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顯著性 (雙尾) .000 .111
個數 22 22 22
總市值五年差額 Pearson 相關 -.687** 1 -.322
顯著性 (雙尾) .000 .144
個數 22 22 22
經營成效 Pearson 相關 .349 -.322 1
顯著性 (雙尾) .111 .144
個數 22 22 22
**. 在顯著水準為0.01時 (雙尾)，相關顯著。
由上表4-3可知3D1S公司中，銀行總借貸五年差額和總市值五年差額之 間有顯著的相關，資料呈現負相關，兩變數之間的變動方向相反，銀行總借貸五 年差額和經營成效呈現反向關係，顯示銀行總借貸增加而總市值會減少，其相關 係數為-0.687；而經營成效和銀行借貸五年差額與總市值五年差額並無顯著的相 關。
第三節 集群分析 一、 產業類別
集群分析使用軟體為 clementine，下圖 4-13 和圖 4-14 為資料整理的串流，
讀取個別資料後進行資料合併，之後再計算各個變數值，分別為銀行總借貸五年 差額、總市值五年差額和經營成效，刪除變數有遺漏值的公司；下一步再暫時刪 除探索性分析中的特殊離群值公司，包含廣達、鴻海、中鋼、南科、友達、華映 和南亞，資料一共有 403 筆，最後根據產業類別進行公司的變數合併。
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圖 4-13 資料讀取串流過程(1)
圖 4-14 資料讀取串流過程(2)
（一）K-means
根據圖 4-15 為 K-means 分析串流，使用的資料來源串流為圖 4-13 和圖 4-14，使用 Type 的節點定義各變數型態，並透過 K-means 的節點進行集群 分析；設定系統自動選取 2 到 5 個集群，並由電腦找出適當的集群數，再根 據其分類集群的結果分析以及解釋集群特徵。
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圖 4-15 K-means 集群分析串流
分析當中，我們發現航運業的表現明顯異於整體產業，會影響整體產業的趨 勢，因此先暫時從 K-means 集群分析中取出，最後部分會討論。從圖 4-16 的結 果，K-means 集群分析分成三群，第一群一共包含 14 個產業、第二群包含 4 個 產業，第三群包含 8 個產業，下面分別為各集群內的描述性統計量。
圖 4-16 產業類別 K-means 集群分析之各集群中心點統計
根據圖 4-17 的結果顯示，經營成效、總市值五年差額和銀行總借貸的變數 重要性皆是 1，表示這 3 個變數在分析的過程中皆為重要的因子變數，整體經營 成效和總借貸皆上升；第一群中，經營成效和銀行總借貸皆有微幅增加，而總市 值變化小幅下降，屬於「穩定經營產業」，而第二群的經營成效和總借貸皆增加 最多，而總市值顯著下降許多，屬於「高資金需求產業」，第三群的總借貸增加 且經營成效有顯著的上升，而總市值無太多變動，屬於「成長經營產業」。根據 以上分群結果，我們將各集群下的產業整理如表 4-4。
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圖 4-17 產業類別K-means集群分析結果
根據表 4-4 產業類別 K-means 集群分析分類的結果，第一群 「穩定經營產 業」包含電機機械、觀光事業等 14 個產業，屬於經營成效五年差額平穩且借貸 穩定，總市值無太多變化的產業；第二群「高資金需求產業」包含電子零組件、
電子半導體、電子光電和建材營建，這些產業的銀行總借貸增加最多，經營成效 上升但總市值下降最多；第三群為「成長經營產業」包含電腦及週邊設備、電子 通路塑膠工業、化學工業、鋼鐵工業、其他、橡膠工業和食品工業，屬於銀行總 借貸小幅增加且經營成效顯著上升的產業，總市值無太多變動。
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(K-means)電子光電
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（二） Two-step
如圖 4-19 為 Two-step 集群分析串流，根據圖 4-17 和圖 4-18 資料讀取 串流過程，並應用 Type 節點定義變數型態，再透過 Two-step 的節點進行集 群分析，交由電腦系統自動選取適當的集群數，再根據其分群結果進行分析 與解釋。
圖 4-19 產業類別Two-step集群分析串流
分析過程同 K-means，為了避免特殊值影響，先暫時排除航運業，根據圖 4-20 的結果，Two-step 集群分析分成三群，第一群一共包含 20 個產業，第二群包含 2 個產業，第三群包含 4 個產業。
圖 4-20 產業類別 Two-step 集群分析之各集群中心點統計
根據圖 4-21 的結果，經營成效、總市值五年差額和銀行總借貸五年差額的
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變數重要皆是 1，可知在分析的過程中這三個變數皆為重要的因子變數，經營成 效和總借貸皆有上升；第一群當中經營成效和銀行總借貸皆有上升，其總市值無 太大改變，屬於「穩定經營產業」，第二群的銀行總借貸增加，經營成效增加最 多，總市值小幅增加，屬於「高經營產業」，而第三群為經營成效和總借貸皆有 上升，而總市值下降最多，屬於「高資金需求產業」，我們將各集群下的產業類 別整理如表 4-5。
圖 4-21 產業類別 Two-step 集群分析結果
根據表 4-5 產業類別 Two-step 集群分析分類的結果，第一群 「穩定經 營產業」包含電機機械、電腦及周邊設備等 20 個產業，經營成效和銀行總借貸 平穩小幅增加，總市值也無太多變化的產業；第二群「高經營產業」包含橡膠工 業和塑膠工業，借貸增加許多，經營成效顯著上升，總市值增加；第三群為「高 資金需求產業」包含電子零組件、電子半導體、電子光電和建材營建，這些產業
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圖 4-22 各產業類別之經營成效與銀行總借貸五年差額散佈圖 (Two-step集群)
二、 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業的公司分群 ( 3D1S )
使用的資料來源串流為圖 4-21 和圖 4-22 共 410 筆，挑選出有興趣的 LED、
LCD、DRAM 和太陽能產業的公司，一共 28 家進行資料合併，如圖 4-23，使用 Type 的節點定義各變數型態。
其中奇美電、群創和力晶可能會有資料不完整或下櫃的狀況，先暫時排除不 加入模型；為了避免特殊離群值包含華映、南科和友達的干擾，在集群分析中也 暫時排除離群值。最後篩選出 22 家公司，再針對合併完的資料做集群分析。之 後會另外針對暫時排除的離群值公司包含奇美電、群創、力晶、華映、南科和友 達進行討論。
圖 4-23 3D1S 資料串流與原先資料合併
電子光電 建材營建
電子零組 半導體
塑膠
橡膠
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（一） K-means
圖 4-24 為 K-means 分析串流，使用的資料來源串流為圖 4-23，透過 K-means 的節點進行集群分析，系統會自動選取 2 到 5 個集群，由電腦找出適當的集群數，
再根據其分類集群的結果進行分析解釋。
圖 4-24 3D1S 公司 K-means 分析串流
根據圖 4-25 的結果， 一共分成三群，第一群一共有 15 家公司，第二群、
有 5 家，而第三群有 2 家公司。
圖 4-25 3D1S K-means 分析之各集群中心點統計
根據圖 4-26 的結果，經營成效、總市值五年差額和銀行總借貸五年差額的 變數重要皆性是 1，在分析的過程中經營成效五年差額、總市值五年差額和銀行 總借貸五年差額皆為重要的因子變數；第一群的經營成效和總市值無太大改變，
銀行總借貸小幅上升，屬於「一般客戶群」；第二群的經營成效增加，且銀行總
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借貸上升最多，而總市值下降最多，屬於「現有客戶群」；在第三群當中的經營 成效上升最多，總市值和銀行總借貸有小幅增加，屬於「潛在客戶群」。我們將 各集群下的產業類別整理如表 4-6。
圖 4-26 3D1S 公司 K-means 分析結果
根據表 4-6 ，3D1S 公司 K-means 集群分析分類的結果，第一群 「一般客 戶群」包含福華、鼎元等 15 家公司，經營成效和市值無太大變動，銀行總借貸 小幅增加；第二群「現有客戶群」包含億光、晶電、茂迪、昱晶和合晶，這些公 司的經營成效增加，銀行總借貸上升最多，但總市值減少了；第三群為「潛在客 戶群」包含燦圓和瑞儀，此群內的經營成效增加最多，總市值上升且銀行總借貸 小幅增加但不多。
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圖 4-28 Two-step 集群分析之各集群中心點統計
根據圖 4-29 的結果，經營成效、總市值五年差額和銀行總借貸五年差額的 變數重要皆性是 1，可知分析的過程中，這三個變數都是重要的因子變數；第一 群的經營成效和總市值無太大變化，銀行總借貸小幅上升，屬於「一般客戶群」；
第二群的經營成效增加最多，而銀行總借貸小幅上升但總市值下降，屬於「潛在 客戶群」；第三群的經營成效和銀行借貸皆有增加，其中銀行借貸上升最多，總 市值下降最多，屬於「現有客戶群」，我們將各集群下的產業類別整理如表 4-7。
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圖 4-29 3D1S 公司 Two-step 集群分析結果
根據表 4-7，3D1S 公司 Two-step 集群分析的結果，第一群 「一般客戶群」
包含福華、鼎元等 15 家公司，經營成效和市值無太大變化，銀行總借貸小幅增 加；第二群「潛在客戶群」包含璨圓、瑞儀、億光、晶電和東貝，此群內的經營 成效增加最多，而總市值下降但總借貸明顯上升；第三群為「現有客戶群」包含 茂迪、昱晶和合晶，經營成效上升且銀行總借貸增加最多，但總市值下降最多。