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國立虎尾科技大學 工業管理系工業工程與管理碩士班 李孟樺所指導 黃雅琪的 鋁合金金屬腐蝕塗裝製程最佳化 （2020），提出狄卡科技股份有限公司股票關鍵因素是什麼，來自於六標準差、DMAIC、田口方法、倒傳類神經網路。
而第二篇論文華夏科技大學 資訊管理系碩士在職專班 陳祐祥所指導 丁敏慧的 多技術模型分類長照失能險問題 （2020），提出因為有 長期照護、特徵選取、數據離散化、資料採礦的重點而找出了 狄卡科技股份有限公司股票的解答。
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無所不在-娛樂經濟大未來
為了解決狄卡科技股份有限公司股票 的問題，作者MichaelJ.Wolf 這樣論述：
從紐約到北京，巴黎到金邊，娛樂業正以迅雷不及掩耳的速度席捲全球！娛樂業迅速成為新世界經濟的推動者，光美國一地的家庭娛樂支出，就已超過醫療與衣著支出，產值高達4,800億美元。 所有消費者也在產品中尋找娛樂要素，唯有產品夠有趣，才能吸引人們將它從貨架上取下，或從網站上點入，娛樂已經變成消費者衡量價值的關鍵。娛樂法則逐步消融商業世界與各地文化，成功的事業都需要明星品牌來吸引消費者。娛樂業擴充的疆界究竟會在哪裡？它帶來的巨大衝擊和利益如何快速的改變了我們的世界？從有線電視、錄放影機，全球資訊網，這些發明與擴張也改變了娛樂產業，新的商業世界中，娛樂業和非娛樂業的界線越來越模糊，誰具有最大的競
爭優勢，將成為下一波經濟化的霸主。 為撰寫本書，作者訪問了五十個以上在娛樂界具有關鍵地位的資深經理人，包括CBS的老闆，奇異電子的傑克‧威爾許等。這些人是最富創意、專注力且最優秀的一群人，作者從他們身上得到型塑娛樂事業偉大心靈的寶貴意見，並運用一種所謂「有創造力的規矩」，為各個娛樂事業規劃成長策略。 要購併新事業還是在舊事業中取利？要走向國際化還是在地方發展？創造新市場還是深耕舊市場？任何想在娛樂事業中成就名利的公司，都可以在本書找到答案。專家佳評推薦 推薦給任何一位思想求新求變、思維天馬行空的朋友!! --------------------
誠泰商業銀行信用卡部經理 林致光 數位娛樂將徹底改變消費者的行為，讓消費者無時無刻活在娛樂經濟中。 --------------------------東森國際網路股份有限公司副總經理 胡玉城 休閒經濟的未來、娛樂事業的策略，十分值得一讀！ ----------------------------------月眉國際開發公司董事長 楊天生 Fun Fun Fun！ Fun enough??「無所不在--娛樂經濟大未來」大喊--It\’s never enough！ 這是一個「爆炸」與「壓縮」並存的時空。訊息爆炸、通信爆炸、商品爆炸
；距離壓縮、速度壓縮、情感壓縮。你我無時無刻都在消費、都在體驗、都在娛樂。 ------------------雅虎台灣區總經理 鄒開蓮
鋁合金金屬腐蝕塗裝製程最佳化
為了解決狄卡科技股份有限公司股票 的問題，作者黃雅琪 這樣論述：
鋁合金具有高強度及輕量等特性，常運用於汽車骨架、板金及輪圈等運輸工具零件。雖鋁合金強度高且能輕量化，但抗腐蝕性不佳，易受高溫、灰塵、碎石、酸雨等因素影響，損害部分將導致輪圈表面的腐蝕風險提升。加工廠商因應此現象會於鋁合金表面進行塗層塗佈，以提升其抗腐蝕能力。本研究案例對象為加熱固化處理之測試樣品，鋁合金金屬與漆料間需做化學性前處理，加工後之鋁合金表面較易與底漆漆料更緊密結合且更耐蝕。因此化學性前處理之化學性劑料成分與比例極為重要。本研究以國內某金屬塗裝工廠進行實證研究，應用六標準差之DMAIC手法建立專案流程，並配合個案公司之製程數據；利用田口方法找出目前最佳因子，改善塗裝製程之製程能力，並
建立倒傳遞類神經模型進行預測，使鋁合金腐蝕長度可完全掌控以供客戶需要。本研究結合相關業界找出影響製程關鍵因子，運用田口方法找出鋁合金金屬塗裝製程最佳化之最佳組合為─酸洗濃度：1%、皮脂溫度：40℃、後處理劑：1%、漆料系統：混合型─為最主要製程因子，並透過製程參數修正以提升製程穩定性。類神經網路預測模型之預測結果與實際值相近。本研究結果可免去往後之實驗時間與成本以預測鋁合金金屬腐蝕長度，精確找出符合客戶不同需求之加工參數，以提供客戶依據預算選擇鍍層品質。
多技術模型分類長照失能險問題
為了解決狄卡科技股份有限公司股票 的問題，作者丁敏慧 這樣論述：
台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個
決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可
應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。