以地理資訊系統結合資料探勘方法從事ATM設點分析 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學資訊科學系 Department of Computer Science National Chengchi University 碩士論文 Master’s Thesis. 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. 以地理資訊系統結合資料探勘方法從事 ATM 設點分析. sit. y. Nat. ATM Location Set-up Analysis by Using Geographic n. er. io. Information System and Data Mining Method al iv n Ch engchi U 研究生：吳珮華指導教授：何瑁鎧. 中華民國九十九年一月. January 2010.

(2) 以地理資訊系統結合資料探勘方法從事 ATM 設點分析. ATM Location Set-up Analysis by Using Geographic Information System and Data Mining Method. 研究生：吳珮華. Student：Pei-Hua Wu. 指導教授：何瑁鎧. Advisor：Maw-Kae Hor. 立. 政治大. Nat. sit. y. ‧. ‧ 國. 學. 國立政治大學資訊科學系碩士論文. n. er. io. A Thesis submittedato v Science i l CDepartment of Computer n U h eChengchi National University i h ngc in partial fulfillment of the Requirements for the degree of Master in Computer Science. 中華民國九十九年一月 January 2010.

(3) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v.

(4) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v.

(5) 以地理資訊系統結合資料探勘方法從事 ATM 設點分析摘要近年來由於銀行自動櫃員機(ATM: Automatic Teller Machine)的方便性導致 ATM 需求大幅增加，銀行因此必須投入可觀之設置與維護費用，然而卻缺乏有效的方式評估 ATM 設點位置與相關經濟效益。傳統的 ATM 設點. 政治大. 多依據決策者之經驗與主觀需求，甚少考慮涉及複雜因素之空間選址問. 立. 題，因此如何合理且有效地選取 ATM 設置據點以提高經濟效益，成為亟待. ‧ 國. 學. 解決之問題。. ‧. 本研究目的在於提供高經濟效益之 ATM 設點建議，作為決策者參考。. sit. y. Nat. 我們以地理資訊系統結合資料探勘技術，進行 ATM 設點分析。首先從 ATM. er. io. 使用率，透過地理資訊系統技術結合空間與屬性資料。其次導入資料探勘. n. a. v. l C 技術分析影響 ATM 設點之因素，求取設置據點的綜合效益，取得影響因素 ni. hengchi U. 與設置據點效益之關聯性並產生設點規則。最後將此規則應用於地理資訊系統圖層分析中，推論出設點建議。我們以國內銀行實際 ATM 設點位置與其營業資料來展示我們的方法，實驗結果顯示我們可成功的分析影響 ATM 效益的主要因素，指出影響因素的明確距離及數量分佈，提供決策者分辨原始 ATM 是否該遷移或裁撤，同時亦能提供建議是否該於潛在客群分佈區域設立新據點。關鍵字：設點分析、地理資訊系統、資料探勘.

(6) ATM Location Set-up Analysis by Using Geographic Information System and Data Mining Method Abstract The convenience of the ATM banking facilities caused rapidly increasing in ATM demands during the past decades. The expenses for installation and maintenance of the ATMs are considerably high. However, there are no effective methods to evaluate the economic benefits on ATMs’ locations. Traditionally, the decision for ATM installation is based on policymaker’s experiences and subjective demands. The cost-effective issues and the spatial factors involved in location finding were seldom considered. Hence, develop a reasonable and effective mechanism to find the ATM locations that could improve economic efficiency become an important problem to be solved. The purpose of this thesis is to provide suggestion on the cost-effective ATM installation locations to help the policymaker in making decisions. We combine the techniques in geographical information system (GIS) as well as data mining for the cost-effective ATM installation location analysis. Using the ATM utilization factors afor various ATMs, we can associate the attribute data v with the spatial providedl by n i data mining techniques to C hGIS. Then, weUuse i e n g ctheh cost-effective analyze the factors that could influence installation location of ATMs. From this information, we can summarize the association rules that have the most impacts to localize the ATM installation locations. Finally, using these association rules, we can reach conclusion on ATMs’ installation locations. We use our local bank data to illustrate our idea. Experimental results show that we can successfully find the key factors that influence the cost-effective ATM installation locations. The range and the quantities of these events can be identified clearly, hence, making it possible to suggest whether an ATM should be removed or be relocated. Furthermore, we can suggest installing a new ATM at a particular location for potential customers or not.. 立. 政治大. n. er. io. sit. y. ‧. ‧ 國. 學. Nat. Keywords：installation location analysis, geographical information system, data mining..

(7) 誌謝學業和工作的平衡是困難的，很開心我做到了！如果說寫論文就像蓋房子，那麼初始的地基能打得穩固，應歸功於老師的指導；核心的建材能歷久彌新，應歸功於家人的支持；接續的蓋樓能迅速紮實，應歸功於同學朋友的協助。感謝何瑁鎧老師，總是用耐心樂觀的態度指導學生，用化繁. 政治大. 為簡的方式給予鼓舞向上的力量，讓我明白做研究應有的方法和精神；感. 立. 謝我的父母，總是用溫柔體貼的態度傾聽陪伴，用愛和關懷構成無堅不摧. ‧ 國. 學. 的最佳質材，讓我能夠無後顧之憂的專心研究；感謝同學斐瑜、日晟、欣. ‧. Nat. y. 瑜、志偉、立軒、奕宏、淑怡和好友們，總是在討論時豐富我的想法，低. er. io. sit. 靡時破解我的僵局，無私的給予實質和精神上的建議幫助。. n. 論文的完成，為研究生涯劃下了階段性的閉幕，回首大仁樓的時光， a v. i l C n U hengchi 無論是早晨的修課或夜晚的討論，都散發著新奇快樂的元素，純真質樸的回憶美好地像文山包種茶般清香不膩，淺嚐甘潤就足以醉心一輩子。Michael Jordan, “Talent wins games, but teamwork wins championships.” 很幸運有你們陣容堅. 強的團隊合作，不但順利的陪我打完論文之役，還共同的編織了精彩的學習之憶，謝謝你們，沒有你們我做不到！. 吳珮華. 謹誌.

(8) 目錄第一章緒論 .......................................... 1 1.1. 1.2. 1.3. 1.4. 1.5. . 研究背景與動機 .......................................................................................................... 1 研究目的 ....................................................................................................................... 2 問題描述 ....................................................................................................................... 3 研究貢獻 ....................................................................................................................... 4 章節架構 ....................................................................................................................... 4 . 第二章文獻探討 ...................................... 6 2.1. 2.2. 2.3. . 政治大. ATM 設點分析............................................................................................................. 6 地理資訊系統簡介 .................................................................................................... 10 資料探勘簡介............................................................................................................. 13 . 立. ‧ 國. ‧. 系統架構與假設 ........................................................................................................ 19 資料整理 ..................................................................................................................... 22 關聯規則分析............................................................................................................. 33 設點區分析 ................................................................................................................. 38 . sit. y. Nat. 3.1. 3.2. 3.3. 3.4. . 學. 第三章 ATM 設點分析 ................................ 19 . al. n. 4.1. 4.2. 4.3. . er. io. 第四章實驗結果與分析 ............................... 41 . i Un. v. 關聯規則分析結果 .................................................................................................... 41 設點區分析結果 ........................................................................................................ 50 綜合討論 ..................................................................................................................... 62 . Ch. engchi. 第五章結論與建議 ................................... 67 5.1. 5.2. . 結論.............................................................................................................................. 67 未來研究方向............................................................................................................. 68 . 參考文獻 ............................................. 70 . VIII.

(9) 圖目錄金融機構裝設 ATM 統計表 ......................................................................................... 2 環域分析示意圖 .......................................................................................................... 12 套疊分析示意圖 .......................................................................................................... 12 知識發現的過程 .......................................................................................................... 14 Apriori 演算法 ............................................................................................................. 17 Apriori-Gen 函數 ......................................................................................................... 18 Apriori 演算法範例 ..................................................................................................... 18 系統架構圖 .................................................................................................................. 20 銀行各 ATM 服務據點環域分析 500 公尺圖層 ....................................................... 27 疊合分析示意圖 ........................................................................................................ 28 台北縣市各村里服務據點環域分析 500 公尺圖層 ................................................ 31 欄位篩選示意圖 ........................................................................................................ 34 資料分類示意圖 ........................................................................................................ 35 交易次數資料分佈次數表 ........................................................................................ 36 ATM 服務範圍 500 公尺高交易次數影響區位因子 .............................................. 42 ATM 服務範圍 300 公尺高交易次數影響區位因子 .............................................. 44 ATM 服務範圍 500 公尺低交易次數影響區位因子 .............................................. 47 ATM 服務範圍 300 公尺低交易次數影響區位因子 .............................................. 48 ATM 服務範圍 500 公尺建議設點區分佈圖 .......................................................... 51 ATM 服務範圍 500 公尺建議設點區－台北市松山區鵬程里 .............................. 52 台北市松山區鵬程里符合高交易次數區位因子情形 ............................................ 54 ATM 服務範圍 300 公尺建議設點區分佈圖 .......................................................... 54 ATM 服務範圍 500 公尺避免設點區分佈圖 .......................................................... 56 ATM 服務範圍 500 公尺避免設點區－台北市士林區陽明里 .............................. 57 台北市士林區陽明里符合低交易次數區位因子情形 ............................................ 58 ATM 服務範圍 300 公尺避免設點區分佈圖 .......................................................... 59 ATM 服務範圍 500 公尺爭議設點區分佈圖 .......................................................... 60 ATM 服務範圍 300 公尺爭議設點區分佈圖 .......................................................... 61 各 ATM 據點交易次數排名折線圖 ......................................................................... 64 淡水分行聖約翰技術學院據點符合低交易次數區位因子情形 ............................ 65 和平分行台北師範學院據點符合高交易次數區位因子情形 ................................ 66 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. y. sit. n. al. er. io. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31. Nat. 圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖. Ch. engchi. IX. i Un. v.

(10) 表目錄 ATM 設點影響因素 .................................................................................................... 10 普查資料庫－行政院主計處戶口普查資料選用欄位 .............................................. 23 普查資料庫－財政部財稅資料中心綜稅各類所得資料選用欄位 .......................... 23 空間資料庫－勤崴科技縱橫電子地圖資料庫選用圖層 .......................................... 24 ATM 資料庫－國內之銀行 ATM 資料選用欄位 ..................................................... 24 ATM 資料庫與空間資料庫空間結合結果 ................................................................ 26 銀行各 ATM 服務據點疊合分析結果 ....................................................................... 29 普查資料庫與空間資料庫空間結合結果 .................................................................. 30 台北縣市各村里服務據點疊合分析結果 .................................................................. 32 台北縣市各村里服務據點符合低交易次數關聯規則結果 .................................... 39 ATM 服務範圍 500 公尺高交易次數關聯規則 ...................................................... 43 ATM 服務範圍 300 公尺高交易次數關聯規則 ...................................................... 45 ATM 不同服務範圍對高交易次數關聯規則結果比較表 ...................................... 46 ATM 服務範圍 500 公尺低交易次數關聯規則 ...................................................... 48 ATM 服務範圍 300 公尺低交易次數關聯規則 ...................................................... 49 ATM 不同服務範圍對低交易次數關聯規則結果比較表 ...................................... 49 ATM 服務範圍 500 公尺建議設點區村里表 .......................................................... 52 台北市松山區鵬程里空間結合結果 ........................................................................ 53 台北市松山區鵬程里符合關聯規則情形 ................................................................ 53 ATM 服務範圍 300 公尺建議設點區村里表 .......................................................... 55 ATM 服務範圍 500 公尺避免設點區村里表 .......................................................... 56 台北市士林區陽明里空間結合結果 ........................................................................ 57 台北市士林區陽明里符合關聯規則情形 ................................................................ 58 ATM 服務範圍 300 公尺避免設點區村里表 .......................................................... 59 ATM 服務範圍 500 公尺爭議設點區機台 .............................................................. 61 ATM 服務範圍 300 公尺爭議設點區機台 .............................................................. 62 各 ATM 服務據點依交易次數由高至低排名 40~74 區間結果 ............................. 62 淡水分行聖約翰技術學院據點空間結合結果 ........................................................ 64 和平分行台北師範學院據點空間結合結果 ............................................................ 65 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. y. sit. n. al. er. io. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29. Nat. 表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表. Ch. engchi. X. i Un. v.

(11) 第一章. 緒論. 1.1. 研究背景與動機「商業銀行」是一個以營利為目的，以多種金融負債籌集資金，多種金融資產為經營對象，具有信用創造功能的金融機構[14]。在台灣，銀行業更是金融體系的主體，除了肩負服務群眾的責任，尚須協助國家政令之推行，相較其他產業具有較高的財務槓桿. 政治大. 作用。二十世紀 60 年代，自動櫃員機（Automatic Teller Machine; ATM）就已進入市場，. 立. 70 年代在美國已獲得廣泛應用。國內銀行最早在 80 年代末引入 ATM，其初衷不是為了. ‧ 國. 學. 分流客戶，而是為了樹立高科技、現代化的嶄新形象，大都不計成本的為持卡人提供電子貨幣變現的便利性服務，因此當時 ATM 多裝設在營業據點內部。進入 90 年代，政府. ‧. 開放民營銀行加入市場後，銀行間的競爭加劇，為開闢新利潤來源，不少銀行將自動化. Nat. sit. y. 設備視為發展要徑[4]。ATM 因具操作簡單、功能完備、提高銀行效率、降低人事成本. n. al. er. io. 等特點而得快速發展，據行政院金融監督管理委員會統計全國 ATM 數量 1995 年是 9536. i Un. v. 台，至 2009 年 6 月底達到 25404 台[3]，如下圖 1 金融機構裝設 ATM 統計表顯示，十. Ch. engchi. 年多來近三倍的高成長量，促使 ATM 在各大縣市隨處可見。西元二千年後迄今，歷經加入世界貿易組織（WTO）、金控整併、經濟海嘯等諸多因素衝擊，使得銀行業者遭受的營運壓力，不僅來自於本國金融機構競爭，更擴展至外商銀行及非銀行體系的異業競爭，故決策者紛紛將發展重心轉向無人銀行、自動化設備、網路銀行等通路節省開支。依據美國商務部的研究資料，銀行業臨櫃交易，每筆交易成本是 1.02 美元，而利用 ATM 提供服務，每筆交易成本是 0.27 美元，約為臨櫃交易四分之一[5]，故以 ATM 交易為主的自助交易逐步取代實體銀行臨櫃作業，成為關鍵性通路管道，因此 ATM 的運行效率、經營成本、獲利能力的高低將直接決定銀行核心競爭力的高低。 1.

(12) 圖 1. 立. 政治大. 金融機構裝設 ATM 統計表. ‧ 國. 學. ATM 設點位置的優劣，直接影響到銀行的經濟效益、企業形象和服務品質，故銀行推廣 ATM 必須選擇有盈利潛力的安裝地點，以期能在三個方面有所助益：一是擴展. ‧. 銀行營業時間、二是擴展銀行服務空間、三是擴展銀行盈利能力，因此從事 ATM 設點. sit. n. al. er. io 1.2. 研究目的. y. Nat. 決策，需在滿足客戶需求的基礎上，同時保證銀行收益最大化。. Ch. engchi. i Un. v. 本研究目的係藉由地理資訊系統（Geographic Information System; GIS）技術和資料探勘（Data Mining）演算法建立資料分析模型，協助銀行決策者解決 ATM 設點問題。一般來說，ATM 的硬體設備具提款功能者約需 60 萬元，具提款與補摺之二合一功能者約需 90 萬元，具存提款與補摺之三合一功能者約須 150 萬元；然而 ATM 的投資除了硬體設備，尚須包含數據通訊線路架設、監視錄影系統、保險、保全運補鈔及場地租金及裝修等費用，平均一部 ATM 總投入費用至少超過 100 萬元[17]。由於 ATM 初期投入和後期維護費用都十分可觀，但帶來的直接經濟效益並不十分明顯，故設立據點之評估自須格外審慎，例如：有些區域設點的密度很大，容易加劇競爭，造成效率低下；有. 2.

(13) 些區域設點的密度很小，甚至在某些區域存在著設點空白區，如此整體規劃不夠，導致隨意設點、重複設點，非但不能為客戶提供完善的服務，更面臨顧客流失的潛在威脅[15]。當前國內 ATM 設點大都經由決策者依據過往經驗或相關領域專家從事主觀性區位評估，此類方法將區位分析結果和影響因素之間看作簡單的線性關係處理，無法考量涉及多因素、多目標的複雜空間選址問題，且缺乏整體性、科學化的分析過程。又 ATM 的設置需在提供客戶服務的同時兼具盈利收入，而顧客使用 ATM 進行交易所支付之手續費，只佔銀行營業收入極小部份，若以傳統損益兩平方法處理，將低估隱藏成本及服. 政治大. 務所造成的效益。因此如何合理、有效地設置據點成為急待解決的問題，否則很可能形. 立. 成既浪費資源又流失客戶的雙重打擊。. ‧. ‧ 國. 學. 1.3. 問題描述. 本研究為協助銀行決策者解決 ATM 設點問題，採用地理資訊系統結合資料探勘區. y. Nat. er. io. sit. 位設點方法，選擇台北縣市為研究範圍，實際以國內之銀行為研究對象，擷取 2006 年戶口普查資料、綜稅各類所得資料、2007 年之銀行各 ATM 機台交易資料及空間圖層資. n. al. Ch. i Un. v. 料，利用地理資訊系統技術結合多元的空間與人口屬性因素，在設點的過程導入關聯規. engchi. 則演算法，將 ATM 影響因素作為輸入，據點的綜合效益作為輸出，透過資料探勘模型的建立，取得 ATM 影響因素與設置據點預期效益間的非線性關聯性，產生 ATM 設點規則，再將此規則藉由地理資訊系統圖層篩選處理，以套疊分析方法，視覺化的方式呈現設點建議。多元的空間圖層和資料屬性進行整合分析、交互對照，使得銀行決策者在分析某據點區位時，只要輸入相對應區位影響因素，即可得知該區位是否滿足據點的選址要求，並以此方法評估 ATM 設點效益，決定原服務據點是否該搬遷裁撤，或於潛在客群分佈. 3.

(14) 區域新增機台，擴展開發新據點，為銀行決策者提供 ATM 設點分析時更簡便可靠的科學化方法。. 1.4. 研究貢獻本研究提出一個 ATM 設點分析方法，利用地理資訊系統結合資料探勘區位設點方法解決 ATM 設點問題，協助銀行決策者獲得具體明確設點建議，簡化過往 ATM 抽象選址評估問題。. 政治大. 有關 ATM 整體佈局規劃首重於設點分析及效益評估，此類研究雖已不是新課題，. 立. 但傳統區位選擇方法，如問卷、分級評分法、迴歸分析法等統計相關分析，無法衡量實. ‧ 國. 學. 際距離、人口密度等空間與人口屬性因素，且存在各自應用的限制，無法滿足現今多元. ‧. 複雜的空間需求；至於效益評估，以往多採會計損益分析方法，但 ATM 所擁有的隱藏成本及服務所造成的效益難以量化計算處理，容易導致評估結果與實際情況不符。. y. Nat. er. io. sit. 本研究採行地理資訊系統結合資料探勘方法，運用地理資訊系統空間處理技術與資料探勘大量資料分析的優點，從 ATM「使用率」的觀點評估效益，能夠全盤考量複雜、. n. al. Ch. i Un. v. 抽象的選址影響因素，有效組織多元的相關數據進行綜合分析，為銀行決策者提供直. engchi. 觀、交互的分析工具，解決傳統設點分析及效益評估方法費時、費力，且需委由專家事先建立諸多主觀假設及限制等缺失困境，為商業銀行實現 ATM 據點科學選址提供了迎刃而解的有效途徑。. 1.5. 章節架構本論文共分五章，章節架構如下：第一章緒論：介紹研究背景與動機、問題描述、目的、貢獻等概論，做為本論文研究的整體觀念及架構介紹。. 4.

(15) 第二章文獻探討：參考國內外相關文獻，討論 ATM 設點分析相關區位選擇方法及影響因素、介紹地理資訊系統背景相關知識；描述資料探勘內容、關聯規則分析及 Apriori 演算法等。第三章 ATM 設點分析：結合地理資訊系統與資料探勘技術，設計一套 ATM 設點分析方法，包括空間與屬性資料的前置處理、資料探勘方法、地理資訊系統的呈現與分析等流程介紹。第四章實驗結果與分析：根據資料探勘的結果調整演算法參數，再利用地理資訊系統圖. 政治大. 層套疊方法，以視覺化方式呈現 ATM 設點建議，並加以解釋分析實驗結果與建議。. 立. 第五章結論：說明本研究的結論以及未來研究方向。. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 5. i Un. v.

(16) 第二章. 文獻探討. 本研究利用地理資訊系統結合資料探勘之關聯規則分析方法，發展一套 ATM 設點分析模型，提供銀行決策者 ATM 設點分析新的方法及思路。本章將探討國內外相關文獻論述及各種背景知識方法介紹，共分為三個小節。第一節討論 ATM 設點分析相關區位選擇方法及影響因素；第二節為地理資訊系統背景相關知識介紹；第三節描述資料探. 政治大. 勘內容、關聯規則分析及 Apriori 演算法。. 立. ‧ 國. 學. 2.1. ATM 設點分析. 資訊技術的飛速發展帶動銀行服務通路由實體臨櫃作業朝向多元化、虛擬化的自動. ‧. 化設備方向發展，尤以 ATM 為電子化服務管道的重要組成要件，伴隨著銀行發卡頻率. Nat. n. al. er. io. 絞盡腦汁利用 ATM 結合行銷佈局，希望取得獲利先機。. sit. y. 的遞升，無論機台規模數量或業務功能服務皆獲得了空前的快速發展，銀行決策者無不. i Un. v. 總觀而言，目前 ATM 的設置多依決策者主觀經驗判定，缺乏科學的理論依據及流. Ch. engchi. 程，出現只注重數量投入不計產出效益，只注重局部設點忽視全局規劃的現象。ATM 設點是一個繁複的商業決策過程，應以整體佈局為基礎考量規劃，故應同時衡量「區位選擇方法」及「影響因素」，如下章節所述。. 2.1.1. 區位選擇方法區位選擇方法為設點分析過程首先要務，採用不同方法所得到的結果可能截然不同，然而商業設點分析的方法相當多，每種方法都有一定的使用範圍和優缺點，以下列舉常用設點方法比較說明如下[7]。. 6.

(17) (1) 分級評分法該方法依據經驗或透過專家評分結果的分析，得到一組因素影響權重值，將各因素影響值與相對應的影響權重乘積累加，獲得因素的綜合影響，對於複雜的因素一般細分為多級因素，逐級取加權值和獲得因素的綜合影響值。分級評分法最大優點在於簡單、直觀、容易實現，缺點則是對於影響權重的主觀性太強，將區位評價結果和影響因素之間看作簡單的線性關係處理，無法考量涉及多因素、多目標的設施選址問題，容易導致區位評價結果與實際情況不符。 (2) 迴歸分析模型. 立. 政治大. 迴歸分析（Regression Analysis）是一種統計學上對數據進行分析的方法，建立因變. ‧ 國. 學. 數 Y（response variables）與自變數 X（predictors）之間的關係，以探討數據之間是否有一種特定關係。若應用在區位選擇，即藉由迴歸模型的建立，確定影響因素的具體內. ‧. 容（定性）及影響程度（定量）來分析設施區位及其影響因素之間的關係。. y. Nat. er. io. sit. 此方法透過數學表達式描述設施與影響因素的關係，克服主觀影響，但亦有以下缺點：迴歸分析模型要求自變數之間相互獨立，實際應用情況難以滿足；迴歸樣本可能受. n. al. Ch. i Un. v. 到不確定性的因素影響，難以正確反映影響因素與設施效益之間的邏輯關係；迴歸分析. engchi. 要求模型確定，但指定的模型不一定反映因素的實際影響規律。 (3) 地理資訊系統結合資料探勘設點方法此法綜合運用地理資訊系統空間分析的優點，以及資料探勘大量數據處理的能力。在據點選址分析的過程導入資料探勘方法，將據點的影響因素作為輸入，據點的綜合效益作為輸出，透過資料探勘模型的建立，取得影響因素與設置據點預期效益之間的非線性關係，將已存在的據點作為樣本，對資料探勘模型進行學習訓練，形成穩定的分析結構，再將分析結果與地理資訊系統技術結合，使得設點結果視覺化，同時可將多元的空間圖層和資料屬性進行整合分析、交互對照，以求在分析某據點時，只要輸入相對應區. 7.

(18) 位影響因素，即可得知該區位是否滿足據點的選址要求，並預測其滿足要求的程度。此法具有下列優點：直觀的位置表達和查詢功能；圖形和屬性一體化的數據組織和管理功能；豐富的空間分析功能等。綜上所述，單純的用傳統選址分析方法，如分級評分法、迴歸分析法等，存在各自應用的限制，無法滿足現今多元複雜的空間需求，而地理資訊系統結合資料探勘方法能夠全盤考量複雜、抽象的選址要素，有效組織多變量、多因素間的相關數據進行綜合分析，為決策人員提供直觀、交互的分析工具，解決了傳統選址方法面臨的缺失問題，可. 政治大. 為商業銀行實現 ATM 據點科學選址提供迎刃而解的有效途徑。. 立. ‧ 國. 學. 2.1.2. ATM 設點影響因素. 房地產界有句金科玉律的名言「位置，位置，還是位置」，這句話亦適用於 ATM. ‧. 機台的設置。更甚者，地點決定一切（Place is the King），故位置選擇的好壞，直接反. Nat. sit. y. 映在 ATM 營運價值上，誰拿到好地點，就如同搶下一隻賺錢的金雞母，獲得穩賺不賠. al. n. 方面考量[4]。. er. io. 的盈利保證。為了選擇適合的位置據點，建立佈局合理的 ATM 網路，可以從下列幾個. Ch. engchi. (1) 選擇人口密集、繁華地區擺放 ATM. i Un. v. 客流量和客流群體的類型是影響 ATM 使用率的重要因素，例如：人口的數量、年齡分佈、所得狀況…等是影響消費能力、消費取向的主要因素，可以作為設點的主要環境參考指標。再者，ATM 設置應朝向社區、繁華街區等動線方向發展，例如：街道入口處、道路交叉路口、公共設施迎面處…等，以滿足客戶的基本自動金融服務需求，彌補銀行實體據點的不足，延伸銀行的服務空間。 (2) 選擇現金流量大，取款需求大的公共場所應盡可能地擴大 ATM 服務範圍，以提供持卡人方便地使用 ATM，因此選擇現金流量大、交易頻繁的地區，例如：電影院、餐廳、購物中心、大專院校、批發市場、醫院、 8.

(19) 便商超商…等公共場所，以求達到吸引客戶、便利客戶服務、增加交易量的目的。ATM 設點亦要進行競爭分析，由於現實情況下，跨行交易需繳納手續費，故用戶在一定距離範圍內不願意進行跨行交易。而同行業在區位間的空間競爭有兩種趨勢，一是相互排斥趨於分散，二是在競爭中產生聯合，即由外部規模經濟形成各種專業化的商業中心，因此設點時除了選擇取款需求大的設施地點外，應同時衡量當前的據點密度、業務流量以及競爭銀行據點擺設情況。 (3) 選擇在交通中心或主要交通運輸區. 政治大. ATM 設點位置必須是交通可達性最佳的地點，促使遠距離到達目的機台的交通費. 立. 用最小，近距離到達目的機台的移動時間最小。一般選擇交通便利之處，例如：捷運站、. ‧ 國. 學. 火車站、公車站、機場等交通運輸要區擺放 ATM 機台，同時亦需考量人工和天然障礙物，以滿足流動人群的基本自助金融服務需求，建立銀行商業形象，例如：穿越街口的. Nat. sit. y. (4) 銀行 ATM 設點必須有統一的商業形象. ‧. 次數過多、機台所在之處被遮掩，很可能會使客戶放棄。. n. al. er. io. ATM 機台的設置，需分析地形特點，選擇能見度高的位置，標識必須醒目易見，. i Un. v. 以吸引新的客戶和促進消費衝動。故可在政府機關單位、旅館飯店設置 ATM 服務據點，. Ch. engchi. 並且搭配更好的外觀設備提高醒目度，於提供客戶服務的同時，擴大銀行的廣告宣傳效應，提高社會公共形象。 (5) 銀行 ATM 設點必須從提高使用率出發定期分析 ATM 設備使用情況，根據使用率高低隨時靈活調配機台位置。錢隆科技總經理周榮銘指出，根據國內銀行測算目前一家規模適中的商業銀行，單台 ATM 每天達到 100 筆有效取款交易，才可到達損益平衡點，因此對於日均交易量極低的 ATM 應考慮搬遷，而對日均交易量達到極高據點，則應考慮增設 ATM，以減少客戶排隊等候使用的現象。. 9.

(20) 本研究綜合上述 ATM 設點影響因素，再配合可取得資料的限制，整理影響 ATM 設點因素分為：「客流群體特性」、「商圈環境分佈」、「同業競爭情形」、「ATM 實際使用率」等四類，將需收集的資料依性質區分為「普查資料」、「空間資料」、「ATM 資料」三類，如下表 1 所示。表 1 影響因素. 說明. ATM 設點影響因素. 普查資料. 空間資料. ATM 資料. 男生人數 ATM 服務範圍內客流群體女生人數的人口數量、所特性戶數得狀況綜合所得總額. 立. 政治大捷運站、公車站、火車站、機場警察局、消防隊、行政中心電影院、百貨公司、夜市市場醫院、活動中心、運動場、公園圖書館、美術展覽館、學校飯店、餐廳、速食餐廳. 相同服務範圍同業競爭內，同業競爭者情形設置 ATM 的情況. 台灣銀行合作金庫第一銀行兆豐國際商銀. n. er. io. sit. Nat. al. ATM 機台實際使用狀況，包含存 ATM 實際款、提款、轉帳、使用率查詢、預借現金之交易次數. y. ‧. ‧ 國. 學. ATM 附近的公共設施、交通運輸商圈環境等能使人口聚分佈集、現金流量大、交易頻繁的地點. Ch. engchi. i Un. v. 地址交易次數. 2.2. 地理資訊系統簡介欲從事 ATM 設點分析，必優先考量與空間相關的因素，本研究選擇地理資訊系統專業處理空間物件特點，將可能影響 ATM 設點分析的空間及人口屬性影響因素空間. 10.

(21) 化，並增加設點分析時所需的敘述性知識及程式化知識的處理功能，以輔助銀行決策者從事空間決策的進行。地理資訊系統（Geographic Information System，GIS）萌芽於 1960 年代，發展迄今功能已越發成熟強大，各領域專家對其描述亦不盡相同，列舉國內外相關學者看法如下。Burrough(1986)認為「地理資訊系統是一組強大的工具，可以自實際世界中進行空間資料的收集、儲存、取用、轉換及顯示。」; Cowen(1988)表示「地理資訊系統是具有整合空間資訊及協助解決真實世界問題的決策支援系統。」，而 Aronoff(1993)則認為「地. 政治大. 理資訊系統是設計用來搜集、儲存、分析具有地理區位特性事物與現象的資訊系統。」. 立. [9]；此外，ESRI(1993)詳細的說明「地理資訊系統是設計用來有效的擷取、儲存、更新、. ‧ 國. 學. 處理、分析、及展示各種形式地理資訊的系統，包括電腦硬軟體、地理資料庫及操作維護人員。」，最後林建元(1994)更簡要的提出「地理資訊系統是一套電腦輔助空間資料. ‧. 輸入、儲存、尋取、分析與輸出的系統。」[6]。. Nat. sit. y. 綜合上列學者所述，可知地理資訊系統並不是一個獨立系統，它是整合地理學與資. n. al. er. io. 訊系統特性，將資訊科技與電腦圖學、遙感探測、資料庫管理，以及電腦輔助設計等領. i Un. v. 域技術集結而成。可稱作以電腦為基礎，進行空間資料的建立、存取、管理、分析、輸. Ch. engchi. 出及展示，進行分析模擬、輔助規劃、支援決策的整合型系統。地理資訊系統中的資料，依性質可分為空間資料（spatial data）與屬性資料（attribute data）兩部份。空間資料乃指地理區位，通常以地圖的方式表示，儲存了與圖形相關的各種地圖組成個體，包括點（point）、線（line）、面（area）等表達型式。屬性資料為描述性資料，通常代表空間的特徵，透過電腦的應用將圖形經過數化，再加上各項文字或數值資料，使地理圖形不只是單一展示功能，而使地圖本身賦予意義。地理資訊系統藉由各種分析功能及資料庫的配合，對資料進行處理分析與查詢等作業，以達到提供資訊輔助使用者規劃、管理、決策等目的。以下列出本研究使用到的地理資訊系統空間分析功能，介紹如下[2]： 11.

(22) (1) 空間查詢（Query）空間查詢是最常用的功能，可分為「由空間查詢」及「由屬性查詢」二類。「由空間查詢」是依空間位置查詢相關的屬性欄位資料；「由屬性查詢」是經由屬性欄位條件的組合來顯示相對的空間位置圖徵。 (2) 環域分析（Buffer）環域是指距離某空間物件指定距離內的區域，描述了地理空間中兩個地物距離相近的程度，亦可解釋為某空間物件的影響範圍或服務範圍，如下圖 2。地理資訊系統提供. 政治大. 了點、線及多邊形之環域計算，通常應用在區域劃定或範圍界定等需求。 (3) 套疊分析（Overlay）. 立. ‧ 國. 學. 套疊分析是地理資訊系統最常用來取得隱藏資訊的方法之一，將二個以上之圖層加以疊合，進行聯集、交集、差集等分析運算，以進行相關地理因子的整合分析，如下圖. ‧. 3 ，分為多邊形對多邊形套疊（ Polygon-on-polygon Overlay ）、多邊形內點套疊. Nat. sit. y. （Point-in-polygon Overlay）及多邊形內線套疊（Line-in-polygon Overlay）等方式。. n. al. er. io. (4) 路網分析（Network Analysis）. i Un. v. 路網分析依據空間與屬性元素組成的拓撲關係，對網路內的性能特徵進行多方面的. Ch. engchi. 分析計算，通常應用於空間化的路網負載量預估、路徑最佳化分析、成本分析及資源配置等應用。. 圖 2. 環域分析示意圖. 圖 3. 12. 套疊分析示意圖.

(23) 2.3. 資料探勘簡介人類對電腦的依賴程度越來越高，無論是決策的制定，或是資料的處理都必須依賴資訊科技的協助。現代社會許多作業流程和商業交易逐漸資訊化，且這些紀錄藉由數位化儲存，伴隨著巨大資料庫的產生，需要藉由資料探勘技術來分析資料，找出其中未知而有意義或有用的資訊，提供企業決策參考。資料探勘是伴隨著資訊應用普及而廣泛被討論的研究領域，有關資料探勘的描述，已有許多學者提出相關的解釋，列舉幾位學者看法如下。Fayyad et al. (1996) 認為資料. 政治大. 探勘是知識發現（Knowledge Discovery in Database；KDD）過程的一部份，「資料探勘. 立. 係依照使用者需求，自資料庫中選擇合適資料，加以處理、轉換、探勘至評估的一連串. ‧ 國. 學. 步驟，以找出其特徵（pattern）與模式（model）的過程。」[19]; Berry and Linoff(1997). ‧. 認為「資料探勘是針對大量的資料，利用自動化或半自動的方式進行探索（exploration）與分析，以尋找出有意義的樣式（pattern）或規則（rule）。」[23]，而 Cabena et al. (1997). y. Nat. er. io. sit. 認為「資料探勘是將未知且有效的資訊從大型資料庫抽出的過程，並且將萃取出的有用資訊提供給主管做決定性的決策。」[25]，更甚者，Kamber et al. (2000)指出「資料探勘. n. al. Ch. i Un. v. 是一項涵蓋不同學科領域的技術，包括：統計學、機器學習、資料庫管理以及資料視覺. engchi. 化等。」[21]，Shaw et al. (2001)提出「資料探勘是尋找和分析資料的一個過程，主要的目的是找出隱含在裡面有用的資料。」[24]，而 Elovici & Braha(2003)提出了和 Cabena et al. (1997)類似的看法「資料挖礦為一過程，從大量的資料庫中掘取先前未知的有用資訊，且使用所挖掘出的資訊幫助組織作重大的決策。」[18]。綜合上列學者所述，資料探勘可定義為從資料庫中獲取有意義的資訊，以及對資料歸納出有結構的模式，作為企業進行決策時之參考[25]，也就是在龐大的資料庫中尋找出有價值的隱藏事實，並加以分析。. 13.

(24) 依 Fayyad(1996)認為資料探勘是知識發現的一部份[19]。如圖 4 所示（修改 Fayyad， Fu Y.提出之知識發現過程圖示[19] [20]），知識發現的整個過程包含資料選取（data selection）、資料前處理（data processing）、資料轉換（data transformed）、資料探勘（data mining）、解釋評估（interpretation evaluation）等階段。資料選取：從資料庫中挑選出與任務相關的資料，再整合為目標資料（target data）。資料前處理：由目標資料中，清除不需要和不一致性的資料，對多餘的、遺失的、錯誤的、無關係之資料做刪除或修正處理，這個階段的工作為淨化和整合，旨在去除目. 政治大. 標資料中的雜質並處理缺漏資料。. 立. 資料轉換：將資料前處理後的資料轉換或合併成適合探勘的格式。. ‧ 國. 學. 資料探勘：運用一些智慧型的分析方法，例如：關聯規則、群集分析、迴歸分析、決策樹以及類神經網路等演算法，從轉換後的資料中挖掘並取得資料樣式（patterns）。. ‧. Nat. 知. n. al. Ch. 解釋評估. engchi 樣. 識. er. io. sit. 趣的樣式，並將所得到的樣式以視覺化的方式呈現。. y. 解釋評估：經資料挖掘後，評估或辨認資料樣式是否令人感到興趣，找出具有意義且有. i Un. 式. 資料採礦轉換後資料資料轉換處理後資料資料前處理目標資料選取資料資料庫. 圖 4. 知識發現的過程 14. v.

(25) 2.3.1.. 關聯規則分析. 本研究目的在探討影響 ATM 使用率的空間及屬性因子之間相關性，採用資料探勘技術中的關聯規則分析方法，其相關理論介紹如下。 Fu(1997)認為資料探勘主要工作包含關聯規則分析（association rule analysis）、分類（classification）、群組分析（clustering analysis）、序列分析（sequence analysis）、歸納（generalization）[20]，其中關聯規則分析最早是由學者 Agrawal, Imielinski 及 Swami 在 1993 年提出，主要目的是從龐大交易記錄資料庫中，尋找資料項目與屬性間令人感. 政治大. 到有興趣的關聯或相互關係。這種方法具有簡單、易懂的特性，最初被應用於超級市場. 立. 購物籃分析（market basket analysis），從購物籃的交易記錄中，可找出相關產品間的關. ‧ 國. 學. 聯，以分析顧客購買行為及常出現的購買模式，藉由規則提供商店決定相關產品之擺放位置、廣告策略參考，以增加商業機會及提昇服務品質。. ‧. 關聯規則可表示為 X ⇒ Y （Support, Confidence），表示如下[10]：. } 為所有商品項目（item）的集合。. sit. y. Nat. 令 I = {i1 , i2 ,...im. n. al. er. io. T 為每筆交易記錄（transaction）內的項目集合， T 為 I 的子集合，即 T ⊆ I 。 D 為資料庫中所有交易記錄 T 的集合。. Ch. engchi. i Un. v. 若產生的關聯規則為發生 X 情況下，有很大機會會發生 Y ，則規則表示形式為 X ⇒Y. X ⊆ I , Y ⊆ I ，且 X ∩ Y = Φ ， X 為前因項目組（antecedent itemsets）， Y 為. 結果項目組（consequent itemsets）。在關聯規則 X ⇒ Y 中，含有支持度和信賴度兩個參數，如下介紹：. (1) 支持度（Support）支持度係指在 X 和 Y 兩項目組同時在交易記錄 D 出現的次數與交易記錄 D 的交易總筆數的比，代表 X 與 Y 一起出現之機率，衡量項目間的關聯性，如下列公式所示。其中最小支持度（Minimum Support）控制了一個關聯規則必須涵蓋的最少資料數目，以篩選掉不顯著的規則。 15.

(26) Support ( X ⇒ Y ) = P( X ∩ Y ) (2) 信賴度（Confidence）信賴度係指 X 和 Y 兩項目組在交易記錄 D 同時出現的次數與 X 項目組在交易記錄. D 出現次數比，為前因項目 X 發生的情況下，發生結果項目 Y 的機率，代表交易中所有商品項目的百分比，衡量此條規則的預測強度，如下列公式所示。其中最小信賴度（Minimum Confidence）控制了關聯規則的信心水準，以剔除頻率過低的規則。. Confidence( X ⇒ Y ) = P (Y | X ) =. P( X ∩ Y ) P( X ). 政治大. 關聯規則是否可被保留使用，需視其支持度與信賴度是否超過最小支持度與最小信. 立. 賴度門檻值（Threshold）而定，若規則同時滿足決策者所給定兩項指標最低門檻值，則. ‧ 國. 學. 亦可說 X 發生之下發生 Y 結果的機率足以使得此關聯規則得以成立。 Megiddo and. ‧. Srikant（1998)指出支持度門檻值及信賴度門檻值之設定是很重要的，當支持度門檻值設太低時，會將重要性較低之項目也包含進來，而設太高又怕因此而失去某些重要規則. y. Nat. er. io. sit. [22]。信賴度門檻值之設定太低則較不具代表性，Han and Kamber(2000)認為門檻值的設定需依據使用者的需求而定[21]。. n. al. 2.3.2.. Ch. Apriori 演算法. engchi. i Un. v. 本研究採用微軟公司的商業智慧軟體 Microsoft SQL Server Analysis Services 設計. ATM 設點模型，Analysis Services 利用 Apriori 演算法從事關聯規則分析，以尋找特定的模式和趨勢，供使用者設計、建立和視覺化地呈現資料採礦模型。有關 Apriori 演算法相關說明，介紹如下。關聯規則最為代表性的演算法即為 1994 年 Agrawal and Srikant 提出的 Apriori 關聯規則演算法[26]，主要針對市場購物籃問題加以探討，利用簡單且循序漸進的方式，來找出資料庫項目間的關聯規則。. 16.

(27) Apriori 植基於一個最基本的頻繁項目集定理：一頻繁項目集的子集合必為一頻繁項目集（A subset of a frequent itemset must also be a frequent itemset）。亦可解釋為若某一項目集不是頻繁項目集，則包含此項目集的廣域集合（superset）亦不可能是頻繁項目集。因此 Apriori 演算法透過聯合（Join）及刪減（Prune）方式反覆產生候選項目集合（candidate. itemset），以找出所有高頻項目集合，並藉由最小支持度與最小信賴度的篩選，推導出所有的關聯規則。. Apriori 演算法步驟如下圖 5 [12]及圖 6 [12]所示，在聯合（Join）過程中，一個項目. 政治大. 集合若為高頻項目集合，則所有的子集合也都為高頻項目集合；刪減（Prune）過程中，. 立. 候選項目集合中有一子集合不屬於高頻項目集合，則此候選項目集合就必須被刪除，如. ‧ 國. 學. 此重複聯合和刪減動作，直到無法再產生候選項目集合為止。接著，由 Apriori 演算法產生的高頻項目集合建立關聯規則，只要符合設定的最小支持度及最小信賴度門檻值，. ‧. 則視此關聯規則成立。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. 圖 5 Apriori 演算法. 17. v.

(28) 政治大. 立. 圖 6 Apriori-Gen 函數. ‧ 國. 學. 舉例來說，假設現在交易資料庫中總共有 4 筆交易記錄，在這 4 筆交易中項目集. ‧. 合分別為{1 3 4}、{2 3 5}、{1 2 3 5}和{2 5}，假設最小支持度為 50%，也就是在交易資. Nat. sit. n. al. er. io. 下圖 7 所示。. y. 料庫中至少出現 2 筆記錄以上。使用 Apriori 演算法挖掘所有高頻率項目集合的過程如. Database D TID 100 200 300 400. L2. C3. itemset {1 3} {2 3} {2 5} {3 5}. itemset {2 3 5}. items 134 235 1235 25. CC1h. Scan D. sup. 2 2 3 2. Scan D. C3. L3. sup. eitemset n{1}g c h2 i {2} {3} {4} {5}. 3 3 1 3. itemset {1 2} {1 3} {1 5} {2 3} {2 5} {3 5}. sup. 1 2 1 2 3 2. itemset. sup.. {2 3 5}. 2. i Un. v. L1. C2 Scan D. 圖 7 Apriori 演算法範例. 18. itemset {1} {2} {3} {5}. itemset {1 2} {1 3} {1 5} {2 3} {2 5} {3 5}. sup. 2 3 3 3.

(29) 第三章. ATM設點分析. 本研究結合地理資訊系統技術與資料探勘之關聯規則分析方法，設計 ATM 設點分析模型，本章將介紹此模型設計方法，共分為四個小節。第一節介紹本研究系統架構與相關假設；第二節說明資料處理步驟；第三節描述關聯規則分析方法；第四節討論設點區分析內容。. 3.1. 系統架構與假設. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 本研究設計一套 ATM 設點分析方法，系統架構圖如圖 8，依操作流程由上而下，主要分為下列五部份。. ‧. 資料的蒐集與建立：將設點分析相關資料，依資料性質差異，區分為普查資料、空間資. Nat. n. al. er. io. 庫」，將於 3.2 節資料整理詳細說明。. sit. y. 料及 ATM 資料的蒐集，再統整為「普查資料庫」、「空間資料庫」及「ATM 資料. i Un. v. 資料萃取、轉換與載入：將資料庫中的資料，經過萃取、轉換與載入等資料前處理過程. Ch. engchi. 處理，並依載入資料內容不同區分為「普查資料前處理」、「ATM 資料前處理」，將於 3.2 節資料整理詳細說明。關聯規則分析：將處理後的資料，利用關聯規則分析中 Apriori 演算法，產生 ATM 設點規則，取得 ATM 影響因素與設置據點預期效益間的非線性關聯性，將於 3.3 節關聯規則分析詳細說明。設點區分析：利用地理資訊系統圖層套疊分析方法，將 ATM 設點規則應用於村里分佈圖層中，將 ATM 設點依結果差異，區分為建議設點區、避免設點區、爭議設點區，將於 3.4 節設點區分析說明。. 19.

(30) 結果呈現與建議：調整 ATM 設點分析模型中演算法各項參數，比較不同實驗狀況所呈現的結果異同，並說明各參數對實驗結果造成的影響，將於第四章實驗結果與分析綜合討論。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. 圖 8 系統架構圖. 20. v.

(31) 如圖 8 系統架構圖中所述，在「資料的蒐集與建立」利用地理資訊系統技術結合普查、空間、ATM 資料庫中各項屬性因素，於「資料萃取、轉換與載入」從事空間結合、環域分析、疊合分析步驟，將經由「ATM 資料前處理」的資料交由「關聯規則分析」處理，利用 Apriori 演算法分析與 ATM 交易次數相關聯的屬性，分別找出影響 ATM 交易次數高、交易次數低的屬性因素，產生設點分析規則。「設點區分析」中，將藉由關聯規則分析產生的規則，套用在經「普查資料前處理」後的村里分佈圖層中，由地理資訊系統圖層套疊方法，以視覺化的方式呈現 ATM 設點建議，供銀行經營決策者藉此做. 政治大. 效益評估，「實驗結果與分析」係調整模型中演算法參數值，依不同實驗條件呈現結果. 立. 並解釋，使分辨現有 ATM 設點是否正確，或應搬遷裁撤，或應於潛在客群分佈區域新. ‧ 國. 學. 增據點。. 研究中進行基本假設「各村里的人口及所得皆均勻分佈在該村里的區域中」[8]。資. ‧. 料分析過程中，普查資料庫各村里人口及所得屬性資料，需匯整套用到 ATM 服務範圍. Nat. sit. y. 內，由於無法實際衡量 ATM 服務範圍內確實之涵蓋人口數及所得屬性資料，故本研究. n. al. er. io. 採取依各村里面積佔 ATM 服務範圍面積比例的方式，概估分配各項屬性資料，必先假. i Un. v. 設此類普查資料中「各村里的人口及所得皆均勻分佈在該村里的區域中」，在此假設下，. Ch. engchi. 所從事的資料推估及探勘才能獲得有意義的結果。. 本研究以 ATM「使用率」的觀點來評估機台效益，選擇 ATM「交易次數」衡量效益高低。由於顧客使用 ATM 進行交易所支付之手續費，只佔銀行營業收入極小部份. [16]，故金融業者裝設 ATM 並非以增加營業收入為主要目的[1]，因此本研究參照德利多富、錢隆、三商等國內外自動化設備大廠衡量 ATM 效益原則方法，由 ATM「使用率」的觀點進行 ATM 效益評估，擷取客戶使用 ATM 的「交易次數」做為衡量 ATM 效益的原則，實際以國內之銀行為研究對象進行設點分析。擷取該銀行各 ATM 機台年度總交易次數做為 ATM 使用效益的結果反映。. 21.

(32) 3.2. 資料整理本研究選擇「台北縣市」做為 ATM 設點分析模型之研究範圍，實際以國內之銀行為研究對象，擷取 2006 年戶口普查資料、綜稅各類所得資料、2007 年之銀行各 ATM 機台交易資料及空間圖層資料，依內容及作用不同，統整為普查資料庫、空間資料庫及. ATM 資料庫。因台北縣市處於台灣經貿金融發展中心，地理位置相鄰，城鄉發展平衡，差異較小且組織發展型態相近，於地理及人文等客觀評估條件相似，再加上此區域內的各金融體系據點皆已行之有年，組織體質健全，已形成穩定的常態規律，具有可研究性及指標性。. 政治大. 立. 以下將相關資料整理過程分為「資料蒐集與建立」、「資料萃取、轉換與載入」二. ‧ 國. 學. 部份，詳細方法如後章節所述。. ‧. 3.2.1. 資料蒐集與建立. y. Nat. er. io. sit. 從設點決策的過程和實施步驟來看，在確定具體設點決策目標後，應進行相關資料的蒐集與整理。資料的種類視 ATM 設點影響因素而定，有關因素的選擇已於 2.1.2 節. n. al. Ch. i Un. v. ATM 設點影響因素確立，故此小節將針對這些因素做資料的蒐集與建立。. engchi. 蒐集和整理完整、適用的相關資料是設點分析的基礎，本研究將 ATM 相關之人口及空間屬性資料，依資料性質及作用分類為普查資料庫、空間資料庫、ATM 資料庫三類，以下說明相關資料來源及選用欄位內容。. (1) 普查資料庫本研究結合 2006 年行政院主計處戶口普查資料及 2006 年財政部財稅資料中心綜稅各類所得資料[11]，整理形成普查資料庫，選擇人口數量、所得狀況等屬性，如下表 2、表 3 來代表 ATM 服務範圍內的客流群體特性。. 22.

(33) 表 2 普查資料庫－行政院主計處戶口普查資料選用欄位欄位名稱. 欄位說明. 縣市代號. 台北市代號 63，台北縣代號 01. 鄉鎮市區代號台北市共 12 區，台北縣共 29 鄉鎮市村里代號. 台北市共 429 里，台北縣共 997 里. 總人口數. 單位：人. 男生人數. 單位：人. 女生人數. 單位：人. 戶數. 單位：戶. 面積. 單位：平方公尺. 中心點座標. 政治大. 台北縣市各村里中心點 XY 座標，採 TWD67 座標體系. 立欄位名稱. 欄位說明. 縣市代號. 台北市代號 63，台北縣代號 01. ‧. ‧ 國. 學. 表 3 普查資料庫－財政部財稅資料中心綜稅各類所得資料選用欄位. 鄉鎮市區代號台北市共 12 區，台北縣共 29 鄉鎮市台北市共 429 里，台北縣共 997 里. 納稅單位. 係指辦理結算申報之戶數，單位：戶. io. sit. y. Nat. 村里代號. n. al. er. 綜合所得總額係指納稅義務人之申報綜合所得，單位：千元. (2) 空間資料庫. Ch. engchi. i Un. v. 空間資料庫係由勤崴科技之縱橫電子地圖資料庫為基礎，再補充本研究自行整理可能影響 ATM 機台設置地點的公共設施資料，包含銀行、連鎖餐廳、旅館住宿等圖層點位資料。再篩選與 ATM 相關的圖層資料，依性質分類為交通運輸、政府機關、休閒娛樂、運動保健、文教藝文、餐飲競爭、銀行、國宅住宿等 8 個類別，代表 ATM 商圈環境分佈的公共設施、交通運輸、同業競爭狀況等能使人口聚集、現金流量大、交易頻繁的地點，如下表 4。. 23.

(34) 表 4 空間資料庫－勤崴科技縱橫電子地圖資料庫選用圖層資料類別. 資料內容. 交通運輸捷運站、公車站、火車站、機場政府機關警察局、消防隊、行政中心休閒娛樂電影院、百貨公司、夜市市場運動保健醫院、活動中心、運動場、公園文教藝文圖書館、美術展覽館、學校餐. 飲飯店餐廳、速食餐廳. 競爭銀行台灣銀行、合作金庫、第一銀行、兆豐國際商銀國宅住宿旅館住宿、國宅社區. 立. (3) ATM 資料庫. 政治大. ‧ 國. 學. 本研究整理的 ATM 資料庫，如表 5，係擷取國內之銀行 2007 年台北縣市各 ATM 機台交易資料，代表 ATM 實際使用狀況。研究中所指的 ATM 機台泛指具存款、提款、. ‧. 補摺等二合一或三合一功能之自動櫃員機，交易次數以包含存款、提款、轉帳、查詢、. y. Nat. io. sit. 預借現金之交易次數總計，因考量置於相同地址的不同 ATM 機台，民眾使用時應為隨. n. al. er. 機選用，故以「服務範圍」觀念計算交易次數，將置於同一地址的不同 ATM 機台視為. Ch. i Un. v. 相同服務範圍，其交易次數以相鄰 ATM 機台之 2007 年總交易次數合併加總計算，共計. 74 個服務據點。. engchi. 表 5 ATM 資料庫－國內之銀行 ATM 資料選用欄位欄位名稱. 欄位說明. 分行代號. ATM 機台所管轄分行代號. ATM 代號. 泛指具存款、提款、補摺等二合一或三合一功能之自動櫃員機，共 74 個服務據點. 分行名稱. ATM 機台所管轄分行名稱，包含簡易型分行別. 所在地. 行內或行外據點. 地址. ATM 機台放置處地址. 交易次數. 包含存款、提款、轉帳、查詢、預借現金之交易次數. 24.

(35) 3.2.2. 資料萃取、轉換與載入本研究將資料萃取、轉換與載入過程依處理資料內容及作用不同，分為「ATM 資料前處理」及「普查資料前處理」兩部份，目的係擷取普查、空間及 ATM 資料，經由地理資訊系統「空間結合」、「環域分析」、「疊合分析」等空間化技術步驟處理，以利接序的分析應用。研究中利用 ESRI 公司的地理資訊系統軟體 ArcGIS 與微軟公司的資料庫軟體. Microsoft SQL Server 2005 進行資料萃取、轉換與載入步驟。ArcGIS 為一項結合現代化. 政治大. 科技、空間分析、地圖技術等處理技術的程式軟體，主要的功能是有效的處理空間的點、. 立. 線、面元素，進行資料擷取、儲存、查詢、分析、展示與輸出部分。Microsoft SQL Server. ‧ 國. 學. 2005 是一個功能完備的資料庫管理平台，其資料庫引擎利用整合式商業智慧工具，提供安全、可靠的儲存環境給關聯式和結構式資料，並從事相關資料管理功能。. ‧. 以下分別為「ATM 資料前處理」及「普查資料前處理」項目做說明：. Nat. sit. y. (1) ATM 資料前處理. n. al. er. io. ATM 資料前處理係結合普查資料、空間資料及 ATM 資料，再從事空間結合、環域. i Un. v. 分析及疊合分析，目的係整理 ATM 資料與附近空間及人口、所得等屬性關係，輸出結. Ch. engchi. 果將提供資料探勘方法歸納關聯性，以產生 ATM 設點規則，詳細步驟說明如下。空間結合（Spatial Join）為了分析 ATM 設點位置與附近空間物件距離遠近關係，利用空間結合功能，結合. ATM 資料庫與空間資料庫，目的在計算銀行各 ATM 服務據點與空間資料庫各資料類別之空間物件最短距離，如下表 6 第一筆資料表示，距離 0 號 ATM 服務據點最近的交通運輸類空間物件距離為 213 公尺、政府機關類空間物件距離為 566 公尺，餐飲類空間物件距離為 258 公尺，其他資料依此類推。. 25.

(36) 表 6 ATM 資料庫與空間資料庫空間結合結果 ATM 代號. 分行名稱. 交通. 政府. 休閒. 運動. 文教. 運輸. 機關. 娛樂. 保健. 藝文. 餐飲. 國宅住宿. 0. 003 中和分行. 213. 566. 237. 332. 436. 258. 121. 1. 003 中和分行. 1702. 462. 377. 590. 856. 127. 343. 2. 004 南港分行. 632. 610. 119. 152. 288. 728. 155. 3. 004 南港分行. 2278. 1137. 257. 655. 358. 272. 1136. 4. 004 南港分行. 585. 564. 220. 489. 277. 201. 1021. 5. 004 南港分行. 223. 577. 979. 61. 127. 184. 1059. 6. 005 台北分行. 314. 547. 343. 126. 66. 7. 006 民權分行. 205 438 治政 182 563 452 大. 112. 211. 23. 125. 8. 007 古亭分行. 9. 596. 54. 216. 123. 59. 007 古亭分行. 358. 520. 475. 113. 294. 177. 252. 10. 007 古亭分行. 262. 356. 63. 107. 469. 57. 351. 11. 007 古亭分行. 152. 449. 448. 216. 263. 214. 138. 12. 008 長安分行. 689. 211. 586. 155. 181. 99. 99. 13. 008 長安分行. 445. 640. 274. 18. y. 89. 196. 302. 14. 009 士林分行. 461. 511. 475. 63. 99. 904. 15. 010 三重分行. 760. 261. 153. 260. 391. 38. 174. 16. 041 營業部. 344. 131. 91. 105. 17. 045 和平分行. 141. 410. 99. 351. 18. 045 和平分行. 257. 724. 288. 77. 274. 210. 315. 19. 045 和平分行. 327. 750. 184. 94. 396. 121. 298. 219. io. n. er. Nat. al. ‧. ‧ 國. 312. 學. 213. sit. 立. 303 229 i n C h303 U 374e n g 731 187 i h c. v. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 環域分析（Buffer）利用環域分析功能模擬 ATM 服務範圍。由於國內有關 ATM 服務範圍並無明確的法令規定，客戶多半選擇距離住家、工作場所或經常往來銀行附近的 ATM 據點使用。本研究曾嘗試利用地理資訊系統技術，計算國內之銀行各 ATM 服務據點間最短的平均. 26.

(37) 距離，求取 912 公尺為環域分析服務範圍，但台北縣各村里間的平均距離約為 800 公尺、台北縣市各村里間的平均距離約為 700 公尺，若採 912 公尺已明顯超過村里間的平均值，顯示服務範圍過大，易造成虛增 ATM 機台真正可提供服務人口數的結果。鑑於台北市村里平均距離約為 440 公尺，本研究擇定比村里單位大的 500 公尺，如圖 9 及比村里單位小的 300 公尺為服務範圍，再比較實驗分析結果。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 圖 9 銀行各 ATM 服務據點環域分析 500 公尺圖層. 疊合分析（Intersect）將 ATM 服務範圍與普查資料庫結合，利用疊合分析計算服務範圍內的普查資料量，但一個 ATM 服務範圍通常涵蓋多個村里，如下圖 10 服務範圍涵蓋了編號 1~12 的村里，為了能正確計算服務範圍內的實際人口與所得相關屬性，參考榮峻德[13]的修正方式，並依 3.1 節系統架構與假設所提的「各村里的人口及所得皆均勻分佈在該村里的. 27.

(38) 區域中」基本假設，將服務範圍與村里交錯區的相關屬性以面積比例分配，也就是將各村里面積依照所佔 ATM 服務範圍面積的方式，推估分配各項屬性資料，計算公式如下：設 A1 為 1 號區域服務範圍與里的交錯面積；A 區域之完整里的總面積為 A1+ A2. 1 號區域的普查資料量=（A1）/（A1+ A2）*A 里之普查資料量. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. iv n C圖h10 疊合分析示意圖 engchi U. 依上述公式，按面積比例分配計算編號 1~12 號村里的人口數及所得等屬性資料，再加總其普查資料量，做為該 ATM 服務範圍內之實際普查資料量。下表 7 表示 ATM 服務範圍內的普查相關資料屬性經過疊合分析的結果，如第一筆資料表示，中和分行管轄的 0 號 ATM 服務範圍內男生人數為 5,592 人，總人口數為 11,335 人，戶數為 3,991 戶，綜合所得總額為 3,839,285 千元，其他資料依此類推。. 28.

(39) 表 7 銀行各 ATM 服務據點疊合分析結果男. 女. 總人口數戶數納稅單位綜合所得總額. 003 中和分行. 5592. 5743. 11335. 3991. 4322. 3839285. 1. 003 中和分行. 2688. 2670. 5358. 1867. 1917. 1465433. 2. 004 南港分行. 1565. 1485. 3050. 992. 930. 704403. 3. 004 南港分行. 152. 150. 302. 102. 85. 67847. 4. 004 南港分行. 741. 705. 1445. 492. 495. 440004. 5. 004 南港分行. 2595. 2589. 5184. 1778. 1590. 1426623. 6. 005 台北分行. 2297. 2187. 4484. 2009. 1242. 1086156. 7. 006 民權分行. 4398. 4429. 8827. 2410. 2085904. 8. 007 古亭分行. 5252. 4165. 3578. 3793629. 9. 007 古亭分行. 政 5554治 10806 大 4985 5128 10112. 3143 3481. 2636. 2789155. 10. 007 古亭分行. 1988. 2010. 3998. 1488. 1464. 1775393. 11. 007 古亭分行. 3122. 3306. 6428. 2251. 1715. 2176753. 12. 008 長安分行. 3286. 3808. 7094. 3249. 2295. 2434116. 13. 008 長安分行. 3120. 3295. 6416. 2450. 2295. 3044341. 14. 009 士林分行. 2387. 2562. 4949. 1648. 1428. 1478407. 15. 010 三重分行. 8174. 8038. 16212. 5212. 3040. 2055764. 16. 041 營業部. 3064. 2951. 6015. 2659. 1642. 1537701. 17. 045 和平分行. 5999. 6601. 12600. 4311. 4041. 5780486. 18. 045 和平分行. 2796. 4191366. 19. 045 和平分行. 3876. 5564120. io. n. er. Nat. al. ‧. ‧ 國. 立. 學. 0. y. 分行名稱. sit. ATM 代號. 4134. 4581. 8715. v 2946 4142. …. …. …. …. …. …. …. …. i n C5753 6324 12078 U hengchi. (2) 普查資料前處理普查資料前處理係結合普查資料及空間資料，再從事空間結合、環域分析及疊合分析，目的在利用台北縣市各村里圖層，產生未來 ATM 設點建議，詳細步驟說明如下。空間結合（Spatial Join）利用空間結合功能結合普查資料庫與空間資料庫，分析各村里服務據點與附近各空間資料類別物件距離遠近關係，目的為分析台北縣市各村里是否為銀行 ATM 設點潛在. 29.

(40) 客群分佈區。本研究以台北縣市各村里中心點，模擬為未來 ATM 服務據點設置處，再利用空間結合功能，分析服務據點與空間物件距離關係，如下表 8 為空間結合結果，第一筆資料表示，距離台北縣石門鄉尖鹿村服務據點最近的交通運輸類空間物件距離為. 14,854 公尺、政府機關類空間物件為 535 公尺，餐飲類空間物件為 4,483 公尺，其他資料依此類推。表 8 普查資料庫與空間資料庫空間結合結果名稱. 交通. 政府. 運輸. 機關. 台北縣石門鄉尖鹿村. 14854. 台北縣石門鄉乾華村. 11519 立. 台北縣石門鄉石門村. 休閒. 運動. 文教. 娛樂保健治政535 8468 大 1172. 藝文. 餐飲. 國宅住宿. 1482. 4483. 1235. 734. 1642. 3847. 2604. 13555. 1407. 7708. 1383. 1408. 3993. 1180. 台北縣石門鄉山溪村. 11400. 3482. 6703. 2284. 1318. 4380. 2887. 台北縣石門鄉老梅村. 12099. 3559. 5737. 3319. 589. 3092. 3227. 台北縣石門鄉茂林村. 14146. 1367. 6267. 1186. 1099. 6045. 1342. 台北縣石門鄉德茂村. 13645. 2242. 3406. 2075. 1718. 1279. 1505. 台北縣石門鄉草里村. 14581. 1608. 5386. 1784. 1674. 5346. 2659. 12412. 2042. 1955. 1625. 1763. 2771. 581. v256. 325. 3458. 564. 201. 2104. 4131. 3182. 11046. 台北縣三芝鄉茂長村. n. 台北縣三芝鄉橫山村. y. sit. io. 台北縣金山鄉永興村. a10700 l C 14730 h. 台北縣三芝鄉古庄村. er. Nat. 台北縣三芝鄉新庄村. ‧. ‧ 國. 5520. 學. 3426. i n U i e1973 n g c h3713 407. 765. 3947. 4054. 3456. 1564. 3367. 3306. 11142. 2664. 2446. 1806. 927. 3698. 1745. 台北縣三芝鄉埔坪村. 10451. 2211. 2542. 1781. 1708. 4476. 1674. 台北縣三芝鄉埔頭村. 10725. 640. 429. 521. 578. 4025. 361. 台北縣三芝鄉錫板村. 9137. 1859. 1761. 381. 1476. 3496. 572. 台北縣三芝鄉圓山村. 7223. 3385. 6316. 1919. 4965. 5019. 4989. 台北縣金山鄉西湖村. 12977. 941. 2924. 847. 833. 2764. 1600. 台北縣三芝鄉八賢村. 9490. 1353. 3186. 1568. 2660. 5406. 2273. 台北縣金山鄉萬壽村. 13562. 915. 1350. 1036. 1099. 2051. 1504 …. …. …. …. …. …. …. …. 30.

(41) 環域分析（Buffer）將台北縣市村里分佈圖層採用環域分析功能，模擬各村里未來 ATM 服務範圍。鑑於台北市村里平均距離約為 440 公尺，本研究擇定比村里單位大的 500 公尺，如下圖 11 及比村里單位小的 300 公尺為服務範圍，再比較實驗分析結果。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. al. n. iv n C hengchi U 台北縣市各村里服務據點環域分析 500 公尺圖層. 圖 11. 疊合分析（Intersect）仿照「ATM 普查資料前處理」依面積比例分派普查資料量的方式，利用疊合分析功能處理普查資料庫，計算台北縣市各村里服務範圍內實際普查資料量，將各村里中心點座標，模擬為未來 ATM 服務據點所在處，計算台北縣市各村里服務範圍內的普查資料量，如下表 9 為疊合分析結果，第一筆資料表示，台北縣石門鄉尖鹿村在 ATM 服務範圍內，男生人數為 57 人，戶數為 32 戶，綜合所得總額為 15,203 千元，其他資料依此類推。. 31.

(42) 表 9 台北縣市各村里服務據點疊合分析結果男. 女. 總人口數. 戶數. 納稅單位綜合所得總額. 台北縣石門鄉尖鹿村. 57. 51. 108. 32. 7316. 15203. 台北縣石門鄉乾華村. 7. 4. 10. 4. 7129. 1306. 台北縣石門鄉石門村. 51. 47. 98. 31. 7759. 14437. 台北縣石門鄉山溪村. 15. 11. 27. 8. 8670. 2807. 台北縣石門鄉老梅村. 87. 79. 165. 49. 6330. 23561. 台北縣石門鄉茂林村. 22. 18. 41. 13. 5472. 9414. 台北縣石門鄉德茂村. 40. 22. 6725. 7941. 立 44. 14. 10482. 5713. 35. 79. 26. 3966. 9470. 台北縣三芝鄉古庄村. 51. 43. 93. 32. 15149. 台北縣金山鄉永興村. 33. 26. 58. 學. 3808. 19. 8970. 5753. 台北縣三芝鄉橫山村. 18. 12. 30. 10. 2983. 台北縣三芝鄉茂長村. 42. 34. 76. ‧. 7608. 28. 6788. 11069. 台北縣三芝鄉埔坪村. 287. 277. 564. y. 名稱. 193. 12728. 74775. 台北縣三芝鄉埔頭村. 1137. 1165. 2301. 782. 9402. 319873. 22. 54. v17 i n. 12148. 7985. 3. 11665. 1191. ‧ 國. 台北縣三芝鄉新庄村. Nat. io. al. n. 台北縣三芝鄉錫板村. 33. 台北縣三芝鄉圓山村. C6 h. 台北縣金山鄉西湖村. 13. 台北縣三芝鄉八賢村台北縣金山鄉萬壽村. e n4g c h i10U. er. 台北縣石門鄉草里村. sit. 31 治 71 政 26 22 47 大. 10. 23. 7. 9905. 4939. 46. 37. 83. 29. 12171. 11146. 38. 34. 71. 21. 8610. 8824 …. …. …. …. …. …. …. 32.

(43) 3.3. 關聯規則分析本研究利用微軟公司開發的商業智慧軟體 Microsoft SQL Server Analysis Services 進行資料探勘作業。Analysis Services 係結合 Microsoft SQL Server 發展之商業智慧軟體，提供豐富的資料探勘演算法，例如：關聯規則分析、決策樹分析、貝氏分析、群集分析、類神經網路等探勘方法，供使用者設計、建立和視覺化地呈現資料採礦模型，對資料進行探勘，以尋找特定的模式和趨勢，且這些資料探勘演算法可以透過單一或多個實體資料來源或直接從實體資料存放區進行資料的分析。. 政治大. 研究中藉由 Analysis Services 曾嘗試利用決策樹分析、貝氏分析等不同資料探勘方. 立. 法從事 ATM 規則探勘，但因基本假設及資料性質不同，產生結果成效不彰，難以分析. ‧ 國. 學. 解釋，故最後決定選用「關聯規則分析」做為 ATM 設點分析模型演算法。如同 2.3.2. ‧. 節 Apriori 演算法所提，Microsoft SQL Server Analysis Services 利用 Apriori 演算法從事關聯規則分析，透過聯合（Join）及刪減（Prune）方式，反覆產生候選項目集合，以找. y. Nat. n. al. er. io. 的關聯規則。. sit. 出所有高頻項目集合，並藉由最小支持度與最小信賴度參數的篩選，進一步推導出所有. Ch. i Un. v. 本研究由 ATM「使用率」觀點切入，將 ATM 影響因素作為輸入，據點的綜合效益. engchi. 作為輸出，透過資料探勘模型的建立，取得 ATM 影響因素與設置據點預期效益間的非線性關聯性。故於關聯規則分析過程中，將選擇經由 3.2 節資料整理過後的普查資料、空間資料、ATM 資料作為輸入欄位，客戶使用 ATM 之「交易次數」作為衡量機台效益高低輸出欄位代表，透過關聯規則演算法分析過程，分別找出影響 ATM「交易次數高」與「交易次數低」的屬性因素，產生 ATM 設點分析規則，以供村里圖層應用設點規則產生建議結果。由於 Analysis Services 工具已結合 Microsoft SQL Server 發展，故可於 Analysis. Services 直接載入 Microsoft SQL Server 中已經由 3.2.2 節資料萃取、轉換與載入空間化. 33.

(44) 過程的資料作為輸出入欄位。以下依執行過程區分為「欄位篩選」、「資料分類」及「關聯規則」步驟，如下說明。. (1) 欄位篩選回顧 2.3.1 節關聯規則分析，關聯規則可表示為 X ⇒ Y ，目的在找出有多少Ｘ條件發生的情況下，會發生Ｙ條件的情況，本研究旨在分析影響交易次數的區位因子，因此將交易次數設定在Ｙ，即 Analysis Services 中的「可預測欄位」，將可能影響交易次數高低的各普查及空間屬性因子設定在Ｘ，即 Analysis Services 中的「輸入欄位」，如下圖 12 欄位勾選所示。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. 圖 12 欄位篩選示意圖. 34. v.