed various classification algorithms and practitioners have applied them to various application domains, while most of the classification algorithms are designed without a focus on interpretability or understandability of the models built using the algorithms. ROUSER is specifically designed to extract human understandable decision rules from nominal data. What distinguishes ROUSER from most, if not all, other rule-based classification algorithms is that it utilizes a rough set approach to select features. ROUSER also provides several ways to decide an appropriate attribute-value pair for the antecedents of a rule. Moreover, the rule generation method of ROUSER is based on the separate-and-conquer strategy, and hence it is more efficient than the indiscernibility matrix method that is widely adopted in the classification algorithms based on the rough set theory. We conduct extensive experiments to evaluate the capability of ROUSER. On about half of the nominal data sets considered in experiments, ROUSER can achieve comparable or better accuracy than do classification algorithms that are able to generate decision rules or trees. On some of the discretized data sets, ROUSER can achieve comparable or better accuracy. We also present the results of the experiments on the embedded feature selection method and several ways to decide an appropriate attribute-value pair for the antecedents of a rule.

雲端運算的概念是Google執行長Eric Schmidt於2007年所提出，目前並無一個統一的說法。一般認為，雲端運算服務是藉由網路連線從遠端取得服務的資訊服務型態。在本地端資源有限的情況下，可透過網路取得遠方的運算資源。雲端運算對教育的影響，則是教育雲(Education Cloud)概念的產生。所謂教育雲，是應用雲端運算無限延展軟、硬體與儲存設備，把書包、教材、課堂測驗等對學生學習效果有顯著幫助的資訊放在雲端資料中心處理，透過雲端桌面服務的方式傳送給教師與學生。 本文以為，不論教育雲是由政府或私人部門所建置，將來勢必面臨相關法律問題，例如國際管轄權及準據法、民刑事責任之歸屬、資訊隱私權與個人資料保護、著作權法、公平交易法等問題，然而國內迄今仍欠缺相關探討文獻及案例，十分可惜，這也是本文的研究動機所在。本文嘗試提供個人淺見，期望能對雲端運算法律問題的探討貢獻一份心力。 本文第二章先就雲端運算的概念及分類作一簡單說明。其次，為了搶佔市場商機，許多IT廠商開始投入雲端運算的發展，並競相推出各式各樣的雲端運算產品和服務。本文將簡介一些和雲端運算相關的廠商及產品，讓讀者對雲端運算的發展現況及商業模式有初步了解。 本文第三章在說明教育雲的概念及發展現況，包含世界各國及我國教育雲的發展現況。本文所稱的教育雲，包含一切使用雲端運算技術的教育服務在內，包含電子教科書、數位學習、未來教室、雲端資料庫…等，不限於名稱上有標示教育雲的教育服務。 本文第四章在討論教育雲所可能面臨的相關法律問題，由於目前尚無具體案例事實發生，因此本文會先假設幾個案例，再藉由案例去討論教育雲的相關法律問題，讓讀者能簡單了解。隨著教育雲的持續發展，本文所假設的幾個案例將來都有可能發生，本文嘗試拋磚引玉，對相關法律爭議提出個人淺見，希望引發社會對雲端運算法律問題的討論。 本文第五章在討論雲端運算時代下的隱私權及個人資料保護。從網際網路時代走向雲端運算的發展趨勢，個人資訊隱私權被侵害的型態，或個人對隱私權的合理期待是否有別於過去，勢必會成為受關注的議題。在雲端運算時代，雖然使用者在網路上公私領域的界限逐漸模糊，使得對所謂合理隱私權的期待保護程度有所爭議。本文以為，回歸到最根本隱私權的核心概念，確保不受監視的個人自由，以保護個人的意志自主與根本尊嚴，屬於憲法保障的個人基本權利。另外本文也討論世界各國及我國對於個人資料保護的規定，及教育雲所面臨的資訊安全與個人資料保護問題。 為因應我國雲端運算產業未來發展，本文在第六章會檢討現行法規，並提出若干修法意見，供政策制定者、立法者做為將來修法參考。第七章則提出本文結論。

本文為探討天津市政府所轄各區縣之地方效率，並找出影響該地方效率之因素為何，首先針對有關天津政府效率之評估指標、財政分權程度之衡量及天津政府效率相關政策之文獻進行回顧，同時整理天津市所轄各區縣可能影響效率相關因素之發展現況，藉以取得適當變數，接著本研究將設計實證模型並進行假設，包含各項資料蒐集與整理，在利用資料包絡分析法(DEA)加以評估獲得天津市所轄各區縣之地方政府效率值後，並以TOBIT迴歸模型衡量相關因素對其效率之影響情況。 最後，本研究發現，對於天津市政府所轄各區縣之地方政府效率影響，其中以物價上漲程度、時間趨勢變數均屬負向變數。而財政分權程度、地方政府規模、經濟發展程度、開放程度則均為正向變數。而財政分權程度、地方政府規模均非屬單調性變數，表達該變數所影響效率狀態將非必然為單向相關，當程度或規模有所變化，其影響也可能將隨之化作反向影響。另外，就天津市所轄各區縣在2008至2010年政府效率之表現，以和平、河東、河西、南開、河北、北辰、濱海新區等7區有較高之政府效率，可期未來將更有突出發展。

本研究利用華人家庭動態資料庫（PSFD）分別於1999、2000及2003年針對台灣家庭所執行之第一波調查資料，探討台灣地區成年人家庭背景與手足結構對其教育、起薪及多年後工作收入的影響。由於過去台灣文獻探討有關家庭背景與手足結構對個人的影響時，大部分僅探討其對子女教育成就的影響，或是藉由家庭背景對個人教育成就的影響，探討教育報酬之高低，而非探討家庭背景對個人收入的影響。與過去文獻不同的是，本文除了探討家庭背景與手足結構對個人教育成就之影響力外，我們另外加入個人起薪及多年後的工作收入為研究對象，藉由將個人生命週期時間拉長，觀察家庭背景與手足結構變數隨著時間經過，對個人的影響是否有所不同。 對個人教育成就而言，我們發現家庭資源多寡主要受家庭背景變數所決定，手足人數越多，雖然會彼此競爭資源，不利個人取得較高的教育成就，但當手足互助激勵效果大於資源競爭效果，手足的存在可能反而對其教育成就的取得存在正向幫助。對個人起薪而言，家庭資源多寡仍為重要影響因素，但家庭背景變數的影響力已逐漸減弱，手足結構變數則決定個人在家庭資源的競爭上是否存在優勢，競爭失利者將提早離開學校進入職場，起薪相對較低。由於擁有支撐家庭經濟的能力及相同性別的威脅，我們發現女性擁有年齡差距大的妹妹對其起薪存在顯著負影響；男性則基於資源競爭效果，有年齡相近的姊姊對其起薪存在正向影響，有年齡相近的弟弟則對其起薪存在負向影響。 但隨著時間經過，個人工作收入不再受家庭資源多寡影響，家庭背景變數對個人收入的影響力幾乎皆不顯著，原本因手足人數眾多，而需互相競爭家庭資源的情況也不復存在，反而是在成長過程中透過手足互動所形成的個人特質，可能是在多年後手足結構變數仍對其工作收入存在影響性之原因。擁有年齡相近弟妹的兄姊，除了手足情感及互動關係較密切外，在成長過程中由於常被父母要求作弟妹榜樣及擔任弟妹的照顧者，可能因此形成習慣照顧別人，自我要求較高的個人特質，本文發現女性擁有年齡相近的弟妹對其收入存在正向影響，男性擁有年齡相近的妹妹對其存在正向影響；另外，由於哥哥一旦進入職場工作後，自然便成為家庭資源提供者，身為弟妹者可能因此較不需為家庭經濟狀況擔心，本文發現女性擁有年齡差距大的哥哥對其工作收入存在負向影響，男性則因有年齡相近哥哥對其存在負向影響。 雖然教育年數、起薪與多年後的工作收入皆可當作個人成就衡量標的，但從模型的結果來看，可發現其成因與影響方式並不盡相同，若僅用個人教育年數來衡量其未來成就，可能因而忽略家庭背景及手足結構對個人未來更長遠的影響。 再者，擁有高學歷並不代表能在職場上有好的表現，故納入不同時期的工作收入為衡量個人成就的另一指標，應可彌補單以教育程度來衡量的不足。 / This thesis investigates impacts of family background and sibling structure on the future achievement of individuals by the first wave of the Panel Study of Family Dynamics (PSFD) survey conducted in 1999, 2000, and 2003. We find that family resources determined by parents play an important role on children’s future achievement measured by educational attainment, initial earnings, and current earnings. However, the importance of family background decreases gradually. For example, family background has relatively few effects on individual’s current earnings. On the other hand, sibling structure has persistent impacts on individuals because family resources each child gets decrease with the number of siblings and sibling structures determine how children compete for family resources. We also find that the impacts of sibling structure on current earnings may be due to the personal characteristics built by sibling interactions. Though educational attainments, initial earnings, and current earnings can be measurements of future achievements, most studies in Taiwan only investigate how educational attainments are affected by family background and sibling structures. The thesis can shed some new light on the impacts of family background and sibling structures on initial earnings and current earnings.