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主題大綱

 
 
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BDSE03 專題發表
班級導師:劉翰卿 老師
第一組 商店智能選址評估

BDSE03-1

組長:吳宗翰 組員:王均、王臆詞、陳威宇、黃品真、童麟凱、盧芝穎。

大數據智能選址藉由蒐集開店、歇業歷史資料以及人口結構概況,讓使用者了解各區里生活型態和消費族群,不用再瞎猜預估。 利用機器學習建置模型,綜合評估同區段的店家經營狀況,協助業者預估成本和未來可能營收,選出使用者心中最理想的位置。

第二組 日本旅遊景點與路線之推薦系統與分析
BDSE03-2

組長:彭士軒 組員:劉世勛、林玉婕。

使用Python 的BeautifulSoup 套件撰寫網路爬蟲程式,爬取背包客棧、批踢踢實業坊(PTT)-Japan_Travel 看板,搜尋與日本旅遊相關之文章,讓使用者簡單而迅速的方式尋找熱門的旅遊路線。

第三組 文字探勘與數據挖掘的綜合應用:Amazon商品評論的萃取精煉-以吸塵器為例
BDSE03-3

組長:翁啟閎 組員:李思蓓、王易新、吳子桓、謝長恩、隋長志、曹廷。

以Python 爬蟲程式抓取Amazon 30萬筆商品資訊以及商品評論。透過演算法產生對消費者端購物決策時的參考。或從銷售端找出商品的Unique Selling Point,作為商品品牌定位的方向。

第四組 陸客減少在交通大數據的實證
BDSE03-4

組長:王均 組員:陳威宇。

透過觀光局20萬個資料檔案,約四億筆交通與旅次資料。交叉比對大客車減少區域與其他政府部門資料! 涵蓋觀光局陸客來台人數、旅館業家數,觀光旅館住用率等觀光資料,並與經濟部公司解散登記清冊探討其中相關性。

第五組 旅遊產業資料分析 (企業合作專題)
BDSE03-5

組長:呂紹瑄 組員:徐上雯、胡仁恩、韓奐宇、楊敬平、彭紀瑋。

利用企業所提供的資料建置模型,預測客戶在旅行前多久會產生購買行為,以協助企業去規劃相關行銷推廣方式,讓企業能預期原有客戶的行為,加強與原有客戶互動。

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