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運用社群口碑資料庫分析新聞與社交媒體溝通下的企業社會責任

為了解決accuweather台北的問題，作者伍進和 這樣論述：

近幾年來，大數據概念的應用在企業界逐漸成熟，因此本研究選定企業社會責任議題作為研究主軸，以2019《天下》兩千大調查之三大產業的前10名企業為研究對象。研究時間為2019年與2020年，為新冠肺炎COVID-19疫情在全球大爆發階段，而企業社會責任議題的討論度在這兩年間有增長的現象。因此，本研究以資料探勘方法，運用網路口碑分析工具OpView進行分析，透過大數據工具取得議題聲量、網路情緒等指標，並檢索到相關文本加以分析，探究新聞媒體如何再現企業社會責任議題，以及社交媒體如何進行企業社會責任議題溝通。本研究先比較新聞媒體與社交媒體的CSR聲量，發現新聞媒體的聲量高出許多，再比較30間企業中CS

R獲獎與未獲獎企業之平均聲量，發現CSR獲獎企業較未獲獎企業來得高，三大產業中的聲量是以製造業的聲量最為突出。接下來以CSR四大構面分析不同產業所著重的項目，結果發現製造業相較於服務業與金融業更注重公司治理及企業承諾，社會參與以及環境永續則是三大企業所著重的主要面向。另外，研究亦發現CSR獲獎企業的好感度並非比未獲獎企業高，亦即，CSR聲量高不等於好感度高，其中原因在於社交媒體扮演主要負面情緒的來源。在關鍵字分析的部分則是以聲量最高的兩季分別分析新聞媒體與社交媒體的主要關鍵字。因此，本研究結論得出，「永續」為企業與媒體所慣用之語彙，在製造業中以「台積電」和「鴻海」為常用關鍵字，而金融業的主要關

鍵字則非大型金融金控企業，另外，研究亦發現企業CEO為企業CSR的重要推手，企業還會配合時事議題執行CSR。

以天氣資訊結合資料探勘技術預測藥品耗用量

為了解決accuweather台北的問題，作者戴琪之 這樣論述：

本研究利用資料探勘的方式，以天氣資訊預測易受天氣影響的四種類型疾病之藥品耗用量。四種藥品為心臟血管系統用藥、皮膚科用藥、全身性抗感染用藥與呼吸系統用藥。實驗將採用最近鄰演算法、類神經網路、支持向量迴歸及決策樹四種演算法。期望能夠透過資料探勘的方式來確認這四類藥品耗用量是否確實受到天氣因子變化而影響，進而確認是否能透過歷史天氣資訊來預測藥品使用量。未來希望能夠運用在藥品庫存耗用中做為相關藥品類別訂貨量的參考數據之一。