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東吳大學 企業管理學系 李智明所指導 許則謙的 影響消費者選擇台灣鐵道旅遊之關鍵因素 -使用AHP方法 (2021),提出北屯計程車關鍵因素是什麼,來自於台鐵鐵道旅遊、層級分析法、關鍵因素。

而第二篇論文國立聯合大學 資訊管理學系碩士班 陳振東所指導 葉雅婷的 模糊決策方法於數位能力評估模式建構之研究 (2021),提出因為有 數位轉型、數位能力成熟度、模糊德菲法、模糊層級分析法、模糊積分法的重點而找出了 北屯計程車的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了北屯計程車,大家也想知道這些:

影響消費者選擇台灣鐵道旅遊之關鍵因素 -使用AHP方法

為了解決北屯計程車的問題,作者許則謙 這樣論述:

近年來鐵道旅遊型態已成觀光趨勢,交通部訂定2022年為鐵道旅遊年,將提供全新的旅遊移動體驗,讓民眾享受到鐵道旅遊的魅力!交通部臺灣鐵路局全力打造一個以鐵道為主的旅遊型態,透過優化升級異業結盟與區域整合,讓鐵道旅遊成為新時代旅遊趨勢,提升國人生活品質。 在消費者對於「交通也是旅遊體驗的一部分概念下」,消費者選購旅遊產品行為產生變化,消費者開始重視旅遊交通的過程中是否能更舒適、安全,且在選擇旅遊品上,開始注重旅遊的交通工具是否有特色,有無除了傳統遊覽車或汽車外更能體驗旅遊過程的方式,因此改以選擇鐵道旅遊。本研究想了解消費者選擇搭乘台鐵旅遊之關鍵因素,希望透過研究結果協助交通部臺灣鐵路管理局

與旅遊業者,開發更加符合及貼近消費者需求的產品,並有助業者擬定適宜的營銷方針。 本研究經文獻探討,找出影響消費者選擇搭乘台鐵旅遊之決策關鍵考量,建構出具五個構面和二十二項關鍵因素的層級架構,接著進行問卷調查,並以AHP層級法來加以分析。本研究結果顯示,影響消費者台鐵旅遊的關鍵構面排序為「政府政策構面」、「台鐵構面」、「路線構面」、「行銷構面」、「服務構面」。二十二項關鍵因素之前四名排序為「行程安排」、「安全舒適」、「景點」以及「食宿」。另外,本研究針對男性及女性受訪者之因素排序以Spearman等級相關檢定法進行差異比較,結果顯示男性和女性群體可合併進行討論。 最後,本研究依問卷結

果提出相關建議給予政府機關、交通部臺灣鐵路管理局與旅遊相關業者做為參考,以使其在開發產品時,能將消費者之關鍵因素納入產品開發之評估,以提升消費者購買之意願。

模糊決策方法於數位能力評估模式建構之研究

為了解決北屯計程車的問題,作者葉雅婷 這樣論述:

近年來,隨著數位科技與人工智慧技術的快速發展,以及 COVID-19 疫情的影響,使得企業對於數位轉型的議題更加的重視。企業在進行數位轉型之前需要有完整的評估與策略規劃,才能避免數位轉型失敗而浪費資源,進而達到提升企業競爭力的目的。然而,在擬定數位轉型策略之前,企業必須先檢視自身的數位能力準備程度,以掌握企業的數位能力程度與發展階段,藉此企業才能有效聚焦數位轉型的目標。因此,有效評估及掌握數位能力程度乃是企業進行數位轉型的重要課題。數位能力成熟度乃是評估企業數位能力程度的有效工具。事實上,影響數位能力成熟度的因素甚多,且由於影響因素的特性與評估人員的主觀判斷而使得評估過程常具有模糊性與不確定

性。因此,本研究基於模糊理論及多準則決策方法,提出「數位能力成熟度評估模式」。此評估模式首先利用模糊德菲法(Fuzzy Delphi)篩選出影響數位能力成熟度的關鍵指標以建構成熟度評估的層級架構,再藉由模糊層級分析法(Fuzzy AHP)計算數位能力成熟度構面與指標的模糊權重值。最後利用簡單加權法(Simple Additive Weighting Method)及模糊積分法(Fuzzy Integral Method),計算數位能力成熟度的綜合績效值並轉換為適合的語意變數來表達數位能力的狀況,以使得評估結果更符合實際狀況。同時,本研究以數位能力成熟度評估模式為基礎進行系統程式設計與開發,藉以

提高本研究所提出之數位能力成熟度評估模式的實務價值。本研究依據文獻探討彙整的 16 個影響數位能力成熟度因素,利用模糊德菲法篩選出15 個關鍵指標,並建構成熟度評估的層級架構分為「資訊能力」、「管理能力」、「組織支持度」及「應變能力」四大構面。本研究針對個案公司進行實證分析,利用模糊層級分析法計算構面與指標之權重值;並由內部員工針對個案公司數位能力的表現進行評估。最後藉由簡單加權法及模糊積分法計算出個案公司數位能力成熟度的綜合績效值。經由分析結果得知該公司整體數位能力成熟度階段屬於「整合化階段」,且個案公司認為「資訊能力」構面最為重要,並在「應變能力」構面表現最佳,在「資訊技術」這項指標的表現

最差。本研究也依據評估結果給予相對的建議,以協助個案公司提高數位轉型成功的可能性。綜言之,本研究所提出之數位能力成熟度評估模式不僅具有學理基礎,同時能夠有效協助企業聚焦數位轉型的目標,對於產業界具有實務應用價值與貢獻。