隨著遊戲與直播產業的發展，遊戲對於現代人不僅是社交，更是一種新興的商業機會，遊戲的模式與遊玩的管道已與過去截然不同，不再限制於特定時與空間才能遊玩，因此遊戲相關行業必須持續的提高遊戲的品質及創新玩法，參考消費者的需求，開發創新的遊玩模式與加強玩家遊戲體驗，才能持續發展。
本研究使用問卷調查的方式，透過資料探勘的方法進行集群分析與關聯分析，瞭解出玩家的輪廓，並探討玩家輪廓、遊戲內容、虛擬購物行為、社群行為與直播之關聯性，透過線上遊戲玩家的遊戲內容偏好與消費行為，提出線上遊戲的推薦機制與服務建議，以利於遊戲廠商做參考。

With the development of the game and live stream industry, games are not only social media for modern people, but also an emerging business opportunity. The game mode and play channel are completely different from the past, and it is no longer limited to a specific time and space to play. Therefore, The game-related industry must continue to improve the quality of games and innovative ways to play, refer to the needs of consumers, develop innovative game modes and enhance players' game experience in order to continue to develop.
This study retrieved data by using survey. Clustering and association analysis of data mining are applied to outline gamers, and four dimensional relationships are discussed, including gamer characteristics, and to explore the correlation between player profiles, Online Game content, virtual shopping behavior, Online Game community behavior and live stream. This study proposed recommendation system and services according to gamer preference on games and shopping, offering game companies some references.

謝辭	I
中文摘要	II
英文摘要	III
目錄	IV
表目錄	IX
圖目錄	XI
第一章緒論	1
1.1研究背景與動機	1
1.2研究目的	4
1.3研究方法與流程	5
第二章 文獻探討	7
2.1線上遊戲	7
2.1.1線上遊戲之定義	7
2.1.2線上遊戲發展現況	8
2.1.3線上遊戲之趨勢	9
2.2網路社群行銷	10
2.2.1網路社群行銷定義	10
2.2.2網路社群行銷趨勢	11
2.3網路直播	12
2.3.1網路直播之定義	12
2.3.2網路直播之趨勢	13
2.4電子商務	13
2.4.1電子商務之定義	13
2.4.2電子商務之趨勢	14
2.5資料探勘	15
2.5.1資料探勘之定義	15
2.5.2資料探勘的功能	16
2.5.3資料探勘的流程	18
第三章 研究方法	20
3.1研究設計與架構	20
3.2資料庫的設計與建立	21
3.2.1概念性資料庫(分析階段)	21
3.2.2邏輯性資料庫(分析與邏輯設計階段)	24
3.2.3實體資料庫(實體設計階段)	26
3.2.4資料倉儲-雪花綱要	26
3.3問卷設計與發放	29
3.3.1問卷設計	29
3.3.2問卷發放	31
3.4關聯法則與集群分析	32
3.4.1關聯法則	32
3.4.2Apriori演算法	34
3.4.3集群分析	37
3.5資料分析軟體SPSS Modeler	39
第四章 研究分析與實證結果	41
4.1 回收樣本結構描述	41
4.2 資料探勘之K-means集群分析	44
4.2.1遊戲玩家輪廓之分群結果	46
4.3 Apriori關聯性資料探勘	51
4.4 遊玩行為與遊戲類型之關聯分析	52
4.4.1集群一(攻略型玩家)遊玩行為與遊戲類型之關聯	52
4.4.2集群二(平衡型玩家)遊玩行為與遊戲類型之關聯	53
4.4.3集群三(行動型玩家)遊玩行為與遊戲類型之關聯	55
4.4.4小結	57
4.5 玩家社群偏好與直播行為之關聯	59
4.5.1集群一(攻略型玩家) 玩家社群偏好與直播行為之關聯	59
4.5.2集群二(平衡型玩家) 玩家社群偏好與直播行為之關聯	60
4.5.3集群三(行動型玩家) 玩家社群偏好與直播行為之關聯	62
4.5.4小結	64
4.6 遊玩其他遊戲情況與相關行為之關聯	67
4.6.1集群一(攻略型玩家)遊玩其他遊戲情況與相關行為之關聯	67
4.6.2集群二(平衡型玩家)遊玩其他遊戲情況與相關行為之關聯	68
4.6.3集群三(行動型玩家)遊玩其他遊戲情況與相關行為之關聯	70
4.6.4小結	72
第五章   結論與後續研究建議	75
5.1 研究結論與管理意涵	75
5.2遊戲行為與遊戲內容開發之管理意涵	75
5.2.1遊戲行為之建議	78
5.2.2遊戲內容開發之建議	78
5.3玩家社群行為與直播之管理意涵	81
5.3.1玩家社群行為與直播之建議	84
5.4遊玩其他遊戲情況與遊戲消費行為之管理意涵	85
5.4.1遊玩其他遊戲情況與遊戲消費行為之建議	88
5.5研究限制	89
5.6後續研究建議	90
參考文獻	91
一、中文資料	91
二、英文資料	93
三、網路資料	98
附錄一	101
表目錄
表2-1資料探勘之定義	16
表2-2資料探勘流程表	19
表3-1實體、關聯與屬性的概述	22
表3-2問卷發放回收情形	31
表4-1問卷回收統計表	41
表4-2玩家基本資料統計表	43
表4-3 K-means分群結果	49
表4-4集群一遊玩行為與遊戲類型之關聯法則	52
表4-5集群二遊玩行為與遊戲類型之關聯法則	54
表4-6集群三遊玩行為與遊戲類型之關聯法則	56
表4-7玩家遊玩行為與遊玩類型因素之三群異同表	58
表4-8集群一玩家社群偏好與直播行為之關聯法則	60
表4-9集群二玩家社群偏好與直播行為之關聯法則	61
表4-10集群三玩家社群偏好與直播行為之關聯法則	63
表4-11玩家社群偏好與直播行為之三群異同表	66
表4-12集群一遊玩其他遊戲情況與遊戲相關行為關聯法則	68
表4-13集群二遊玩其他遊戲情況與遊戲相關行為關聯法則	70
表4-14集群三遊玩其他遊戲情況與遊戲相關行為關聯法則	72
表4-15玩家遊玩其他遊戲情況與遊戲相關行為之三群異同表	74
表5-1玩家遊玩行為與遊玩類型因素之整合建議	76
表5-2玩家社群偏好與直播行為之整合建議	82
表5-3遊玩其他遊戲情況與遊戲消費行為之整合建議	86

圖目錄
圖1-1電子競技收視人口	2
圖1-2 電競遊戲與線上直播潮流	3
圖1-3研究流程圖	6
圖3-1研究架構圖	20
圖3-2概念性資料庫：E-R圖	23
圖3-3邏輯性資料庫設計圖	25
圖3-4實體資料庫關聯圖	26
圖3-5雪花綱要架構圖	27
圖3-6雪花綱要圖	28
圖3-7問卷資料庫關聯圖	30
圖3-8 Apriori演算法產生之後選項目集合與高頻項目集合	36
圖3-9資料探勘工具滿意度（2015）	40
圖4-1資料探勘節點串流圖	44
圖4-2集群（叢集）大小分配圖	45
圖4-3集群比較圖	45
圖4-4資料探勘模型路徑圖	51
圖4-5集群一遊玩行為與遊戲類型之蛛網圖	52
圖4-6集群二遊玩行為與遊戲類型之蛛網圖	54
圖4-7集群三遊玩行為與遊戲類型之蛛網圖	55
圖4-8集群一玩家社群偏好與直播行為之蛛網圖	59
圖4-9集群二玩家社群偏好與直播行為之蛛網圖	61
圖4-10集群三玩家社群偏好與直播行為之蛛網圖	62
圖4-11集群一遊玩其他遊戲情況與遊戲相關行為之蛛網圖	67
圖4-12集群二遊玩其他遊戲情況與遊戲相關行為之蛛網圖	69
圖4-13集群三遊玩其他遊戲情況與遊戲相關行為之蛛網圖	71
圖5-1遊戲行為與遊玩類型因素之知識地圖	77
圖5-2玩家社群偏好與直播行為之知識地圖	83
圖5-3遊玩其他遊戲情況與遊戲消費行為之知識地圖	87

一、	中文部分
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賴俊明(2021年7月)。三大趨勢推升電玩遊戲商機爆發。經濟日報。取自https://money.udn.com/money/story/5636/5615305
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