應用資料採礦技術於大學生就業發展方向之研究

資料探勘 ； 大專院校就業職能平台UCAN ； Holland碼 ； 類神經網路 ； 邏輯斯迴歸 ； Data mining ； UCAN ； Holland code ； Neural Network ； Logistic ... 隨時查．隨時看，你的隨身圖書館已上線! 立即使用 DOI 是數位物件識別碼 （ D igital O bject I dentifier ） 的簡稱， 為物件在網路上的唯一識別碼，可用於永久連結並引用目標物件。

使用DOI作為永久連結 每個DOI號前面加上 「 http://dx.doi.org/ 」 便成為永久網址。

如以DOI號為 10.5297/ser.1201.002 的文獻為例，此文獻的永久連結便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。

日後不論出版單位如何更動此文獻位置，永久連結所指向的位置皆會即時更新，不再錯失重要的研究。

引用含有DOI的文獻 有DOI的文獻在引用時皆應同時引用DOI。

若使用APA、Chicago以外未規範DOI的引用格式，可引用DOI永久連結。

DOI可強化引用精確性、增強學術圈連結，並給予使用者跨平台的良好使用經驗，目前在全世界已有超過五千萬個物件申請DOI。

如想對DOI的使用與概念有進一步了解，請參考 華藝DOI註冊中心 （ doi.airiti.com ） 。

ACI: 數據來源：AcademicCitationIndex，簡稱ACI 臺灣地區最大的引用文獻資料庫，目前收錄臺灣地區所出版的人文學、社會學領域學術期刊，穩定出刊中的期刊總量約400種，若包含已收錄但後續停刊的期刊，總期刊量超過500種，每年定期公布收錄期刊的影響係數(ImpactFactor)等指標給大眾，並可提供專家學者免費進行學術研究使用。

影響指數（ImpactFactor）：某一期刊前兩年產出的論文，在統計年平均被引用的次數。

公式：（前兩年發表論文在統計年的被引用次數）÷（前兩年論文產出論文總篇數） 例如：2010年之影響係數（2011年呈現） 2009年A期刊產出論文15篇，2009年A期刊產出論文在2009年被引用20次 2008年A期刊產出論文16篇，2008年A期刊產出論文在2009年被引用30次 → 2010年的影響係數 =（20+30）÷（15+16）≒1.61 什麼是預刊文章？ 為提供讀者最前線之學術資訊，於期刊文獻獲同意刊登後、紙本印製完成前，率先於網路線上發表之文章即為預刊文章。

預刊文章尚未有卷期、頁次及出版日期資訊，但可藉由DOI號識別。

DOI號是文獻的數位身份證字號，不論預刊或正式出版皆不會改變，讀者可點擊DOI連結，或於DOI號前面加上 「 http://dx.doi.org/ 」 連結到文獻目前最新版本。

如何引用預刊文章？ 請使用預刊文章的線上發表日期及DOI號來引用該篇文獻。

引用範例(視不同引文格式規範可能有所差異)： 作者姓名。

文章篇名。

期刊名稱。

YYYY/MM/DD線上預先發表。

doi:DOI 號 來源資料 智慧科技與應用統計學報 17卷2期(2020/01/01) 利用溫度、濕度和風速建立新空氣汙染指標 應用資料採礦技術於大學生就業發展方向之研究 創新醫療器材一致性之研究 P17-39 基礎與應用科學 > 數學 基礎與應用科學 > 資訊科學 基礎與應用科學 > 統計 DOI： 10.29807/JTITAS 訂閱目次 書目管理工具 書目匯出 加入收藏 加入購物車 E-mail給朋友 列印書目 相關連結 問題回報 購買單篇 全文下載 應用資料採礦技術於大學生就業發展方向之研究 ApplicationStudyintheDevelopmentofUniversityStudents'EmploymentbyusingDataMiningTechnology 王智立(Chih-LiWang) ； 陳克琛(Ker-ChangChen) ； 謝孟仁(Meng-RenHsieh) 智慧科技與應用統計學報 ； 17卷2期(2020/01/01) ， P17-39 繁體中文 資料探勘；大專院校就業職能平台UCAN；Holland碼；類神經網路；邏輯斯迴歸；Datamining；UCAN；Hollandcode；NeuralNetwork；LogisticRegression 分享到 摘要 │ 文章國際計量 摘要 〈TOP〉 隨著資訊科技迅速的發展大量資料的累積已相當普及，但要從巨量數據（bigdata）中尋找出有用的資訊並不簡單，該如何挖掘出有價值的資訊給決策者，做出有效的決策，這是值得去探討的。

資料探勘（datamining）是近年來逐漸蓬勃發展的一項技術，是一種結合數個不同問題領域（problemdomain）的專業技術，並可找出資料中資訊的一個流程。

本研究以大專校院就業職能平台（Career&CompetencyAssessementNetwork,UCAN）實際資料中的16類和畢業生畢業後一年就業調查資料為例，本研究之資料係以學生在校期間（大學一年級）所進行之UCAN職涯興趣測評結果，與該學生畢業後一年實際之就業類型，進行預測模式之建構，並對此模式進行預測準確率評估，因此，本研究之受測者資料係連貫4-5年的縱貫性資料（Longitudinaldata）研究。

另外，本研究再結合Holland（1985）理論的6大類職涯類型，找出學生測評結果與學生畢業後工作職場之一致性。

最後，本研究利用類神經網路（NeuralNetwork）及邏輯斯迴歸（LogisticRegression）資料探勘技術模擬分析，結果發現UCAN的16類職涯類型在學期間之測評結果與畢業後一年的實際就業類型在兩種方法建模準確度從8.57%分別提升到82.58%和97.05%；而結合Holland（1985）6類型測評結果與畢業後一年的實際就業類型的兩模型準確率也從22.70%分別提升到99.31%和99.58%。

因此，可以發現類神經網路和邏輯斯迴歸兩種資料採礦方法之預測結果皆有不錯的表現。

並列摘要 〈TOP〉 Withtherapiddevelopmentofinformationtechnology,alargeaccumulationofinformationhasbecomequitecommon,butfindingoutusefulinformationfromhugeamountofdatawasnoteasy.Itisworthexploringhowtodigoutvaluableinformationtomakeeffectivedecision-making.Inrecentyear,Data-miningisaprofessionaltechniquewhichwasgraduallydevelopingandcombiningseveraldifferentproblemdomain.Inthisstudy,wewereusetheUCANdatabasewhichdividedinto16careertypestobuildamodeltopredictthecareertypesaftergraduation.Inaddition,wecombinewiththeJohnHolland’stheory(1985)whichdividedinto6careertypes.Weusetwokindsofdataminingtechnologytobuildmodels.OneisNeuralNetwork,theotherisLogisticRegression.Thedataofthisstudywasacoherent4-5yearlongitudinaldata.Findouttheconsistencybetweenstudentassessmentresultsinschoolandtheworkingcategoriesaftergraduation.Inresult,thisstudyusesNeuralNetworkandLogisticRegressiontechnologytosimulationandanalysisthegraduateemploymentinformationdata.webuildNeuralNetworkmodelandLogisticRegressionmodeltoanalysis.Finally,wefindthatnomatteruseNeuralNetworkmodelorLogisticRegressionmodelhasimprovedaccuracyrate.(1)IntheUCAN16careertypesmethod,theaccuracyofNeuralNetworkmodelandLogisticRegressionmodelhaveincreasedfrom8.57%to82.58%and97.05%respectively.(2)IntheHolland6careertypesmethod,theaccuracyofNeuralNetworkmodelandLogisticRegressionmodelhaveincreasedfrom22.70%to93.10%and99.58%respectively.Consequently,itcanbefoundthatthepredictionresultsofboththeNeuralNetworkandtheLogisticRegressionmethodhavegoodperformance. 文章國際計量 〈TOP〉 E-mail ： 文章公開取用時，將寄通知信至您填寫的信箱地址 E-mail ： 購物車中已有多篇文章，請問是否要先清除，或一併加入購物車中購買?