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另外網站聯邦幸福M卡也說明：每筆回饋計算四捨五入至個位數，持卡人不得要求折換現金或轉讓他人，如停卡後刷卡金將 ... 指定計程車(Uber、LINE TAXI、yoxi、台灣大車隊、大都會計程車)、聯邦租車。

淡江大學 運輸管理學系運輸科學碩士班 陶治中所指導 陳翰的 從社群媒體挖掘以感測日常交通滿意度之研究 （2017），提出taxi收費計算關鍵因素是什麼，來自於社群媒體挖掘、情感分析、日常交通滿意度、卷積神經網路演算法。

而第二篇論文東海大學 企業管理學系碩士班 金必煌所指導 李昕叡的 移動共享叫車平台商業模式與系統動態分析：以Uber與台灣大車隊為例 （2016），提出因為有 台灣大車隊、Uber、商業模式、因果循環圖、系統動態學的重點而找出了 taxi收費計算的解答。

最後網站台灣大車隊-網路叫車系統則補充：台灣大車隊是全國最大規模的品牌計程車隊，透過GPS衛星定位全天候掌握車輛狀況，提供領先同業24小時全天候衛星定位的派遣乘車服務，以科技提昇服務，真正做到「人在 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了taxi收費計算，大家也想知道這些：

taxi收費計算進入發燒排行的影片

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從社群媒體挖掘以感測日常交通滿意度之研究

為了解決taxi收費計算的問題，作者陳翰 這樣論述：

本研究係針對日常交通下社群媒體進行文本挖掘，首先透過建置社群媒體文本資料庫，並將日常交通之社群媒體文本進行情感分析，以瞭解民眾對於日常交通下各公共運具評論之情緒，接著使用深度學習之CNN演算法建構多元情緒決策情感分析模型，再經由實證分析，運用文本挖掘及深度學習分類技術，分析民眾日常通勤通學搭乘公共運具之滿意度，並建構滿意度五個評級尺度，找出民眾搭乘不同公共運具之整體情緒，最後使用K-means集群演算法探討社群媒體輿情內部特徵，此為本研究建立之社群媒體挖掘與情感分析通用程序。 本研究之模式準確度在五個尺度下達79%，並可找出民眾搭乘不同公共運具所關注的變數。研究結果顯示：不論通勤或商務

旅次皆關注是否能準時到達目的地，可見民眾最為重視搭乘公共運具之效率；而搭乘火車類、公車類、客運類之通勤族皆關注駕駛員及排班，可見民眾重視資訊的掌握與服務及乘車的安全性。根據自社群媒體挖掘而產生的公共運輸滿意度結果，本研究經由相關文獻評析而研擬相對應的改善策略。若特定時間的班次常有誤點情況時，業者應適時發佈到站時間資訊，則可減少民眾的負面情感。而駕駛員的素質、服務態度、應對能力等，對於民眾的影響亦相當直接，因此業者應對駕駛員進行系統性的在職訓練，亦有望提升民眾的正面情感；當前所有通勤族群對於費率的關注程度皆不明顯，顯示目前我國公共運具在費率制定尚受民眾肯定。本研究之建立之社群媒體挖掘與情感分析通

用程序具有擴展性，此可供決策者藉由模型的修正與改良而能快速掌握網路輿情正、負面情感趨勢之即時資訊。

移動共享叫車平台商業模式與系統動態分析：以Uber與台灣大車隊為例

為了解決taxi收費計算的問題，作者李昕叡 這樣論述：

自從2013年Uber進入台灣後，移動共享叫車平台雨後春筍般地出現，而他們重創傳統產業是必然的，台灣大車隊原先應會在台灣受到重大影響，但結果卻不盡然，現在甚至逆轉，本研究發現平台服務兩端雙方篩選Uber 與台灣大車隊的原因，並且分析Uber 2013年進入台灣叫車平台市場到目前2017年Uber的興盛衰敗，了解傳統計程車業與Uber在不同時期提供給平台服務兩端的服務，導致兩大平台的競合與發展歷程。台灣的法律從未承認Uber X、Uber Black是合法的，並採用罰鍰的方式來保護台灣本土產業－台灣大車隊，2017年2月Uber宣布Uber X、Uber Black停止營業，然而，世界各國對於

Uber的採取方式皆隨著時間從禁止演變到了開放，台灣雖然並未開放，在2017年4月Uber宣布以新的商業模式合法地回歸到台灣，Uber將所有原先的風險都轉嫁給車行以及司機本身，然而，這是一個正確的抉擇還是一個不得不的決擇呢？而服務供給者（司機）與服務需求者（乘客）為何要選擇Uber？本研究實地訪談了58位計程車司機以及11位Uber司機，並透過次級資料及212份的市場調查來解構Uber與台灣大車隊兩個平台與平台服務兩端之間的關係，並針對以下問題作探討：（一）服務需求端（乘客）選擇Uber或台灣大車隊的原因（二），服務供給端（司機）選擇Uber或台灣大車隊的原因（三）2012年至2017年來，導

致Uber與台灣大車隊彼此消長的原因為何？台灣大車隊與Uber有各自不同的顧客價值主張，不同的價值主張將有不同的目標客戶、不同的關鍵資源、不同的收費模式，也就是不同的商業模式，本研究將透過九格商業模式Osterwalder & Pigneur,(2010)了解Uber 與台灣大車隊兩大平台的商業模式差異，分析平台與平台服務兩端（乘客與司機）之間的關係，再以平台服務需求者（乘客）的角度來描繪平台服務需求者與平台之間的因果循環圖，再以平台服務供給者（司機）的角度來詳細分析平台與平台服務供給者（司機）之間的收益關係，最後描繪出影響Uber與台灣大車隊2013年至2017年的因果循環圖，了解影響兩者競

爭變化的原因。

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