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以需求導向優化機器學習預測模型於醫療器材市場研究

為了解決Ws批發的問題，作者朱毓華 這樣論述：

需求預測與供應鏈的生產、運輸和庫存水平密切相關。通過準確的需求信號，可確保客戶訂單按時交付，幫助企業制定長期銷售和運營策略。疫情、貿易戰以及塞港壓力下，傳統的需求預測方式已無法提供準確預測。因此在後疫情時代，開發優化的需求驅動預測模型，以反映市場波動至關重要。該研究使用2018年1月至2022年2月的客戶銷售數據和Covid-19因素，開發三種需求預測方法。每種方法皆設定提前2個月預測，並對訓練和測試集採用80/20分割法。方法A使用客戶銷售數據進行分群。分群數是由手肘和輪廓係數決定。方法A訓練與外部因素結合，開發多變量需求預測模型。方法B排除分群的多變量模型。方法C為單變量模型。內部和外部

驗證衡量預測準確度。內部驗證使用測試數據集（20%），而外部驗證為使用2021年9月至2022年2月的實際值比較。方法A決定四個集群。「市場開發」適用於集群1的急診床位數低於 200 張的客戶。集群2為調貨的經銷商或批發商。集群3中的客戶依賴穩定庫存和定價的投標。集群4的客戶是床位超過200個的急症醫院。集群4具較高貢獻，為潛在客戶，策略是「市場開發」。方法A在需求預測中表現最好。最佳模型是基於內部驗證，最低預測誤差的模型。該研究採用了外部驗證，確保實際環境的預測能力。方法A組合在大多時期提高ABC公司的預測準確度約3%至10%，但在2022年1月表現不佳。特殊時期應降低風險控制值的10%至1

5%。因此，外部驗證為有效的預測風險機制，減輕因預測錯誤導致的供應鏈中斷。分群識別潛在客戶並幫助企業制定營銷策略。結合分群分析和機器學習是一種穩健的需求預測方法。預測風險控制機制，也可作為需求信號來緩解供應鏈波動的風險。因此，本需求預測框架助於降低庫存過多或缺貨的風險，減少延期交貨，滿足客戶需求，並支持業務增長，並優化以需求為導向的管理流程。關鍵字：需求預測、供應鏈、市場策略、機器學習、分群分析、多變量預測模型、預測風險管理機制

消費者對農遊券活動之效益認知與滿意度之研究

為了解決Ws批發的問題，作者張季嫻 這樣論述：

2019年因嚴重特殊傳染性肺炎導致全球百萬人死亡，各國為了抑制疫情陸續鎖國、封城及隔離等措施，造成全球產業鏈受到干擾，而我國消費者外出意願降低，對於實體通路的農業消費需求減少，波及農業及農業旅遊之市場。為引起遊客實際外出、前往農村意願、延長旅遊停留時間、增加農產品購買花費等，行政院農業委員會推出價值250元共500萬張「農遊券」，減少疫情對經濟的衝擊。本研究以農遊券活動作為個案探討，以瞭解消費者參與農遊券活動的活動吸引力、心理帳戶、活動效益認知與滿意度之為何，並以路徑分析探討各構念關係，期望能解釋消費者的參與行為。研究結果發現不同基本屬性的消費者對活動吸引力、心理帳戶、活動效益認知與滿意度有

部分顯著差異。路徑分析結果也顯示活動吸引力對活動效益認知及滿意度皆具有顯著影響，而透過活動效益認知在活動吸引力與滿意度間扮演部分中介的角色；心理帳戶對活動效益認知具有顯著影響，而透過活動效益認知在心理帳戶與滿意度間扮演完全中介的角色。綜合研究成果，提供相關單位參考，以利作為未來籌劃活動時能更符合參與者追求之價值，並創造最大的活動效益。