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郵政編碼查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
郵政編碼查詢的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）戈登 S.林那夫寫的 數據分析技術--使用SQL和Excel工具（第2版） 和（美）JOE CELKO的 NoSQL 權威指南都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自清華大學 和人民郵電出版社所出版 。
中華大學 土木工程學系 蕭炎泉所指導 王文楷的 物聯網在物業管理應用的研究 （2020），提出郵政編碼查詢關鍵因素是什麼，來自於物聯網、設施管理、感知器、資料庫管理系統。
而第二篇論文國立高雄科技大學 財務金融學院博士班 林英星所指導 段旭銘的 醫院導入平衡計分卡與經營績效之研究：品質或盈餘？ （2018），提出因為有 經營績效管理、平衡計分卡、醫療品質的重點而找出了 郵政編碼查詢的解答。
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數據分析技術--使用SQL和Excel工具（第2版）
為了解決郵政編碼查詢 的問題，作者（美）戈登 S.林那夫 這樣論述：
SQL是數據查詢的基本語言，Excel是數據分析和展示的常見工具。兩者結合，可以組成一個強大且易於理解的業務數據分析工具。很多類重要的數據分析並不需要復雜且昂貴的數據挖掘工具。答案就在你的電腦桌上。這是一本實用指南，作者GordonS.Linoff是數據挖掘領域的專家。書中介紹了如何使用SQL和Excel來設計並完成復雜的數據分析。本書的第1版被廣泛認可，第2版涵蓋了對SQL和Excel新功能的介紹，同時包括新的技術和實際業務示例。第2版介紹了業務經理和數據分析人員所需掌握的最新信息。本書首先介紹數據挖掘所用的SQL基礎知識，如何使用Excel展示結果，以及用於理解數據的簡單的統計學概念。熟悉
執行SQL和操作Excel后，本書介紹了核心分析技術。本書內容逐步從基礎查詢擴展到復雜的應用，使讀者能夠學習到某種數據分析的使用原因和時機，如何設計和實現，以及展示數據分析結果的強大方法。每一步都詳細解釋了業務環境、技術方法以及在所熟悉工具中的具體實現。隨着對本書的閱讀，你會發現很多知識點，包括地理信息的重要性，圖表中的數據隨時間的變化方式，如何使用生存分析理解客戶任期和變動，以及影響生存率的因素。同時，還會探索到一些方法，包括分析客戶的購買模式、分析購物車以及計算關聯規則。此外，本書還包含重要的SQL數據挖掘模型(線性回歸模型、朴素貝葉斯模型等)、建立客戶簽名所需的信息、用於分析結果集的模型
、包含累積增量圖表和ROC圖表、使用SQL的*佳實踐、提高查詢性能的方法等。Gordon S. Linoff從事數據庫工作數十年。在他的記憶中，他開始學習SQL時，還是SQL92標准版。當時他正領導一支開發團隊(現已不存在的Thinking Machines公司)，編寫*個側重於復雜查詢的高性能數據庫，用於支持決策分析。此后，Gordon在1998年合作創建了Data Miners公司，這是一家致力於數據挖掘、分析和大數據的咨詢公司。在他的工作生涯中，數據仍然是永恆的主題——而且通常是存儲於關系型數據庫中的數據。他對SQL的理解和應用也變得越來越深刻和嫻熟。在2014年，他是Stack Ove
rflow的*多貢獻者，Stack Overflow是行業內領先的技術問答網站。Gordon編寫的另外幾本書也都是暢銷書：《數據挖掘技術(第3版)——應用於市場營銷、銷售與客戶關系管理》、Mastering Data Mining和Mining the Web——這些書籍都側重於數據挖掘和數據分析。本書延續廣受好評的第1版，側重於如何實際地獲取和解釋數據結果，更具有實踐性。 第1章 數據挖掘者眼中的SQL 11.1 數據庫、SQL和大數據 21.1.1 什麼是大數據？ 21.1.2 關系型數據庫 31.1.3 Hadoop和Hive 31.1.4 NoSQL和其他類型的數
據庫 31.1.5 SQL 41.2 繪制數據結構 41.2.1 什麼是數據模型？ 51.2.2 什麼是表？ 51.2.3 什麼是實體—關系圖表？ 81.2.4 郵政編碼表 91.2.5 訂閱數據集 101.2.6 訂單數據集 111.2.7 關於命名的提示 121.3 使用數據流描述數據分析 121.3.1 什麼是數據流？ 131.3.2 數據流、SQL和關系代數 161.4 SQL查詢 161.4.1 做什麼，而不是怎麼去做 161.4.2 SELECT語句 171.4.3 一個基礎的SQL查詢 171.4.4 一個基本的SQL求和查詢 191.4.5 聯接表的意義 201.4.6 SQL
的其他重要功能 261.5 子查詢和公用表表達式 291.5.1 用於命名變量的子查詢 291.5.2 處理統計信息的子查詢 321.5.3 子查詢和IN 331.5.4 用於UNION ALL的子查詢 371.6 小結 38第2章 表中有什麼？開始數據探索 392.1 什麼是數據探索？ 402.2 Excel中的繪圖 402.2.1 基礎圖表：柱形圖 412.2.2 單元格中的條形圖 452.2.3 柱形圖的有用變化形式 472.2.4 其他類型的圖表 502.3 迷你圖 532.4 列中包含的值 552.4.1 直方圖 552.4.2 計數的直方圖 582.4.3 計數的累積直方圖 60
2.4.4 數字值的直方圖（頻率） 602.5 探索更多的值——小值、大值和模式 642.5.1 小值和大值 642.5.2 常見的值（模式） 652.6 探索字符串值 662.6.1 長度的直方圖 662.6.2 起始或結尾包含空白字符的字符串 662.6.3 處理大小寫問題 672.6.4 字符串中存儲的字符是什麼？ 672.7 探索兩個列中的值 692.7.1 每個州的平均銷售額是多少？ 702.7.2 在一個單獨的訂單中，產品重復出現的頻率是多少？ 702.7.3 哪個州的American Express用戶多？ 732.8 由一個列的數據擴展到所有列的數據匯總 732.8.1 針對單
列的匯總 742.8.2 返回表中所有列的查詢 762.8.3 使用SQL生成匯總編碼 762.9 小結 78第3章 不同之處是如何不同？ 793.1 基本的統計學概念 803.1.1 虛擬假設 803.1.2 可信度和概率 813.1.3 正態分布 823.2 平均值的區別有多大？ 853.2.1 方法 853.2.2 子集平均值的標准差 853.2.3 三個方法 873.3 對表做抽樣 893.3.1 隨機抽樣 893.3.2 可重復的隨機樣本 903.3.3 分層比例抽樣 913.3.4 平衡的樣本 923.4 計數的可能性 933.4.1 有多少男性成員？ 963.4.2 有多少加利
福尼亞人？ 983.4.3 虛擬假設和可信度 993.4.4 有多少客戶仍然是活躍客戶？ 1003.4.5 比率或數字？ 1033.5 概率和它們的統計 1043.5.1 概率的標准差 1043.5.2 概率的置信區間 1053.5.3 概率的不同 1063.5.4 保守的下限值 1073.6 卡方檢驗 1073.6.1 期望值 1083.6.2 卡方計算 1083.6.3 卡方分布 1093.6.4 SQL中的卡方檢驗 1113.6.5 州和產品之間的特殊關系 1123.7 月份和支付類型與不同產品類型的特殊關系 1143.7.1 多維卡方 1143.7.2 使用SQL查詢 1153.7.3
結果 1153.8 小結 116第4章 發生的地點在何處？ 1194.1 緯度和經度 1204.1.1 緯度和經度的定義 1204.1.2 度數、分鍾和秒 1214.1.3 兩個位置之間的距離 1224.1.4 包含郵政編碼的圖片 1284.2 人口統計 1314.2.1 情況：富有的和貧窮的人 1324.2.2 分別在使用訂單和不使用訂單的情況下比較郵政編碼 1374.3 地理等級 1424.3.1 州中富有的郵政編碼 1424.3.2 州中擁有多訂單的郵政編碼 1434.3.3 地理數據中有趣的層級結構 1454.3.4 計算郡的財富 1484.3.5 財富值的分布 1504.3.6
在郡中，哪個郵政編碼是相對富有的？ 1514.3.7 擁有高的相對訂單占有份額的郡 1524.4 在Excel中繪制地圖 1554.4.1 為什麼繪制地圖？ 1554.4.2 不能繪圖 1564.4.3 網絡地圖 1564.4.4 郵政編碼散點圖之上的州邊界 1574.5 小結 159第5章 關於時間 1615.1 數據庫中的日期和時間 1625.2 開始調研日期 1665.2.1 確認日期中沒有時間 1665.2.2 根據日期比較計數 1675.2.3 訂單數和訂單大小 1725.2.4 星期 1755.3 兩個日期之間有多長？ 1785.3.1 以天為單位的持續時間 1785.3.2 以
星期為單位的持續時間 1805.3.3 以月為單位的持續時間 1805.3.4 有多少個星期一？ 1815.3.5 下一個周年紀念日（或生日）是什麼時候？ 1845.4 跨年比較 1885.4.1 以天為單位比較 1885.4.2 以星期為單位比較 1895.4.3 以月為單位比較 1905.5 以天計算活躍客戶數量 1965.5.1 某天的活躍客戶數量 1965.5.2 每天的活躍客戶數量 1965.5.3 有多少不同類型的客戶？ 1985.5.4 不同任期時段的客戶數量 1985.5.5 只使用SQL計算活躍客戶 2015.6 Excel中的簡單圖表動畫 2035.6.1 從訂單生成日期到
運貨日期 2035.6.2 訂單延時在每年中的變化 2055.7 小結 208第6章 客戶的持續時間有多久？使用生存分析理解客戶和他們的價值 2096.1 生存分析 2106.1.1 平均壽命 2116.1.2 醫學研究 2126.1.3 關於風險率的示例 2126.2 風險計算 2136.2.1 數據調研 2146.2.2 風險率 2166.2.3 客戶可視化：時間與任期 2176.2.4 截尾 2196.3 生存率和保留率 2206.3.1 生存率的點的估計 2206.3.2 計算任意任期的生存率 2216.3.3 在SQL中計算生存率 2226.3.4 簡單的客戶保留率計算 2256.
3.5 保留率和生存率的區別 2266.3.6 風險率和生存率的簡單示例 2276.4 對比不同的客戶分組 2306.4.1 市場總結 2306.4.2 市場分層 2316.4.3 生存率比例 2346.4.4 條件生存率 2346.5 隨時間變化的生存率 2366.5.1 特定風險率隨時間的變化 2366.5.2 按照起始年份分類的客戶生存率 2386.5.3 之前的生存率什麼樣？ 2396.6 由生存率衍生出來的重要指標 2416.6.1 估算生存點 2416.6.2 客戶任期的中間值 2426.6.3 客戶生命周期的中間值 2426.6.4 風險率的置信度 2436.7 使用生存率計算客
戶價值 2456.7.1 估算收入 2466.7.2 對個體的未來收入的估算 2476.7.3 當前客戶分組的收入估算 2496.7.4 所有客戶未來收入的估算 2516.8 預測 2536.8.1 對已有客戶的預測 2546.8.2 對新開始者的預測 2586.9 小結 259第7章 影響生存率的因素：客戶任期 2617.1 哪些因素是重要的，何時重要？ 2627.1.1 方法說明 2627.1.2 使用平均值比較數字因素 2647.1.3 風險比例 2687.2 左截斷 2717.2.1 認識左截斷 2717.2.2 左截斷的影響 2737.2.3 如何從理論上解決左截斷問題 2747.
2.4 估算一個任期的風險率 2757.2.5 估算所有任期的風險率 2767.2.6 在SQL中計算 2777.3 時間窗 2787.3.1 一個商業問題 2787.3.2 時間窗=左截斷+右截尾 2787.4 競爭風險 2837.4.1 競爭風險的示例 2837.4.2 競爭風險的「風險率」 2847.4.3 競爭風險的「生存率」 2867.4.4 隨着時間的變化，客戶身上發生了什麼？ 2877.5 事件前后 2917.5.1 三種情況 2917.5.2 使用生存率預測來理解一次性事件 2937.5.3 比較前后風險率 2947.5.4 基於對列的方法 2947.5.5 基於對列的方法：完
全隊列 2957.5.6 事件影響的直接估計 2977.6 小結 301第8章 多次購買以及其他重復事件 3038.1 標識客戶 3048.1.1 誰是那個客戶？ 3048.1.2 其他客戶信息 3138.1.3 每一年出現多少新客戶？ 3168.2 RFM分析 3258.2.1 維度 3258.2.2 計算RFM單元格 3298.2.3 RFM的有用程度 3308.3 隨着時間的變化，哪些家庭的購買金額在增長？ 3348.3.1 早值和晚值的比較 3348.3.2 年和后一年的值的比較 3418.3.3 佳擬合線的趨勢 3438.4 距離下一次事件的時間 3448.4.1 計算背后的想法
3448.4.2 使用SQL計算下一次購買日期 3458.4.3 從下一次購買日期到時間至事件的分析 3468.4.4 時間到事件分析的分層 3478.5 小結 347第9章 購物車里有什麼？購物車分析 3499.1 探索產品 3499.1.1 產品的散點圖 3509.1.2 產品組的運輸年份 3519.1.3 訂單中的重復產品 3539.1.4 單位數量的直方圖 3589.1.5 在一個訂單中，哪個產品可能出現多次購買的情況？ 3599.1.6 改變價格 3619.2 產品和客戶價值 3629.2.1 訂單大小的一致性 3629.2.2 與一次性客戶關聯的產品 3659.2.3 與好的客戶
相關的產品 3689.2.4 剩余價值 3709.3 產品的地理分布 3729.3.1 每一個州中常見的產品 3729.3.2 哪些產品廣受歡迎，哪些產品只在本地受歡迎？ 3739.4 哪些客戶購買了指定產品？ 3759.4.1 哪些客戶擁有受歡迎的產品？ 3759.4.2 客戶擁有哪個產品？ 3769.4.3 哪些客戶有3個特定的產品？ 3819.4.4 普遍的嵌套集合的查詢 3849.5 小結 385第10章 關聯規則 38710.1 項集 38810.1.1 兩個產品的組合 38810.1.2 更常見的項集 39110.1.3 家庭，而不是訂單 39610.2 簡單的關聯規則 3991
0.2.1 關聯和規則 40010.2.2 零項關聯規則 40010.2.3 概率的分布情況 40110.2.4 零項關聯告訴了我們什麼？ 40210.3 單項關聯規則 40210.3.1 單項關聯規則的價值 40210.3.2 生成所有的單項規則 40410.3.3 包含評估信息的單項規則 40510.3.4 基於產品組的單項規則 40610.4 雙項關聯 40710.4.1 計算雙項關聯 40810.4.2 使用卡方找到佳規則 40910.4.3 異質相關 41310.5 擴展關聯規則 41610.5.1 多項關聯 41610.5.2 一個查詢中的多項關聯 41810.5.3 使用產品屬性
的規則 41810.5.4 左右兩側項集內容不同的規則 41910.5.5 之前和之后：有序關聯規則 41910.6 小結 422第11章 SQL數據挖掘模型 42311.1 定向數據挖掘介紹 42411.1.1 定向模型 42411.1.2 建模中的數據 42511.1.3 建模應用示例 42711.1.4 模型評估 42911.2 相似性模型 42911.2.1 模型是什麼？ 43011.2.2 好的郵政編碼是哪個？ 43011.2.3 基礎的相似性模型 43111.2.4 使用Z分數計算相似性模型 43311.2.5 鄰近模型示例 43411.3 受歡迎產品的查找模型 43511.3.
1 受歡迎的產品 43511.3.2 計算受歡迎的產品組 43611.3.3 評估查找模型 43711.3.4 使用調試查找模型做預測 43711.3.5 使用二元分類 43911.4 用於訂單大小的查找模型 44011.4.1 基本的模型：無維度模型 44011.4.2 添加一個維度 44111.4.3 添加額外的維度 44311.4.4 檢查不穩定性 44311.4.5 使用平均值圖表評估模型 44411.5 用於響應率的查找模型 44511.5.1 將整體概率作為一個模型 44511.5.2 探索不同的維度 44611.5.3 模型的精准度 44711.5.4 ROC圖表和AUC 450
11.5.5 加入更多的維度 45311.6 朴素貝葉斯模型（證據模型） 45511.6.1 概率的一些概念 45511.6.2 計算朴素貝葉斯模型 45711.6.3 朴素貝葉斯模型：評分和提升度 46311.6.4 朴素貝葉斯模型和查找模型的比較 46511.7 小結 466第12章 佳擬合線：線性回歸模型 46712.1 佳擬合線 46812.1.1 任期和支付金額 46812.1.2 佳擬合線的屬性 46912.1.3 小心數據 47312.1.4 圖表中的趨勢線 47412.1.5 使用LINEST（）函數的佳擬合 47912.2 使用R2衡量擬合程度 48312.2.1 R2值
48312.2.2 R2的局限性 48412.2.3 R2的含義 48412.3 直接計算佳擬合線系數 48512.3.1 計算系數 48512.3.2 在SQL中計算佳擬合線 48612.3.3 價格彈性 48712.4 加權的線性回歸 49212.4.1 在年停止的客戶 49212.4.2 加權的佳擬合 49312.4.3 圖表中的加權佳擬合線 49412.4.4 SQL中的加權佳擬合線 49512.4.5 使用Solver的加權佳擬合線 49612.5 多個輸入 49812.5.1 Excel中的多維回歸 49812.5.2 建立包含三個變量的模型 50012.5.3 使用Solver處
理多維回歸 50112.5.4 逐個選擇輸入變量 50112.5.5 SQL中的多維回歸 50212.6 小結 503第13章 為進一步分析數據創建客戶50513.1 什麼是客戶？ 50613.1.1 什麼是客戶？ 50613.1.2 客戶的源數據 50713.1.3 使用客戶 51013.2 設計客戶 51113.2.1 調試和預測 51113.2.2 字段的角色 51113.2.3 時間段 51213.3 建立客戶的操作 51513.3.1 驅動表 51513.3.2 查找數據 51813.3.3 初的交易 52013.3.4 旋轉 52113.3.5 總結 52813.4 抽取特征 5
3013.4.1 地理位置信息 53013.4.2 日期時間列 53113.4.3 字符串中的模式 53213.5 總結客戶行為 53413.5.1 計算時間序列的斜率 53413.5.2 周末消費者 53713.5.3 下降的使用行為 54013.6 小結 541第14章 性能問題：高效使用SQL 54314.1 查詢引擎和性能 54414.1.1 用於理解性能的時間復雜度 54414.1.2 一個簡單的示例 54514.1.3 與性能相關的思考 54714.1.4 性能的含義和測量 54914.1.5 性能提升入門 54914.2 高效使用索引 55314.2.1 什麼是索引？ 5531
4.2.2 索引的簡單示例 55714.2.3 索引的限制 56014.2.4 高效使用復合索引 56214.3 何時使用OR是低效的？ 56614.3.1 有時UNION ALL比OR更好 56614.3.2 有時LEFT OUTER JOIN比OR更高效 56714.3.3 有時多個條件表達式更好 56814.4 贊成和反對：表達一件事情的不同方法 56914.4.1 在Orders表中，哪些州沒有被識別？ 56914.4.2 一個關於GROUP BY的難題 57114.4.3 小心COUNT（*）=057314.5 窗口函數 57614.5.1 窗口函數適用於什麼地方？ 57614.5.
2 窗口函數的靈活使用 57614.6 小結 582附錄 數據庫之間的等價結構 583
物聯網在物業管理應用的研究
為了解決郵政編碼查詢 的問題，作者王文楷 這樣論述：
社區相關設施管理的優良，深切的影響住戶的使用品質。本研究在社區管理系統的基礎上，加入了物聯網作業模組的功能。對每個住戶居民發放RFID磁卡，以便居民在社區各出入口刷卡以管制出入。在各棟水塔裝設高水位及低水位感知器，以監測各水塔的水位資料。在地下室污水池裝設高水位感知器，以監測污水池存量的資料。在各棟建築物各昇降機裝設溫度及震動感知器，以紀錄各昇降機之運作情形。本文研究內容還包括使用ER Studio開發物聯網作業相關資料表、各欄位屬性及彼此間關係。該工具可以建構物聯網作業的邏輯模組及實體模組，並轉為資料庫描述文字檔。在經由資料庫管理系統讀入後，建立實體資料庫。本研究並建立物聯網作業軟體，供輸
入各項資料，包含讀卡機種類、讀卡機資料、各RFID卡片資料，及各讀卡機所讀取各RFID卡的資料。本研究並在各水塔裝設感知器以監測水位，來確保用水之穩定及安全。本研究並在各棟建築物每座昇降機裝設溫度及震動感知器，以監測各昇降機之運作情形。各項讀卡機及RFID出入紀錄，可以在系統查詢及列印，以方便管理；各感知器的監測值如超過預設值時，則發出警告訊息以通知管理者前來處理。這種機制可以防止水塔故障導致缺水或溢水浪費的情形，也可以在廢水池及污水池水位將超過警戒線(預警線)時，事先排程抽取或排除管路堵塞情形。另昇降機運作發生溫度過高或有嚴重震動時，可以讓管理人員前往檢視、通知維修人員前來維修處理，以避免故
障或引起意外之發生，甚而造成不可逆的損害。透過本物聯網系統作業的協助，可以提高社區設施的管理效益及服務品質，讓社區管理的工作，能隨著時代的進步，達日益精進的境界；住戶的生活品質也能隨著時代的進步享受該有的優質服務。
NoSQL 權威指南
為了解決郵政編碼查詢 的問題，作者（美）JOE CELKO 這樣論述：
本書是根據作者進行培訓和開發的經驗編寫的NoSQL傑出指南，是了解在什麼場景、什麼時候、為什麼NoSQL的好處超過SQL的理想書籍。通過本書，讀者可以對SQL的缺點多於好處的場景有一個完整的理解，而后更好地確定何時使用NoSQL技術可以獲得很大的好處，對列數據庫、流數據庫和圖數據庫的利弊有更深入的理解，並在備受歡迎的SQL專家JoeCelko的指導下順利過渡到NoSQL。本書會詳細介紹NoSQL常見的數據庫的歷史、技術原理及其優缺點，這些數據庫包括列式數據庫、圖數據庫、流式數據庫、鍵值數據庫、文本數據庫、地理信息數據庫、指紋數據庫、分析型數據庫、多值數據庫以及層次數據庫等。
本書適合所有對NoSQL數據庫感興趣的技術人員閱讀。Joe Celko為ANSI/ISO SQL標准委員會工作了10年，並且參與編寫了SQL-89和SQL-92標准。Celko先生是Elsevier/Morgan Kaufmann出版的一系列關於SQL和RDBMS圖書的作者。他是得克薩斯奧斯汀的一位獨立咨詢師。他已經為計算機行業和學術出版寫過1200多個專欄，其中大多數都是關於處理數據和數據庫方面的。
醫院導入平衡計分卡與經營績效之研究：品質或盈餘？
為了解決郵政編碼查詢 的問題，作者段旭銘 這樣論述：
醫院具有社會企業功能，提供民眾「醫療可近性」及「醫療品質」之社會價值。另一方面，醫院屬獨佔性競爭市場，在外部性效果及民眾對健康行為決策受框架效果影響，醫院將依循醫療品質與服務量最大化模型進行決策。就全民健保越趨重視醫療品質與給付制度的結合，採取醫療品質觀點為衡量醫院經營績效的次佳選擇（Second Best Option）。本研究採個案研究法，探討醫院導入BSC與經營績效之研究。個案醫院自2017年10月後導入BSC策略管理工具，研究範圍為2016年10月至2018年9月共24期月資料，資料類型為Balanced Panel Data，採用追踪資料迴歸模型及TSLS迴歸分析。本研究發現：首先
，醫院在導入BSC之後，醫院的經營與資源運用能夠聚焦，對整體醫療服務量的提升較具有直接助益，因此對醫療業務收入的成長具有顯著正向關聯。其次，醫院導入BSC之後，能夠強化醫療團隊間的合作，可以提升收治疾病的複雜度，所以對醫療品質的提升具有顯著正向關聯。第三，在考量次專科臨床性質差異下，醫院導入BSC對各次專科的醫療收入與醫療品質的影響也不同，而外科系就是最大獲益者。本研究結果證實醫院是採「醫療品質與服務量最大化模型」進行決策，而非盈餘極大化為目標，研究結果支持獨佔性競爭市場的理論架構，研究顯示「醫療可近性」及「醫療品質」將是醫院應持續投入發展的方向。