系統識別號 | U0002-1406201811005700 |
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DOI | 10.6846/TKU.2018.00372 |
論文名稱(中文) | 大數據對臺灣會議及展覽服務業之應用與影響 |
論文名稱(英文) | The Application and Influence of Big Data in Taiwan Conference and Exhibition Services Industry |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 國際企業學系碩士在職專班 |
系所名稱(英文) | Executive Master's Program of Business Administration (EMBA) in International Busines |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 106 |
學期 | 2 |
出版年 | 107 |
研究生(中文) | 李栩如 |
研究生(英文) | Hsu-Ju Lee |
學號 | 705550134 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2018-06-09 |
論文頁數 | 77頁 |
口試委員 |
指導教授
-
林炯垚(141216@mail.tku.edu.tw)
指導教授 - 孫嘉祈(ccsun@mail.tku.edu.tw) 委員 - 周啟陽(vichiang@mail.npust.edu.tw) 委員 - 蔡政言(tsaijy@mail.tku.edu.tw) 委員 - 孫嘉祈(ccsun@mail.tku.edu.tw) |
關鍵字(中) |
大數據 會議及展覽服務業 專家訪談 |
關鍵字(英) |
Big Data Taiwan conference and exhibition expert interview |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
臺灣屬狹長型海島國家,面積本身不大,天然資源有限,故發展外銷是臺灣的主要經濟策略,所以如何讓臺灣的產品走出臺灣、走向全世界便是要思考的重點。發展外貿一個重要的推展方式便是靠舉辦展覽將產品及產業介紹給世界各地的人或廠商。一個好的展覽,將會帶來的周邊收益,可謂是低投資、高報酬的綠色產業,經濟大國無不卯足全力發展會議及展覽服務產業。臺灣政府亦希望透過會議及展覽服務產業將臺灣的產品行銷至全世界。然而,由於產業外移,致使臺灣會議及展覽服務產業在B2B外銷型展覽的需求銳減,這迫使了臺灣會議及展覽服務產業往內需型的B2C展覽發展。故,臺灣會議及展覽產業業者更需要思考未來產業經營策略。近年來,因為大數據成為顯學,許多產業都希望能借由大數據做為決策的判斷標準,然而真正能夠運用大數據的企業並不多。而臺灣會議及展覽產業如何能藉由大數據的應用解析市場脈動、提升產業的價值,是值得探討的問題。 為深入瞭解臺灣會議及展覽服務業大數據使用現況及瞭解業者所需之大數據資訊。本論文透過專家訪談方式,邀請服務於臺灣會議及展覽服務業之五位中高階主管分享目前產業之大數據使用現況,並彙整受訪者之內容,探討大數據及其相關技術業者如何針對臺灣會議及展覽服務業業者對大數據所需之資訊提出因應之道。 本研究發現,目前雖然各臺灣會議及展覽服務業業者都知道大數據,然而都無法真正落實應用,主要的原因也是因為人力與資金的不足。若大數據及其相關技術業者能夠針對臺灣會議及展覽服務業業者所需要之資料提出相關軟體之全方位解決方案,並且能夠證明其做出之數據是具有專業性且來源可靠,將可為臺灣會議及展覽服務業業者省下許多走冤枉路的經費或是投資在不必要的行銷經費。 |
英文摘要 |
As Taiwan is a long island country, the area itself is not large and the island has limited natural resources. Therefore, the development of export is Taiwan's major economic strategy. Hence, it is important for Taiwan to consider how to export and show our products in front of people or customers throughout the world. An important way to promote products is holding exhibitions. A good exhibition will bring a host country seven to ten times peripheral benefits. It is indeed a green industry with low investment and high remuneration. The major economic powers are making every effort to develop the conference and exhibition service industry. The Taiwan government has also spent more than a decade devoting all its efforts to support the conventions and exhibition industries and hopes to market Taiwan's products to the world through the conference and exhibition service industries. Nonetheless, due to the relocation of industries in Taiwan, the demand of B2B exhibitions has dropped drastically, Taiwan Conference and Exhibition Service industry has forced the development of B2C exhibitions against the drop of B2B. Thus, Taiwan Conference and Exhibition Service Industry needs to think about industrial management strategies for the future. Recently, due to the booming of Big Data, many industries hope to rely on the analysis of Big Data prior to decision making. However, just few enterprises can really do it. It will be a good topic to understand how Taiwan Conference and Exhibition Service industry analyzes the pulse of the market through the application of big data to enhance the value and increase the competitiveness of the industry In order to learn more about the current use of big data in Taiwan Conference and Exhibition service industry and what information Taiwan Conference and Exhibition industry needs for Big Data, by means of expert interviews, this study invites five top-level executives serving in Taiwan Conference and Exhibition Service industry to share the current status of big data usage in the industry and collect the information to find out how Big Data providers respond and provide a better service or product based on the need for Taiwan Conference and Exhibition industry. This study found that at present, although Taiwan conference and exhibition service providers all have heard about Big Data, they cannot really use it well and wisely yet even though they has put an effort on collecting the information as possible as they can. The information gathered is limit and it is difficult to analyze the information by themselves. The main reason is not only the lack of manpower but also the capital. Therefore, if any Big Data providers can provide a total solution based on the need of Taiwan Conference and Exhibition industry at a reasonable price, all Taiwan Conference and Exhibition providers are willing to purchase it as it can help them to reduce the cost of advertisement and increase the revenues. It is also a great “Blue Ocean Market” for Big Data providers. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
誌謝 …...I 摘要 II Abstract III 目錄 IV 表目錄 V 圖目錄 VI 第1章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的與問題 2 1.3 研究流程 3 第2章 大數據概況分析 4 2.1 大數據定義 4 2.1.1 數據的儲存單位 4 2.1.2 數據的種類 5 2.1.3 大數據的定義 6 2.2 大數據的技術 9 2.2.1 大數據的資料採集與前置技術 10 2.2.2 關聯式資料庫 VS 非關聯式資料庫 10 2.2.3 大數據的處理框架 13 2.2.4 Hadoop介紹 14 2.3 Data Mining (資料探勘) 17 2.3.1 資料處理鏈 18 2.3.2 資料探勘的定義 21 2.3.3 CRISP-DM 21 22 2.3.4 資料探勘的工具與平台 24 2.4 台灣會議及展覽服務業取得大數據的困境 25 2.4.1 臺灣會議及展覽服務業介紹與發展趨勢 25 2.4.2 臺灣會議及展覽服務業取得大數據的困境 30 第3章 文獻探討 32 3.1 顧客關係管理 32 3.1.1 顧客關係管理的起源 32 3.1.2 顧客關係管理的定義 33 3.1.3 顧客關係管理的目的與方法 35 3.1.4 顧客經驗管理 38 第4章 專家訪談 40 4.1 質性研究 40 4.1.1 質性研究介紹 40 4.1.2 常見質性研究方法 40 4.2 專家訪談法 42 4.2.1 專家訪談法定義 43 4.2.2 專家訪談法實施流程 43 4.2.3 專家訪談法資料分析 45 第5章 訪談結果分析 46 5.1 訪談大綱 46 5.1.1 訪談目的 46 5.1.2 訪談綱要 46 5.2 訪談來源 47 5.2.1 訪談時間 47 5.2.2 訪談對象 47 5.3 專家訪談歸納 48 5.3.1 資料彙整 48 5.3.2 資料歸納 60 5.4 命題發展 67 第6章 研究結論與建議 70 6.1 研究結論 70 6.2 未來研究建議 72 參考文獻 73 表 2.1.1-A 大數據的儲存單位 ..................................................................................... 5 表 2.1.2-A 大數據資料種類與來源 ............................................................................. 5 表 2.1.3-A 資料的類型 ................................................................................................. 8 表 2.2.2-A 關聯式資料庫與非關聯式資料庫的比較 ............................................... 11 表 2.3.1-A 資料庫系統與資料倉儲的比較 ............................................................... 20 表 2.4.1-A 臺灣會議及展覽服務業SWOT 分析 ..................................................... 30 表 3.1.2-A 顧客關係管理定義整理 ........................................................................... 33 表 5.1.2-A 訪談綱要 .................................................................................................. 47 表 5.2.2-A 專家背景介紹 .......................................................................................... 47 表 5.3.1-A 專家A 訪談紀錄表 ................................................................................. 48 表 5.3.1-B 專家B 訪談紀錄表 .................................................................................. 50 表 5.3.1-C 專家C 訪談紀錄表 .................................................................................. 53 表 5.3.1-D 專家D 訪談紀錄表 ................................................................................. 55 表 5.3.1-E 專家E 訪談紀錄表 .................................................................................. 58 表 5.3.2-A 專家訪談歸納表 ...................................................................................... 60 圖 2.1.1-A 研究流程 .................................................................................................... 3 圖 2.1.3-A 大數據的定義 ............................................................................................. 6 圖 2.1.3-B 大數據的5V ............................................................................................... 9 圖 2.1.3-C 資料應用過程 ............................................................................................. 9 圖 2.2.2-A NOSQL 資料庫類型 ................................................................................. 13 圖 2.2.4-A HADOOP 架構 ............................................................................................. 16 圖 2.3-A 資料探勘與其它學科間的關係 .................................................................. 17 圖 2.3-B BIDM 循環 ................................................................................................... 18 圖 2.3.1-A 資料處理鏈 ............................................................................................... 19 圖 2.3.3-A 資料分析標準步驟 ................................................................................... 22 圖 2.3.3-B CRISP-DM 資料探勘循環 ....................................................................... 24 圖 2.4.1-A MICE 產業 ................................................................................................ 27 圖 3.1.1-A 顧客關係管理的起源 ............................................................................... 33 圖 3.1.3-A 客戶關係管理的目的 .............................................................................. 35 圖 3.1.3-B 顧客關係管理的四大循環過程 ............................................................... 37 圖 3.1.3-C 顧客管理解決方案三階段 ...................................................................... 38 圖 4.2.2-A 專家訪談法實施流程 ............................................................................... 44 |
參考文獻 |
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