資 料 探 勘 （ D a t a M i n i n g ） 是 近 年 來 資 料 處 理 應 用 領 域 中 的 一 項 新 技 術 ， 其 目 的 是 找 尋 隱 藏 在 資 料 中 的 訊 息 ， 如 趨 勢 （ T r e n d ） 、 特 徵 （ P a t t e r n ） 及 相 關 性 （ R e l a t i o n s h i p ） ， 亦 即 由 資 料 中 發 掘 資 訊 或 知 識 。 有 的 文 獻 稱 之 為 「 資 料 發 掘 」 ( K n o w l e d g e D i s c o v e r y i n
D a t a b a s e s , K D D ）， 亦 有 文 獻 稱 為「 資 料 考 古 學 」（ D a t a A r c h a e o l o g y ）、
「 資 料 樣 型 分 析 」 （ D a t a P a t t e r n A n a l y s i s ） 或 「 功 能 相 依 分 析 」
（ F u n c t i o n a l D e p e n d e n c y A n a l y s i s ） 。 資 料 探 勘 目 前 已 被 許 多 研 究 人 員 視 為 結 合 資 料 庫 系 統 與 機 器 學 習 技 術 的 重 要 領 域 。 其 使 用 的 分 析 方 法 ， 如 ： 預 測 模 式（ 迴 歸 分 析 、 時 間 數 列 ）、 資 料 分 群 及 分 類（ D a t a C l u s t e r i n g a n d C l a s s i f i c a t i o n ）、 偏 差 偵 測（ D e v i a t i o n D e t e c t i o n ）等 。 一 般 而 言 ， D a t a M i n i n g 內 容 可 包 含 下 列 五 項 ：
1 . 分 類 （ C l a s s i f i c a t i o n ）
按 照 分 析 對 象 的 屬 性 分 門 別 類 加 以 定 義 ， 建 立 類 別 （ c l a s s ） 。 例 如 ， 將 受 試 者 的 體 適 能 等 級 ， 區 分 為 良 好 體 適 能 者 ， 普 通 體 適 能 者 及 不 良 體 適 能 者 。 使 用 的 技 巧 有 決 策 樹 （ d e c i s i o n t r e e ） ， 記 憶 基 礎 推 理 （ m e m o r y - b a s e d r e a s o n i n g ） 等 。
2 . 估 計 （ E s t i m a t i o n ）
根 據 既 有 之 相 關 屬 性 資 料 ， 以 獲 致 某 一 屬 性 未 知 之 值 。 例 如 ： 按 照 受 試 者 的 各 項 體 適 能 測 試 成 績 以 推 估 其 體 適 能 等 級 。 使 用 的 技 巧 包 括 統 計 方 法 上 之 相 關 分 析 、 迴 歸 分 析 及 類 神 經 網 路 。
3 . 預 測 （ P r e d i c t i o n ）
根 據 對 象 屬 性 之 過 去 觀 察 值 來 推 估 該 屬 性 未 來 之 值 。 例 如 由 已 建 構 的 體 適 能 預 測 模 式 以 預 測 認 任 一 受 試 者 的 體 適 能 等 級 。 使 用 的 技 巧 包 括 迴 歸 分 析 、 時 間 數 列 分 析 及 類 神 經 網 路 。
4 . 關 聯 分 群 （ A f f i n i t y g r o u p i n g ）
從 所 有 物 件 中 決 定 那 些 相 關 物 件 應 該 放 在 一 起 。 例 如 ： 超 市 中 相 關 之 體 育 用 品 （ 球 鞋 、 球 襪 、 護 膝 ） ， 可 放 在 同 一 貨 架 上 。 在 運 動 行 銷 系 統 上 ， 此 項 功 能 可 用 來 確 認 交 叉 銷 售 （ c r o s s - s e l l i n g ） 的 機 會 以 設 計 出 吸 引 人 的 產 品 群 組 。
5 . 同 質 群 集 （ C l u s t e r i n g ）
將 異 質 母 體 中 區 隔 為 較 具 同 質 性 之 群 組 （ c l u s t e r s ） ， 換 言 之 ， 其 目 的 是 要 將 組 與 組 之 間 的 差 異 辨 識 出 來 。 同 質 分 組 相 當 於 行 銷 術 語 中 的 區 隔 化 （ s e g m e n t a t i o n ） ， 其 強 調 ： 假 定 事 先 未 對 於 區 隔 加 以 定 義 ， 而 是 由 資 料 中 自 然 產 生 區 隔 。 使 用 的 技 巧 包 括 k - m e a n s 法 及 a g g l o m e r a t i o n 法 。
目 前 資 料 探 勘 已 被 廣 泛 應 用 於 各 項 領 域 如 : 心 理 學 ， 疾 病 分 類 學 ， 圖 樣 辨 識 ， 生 物 資 訊 、 、 等 ， 尤 其 商 業 管 理 。 由 於 現 代 的 企 業 體 經 常 蒐 集 了 大 量 資 料 ， 包 括 市 場 、 客 戶 、 供 應 商 、 競 爭 對 手 以 及 未 來 趨 勢 等 重 要 資 訊 ， 但 是 資 訊 超 載 與 無 結 構 化 ， 使 得 企 業 決 策 單 位 無 法 有 效 利 用 現 存 的 資 訊 ， 甚 至 使 決 策 行 為 產 生 混 亂 與 誤 用 。 而 資 料 探 勘 技 術 可 從 巨 量 的 資 料 庫 中 ， 發 掘 出 不 同 的 資 訊 與 知 識 以 作 為 決 策 支 援 之 用 ， 使 得 企 業 產 生 競 爭 優 勢 。 在 體 育 科 技 與 管 理 領 域 中 ， 資 料 探 勘 的 應 用 尚 屬 少 見 。
1 - 2 研 究 動 機 與 目 的
由 於 群 集 、 分 類 與 預 測 分 析 都 分 別 包 含 了 傳 統 多 變 量 統 計 、 人 工 智 慧 、 類 神 經 網 路 等 技 術 ， 而 這 些 不 同 技 術 均 有 其 特 色 。 鑑 于 此 ， 本 文 有 兩 個 目 的 ：
1 . 嘗 試 分 別 使 用 多 變 量 統 計 ( C l u s t e r A n a l y s i s 、 D i s c r i m i n a n t A n a l y s i s ) 、 人 工 智 慧 ( S u p p o r t Ve c t o r M a c h i n e ) 、 類 神 經 網 路 ( N e u r a l N e t w o r k ) 等 技 術 建 構 三 個 體 適 能 評 級 模 式 ， 以 提 供 不 同 情 況 之 使 用 。
2 . 比 較 三 項 體 適 能 評 級 模 式 的 分 類 正 確 率 。
1 - 3 本 文 結 構
本 文 內 容 共 分 成 五 章 ， 第 一 章 為 緒 論 ， 包 含 研 究 動 機 與 目 的 ； 第 二 章 為 文 獻 探 討 ， 包 括 資 料 探 勘 相 關 技 術 及 過 去 有 關 體 適 能 評 級 的 回 顧 。 第 三 章 至 第 五 章 章 分 別 使 用 多 變 量 統 計 、 類 神 經 網 路 、 支 援 向 量 機 等 技 術 建 構 三 個 體 適 能 評 級 模 式 。 第 五 章 結 論 與 建 議 。
第 二 章 文 獻 探 討