科技部補助大專學生研究計畫研究成果報告的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

以計畫行為理論探討中高齡選擇銀髮共生宅之意圖

為了解決科技部補助大專學生研究計畫研究成果報告的問題，作者楊江漢 這樣論述：

隨著醫療照護進步、科技發達造成老年人口不斷攀升，台灣社會進入高齡化。這種社會結構改變，使高齡者的生活品質，所帶來的居住環境與醫療照護等問題，是值得關注之議題。本研究旨在探討中高齡對選擇「銀髮共生宅」之意圖，期望提供更多創新服務品質與知覺安全環境的生活需求方向。 本研究採兩部分研究方法：第一部分是個人基本資料與未來選擇「銀髮共生宅」主要考量因素，第二部分以計畫行為理論為基礎。採便利性問卷調查方式，以居住在台灣北部地區的中高齡（滿45歲~未滿65歲）者為主要施測對象，發放問卷樣本數為370份，剔除無效問卷5份，有效問卷共計365份，有效回收率98.6%。依據研究結果顯示，態度、主觀規範、知覺行為

控制三個構面對中高齡者選擇「銀髮共生宅」之影響皆具有正向顯著關係，且受測者對於未來入住選擇的主要考量因素，在意為醫療照護服務、價格與休閒娛樂活動空間。由此可知，「銀髮共生宅」將成為選擇安養、樂活的新趨勢，本研究建議業者能了解中高齡長者未來偏好的需求條件及在不同定位下的創新服務模式。透過品牌行銷策略，推出同行居住優惠活動，以鼓勵親朋好友之間同住一起享受樂退生活。

結合LRFMP模型及顧客活躍性指標於智慧販賣機銷售預測與銷售點分群－以Y公司為例

為了解決科技部補助大專學生研究計畫研究成果報告的問題，作者吳安琪 這樣論述：

近年來，隨著新零售的崛起，加上疫情的肆虐，不少行業被迫進行數位轉型，結合人工智慧、大數據等工具，使得新零售技術逐漸成熟，不但整合同步線上、線下庫存資訊，更減少滯銷、缺貨的損失，加上方便的物流，能夠因應線上需求，短時間進行線下補貨，提供顧客更好的消費體驗，因此掌握新零售優勢，將成為各行業脫穎而出的關鍵。本研究以Y公司所研發之智慧販賣機作為研究對象，針對54個設立智慧販賣機之捷運站進行分析，以2019年12月至2020年10月官方網站線上庫存數據為依據，透過捷運站智慧販賣機的角度，延伸計算每月之LRFMP及顧客活躍性指標（Customer Activity Index, CAI）並置於資料群內。

接著，本研究針對銷售點機台之設址位置（即捷運站別）進行分群與各站智慧販賣機之銷售預測，前者使用K-means、階層集群分析法、二階段集群分析法個別將銷售點機台分群成不同的群體並進行三者之分群比較，除將各群潛在價值高低程度排序之外，也分別針對各群給予不同的行銷建議，期望能提供Y公司行銷上的幫助；後者使用隨機森林演算法與梯度提升樹演算法建置銷售預測模型，隨後比較兩種模型之準確率高低並給予適當之模型建議，期望能減少供不應求的損失與供過於求的浪費，以提升整體獲益。結果顯示，（1）三種分群方法均有共通分群；（2）定義共通分群並針對各群潛在價值高低給予不同行銷建議；（3）兩種銷售預測模型皆有良好之預測能力

；（4）於限制條件下，梯度提升樹較隨機森林適合預測數值。