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現顯著的現象，即 p 值 < α = 0.05，其中α為顯著水準。因此，我們可以瞭解 A、B、C、D、E、F、G 等公司的不同，會影響 S 公司的經營成效的多寡。
表 4-10 廠商別與經營成效之變異數分析
項目 平方和 自由度 均方和
F 值 p 值
組間 228,192.0 6 38,032.0 9.748 .000 組內 1,743,976.7 447 3,901.5總合 1,972,168.7 453 資料來源：本研究整理。
第四節 RFM 分析
所謂 RFM 分析是透過最近一次交易(Recency)、交易頻率(Frequency)及交易 金額(Monetary)三項要素計算 RFM 值，據以判斷與公司往來較為頻繁及交易金 額較高等客戶或商品，並依此作為公司行銷或經營的參考依據。本節逕將按產業 別與廠商別的不同，進行 RFM 值的計算，其中 R(Recency)、F(Frequency)、
M(Monetary)等三項因素之加權，我們分別假設為 100、10、5。
一、 精密模具經營成效 RFM 分析表_按產業別分
本研究為能進一步瞭解產業別對精密模具公司之經營成效的交易重要程 度，故我們針對與公司往來交易的公司按產業別的不同之交易總額等資料，應用 RFM 分析進行探討，並將 RFM 分析之串流予以整理，如圖 4-5 所示。
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資料來源：本研究整理。
圖 4-5 按產業別分之精密模具經營成效 RFM 分析串流
根據圖 4-5 按產業別分之精密模具經營成效 RFM 分析串流，首先，我們藉 由 Excel 資料讀取的節點(名稱為 Data_DM_2003.xls)，將近 7 年來與 S 公司往來 之各產業的交易資料進行蒐集，並且應用 Type 的節點定義其變數的型態；其次，
透過 Aggregate RFM 的節點(名稱為 RFM Aggregate_產業別)，將公司交易之經營 成效的資料，進行最近交易、交易頻率及交易總額等變數的計算；最後，則利用 RFM Analysis 的節點，按產業別的不同將公司之交易情況的 RFM 值予以計算，
並且透過 Table 的節點呈現其計算結果，如表 4-1 所示。
表 4-11 精密模具經營成效 RFM 分析表_按產業別分
產業別 Recency Frequency Monetary R score F score M score RFM score 製造業 191 183 16,958.1 4 4 4 460 電機業 198 97 6,882.8 3 3 2 340 汽車業 202 86 7,678.4 2 2 3 235 電子業 297 77 6,448.6 1 1 1 115 航空業 2,061 4 292.5 1 1 1 115
資料來源：本研究整理。
根據表 4-11 的結果顯示，前 3 名之產業分別為製造業、電機業及汽車業，
其中(Recency Score, Frequency Score, Monetary Score)各為(4, 4, 4)、(3, 3, 2)及(2, 2,
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3)，而 RFM Score 均超過 200 以上，表示這些產業之客戶最常與 S 公司交易，且 交易總金額也較高，而電子業與航空業等產業之 RFM Score 則明顯較低，顯示 該產業與 S 公司往來之交易明顯較少。
二、 精密模具經營成效 RFM 分析表_按廠商別分
依據前述的討論方向，我們同時也進一步透過 RFM 分析的方法，據以瞭解 廠商別對精密模具公司之經營成效的交易重要程度。因此，故我們針對與公司往 來交易的公司按廠商別的不同之交易總額等資料，應用 RFM 分析進行探討，並 將 RFM 分析之串流予以整理，如圖 4-6 所示。
資料來源：本研究整理。
圖 4-6 按廠商別分之精密模具經營成效 RFM 分析串流
從圖 4-6 之 RFM 分析串流的顯示來看，同樣地，我們也是應用 Excel 資料 讀取的節點，將與 S 公司往來之各廠商的交易資料進行整理，並且運用 Type 的 節點定義所欲分析之變數型態；再者，透過 Aggregate RFM 的節點(名稱為 RFM Aggregate_廠商別)，將公司交易之經營成效的資料，進行最近交易、交易頻率及 交易總額等變數的計算；最後，應用 RFM Analysis 的節點，按廠商別的不同將 公司之交易情況的 RFM 值予以計算，並且透過 Table 的節點將計算結果予以呈 現，如表 4-12 所示。
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表 4-12 精密模具經營成效 RFM 分析表_按廠商別分
廠商 Recency Frequency Monetary R score F score M score RFM score B 191 202 16,140.8 4 4 3 455 C 198 81 6,848.3 3 1 1 315 A 202 101 12,204.2 2 3 3 245 D 555 38 1,735.8 1 1 1 115 E 451 13 895.5 1 1 1 115 F 384 7 270.0 1 1 1 115 G 874 5 165.8 1 1 1 115 資料來源：本研究整理。
根據表 4-12 的結果顯示，前 3 名之廠商分別為 B 公司、C 公司及 D 公司，
其 (Recency Score, Frequency Score, Monetary Score)分別為(4, 4, 3)、(3, 1, 1)及(2, 3, 3)，而 RFM Score 均超過 200 以上，表示這些廠商與 S 公司之交易的頻繁度較 高，且交易總金額也較高，而 D 公司、E 公司、F 公司、G 公司等廠商之 RFM Score 則明顯較低，顯示該產業與 S 公司往來之交易較不頻繁，且交易總額也較低。
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第伍章 結論與建議
本章區分為兩節，第一節將研究分析所得到的結果，綜合整理敘述，而第二 節則依前節所綜整之結論，擬訂建議事項。