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研究方法─次級資料之探查

姓名：陳琪湄 G95220113

陳倩儀 G95220115

指導老師：羅文基老師

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大綱研究計畫探討階段之步驟

文獻探討五階段

資料來源種類

網路搜尋

內部資料探勘

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研究計畫探討階段之步驟擴展你對管理困境的了解尋找管理困境或相似案例及解決方法搜集與你議題相關背景資訊以界定研究問題蒐集資訊以系統化調查問題確認原始資料極可能用來作為測量問題的實際問題定義做為樣本設計的實際樣本架構與原始資料

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將次級資料整合進入研究流程管理性問題研究性問題調查性問題測量性問題

管理性問題研究性問題調查性問題測量性問題

解決方案的資訊採集解決方案的資訊採集

樣本架構的資料採集樣本架構的資料採集

研究探索

樣本問題的文獻探討樣本問題的文獻探討

研究方法

抽樣方式及研究設計的文獻探討

抽樣方式及研究設計的文獻探討

了解管理困境的文獻討論了解管理困境的文獻討論

解決方案的文獻探討解決方案的文獻探討

資訊主題的文獻探討資訊主題的文獻探討

資訊主題的資料採集資訊主題的資料採集

有關管理困境的資料採集有關管理困境的資料採集

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文獻探討五階段決定你的管理困境或議題

界定與研究議題有關的關鍵字

搜尋界定特定的次級資料

找出並檢視特定的次級資料

評估每個資料及內容價值

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資料來源種類初級資料 (primary sources)

次級資料 (secondary sources)

三級資料 (tertiary sources)

資訊價值→三級資料 <次級資料 <初級資料

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初級資料原始的研究作品和最初數據，並未有人詮釋或被宣稱代表正式意見或立場

最具權威性的，因為資訊未被過濾或沒有被第二團體所解釋

初級數據的內部資料包括存貨紀錄、個人紀錄、購買需求表、統計過程控制圖等。

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次級資料初級資料的再說明。

事實上，幾乎所有的參考資料都在這個範圍。

一個尋找次級資料的公司不是從內部就是外部來尋找資料，如下圖所示。

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三級資料可說是次級資料的再解釋，但一般都被表示為其他的搜尋工具。

如資訊層級所指，初級資料比次級資料來的有價值，次級資料又比三級資料更有價值。

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發展管理研究問題階層的次級資料資源

管理的困境管理性的問題研究性的問題

管理的困境管理性的問題研究性的問題

研究探索

行銷活動的文件及資料庫行銷活動的文件及資料庫

作業活動的文件及資料庫作業活動的文件及資料庫

財務活動的文件及資料庫財務活動的文件及資料庫

人力資源相關的文件及資料庫

人力資源相關的文件及資料庫

管理活動的文件管理活動的文件

內容資源內容資源 外部資源

私有資源私有資源 公有資源公有資源

企業企業

政府部門政府部門 非營利組織非營利組織

非營利組織非營利組織

企業企業

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資料來源類型索引及參考書目 (Indexes and Bibliographies)

辭典 (Dictionaries)

百科全書 (Encyclopedias)

手冊 (Handbooks)

目錄 (Directories)

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資訊來源評價因子目的 (purpose)

範疇 (scope)

職權 (authority)

聽眾 (audience)

格式 (format)

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各式資料庫一些更受歡迎和更包羅萬象書籍解題的資料庫為：

ABI/Inform ( from proquest information Learning )

Business and Industry ( from Gale Group)

Business Source ( from EBSCO )

Dow Jones Interactive

Lexis-Nexis Universe ( from a division of Reed Elsevier )

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尋找資料庫的程序所有資料庫中尋找書籍解題的資料庫和糾正結果基本的程序為：

S1 找到適合議題的資料庫

S2 建構出搜尋表達方式

S3 儲存你搜尋中有價的結果

S4 在資料庫中取回不可得的文章

S5 從網際網路補充你的結果

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書籍解題搜尋程序與網際網路搜尋程序的比較

書籍解題搜尋 網際網路搜尋選擇適合議題的資料庫 選擇你要的搜尋引擎

建構搜尋查詢 決定你的選擇

儲存在搜尋中有價的結果

建構搜尋查詢

糾正在資料庫中不可得的文章

儲存在搜尋中有價的結果

從網際網路中搜尋補充你的結果

從非網際網路中的搜尋補充你的結果

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網路搜尋引擎呈現方式來源的類型他們涵蓋了 http、 telnet 、 Usenet 、 ftp 、 etc

他們搜尋網頁的方法（每個字、名稱或標題？ )

他們的索引中會包含好幾頁

提供搜尋和發表選擇

屢次的會被更新

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內部資料探勘資料倉儲一種電子化的資料儲存方法。

提供一個易取得的資料庫以支應動態的組織情報應用。

資料探勘由資料倉儲中的資料發現知識的過程。

目的在於辨識出新的、有效的且有用的資料模式。

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資料探勘的演進演進階段 授權技術 特徵

資料搜集(1960 年 )

收集資料以便於算出一些簡單的統計資料

電腦，錄音帶，磁碟片

回顧靜態資料之傳送

資料通路(1960 年 )

用比較有結構的格式來存取資料

關聯式資料庫、 SQL、 ODBC

回顧動態資料傳送遞達到最高紀錄

資料導航(1980 年 )

更多元化的資料庫

線上分析系統、資料倉儲

回顧多層次動態的資料遞送

資料探勘(2000 年 )

加上線上分析的工具，可以獲得即時資訊

高等演算法、多處理器電腦

積極的資料遞送

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資料探勘技術資料視覺化

資料集群化

類神經網路

樹狀模型

分類法

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資料視覺化使用二種互動式查詢，第一種是由使用者輸入查詢語法，第二種是較以往二軸式的資料分析更複雜所使用的線上分析處理工具（ OLAP)。

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資料集群化使研究者可以區隔人口，這種方法將每個資料依特性分類到各群或各區隔。

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類神經網路又稱人工神經網路 (ANN)

由一群簡單神經節點組合而成，節點間相列連結，而且每個節點只處理它輸入的資料並往下一個節點輸出。

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樹狀模型使用「若─則」敘述階層透過變數值將資料區隔開，並建構出一個樹狀結構，代表著分割決策。

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分類法使用一組預先分類的範例來發展模型，用以分類大量資料紀錄。

特別商用偵察欺騙行為及授信的風險衡量。

估計法也是另一個分類方式。

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資料探勘過程抽樣 (sample)

探索 (explore)

修正 (modify)

模型化 (model)

評估 (assess)

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資料探勘過程調查性問題調查性問題

類神經網路類神經網路 其他統計模型其他統計模型樹狀模型樹狀模型 分類模型分類模型模型化

模型評估模型評估評估

是否要抽樣是否要抽樣抽樣

資料視覺化資料視覺化探索

資料轉換資料轉換變數選定及創造

變數選定及創造

集群化、因素分析、相關性分析

集群化、因素分析、相關性分析

修正

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Q & A