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應用資料探勘於預測原廠汽車零件壽命之研究

為了解決偉士牌皮帶更換價格的問題，作者黃珮婷 這樣論述：

根據美商全球調查公司J.D.POWER亞太區報導可知，最近幾年來台灣汽車經銷商售後服務顧客滿意度年年降低。至2012年更是創下最近三年來新低，從評比的項目中可知顧客越來越重視售後服務。而在原廠汽車維修廠與私人汽車維修廠間競爭日趨激烈，原廠汽車維修廠想在著手於技術研究上，以贏得顧客專業層面的信賴度。本文應用資料探勘軟體Poly Analyst6.0於台灣原廠汽車維修廠所提供的顧客進廠維修資料。使用單一零件，如：正時皮帶、剎車真空管、電瓶、水泵浦、發電機皮帶等零件，與廠牌、里程數、車齡先進行決策樹分析，再使用個別零件進行類神經網路模型預測，期望在三項因子之間找出汽車零件使用壽命是否存在著可預測模

型。以提供給原廠維修廠於顧客關係管理上，結合實質的數據分析與專業的經驗，創造原廠汽車維修廠與車主之間雙贏的局面。 從研究結果可得知：1. 在此筆資料庫中，SA廠牌的汽車裡，「時規惰輪」需在里程數大於91,535公里或者車齡大於10.5年時，才需進行更換。2.應用類神經網路來預測個別零件，在不同的目標屬性與預測因子下是否存在可預測的模型，在資料庫筆數不足的情況下，類神經網路是無法進行預測的。3.應用類神經網路來預測個別零件時，預測因子不足下，分析後數據結果恐無法套用至其他資料庫之相同零件。