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國立臺北大學 企業管理學系碩士在職專班 劉仲矩所指導 陳宜靜的 TRIZ理論應用於企業人資服務品質改善之研究 （2021），提出東海資管分數關鍵因素是什麼，來自於人力資源管理、服務創新、萃思法、PZB服務模式。
而第二篇論文中華大學 資訊工程學系 張欽智所指導 羅凱文的 基於機器學習之股票推薦－以台灣股市為例 （2021），提出因為有 基本面、技術面、籌碼面、機器學習、LightGBM、評分系統的重點而找出了 東海資管分數的解答。
TRIZ理論應用於企業人資服務品質改善之研究
為了解決東海資管分數 的問題，作者陳宜靜 這樣論述：
本研究的目的在於應用TRIZ理論的創新解決方案來改善人力資源管理服務品質。近年來因為全球化的市場競爭加上近期疫情所帶來的衝擊，企業所面臨的挑戰更加嚴峻，人力資源管理作為企業的基本活動，除了負責招募任用、出缺勤管理、員工訓練等等行政服務之外，也逐漸往更深化的管理範疇發展，以利提供有系統及有組織的服務來強化企業內部組織團結與維護勞資和諧，也因此人力資源管理在現階段就顯得格外重要。本研究將以服務品質概念探討如何改善人力資源管理的服務品質，並以服務創新的定義即針對既有服務或是既有服務流程加以改善來提供有別以往的新穎服務，兼顧滿足員工期待也促進達成企業營運目標，確保企業在市場上保有競爭優勢。本研究以台
灣某上市公司作為研究對象，針對該公司內部員工進行調查，應用TRIZ理論為核心基礎，以TRIZ的39個技術參數結合PZB的SERVQUAL衡量指標進行屬性配適，對應出適用之屬性來套用於人力資源管理服務情境，並建構人力資源管理服務矛盾矩陣，最後利用40個創新發明原則獲取改善人力資源服務品質滿意度的解決方案。研究結果顯示欲改善研究個案的人力資源管理服務品質，「人資優先考慮員工的利益」和「人資瞭解員工的需求」這兩項為最急需改善的指標項目，而此兩項指標同屬SERVQUAL服務品質構面中的「同理性」，指的是提供服務的單位讓人很容易接觸，服務人員很親切，容易接近，即是「設身處地」、「感同身受」發揮同理心替顧
客(企業員工)著想。
基於機器學習之股票推薦－以台灣股市為例
為了解決東海資管分數 的問題，作者羅凱文 這樣論述：
近年來由於疫情關係對各國經濟造成重大打擊，而各國為了刺激經濟消費、紛紛採取降息策略和無限 QE來因應，而降息策略會讓資金加速流往市場，像是投資、刺激消費。然而投資方面股市最近一直是一個很夯的 投資管道，而投資股市必須了解很多股市相關基礎，像是股市會有基本面、技術面、籌碼面、消息面等資訊需要多方考量去判斷，這也是眾多股市投資者一直在追尋如何從四大面向找出一個可以得到最大報酬率方法。因此本研究是以台股上市櫃公司為實驗對象且分別從股市的基本面、技術面、籌碼面、開始一一實驗，最後並且把三者做結合，而為了符合實際的情況，本實驗採用Sliding Window做訓練，共訓練五個區間並回測五個區間，第一次
訓練為 2007-2015年訓練並使用 2016年做回測，第二次為2008-2016年訓練並使用 2017年做回測，第三次為 2009-2017年訓練並使用 2018年做回測，第四次為 2010年訓練並使用 2019做回測，第五次為 2010-2019年訓練並使用 2020年做回測， 而實驗模型是以 LightGBM 為機器學習模型並以三個面向分別 預測 10天後 (兩個星期 )的股票漲跌 排名，接著 把三者模型 再選出排名前五名的股票加以回測，並且再跟大眾知名的熱門 ETF0050、0056相比較，最後嘗試把這 三 大項模型預測出來 的分數全部加起來形成兼顧 三 面向判斷分數的評分機器學習系
統 (三者 .混合 )，並加以探討。