現今社群網路發展蓬勃，提供了豐富的信息來源，可以進一步探討和分析預測未知的知識或未來事件。本論文旨在應用大數據工具收集社交網路有關於手機的討論信息，此信息將進一步的分析，作為預測未來手機銷售，並找出那一種網路議題與手機銷售量間之關係
實證結果顯示以MATLAB R2016b軟體中的曲線擬合(Curve Fitting)所建立預測模型，發現網路議題"推薦"與銷售量有其相關性。本研究認為當月網路上的相關討論提到"推薦"此一個關鍵字的文章數量越多，下一個月的銷售量也隨著提升。在這個月的手機上建議的數量一般可以用於預測下個月的銷售。這樣的結果是對於一般手機用戶或商販非常有用。

Social networks have provided rich sources of information which can be further explored and analyzed for predicting the unknown knowledge or future events. This thesis aims to apply the big data tool to collect the information, including the sales of the mobile phone and the number of discussions related to the mobile phone, from social networks. This information will be further analyzed to predict the future sales of the mobile phone, based on the relation between the sales and the number of discussions on the mobile phone. Finally, the MATLAB tool is applied to verify the results. Experimental results show that the ‘recommendation’ and ‘sales’ of the mobile phone exist strong relation. The number of recommendations on the mobile phone in this month can be generally used to predict the sales of next month. This results is useful for general mobile phone users or venders.

目錄
第一章、緒論	1
1.1研究背景與動機	1
1.2研究目的	3
1.3章節安排	3
第二章、文獻探討	4
2.1 大數據(Big Data)相關文獻	4
第三章、研究方法	7
3.1 大數據工具	7
3.1.1 大數據工具介紹	7
3.1.2 大數據工具使用	9
3.2 網路議題數據	11
3.2.1議題聲量	11
3.2.2 手機網路討論議題分類	13
3.3 預測模型建置	17
3.3.1 Excel 相關係數以及趨勢模型	17
3.3.2 MATLAB模型	27
第四章、實證研究	45
4.1 網路討論聲量相關係數實證	45
4.2 網路討論聲量預測模型實證	47
第五章、結論與建議	50
5.1 研究結論	50
5.2 研究限制	51
5.3 後續研究與建議	51
參考文獻	52
附錄—英文論文	53

圖目錄
圖 1 大數據工具流程架構圖	8
圖 2 大數據工具匯入來源圖	9
圖 3 大數據工具關鍵字管理圖	10
圖 4 關鍵字議題聲量圖	11
圖 5 "手機"子關鍵字議題聲量圖	12
圖 6 手機網論討論議題分類圖	13
圖 7 手機網路討論議題數據圖	14
圖 8 Sony子分類網路討論議題數據圖	15
圖 9 台灣熱門手機銷售量圖	16
圖 10 "Z3推薦"網路議題數據及銷售量回歸曲線圖	18
圖 11 "Z3質感"網路議題數據及銷售量回歸曲線圖	19
圖 12 "Z3畫質"網路議題數據及銷售量回歸曲線圖	20
圖 13 "Z3解析度"網路議題數據及銷售量回歸曲線圖	21
圖 14 "Z3手機好嗎"網路議題數據及銷售量回歸曲線圖	22
圖 15 "Z3螢幕尺寸"網路議題數據及銷售量回歸曲線圖	23
圖 16 "Z3螢幕大"網路議題數據及銷售量回歸曲線圖	24
圖 17 "Z3電池續航力"網路議題數據及銷售量回歸曲線圖	25
圖 18 "Z3性價比"網路議題數據及銷售量回歸曲線圖	26
圖 19 "Z3推薦"網路議題數據及銷售量多項式(Polynomial)模型圖	27
圖 20 "Z3推薦"網路議題數據及銷售量次方數(Power)模型圖	28
圖 21 "Z3質感"網路議題數據及銷售量多項式(Polynomial)模型圖	29
圖 22 "Z3質感"網路議題數據及銷售量次方數(Power)模型圖	30
圖 23 "Z3畫質"網路議題數據及銷售量多項式(Polynomial)模型圖	31
圖 24 "Z3畫質"網路議題數據及銷售量次方數(Power)模型圖	32
圖 25 "Z3解析度"網路議題數據及銷售量多項式(Polynomial)模型圖	33
圖 26 "Z3解析度"網路議題數據及銷售量次方數(Power)模型圖	34
圖 27 "Z3手機好嗎"網路議題數據及銷售量多項式(Polynomial)模型圖	35
圖 28 "Z3手機好嗎"網路議題數據及銷售量次方數(Power)模型圖	36
圖 29 "Z3螢幕尺寸"網路議題數據及銷售量多項式(Polynomial)模型圖	37
圖 30 "Z3螢幕尺寸"網路議題數據及銷售量次方數(Power)模型圖	38
圖 31 "Z3螢幕大"網路議題數據及銷售量多項式(Polynomial)模型圖	39
圖 32 "Z3螢幕大"網路議題數據及銷售量次方數(Power)模型圖	40
圖 33 "Z3電池續航力"網路議題數據及銷售量多項式(Polynomial)模型圖	41
圖 34 "Z3電池續航力"網路議題數據及銷售量次方數(Power)模型圖	42
圖 35 "Z3性價比"網路議題數據及銷售量多項式(Polynomial)模型圖	43
圖 36 "Z3性價比"網路議題數據及銷售量次方數(Power)模型圖	44

表目錄
表 1 關鍵字議題聲量數量表	11
表 2 "手機"子關鍵字議題聲量表	12
表 3 Sony子分類網路討論議題數據表	15
表 4 Sony Z3台灣銷售量數據表	17
表 5 "Z3推薦"網路議題數據及銷售量相關係數表	18
表 6 "Z3質感"網路議題數據及銷售量相關係數表	19
表 7 "Z3畫質"網路議題數據及銷售量相關係數表	20
表 8 "Z3解析度"網路議題數據及銷售量相關係數表	21
表 9 "Z3手機好嗎"網路議題數據及銷售量相關係數表	22
表 10 "Z3螢幕尺寸"網路議題數據及銷售量相關係數表	23
表 11 "Z3螢幕大"網路議題數據及銷售量相關係數表	24
表 12 " Z3電池續航力"網路議題數據及銷售量相關係數表	25
表 13 "Z3性價比"網路議題數據及銷售量相關係數表	26
表 14 手機網路討論聲量與銷售量相關係數比較表	45
表 15 Sony Z3個子關鍵網路討論聲量及隔月銷售量表	47
表 16手機網路討論聲量與銷售量模型公式比較表	48

參考文獻
[1]	查恆 (2013) 。大數據與行動裝置跨界商務整合之劇本分析-設計思考觀點。淡江大學國際商學碩士在職專班碩士論文。 
[2]	陳珍華 (2014) 。巨量資料：公開資料與房仲網的房價分析。國立交通大學資訊學院資訊學程碩士論文。
[3]	蔡育儒 (2014) 。可處理巨量資料的平行化CHAID決策樹。淡江大學統計學系碩士論文。
[4]	陳昱安 (2015) 。巨量資料探討及分析-以台灣50 ETF為例。淡江大學管理科學學系碩士論文。
[5]	程曦資訊整合股份有限公司
http://www.chainsea.com.tw
[6]	手機王 (2015) 
https://www.sogi.com.tw/articles/iphone6_note4_z3/6244003
[7]	DIGTIMES (2014) 
http://www.digitimes.com.tw/tw/dt/n/shwnws.asp?id=0000401927_J24LE0TO1NPNNH8BRNTM8