學生：林巧惠 指導教授：張丁才博士 摘

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大學圖書館圖書預算分配之研究 大學圖書館圖書預算分配之研究 大學圖書館圖書預算分配之研究

大學圖書館圖書預算分配之研究－ － － －以某大學為例 以某大學為例 以某大學為例 以某大學為例

學生：林巧惠 指導教授：張丁才博士 摘

摘 摘

摘 要 要 要 要

目前大專院校圖書館之圖書預算分配，其主要考量因素大部份是以系所 師生人數等因素，並以身份別加權後依比例分配預算。然而，此一方法是否 有效分配預算？其分配予各系所之預算是否有效的利用？此議題對於圖書館 亦是相當重要的。

本研究將運用分析層級程序法(Analytic Hierarchy Process，簡稱 AHP)，

針對某大學圖書館之圖書預算分配準則進行研究，進以分析圖書館之圖書預 算分配的最適配置模式，此外為使各系所於預算上的運用更加順暢，本研究 亦對自動化系統中流通借閱資料進行資料探勘，以瞭解各系所讀者的借閱傾 向，並提供予各系所於預算運用時之參考，進以提升預算分配使用成效。

關鍵詞：預算分配、分析層級程序法、資料探勘

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A Study of University Library Book Budget Allocation – An Example of a University

Student: Chiao-Hui Lin Advisor: Ding-Tsair Chang Abstract

At present, the primary consideration factors of book budget allocation of university libraries are the number of teachers and students of individual department/institute, and the present budget allocation is usually made based on the weighted identity ratio. However, does this method effectively allocate the budget? Is the allocated budget of individual department/institute effectively utilized? This is an extremely important topic for libraries.

This study employs the Analytic Hierarchy Process (AHP) to examine the book budget allocation standards of a university library and to find the most optimal allocation model for book budget allocation of the library. Furthermore, in order to achieve the best utilization of the budget of individual department/institute, this study also performs data mining on the book borrowing data from the database system to discovery the borrowing tendencies of the readers from different departments/institutes, provide valuable budget utilization references for various departments/institutes, and further enhance the effects of budget allocation and utilization.

Keywords: budget allocation, analytical hierarchy process, data mining

iii

誌 誌 誌

誌 謝 謝 謝 謝

想不到能有這個機會再度踏入知識的殿堂，進入中華大學科管所就讀，

和一群來自於各個不同領域的同伴共同學習、共同成長，真是一種奢侈的幸 福。

感謝指導教授張丁才博士細心的指導，不僅在我遇到瓶頸時指引方向，

還教導我如何作研究，如何解決問題。同時，也在我因工作焦頭爛耳而使學 業稍有怠惰時督促我，讓我不致因懈怠而影響研究，使得論文得以順利完成。

口試時，承蒙陳文欽博士與翁偉泰博士提供寶貴的意見，使得論文能夠 更臻完善與嚴謹，在此僅致上由衷的謝意。

同時，也要感謝圖書館蔡永培館長，支持我在職進修繼續學習，以及圖 書館全體同仁，包容我因求學而無法參與夜間輪班，並且支援研究所需的相 關資料及提供寶貴的意見。

在學期間尤其要感謝我親愛的家人、同學與朋友們的支持，在我遇到低 潮時給予包容與鼓勵，在我忙於研究時，為我處理瑣事，讓我能專心致力於 研究，並得以順利完成學業。最後，承蒙煒超無論是在課業上或是生活上的 協助與照顧，於此衷心感謝與祝福。

謹識於中華科管所 中華民國 94 年 12 月 25 日

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目 目 目

目 錄 錄 錄 錄

摘 要... i

Abstract ... ii

誌 謝... iii

目 錄... iv

圖目錄... vi

表目錄... viii

第一章 緒論... 1

1.1 研究動機與背景 ... 1

1.2 研究目的與方法 ... 1

1.3 研究架構及流程 ... 3

第二章 文獻探討... 5

2.1 預算制度 ... 5

2.2 圖書館圖書採購預算分配 ... 5

2.3 中國圖書分類法 ... 7

2.4 分析層級程序法 ... 9

2.4.1 分析層級程序法之目的及基本假設 ... 9

2.4.2 分析層級程序法之緣起 ... 10

2.4.3 分析層級程序法之介紹 ... 10

2.4.4 分析層級程序法之優缺 ...11

2.4.5 分析層級程序法之流程及步驟 ...11

2.5 資料探勘 ... 17

2.5.1 資料探勘的定義 ... 18

2.5.2 資料探勘的功能 ... 18

2.5.3 資料探勘的步驟 ... 19

第三章 研究方法... 20

3.1 分析層級程序法 ... 20

3.1.1 評估準則架構 ... 20

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3.1.2 問卷設計 ... 22

3.1.3 問卷權重計算範例 ... 22

3.2 權重計算與指標分析 ... 25

第四章 讀者借閱資料探勘... 30

4.1 資料來源 ... 30

4.2 資料型態 ... 31

4.3 集群資料探勘 ... 32

4.3.1 建立讀者借閱資料來源 ... 33

4.3.2 建立 Data source view... 35

4.3.3 建立資料探勘模型 ... 36

4.4 結果分析 ... 39

第五章 結論與建議... 52

參考文獻... 54

附錄... 57

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圖目錄 圖目錄 圖目錄 圖目錄

圖 1.1 研究流程圖... 4

圖 2.1 分析層級程序法流程... 12

圖 3.1 圖書預算分配之層級架構圖... 21

圖 3.2 整體影響因素相對權重圖... 28

圖 4.1 資料探勘流程... 30

圖 4.2 原始資料型態... 31

圖 4.3 Microsoft Visual Studio 2005 探勘工具介面 ... 33

圖 4.4 新增 data source... 34

圖 4.5 選則資料庫來源... 34

圖 4.6 新增 data source view... 35

圖 4.7 選則預探勘資料庫... 36

圖 4.8 建立資料探勘模型... 37

圖 4.9 選擇資料探勘演算法... 37

圖 4.10 設定資料屬性... 38

圖 4.11 訓練資料建立資料探勘模型... 39

圖 4.12 群集一之中國圖書編目法大類分類... 42

圖 4.13 群集一之中國圖書編目法中類分類... 42

圖 4.14 群集二之中國圖書編目法大類分類... 43

圖 4.15 群集二之中國圖書編目法中類分類... 43

圖 4.16 群集三之中國圖書編目法大類分類... 44

圖 4.17 群集三之中國圖書編目法中類分類... 44

圖 4.18 群集四之中國圖書編目法大類分類... 45

圖 4.19 群集四之中國圖書編目法中類分類... 45

圖 4.20 群集五之中國圖書編目法大類分類... 46

圖 4.21 群集五之中國圖書編目法中類分類... 46

圖 4.22 群集六之中國圖書編目法大類分類... 47

圖 4.23 群集六之中國圖書編目法中類分類... 47

圖 4.24 群集七之中國圖書編目法大類分類... 48

圖 4.25 群集七之中國圖書編目法中類分類... 48

圖 4.26 群集八之中國圖書編目法大類分類... 49

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圖 4.27 群集八之中國圖書編目法中類分類... 49

圖 4.28 群集九之中國圖書編目法大類分類... 50

圖 4.29 群集九之中國圖書編目法中類分類... 50

圖 4.30 群集十之中國圖書編目法大類分類... 51

圖 4.31 群集十之中國圖書編目法中類分類... 51

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表目錄 表目錄 表目錄 表目錄

表 2.1 圖書館圖書採購主要考量因素... 6

表 2.1 圖書館圖書採購主要考量因素(續) ... 7

表 2.2 中國圖書分類法簡表... 8

表 2.3 分析層級程序法之評比尺度... 14

表 2.4 不同平均數之計算方法... 15

表 2.5 成偶比對矩陣... 16

表 3.1 兩兩相比範例... 22

表 3.2 投資報酬率準則下各方案之成偶比對矩陣... 23

表 3.3 隨機指標表... 23

表 3.4 標準化後的成對比較矩陣... 24

表 3.5 投資報酬率 ROI 的準則下各專案的相對優勢（權重）... 25

表 3.6 圖書預算分配指標構面成對比對矩陣... 25

表 3.7 預算分配衡量購面 AHP 權重表... 26

表 3.8 系所人數構面之指標重要性分析... 27

表 3.9 系所借閱率構面之指標重要性分析... 27

表 3.10 研究成果構面之指標重要性分析... 27

表 3.11 整體影響因素之重要性分析... 28

表 4.1 類別資料轉換表... 32

表 4.2 案例學校之讀者借閱分群... 40

表 4.3 案例學校系所讀者借閱分群... 41

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第一章 第一章 第一章

第一章 緒論 緒論 緒論 緒論

1.1 研究動機與背景 研究動機與背景 研究動機與背景 研究動機與背景

圖書館館藏內容的豐富關係著一個圖書館的價值，因此，圖書預算分配 的相關問題也因而備受重視，因而針對此問題進行探討與研究者亦漸多。由 於大專院校圖書館之圖書採購，主要是以各系所學院的需求為主要的採購方 向。所以，大多採用推薦購買的方式，便是透過校內的教職員以及學生進行 書籍的推薦，來做為各種圖書採購之參考【17】。但是由於各個圖書館對於預 算分配的主要考量因素皆不盡相同，因此各系所學院所分配到的可運用預算 額度亦會因不同的考量因素而有所差距。學者 Greaves【22】針對預算編列提 出八項影響因素：

一、教職員的人數多寡。

二、學生的人數以及學生的借閱次數多寡。

三、館藏的成本。

四、針對某一個學科來說，其在圖書館的館藏是否足夠。

五、學科種類的多寡。

六、研究領域的種數。

七、往年的預算分配使用記錄。

八、流通資料的統計分析。

但由於各大專院校的性質及學系皆略有出入，並不完全相同，因此所採 用的預算分配考量因素亦有所差異，當然，亦有學校圖書館所採用的預算分 配考量因素僅以系所學院之人數為依據，但如此一來便失去了預算分配的彈 性空間，僅以單一考量因素為預算分配準則，容易流於形式，失去改進及成 長的空間。

1.2 研究目的與方法 研究目的與方法 研究目的與方法 研究目的與方法

本研究主要目的為建立圖書館之圖書預算分配的最適配置模式，並且探 討案例圖書館所根據的理論及建構方式。以案例圖書館的圖書採購預算分配 而言，係將部份經費均分予各系所及圖書館，其餘經費則依據各系所師生人 數加權後之總數，依其所佔整體加權值之比率分配予各系所圖書經費，再由

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各系所遴選一位圖書諮詢委員為聯絡窗口，彙整並提供該系所推薦之中文圖 書、西文圖書、中文期刊、西文期刊及多媒體視聽資料予圖書館，以供圖書 館進行採購訂閱之用。

雖然中文圖書、西文圖書、中文期刊、西文期刊及多媒體視聽資料與電 子期刊資料庫之預算編列在同科目。但由於屬性及類型的差異，因此將其個 別編列，但是中文圖書、西文圖書與多媒體視聽資料合併，中文期刊與西文 期刊合併。而電子期刊資料庫由於內容包含各學科專業知識，且價格不斐，

因此電子期刊資料庫之預算並不分配予各系所學院個別運用。而本研究在此 僅針對圖書預算分配進行分析與研究，因圖書預算對於讀者有較為直接的關 係，且圖書資源為可外借之館藏，因此可於圖書館自動化系統中取得相關借 閱資料供進一步研究之用。由於中文圖書與西文圖書的圖書編目法相差性頗 大，在自動化系統中流通借閱記錄分析各系所學院讀者借閱群集時無法整合 借閱資料，因此在此僅對中文圖書部份進行資料探勘分析，而中文圖書編目 法則採用中國圖書分類法編目分類。

為能夠更加鎖定明確的研究方向，本文將研究的主要方向以條列方式表 示如下：

一、瞭解案例圖書預算分配概況。

二、以文獻探討之方式彙整出影響圖書預算分配之考量因素。

三、運用文獻中彙整出之圖書預算分配考量因素建構本研究之架構，運用專 家意見諮詢進行訪談問卷，以訪談結果對指標進行歸納修正，並以修正 後之衡量模式的層級架構與指標作為建立本研究問卷的基礎。

四、運用分析層級程序法求得各衡量指標對圖書預算分配的影響權重，以期 對圖書預算分配之決策者在進行預算分配等決策行為時可做為參考依 據。

五、分析讀者借閱歷史檔，瞭解各系所讀者特性與讀者借閱傾向，進以提供 系所薦購圖書參考之方向。

六、提供案例圖書館在圖書預算分配方面相關建議，並且針對後續相關方向 的研究者提供未來研究的參考方向。

本研究在此採用 Saaty 於 1980 年發展出之分析層級程序法(Analytic Hierarchy Process；AHP)進行研究，此方法主要是用來求解包含了多個評核

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準則的決策問題。由於如何在面對多個可選取的方案中選擇最佳方案是許多 決策者的共同困擾，因此對於可用於在如何選取方案中之最佳選擇或是如何 有效配置資源的分析層級程序法便被廣泛的運用。

大專院校之圖書預算分配的主要目的是希望能夠滿足不同系所學院讀者 的需求，並豐富館藏與增加館藏價值，以提升讀者於館藏資源的運用。而應 如何配置圖書預算？該考量那些因素？其考量因素的權重比例又應如何配 置？這些問題皆是值得思考及研究的。本研究將以某案例圖書館為研究對 象，進行圖書預算分配之研究，此外，本研究亦對自動化系統中之流通借閱 資料進行資料探勘，以期能夠瞭解各系所學院的讀者借閱傾向為何，並將其 提供予各系所學院與預算分配相關決策者於預算分配及使用時之參考，使所 增加之館藏能夠符合不同性質讀者的需求。

1.3 研究架構及流程 研究架構及流程 研究架構及流程 研究架構及流程

本研究利用文獻探討及以專家意見諮詢的訪談方式，進而彙整出衡量圖 書預算分配之考量因素，並且運用 AHP 來求得各個考量因素對於圖書預算分 配影響的權重，其研究流程如圖 1.1 所示。

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圖 1.1 研究流程圖 研究動機

研究目的

相關文獻探討

確立研究主題

研究架構形成

確立研究方法及 整體層級

資料蒐集與篩選

效果評估與結果分析

結論與建議

專家意見諮詢 確立研究問題

問卷設計與發放

運用分析層級程序法分析圖書預算分配之 考量因素及影響預算分配之權重

讀者借閱傾向分析

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第二章 第二章 第二章

第二章 文獻探討 文獻探討 文獻探討 文獻探討

2.1 預算制度 預算制度 預算制度 預算制度

預算分配可以將有限的資源做最適當的分配，在預算提撥的時候，便應 該要開始思考如何分配才是適當的配置的問題。因性質上的差異，大專院校 與公司的預算制度略有出入，並不盡相同。於公司方面，許士軍【5】認為預 算可以將公司有限的資源做適當的分配，使有關部門及人員瞭解其可支出的 限度。在公司預算制度中，以經濟原理的觀念「銷售百分比法」及「邊際銷 售反應」來看，其衍生的預算制度大致可分為二種基本類型：

一、績效預算制度(Performance Budget System)：其預算是以投入－產出大小 的觀念來進行分配的。舉例來說，當這一個方案的過去或是預期銷售百 分比較高時，則給予其較多的預算經費，反之則較少或者是無。而由於

「平均」的概念未必比「邊際」的概念更能有效的配置預算，因此這種 配置模式便不盡然是最適配置了。

二、零基預算制度(Zero Basis Budgeting System)：創始者彼得彼爾(Peter A.

Pyhrr)對此預算制度定義為一種規劃及預算之程序，要求每一個單位主管 於申請預算時，應自計畫起點開始，故名為零基。而將審核與驗證的工 作交由各單位主管負責，詳細說明需求預算之適當性【4】。並且以系統 化的分析法，將決策案依重要程度來排定優先順序，以此來決定預算的 分配法，使預算分配的方法更加的合理有效。而此種預算制度的功能亦 在於可就企業現有的有限資源做有效的分配，進而達到資源最適分配的 目的【1】。

2.2 圖書館圖書採購預算分配 圖書館圖書採購預算分配 圖書館圖書採購預算分配 圖書館圖書採購預算分配

圖書館的圖書館藏資源代表著一個圖書館的價值，而圖書的採購與選擇 亦相對的重要。圖書館的圖書採購，在學理上常見的採購方式大約有七種，

分別為：一般訂購、緊急訂購、閱選訂購、長期訂購、指令統購、租借計畫 與網路購書等。就大體而言，公共圖書館對國內中文圖書的採購方式較常運 用一般訂購、緊急訂購及網路訂購等【8】。而大專院校的圖書館館藏，由於 需符合各學院系所讀者的需求，因此其在預算分配的考量便需特別注重讀者

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的需求。而目前大專院校圖書館之圖書採購方式，主要是以圖書薦購方式為 多數圖書館所採取之採購原則，如表 2.1 所示。而預算分配則是考量系所開 課狀況、各系所薦購圖書、系所人數等做為分配準則；但預算分配之方式各 大專院校圖書館不盡相同。

表 2.1 圖書館圖書採購主要考量因素

因 素 採 購 原 則 學 校 系所開課狀況 除系所專業用圖書外，圖書館參

照各系所教師授課方向或課程內 容進行執行圖書採購。

東海大學、嘉義大學

圖書薦購 透過校內教師、職員、學生讀者 之書籍推薦，做為各種圖書採購 之參考。

東吳大學、宜蘭技術學 院 、 國 立 臺 灣 師 範 大 學、中正大學、中山大 學、清華大學、育達商 業技術學院、臺中健康 暨管理學院、佛光人文 社會學院、南華大學、

臺灣大學、政治大學、

交通大學、成功大學、

東海大學 圖書勾選 由圖書館先蒐集有關各系所需要

之書目資料，提供給各系所圖書 委員或系所老師、主任勾選優先 需要購買之書籍，以做為圖書館 採購之依據。

雲林科技大學、佛光人 文 社 會 學 院 、 南 華 大 學、臺中健康暨管理學 院

其他

優先順序為教官指定參考用書、

新版教科書、參考書、年刊、各 學科醫學及其相關性圖書、其他 類圖書。

國防醫學院

資料來源：【17】

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表 2.1 圖書館圖書採購主要考量因素(續)

圖書館保留 25%經費作為購置全校之 資料，其餘依公式分配至各系所薦購 書刊，其公式按單位數、書刊經費單 價、師生點數、學費等計算。

成功大學

結合薦購與勾選之方式，西文書部份 給予目錄勾選以及自行推薦兩種方 式，而中文書只接受自行推薦，不提 供目錄（除非老師索取）。

逢甲大學

以各系所需求、館藏發展重點、圖書 本身價值、經費情況等因素來作為採 購參考。

台北師範學院

以館藏發展為重點，進而提昇圖書形 式之質與量。

新竹師範學院

資料來源：【17】

2.3 中國圖書分類法 中國圖書分類法 中國圖書分類法 中國圖書分類法

中國圖書分類法是一門以學術性質與知識體系為基本架構的分類法，其 輔以體裁、地域、時代、語文、用途、版本…等，作為分類方式，可分成總 類、哲學類、宗教類、自然科學類、應用科學類、社會科學類、中國史地類、

世界史地類、文學類、美術類十大類【15】。

中國圖書分類法由民國初年開始使用迄今，其受到廣泛的應用，其優點 在於分類詳盡明瞭，容易明白，且隨著時代的不同，亦會隨著持續更新，目 前於國內各圖書館中，約有百分之八十以上採用中國圖書分類法。

中國圖書分類法是採用階層式分布的方式，其種類分為十大類，位數以 百位數字代表之，由 0 至 9。百位數字 0 代表總類、1 代表哲學類、2 代表宗 教類、3 代表自然科學類、4 代表應用科學類、5 代表社會科學類、6 代表中 國史地類、7 代表世界史地類、8 代表語文類、9 代表美術類。而十位數字及 個位數字則代表著更細之類別劃分，十位數字代表中類類別，個位數字則代 表小類類別。因此就小類類別而言，中國圖書分類法約有一千種類別劃分，

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其簡表如表 2.2 所示。

表 2.2 中國圖書分類法簡表 大類 類 別

總類 000 特藏、010 目錄學、020 圖書館學、030 國學、040 百科全 書、050 普通雜誌、060 普通社會、070 普通論叢、080 普通 叢書、090 群經

哲學類 100 總論、110 思想、120 中國哲學、130 東方哲學、140 西洋 哲學、150 論理學、160 形而上學；玄學、170 心理學、180 美學、190 倫理學

宗教類 200 總論、210 比較宗教學、220 佛教、230 道教、240 基督教、

250 回教、260 猶太教、270 其他各教、280 神話、290 術數；

迷信

自然科學類 300 總論、310 數學、320 天文、330 物理、340 化學、350 地 質、360 生物；博物、370 植物、380 動物、390 人類學 應用科學類 400 總論、410 醫藥、420 家事、430 農業、440 工程、450 礦

冶、460 應用化學、470 製造、480 商業；各種營業、490 商 學；經營學

社會科學類 500 總論、510 統計、520 教育、530 禮俗、540 社會、550 經 濟、560 財政、570 政治、580 法律、590 軍事

中國史地類 600 史地總論、610 通史、620 斷代史、630 文化史、640 外交 史、650 史料、660 地理、670 方志、680 類志、690 遊記 世界史地類 710 世界史地、720 海洋、730 東洋；亞洲、740 西洋；歐洲、

750 美洲、760 非洲、770 澳洲及其他、780 傳記、790 古物；

考古

語文類 800 語言文存學、810 文學、820 中國文學、830 總集、840 別集、850 特種文學、860 東洋文學、870 西洋文學、880 西 方諸國文學、890 新聞學

美術類 900 總論、910 音樂、920 建築、930 雕塑、940 書畫、950 攝 影、960 圖案；裝飾、970 技藝、980 戲劇、990 遊戲；娛樂；

休閒 資料來源：【15】

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2.4 分析層級程序法 分析層級程序法 分析層級程序法 分析層級程序法

2.4.1 分析層級程序法之目的及基本假設分析層級程序法之目的及基本假設分析層級程序法之目的及基本假設分析層級程序法之目的及基本假設

分析層級程序法其目的主要是協助決策者於面臨複雜且分歧的決策之 時，使決策者可以在結構化下剖析問題的複雜度，以使問題順利解決，此法 首先先將複雜的決策問題予以簡化為數個簡潔扼要的層級，繼而融入專家及 實際參與決策者的意見，再以名目尺度進行各項因素層級間的成偶評比。

先予以比對後再建立比對矩陣，並求出各因素之特徵向量，代表層級中 某層次各因素之間的優先順序，所得的優先順序即代表各因素之間的相對比 重，計算各因素的特徵向量之後，再以極大化特徵值評估比對矩陣的一致性 強弱。如果一致性結果符合標準時，便可根據所得的優先順序作為決策參考 之用，反之則須再評估。最後再將所有比對矩陣的一致性程度以計算出整體 決策層級的整體一致性指標以及一致性比率，並藉此來評估整體層級的一致 性高低程度。一般而言，決策層級是由兩個以上的層次所構成，將每個層次 連接，並逐級由上至下用以計算最低層次的各因素對整個層級的優先順序，

方可決定出可行決策的優劣，而做為實際決策的參考。

分析層級程序法為一個層次的結構，並將計量因素與非計量因素同時考 量的一種理論，同時，其彙整專家的判斷與經驗，以產生所欲解決方案的優 先順序，提供予決策者參考之用。此法主要內容有四點【28】：

一、將複雜問題之間的評估予以結構化，並建立層級結構。

二、設定各個問題之間的評比尺度，並建立成偶比對矩陣。

三、計算各個問題的相對權數。

四、檢定一致性。

而其基本假設為：

一、每一個問題可以自成一個系統，並且分解成評比性的層級要素，進而形 成具有方向的層級結構。

二、每一個層級內的要素均可以與上一層的全部或部分要素再自成一個評比 基準，進行評比。

三、要素之間的評比可以以名目尺度方式加以量化，並行權重。

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四、比對矩陣為正倒值矩陣與一致性矩陣。

五、任何要素只要出現在層級結構之中，便視為與評比的目標有關。

2.4.2 分析層級程序法之緣起分析層級程序法之緣起分析層級程序法之緣起分析層級程序法之緣起

分析層級程序法為美國匹茲堡大學 Thomas L, Saaty 教授於 1971 年所提 出的，並於 1980 年將其整理成冊－The Analytic Hierarchy Process【30】。此 法之主要目的在於能將複雜的問題系統化，並利用層級的方式將問題予以分 解，並以較簡易的兩兩相比較的方式，對多項準則進行評估。分析層級程序 法的應用範圍非常廣泛，目前在國外已將分析層級程序法應用於十三種類型 的決策問題【30】：

一、 決定優先的順序(Setting Priorities)。

二、 產生一組可行的方案(Generating a Set of Alternatives)。

三、 選擇一個最佳的方案(Choosing the Best Policy Alternative)。

四、 決定需求條件(Determining Requirements)。

五、 依 據 成 本 與 效 益 制 定 決 策 (Making Decision Using Benefits and Costs)。

六、 資源分配(Allocating Resources)。

七、 結果的預測以及風險的評估(Predicting Outcomes-Risk Assessment)。

八、 績效衡量(Measuring Performance)。

九、 系統的設計(Designing a System)。

十、 確保系統穩定性(Ensuring System Stability)。

十一、 最適化/最佳化(Optimizing)。

十二、 規劃(Planning)。

十三、 衡突解決(Conflict Resolution)。

此方法不但能夠使決策者在進行評估時較為容易，且由於此法的理論並 不複雜，甚至可說簡單易懂，因此於近年來廣受各界重視，尤其是於績效評 估的領域裡，更是被廣泛的運用。

2.4.3 分析層級程序法之介紹分析層級程序法之介紹分析層級程序法之介紹分析層級程序法之介紹

分析層級程序法是利用兩兩相比較的方法，使決策者能夠在多個評估準 則之間作一個衡量，即便是非計量型的評估準則，也能在問卷的填答中給予

11

一定程度的權數，在經過分析處理之後，便可為所有的評估準則，建立優先 順序的排列，進而達到決策的目的【8】。其綜合應用了人類解決問題的兩種 方法：演繹法(Deductive)與歸納法(Inductive)，將決策的問題予以分解再進行 組合，因此它具備了系統性(System)、有效性(Validity)、可靠性(Reliability) 以及數量性(Quantity)【10】。由於人類對於事務多會有主觀意識的判斷，因 此透過分析層級程序法可以有效的將影響決策的不可量化之因素加以量化，

並進行比較。分析層級程序法是綜合演繹法及歸納法的應用，並建立整體性 的分析。此法目前已被廣泛的運用到各種不同的領域，並且常以分析層級程 序法為基礎來配合其他不同的方法使用，例如與德爾菲法(Delphi)一起使用，

則稱為德爾菲層級層序分析法(Delphi Hierarchy Process，簡稱 DHP)；與模糊 理論(Fuzzy Theory)一起使用，則稱為模糊分析層級程序法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process，簡稱 FAHP)；與灰色理論一起使用，則稱為灰色分析層級 程序法(Grey Analytic Hierarchy Process，簡稱 GAHP)等。

2.4.4 分析層級程序法之優缺分析層級程序法之優缺分析層級程序法之優缺分析層級程序法之優缺

分析層級程序法可以應用的層面非常廣泛，但是不管是何種方法，都沒 有十全十美的可能，因此必定有其優缺點。於優點方面，應用分析層級程序 法之優點在於其具有單一性、過程反覆性、判斷與共識、兌換性、綜合性、

一致性、衡量性、層級架構、互賴性與複雜性等【3】。至於缺點方面，其主 要的原因為來自於人類思維所具有的模糊性，它會影響專家填寫問卷、衡量 準則以及主觀判斷【2】，而以平均數來看決策者所作出的權重值及其分佈狀 況、環境不確定狀況，對於決策者評估的影響亦未列入考量之中。

2.4.5 分析層級程序法之流程及步驟分析層級程序法之流程及步驟分析層級程序法之流程及步驟分析層級程序法之流程及步驟

分析層級程序法為一個層次的結構，其主要目的在於協助決策者，使決 策者在面臨複雜且有分歧的決策時，能夠在結構化的模式下，將問題予以分 解、剖析，由一個大問題，分解為數個小問題，然後再對小問題進行處理，

使問題能夠順利解決。另此法可將計量以及非計量的因素均同時考量其中，

並彙集專家之意見、判斷與經驗，進而對欲處理之問題產生優先順序，提供 決策者參考之用。如圖 2.1 所示，分析層級程序法之流程主要是先將複雜的 決策問題予以簡化成數個簡潔扼要的層級，再融入專家的意見與實際參與的 決策者意見，並以名目尺度來進行各項因素層級之間的成偶評比，並且在比

12

對之後建立比對矩陣，來求出各個因素的特徵向量(Eigenvector)，以代表層級 中某層次的各因素間之優先順序，而所得到的優先順序便代表著各因素之間 的相對比重，之後再以極大化特徵值(Maximized Eigenvalue)來評估比對矩陣 的一致性強弱。如果評估後一致性結果符合標準，則可以根據所得到的優先 順序來做為決策之參考，反之則必須再評估。最後，再計算出整體決策層級 的整體一致性指標以及一致性比率，以用來評估整體層級的一致性高低程 度。一般而言，決策的層級是由兩個以上的層次所構成的，必須先將每一個 層次的聯結，依層級逐級由上至下計算，以求得最低層次的各個因素對於整 個層級的優先順序，方能決定可行決策的優劣，做為實際決策時的參考。

圖 2.1 分析層級程序法流程 資料來源：【10】

就分析層級程序法之流程，約可細分為以下九個步驟：

一、決策問題之認定

確定評估問題

列舉評估因素

建立層級

建立成偶比對矩陣

求解矩陣優先向量

求一致性指標及一致性比率

決策資訊

13

釐清問題，方可對問題下定義，進而瞭解決策的目的。

二、列舉評估要素

整合專家及決策者之意見，藉由專家與決策者之專業知識以及實際 經驗，對決策之評估要素進行彙整修正，並慎重列舉各個評估要素，於 此時尚無需考量決策因素的優先順序以及關聯性。

三、建立層級

將各項評估要素依照各要素的相互關係以及獨立性程度予以劃分層 級，層級劃分的多寡需視所要分析之問題的複雜度而定，為了避免在評 估時造成矛盾的現象而影響到評估的結果，因此每一層級的評估要素至 多不可超過七個，而各層級的評估要素彼此之間應獨立，此外層級的多 少是視決策之複雜度與分析的程度而定。層級之種類可分為完整層級 (Complete Hierarchy)與不完整層級(Incomplete Hierarchy)兩種，完整層級 其上下層級間之要素彼此間皆有所相連，而不完整層級的上下層級間並 非全部都有聯結。由於層級結構的建立為群體討論方式或參考相關文獻 及專家意見修正彙整而得，因此其建立原則大致整理如下【13、16】：

(一) 第一層級為決策問題的目標或是評比的目的。

(二) 重要性相近的評比要素應置於同一層級內。

(三) 同一層級內之評比要素個數不宜過多，且應盡量力求獨立。

(四) 最底層層級為決策問題的行動方案或是評比的對象。

以上為建立層級時則應注意之事項。

四、成偶比對評估

建立層級結構之後，即可根據問卷結果或是專家意見評估同層級內 之各評估要素間的相對重要性，分析層級程序法的評比方式是以上一層 級的要素做為基準，將同一層級內之任兩要素對該上層要素之重要性或 是影響力進行兩兩比較，如此可減輕決策者在思考時的負擔，更能夠清 楚地呈現決策因素的相對性，此一方法係採用名目尺度做為成偶比對的 評估指標，其可分為九個尺度，如表 2. 3 所示。

14

表 2.3 分析層級程序法之評比尺度 A 因素與 B 因素之

相對重要性強度

定 義 說 明

1 一樣重要 A 與 B 對該目標有相同貢獻

3 稍重要 評比者認為 A 較 B 稍重要

5 很重要 評比者認為 A 較 B 為頗重

要

7 十分重要 對 A 有強烈偏好，甚重要

9 極其重要 A 之重要性絕對凌駕於 B

2，4，6，8 重要性介於此數之相鄰 兩數間

當需要折衷值時

上列數之倒數 在比較 B 對 A 之相對重 要性

資料來源：【33】

就一般而言，在進行成偶比對時，是彙整專家及學者的意見，經過 反覆的討論而作成群體評估，用以取得一致的評估觀點。若存在相異觀 點以致無法達成共識時，則可以將其評估的結果，以幾何平均法綜合。

但若是採用問卷的方式來取得專家的意見，則以算術平均法綜合。一般 應採取何種方法，可根據兩位學者 Aczel 與 Alsing【18】對於整合問題 所提出的五個條件與特性：

(一) 可分解性條件(Seperability Conditions) (二) 同一性條件(Unanimity Conditions) (三) 互倒值特性(Reciprocal Property) (四) 齊次性條件(Homogeneity Conditions) (五) 乘冪性條件(Power Conditions)

根據上述之五項條件或特性，對於平均數的計算分別擁有不同之計 算法，如表 2.4 所示。

15

表 2.4 不同平均數之計算方法

名 稱 計 算 式

算術平均數(Arithmetic Mean)

∑

= n

i

X

n

1

幾何平均數(Geometric Mean) ⁿ

X × X × X × L × X

3 2 1

調和平均數(Harmonic Mean)

∑

i X _i

n

1 1

均方根(Root-Mean-Square)

n X

n

i

∑

= 1 2

均方冪(Root-Mean-Power) P 為一連續正值之評估尺度

p n

i

p i

n

∑

= 1

指數平均數(Exponential Mean)





 



 ∑

= n

i X

n e

1

log

資料來源：【14】

五、建立成偶比對矩陣

成偶比對矩陣是以每一層的評比要素作為基準來建立的，並以其所 屬的下一層之 n 個評比要素進行兩兩比較，以形成成偶比對的評估值，

如表 2.5 所示，其產生之

2 ) 1 ) (

2 ,

( = n n− n

C 個評估值a_ij即為成偶比對陣中 之主對象線右上方的元素值，將右上方之元素值的倒數，放置於主對角 線左下方的相對位置之中，並將主對角線上的元素值均設為 1，即可得 到完整的成偶比對矩陣A。

令a =_ij

j iw

w ，此處W₁,W₂K,W_n代表層級之中各個要素對於上一層

16

級中某要素的相對權數。於此時矩陣則有分析層級程序法的成偶比對矩 陣正轉置矩陣、所有比對值均滿足數學遞移律的兩個特點，但前題是專 家評比時的判斷均需非常完美精確，使矩陣為一致性矩陣。

表2.5 成偶比對矩陣

評比要素 A B C

A 1 2 3

B 1/2 1 5

C 1/3 1/5 1

六、計算各比對矩陣的優先向量及最大特徵值

因A為正倒值矩陣，所以AW =nW,A=

[ ]

成偶比對矩陣為一致性矩陣，且當a_ij=1時，只會有一個特徵值n， 其餘的特徵值均為零，因此其最大特徵值為n。在主觀的比對過程當中，

會存在著稍許的誤差，雖然特徵值將有微量變動，但只要a_ij=1，且矩陣 A 為一致性矩陣，則其最大特徵值仍然會趨近於 n。至於誤差在多少範 圍內可以不影響結果的正確性，必須由一致性指標及一致性比率予以檢 驗。此時相對於最大特徵值的特徵向量 W 可由矩陣 A 的 K 次方的極限 矩陣標準化之後再將橫列加總的方式求得，然因其計算不易，需經由電 腦計算方能求得較精確的結果，至於最大特徵值的求法，可經由電腦計 算方能有精確的結果，惟獨若對準確度的要求不高時，可以由以下方法 求得其概略值：先由W =′ AW 求得W ′(W ′即為將W標準化之結果)，再 將W ′的每個元素分別除以其相對應的 W 元素，最後將所得的數值取算 術平均數即可得到概略的最大特徵值。

七、求一致性指標及一致性比率

進行成偶評估比對時，若專家對於評估指標之間無法完全一致，會 影響分析的正確性，因此，必須檢驗誤差大小，確認其是否在可忍受的 誤差範圍內，才不致影響決策的優先順序結果。Saaty將最大特徵值與 n

17

之間的差異值轉化為一致性指標，用以評量一致性的高低，作為是否接 受比對矩陣之參考。

此外，隨機所產生的正倒值矩陣，其一致性指標稱為隨機指標 (Random Index) R.I.。以一致性指標(Consistency Index) C.I.與隨機指標 (Random Index) R.I. ， 可 求 得 比 對 矩 陣 之 一 致 性 比 率 ， 即 為C.R.

=C.I./R.I.。Saaty認為一致性比率在0.1以下是合理的，但若超過此水 準，則建議可以重新修正評估，以改善一致性比率。

八、計算整體層級的一致性指標與一致性比率

第七步驟為針對單一比對矩陣一致性程度的衡量，至於整體層級的 一致性也應予以評量，

. . .

. . . . .

. RI H H I H C R

C = ，其中C.R.H.代表整體層級的一 致性比率，C. HI. .代表整體層級的一致性指標，而R. HI. .則表示整個體 級的隨機指標，同樣在C.R.H.<0.1時，整個層級的一致性達到可以接受 的水準。

九、計算整體層級的總優先向量

整體層級的一致性若達到可接受的水準之後，分析層級程序法最後 的步驟則是將各階層之要素的相對權數加以整合，用以求算整體層級的 總優先向量，其所算出的向量，即代表著各決策方案對應於決策目標的 相對優先順位。

2.5 資料探勘 資料探勘 資料探勘 資料探勘

資料探勘(Data Mining)，也可譯為資料挖掘、資料挖礦、資料採礦、資 料勘測、資料探採等，簡單的來說，資料探勘便是將儲存於資料庫(Database)、 資料倉儲(Data Warehouse)或其他的資訊儲存器(Information Repository)的大 量資料經由整理、分析、擷取有用或感到興趣的資訊，在科技發展的數位時 代，各種類型的資料庫系統隨著時間的累積其資料的儲存量也隨之增加，在 這大量的資料當中，隱藏著潛在而有用的資訊，若是使用傳統的資料查詢或 是統計方法，並無法直接由這些資料當中擷取出潛在的特徵與關係。相反的，

若是運用資料探勘的技術，便可以使這類問題獲得有效且合理的解決【6、9、

18

12】。

資料探勘的技術可應用於許多領域，目前已有許多學者專家於各不同的 領域作資料探勘的研究，當中也已有部份應用於加強圖書館的經營及服務，

資料探的技術在存放大量資料的圖書借閱記錄中，探勘出閱覽者的特質以及 需求模型、借閱特徵…等有用的資訊，其有助於圖書館使用率的提升【1】。

2.5.1 資料探勘的定義資料探勘的定義資料探勘的定義資料探勘的定義

對於資料探勘，有許多學者曾試著釐清其所代表的意義，將其依提出發 表之年代順序排列。學者 Frawley 等【21】認為，資料探勘就是從資料庫當 中挖掘出不明顯且未知的潛在有用資訊的過程。而Grupe與Owrang【24】則 認為是自資料中剖析出新時式與發現新關係。Fayyad【20】將其詮釋為自一 群資料當中，找出有效的、前所未見的、可能有用的、易於理解的模式。而 Berry和Linoff【19】將其解釋為透過資料分類、推估、預測、關聯分組、同 質分組…等階段工作來完成知識的發掘。Sung和Sang【32】則將資料探勘闡 述為是一種新興的科學，敘述它利用統計學以及人工智慧的技術，由大量資 料當中尋找出有效且前所未知的資訊，以決定重大的決策。而Groth【23】與 King【26】則提到，資料探勘是一種利用電腦輔助，在大量的資料中找出或 發現有意義的關係或法則的一個過程。Turban等【34】則認為它是一個自動 化尋找趨勢或發現未知模式的過程，而且只要資料庫(Database)容量夠大且資 料正確的話，透過資料探勘的技術，往往便能提供企業新的機會。而Han和 Kamber【25】則將其定義為由龐大的資料當中，萃取或是探勘出知識。

2.5.2 資料探勘的功能資料探勘的功能資料探勘的功能資料探勘的功能

就一般而言，資料探勘主要提供六項功能【28】：

一、分類(Classification)：事先將所欲分析的屬性予以分門別類，並加以定 義。

二、估計(Estimation)：根據過去既有之相關具有連續性數值屬性的資料，以 獲得某一屬性未知之值。

三、預測(Prediction)：根據過去所觀察的值來推估未來的數值或是趨勢。

四、關聯分組(Affinity Grouping)：找出各項資料之間的相關性。

五、群集(Clustering)：不需事先定義分類，其資料是依據本身相似的特性自

19

動群聚在一起。

六、描述(Description)：描述有那些現象存在，用以輔助分析者瞭解目前現 況。

2.5.3 資料探勘的步驟資料探勘的步驟資料探勘的步驟資料探勘的步驟

資料探勘包含以下五個步驟【29】：

一、確定目標：其為資料探勘中不可缺少的一部份，必須明確定義出問題所 在以及所質疑的地方。

二、預備資料：此步驟是資料探勘處理過程中最花時間的一個步驟，在整個 資料探勘的過程當中，大約佔了百分之六十的時間，因此此一步驟又分 為三個部份：

(一) 資料選取：從所有的資訊中選擇所需要的資料。

(二) 資料前置處理：確保所選取的資料之品質，使分析更為容易。

(三) 資料轉換：根據不同的資料探勘演算法，將資料轉換成適合該演算 法的模式。

三、資料探勘：選擇適當的資料探勘演算法對上一個步驟所轉換出來的資料 進行探勘。

四、分析結果：評估第三步驟所探勘出來的資料。

五、吸收知識：將第四步驟所分析出來的資料加入企業化的組織或是資訊系 統之中。

20

第三章 第三章 第三章

第三章 研究方法 研究方法 研究方法 研究方法

本研究針對案例圖書館預算分配為研究主題，經由專家意見彙整圖書預 算分配時所應重視的評估指標，透過案例圖書館之預算分配相關人員為研究 對象，進行其指標重要性的調查，以建立圖書預算分配的衡量模式，此外本 研究為探討案例各系所之圖書預算採購方向，因此使用資料探勘技術分析案 例系所中讀者借閱的傾向，藉以提供各系所採購書籍時的決策參考依據。

3.1 分析層級程序法 分析層級程序法 分析層級程序法 分析層級程序法

3.1.1 評估準則架構評估準則架構評估準則架構評估準則架構

本研究參考學者Greaves【22】對預算編列所提出之八項影響因素：教職 員的人數多寡、學生的人數以及學生的借閱次數多寡、館藏的成本、針對某 一個學科來說其在圖書館的館藏是否足夠、學科種類的多寡、研究領域的種 數、往年的預算分配使用記錄、流通資料的統計分析。以及魏儀禎【17】所 搜集整理之圖書館圖書採購主要考量因素，並以專家訪談法，以電話訪談方

式，諮詢 Greaves 所提出之預算編列八項影響因素及他校圖書館圖書採購之

主要考量因素，以適合、不適合及其他等選項，針對曾參與圖書預算分配決 策之一、二級主管對於系所圖書預算分配之意見，並於整合後提出六項影響 因素：系所師生人數、年度招生率、該系所之整體借閱率、該系所於薦購圖 書之借閱率、研究計畫案數量、學術著作發表量。本研究訂定之評估指標與

Greaves所提出之八項影響因素略有出入，為透過圖書預算分配決策人員之訪

談，探討其列入預算分配考量因素之適合度。經匯整分析後建立分析層級程 序法(AHP)的層級架構圖，如圖3.1所示。

21

圖3.1 圖書預算分配之層級架構圖

系所圖書預算之評估指標有三大構面：系所人數、系所借閱率與研究成 果，其指標說明如下：

一、系所人數：意指該系所師生人數，並將系所之年度招生率列入考量。

(一) 系所師生人數：指該系所目前在學學生與教職員人數之總合。

(二) 年度招生率：因大學圖書館預算分配為每學年度末進行下一學年度 之預算分配，因此年度招生率可做為預算分配的考量。

二、系所借閱率：意指該系所整體借閱率以及其薦購之圖書該系師生的借閱 情況。

(一) 該系所之整體借閱率：為瞭解該系所教職員師生是否有運用館藏資 源，其可於系所之整體借閱率得知。

(二) 該系所於薦購圖書之借閱率：系所薦購之圖書，該系所本身於借閱 薦購圖書之情形。

評估指標 大學圖書館預算分配

系所人數 系所借閱率 研究成果

系所師生人數 年度招生率 該系所之整體借閱率 該系所於薦購圖書之借閱率 研究計劃案數量 學術著作發表量

衡量構面

22

三、研究成果：意指該系所老師之計畫案數量以及其學術發表著作數量。

(一) 研究計畫案數量：意指國科會計畫案、校內計畫案等。

(二) 學術著作發表量：意指該系所教職員師生於學術著作發表之數量，

如期刊、研討會等。

3.1.2 問卷設計問卷設計問卷設計問卷設計

本研究列出專家意見中影響大學圖書館預算分配之因素，採用分析層級 程序法於各個層級內做因素間的兩兩重要性比較，其評量尺度劃分為五個等 級：同等重要、稍重要、頗重要、極重要與絕對重要，並分別給予1、3、5、 7與9的衡量值。而介於此五個基本評量尺度間的等級，則賦予其2、4、6、 8 等衡量值，並將要評比的兩項因素列於左右。若左列因素較重要則尺度靠 左，反之，若右列因素較重要則尺度靠右。並依題目之題意，在最適當的強 度位置打「
」，如表^3.1所示。

表3.1 兩兩相比範例

強 度 絕

對 重 要

~ 極 重 要

~ 頗 重 要

~ 稍 重 要

~ 同 等 重 要

~ 稍 重 要

~ 頗 重 要

~ 極 重 要

~ 絕 對 重 要 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 項

目

： 品 質

項 目

： 服 務

依照兩兩比較原則，設計大學圖書館圖書預算分配指標訪談問卷，並予 以圖書館預算分配相關人員進行問卷發放，如附錄，於本研究中總計發放問 卷15份，回收問卷13份，有效問卷12份，無效問卷1份，回收率86.67%， 於問卷回收後進行AHP法之權重分析。

3.1.3 問卷權重計算範例問卷權重計算範例問卷權重計算範例問卷權重計算範例

在分析層級程序法中，將計算每一個方案在某一個準則下的相對優勢，

例如在投資報酬率(ROI)的準則之下比較 A、B、C 三種方案，其評價尺度由 1～9表示強度由相等到極強，將每一個方案進行兩兩相比對後形成一個由特

23

徵向量所組成的成對比對矩陣，所謂特徵向量便是在各個準則下，每一個選 擇方案的權重，表3.2為專案A、B、C在投資報酬率的準則下的成對比較矩 陣。

表3.2 投資報酬率準則下各方案之成偶比對矩陣

ROI 專案A 專案B 專案C

專案A 1 2 8

專案B 1/2 1 6

專案C 1/8 1/6 1

經由上表所得之結果，進一步計算一致性比率(Consistency Ratio, C.R.)， 判斷決策者於進行成對比對時是否具一致性。

一致性比率是由一致性指標(Consistency Index, C.I.)以及隨機性指標 (Random Index, R.I.)的比率求得

. .

. . . . RI

I R C

C = ；當C.R.≦0.1時，則表示成對比 較矩陣具有讓人滿意的一致性，因此若判斷結果具不一致性時應及時修正。

其中，一致性指標

1 . .

. ^max

−

= − n I n

C λ ，

λ

表3.3 隨機指標表 階

層 ^{1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14} R.I. 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 1.53 1.56 1.57

再依照Saaty【30】所提之公式A₁W =W′，其中A 為成對比較矩陣，₁ W為 行向量平均標準化後的矩陣。

24

















=























 





+ + +

+ + +

+ +



 





+ + +

+ + +

+ +



 





+ + +

+ + +

+ +

=

2693 . 0

6079 . 1

1837 . 2

1 6 / 1 8 / 1

1 6

1 2 / 1

6 / 1 8

2 1

8 / 1 3 1

1 6 / 1 8 / 1

6 6

1 2 / 1

1 8

2 1

2 / 1 3 1

1 6 / 1 8 / 1

8 6

1 2 / 1

2 8

2 1

1 3 1

W

W W

A = ′

















=

































=

8102 . 0

3153 . 4

5536 . 7 2693 . 0

6079 . 1

1837 . 2 1 6 / 1 8 / 1

6 1 2 / 1

8 2 1

1

又W'≅λW，所以

















=

















÷

















=

÷

≅

















=

0085 . 3

6838 . 2

3683 . 3 2693 . 0

6079 . 1

1837 . 2 8102 . 0

3153 . 4

5536 . 7 '

3 2 1

W W λ λ λ λ

(

)

1

max = + + =

λ

01 . 1 0 3

3 02 . 3

. ^max 1 =

−

= −

−

= − n I n

C λ

於 表 3.3 得 知 ， 當 n =3 時 ， R.I. =0.58， C.R.=^C.I._R.I.=^0.01_0.58 = 1

. 0 0172 .

0 ≤ ，所以投資報酬率準則下的方案成對比較矩陣符合一致性。

接著將表 3.2 之成對比較矩陣進行標準化，其標準化的程序為把該專案 的每一行都除上它的總和，如專案A那一行除上總和13/8。其轉換結果如表 3.4。表3.5為計算投資報酬率(ROI)的準則下的各方案相對優勢，其值將代表 各方案的相對權重。

表3.4 標準化後的成對比較矩陣

ROI（行總和） 專案A(13/8) 專案B(19/6) 專案C(15)

專案A 8/13 12/19 8/15

專案B 4/13 6/19 6/15

專案C 1/13 1/19 1/15

25

表3.5 投資報酬率ROI的準則下各專案的相對優勢（權重）

ROI 專案A 專案B 專案C 列平均 專案A

3

15 / 8 19

/ 12 13

/

8 + + ^=0.593432

專案B

3

15 / 6 19

/ 6 13

/

4 + + ^=0.341161

專案C

3

15 / 1 19

/ 1 13

/

1 + + ^=0.065407

總 和 1

3.2 權重計算與指標分析 權重計算與指標分析 權重計算與指標分析 權重計算與指標分析

本研究中為減化一致性比率的計算過程，因此使用美商軟體 Expert Choice 11來進行本研究問卷的C.R.值檢定，經過Expert Choice 11的一致性 比率檢定後得知，本研究所回收之有效問卷12份其C.R.均小於0.1，於是此 些問卷可繼續進行AHP法的權重計算。

在回收的12份有效問卷中，將每一個衡量構面與評估指標的得分以幾何 平均數的方式進行分數加總，其後並經AHP法分析準則之重要性，表3.6為 衡量構面之成對比對矩陣。經由範例表3.4、3.5 之計算方式後可得知，預算 分配最重視的衡量構面為「系所借閱率」，其權重值為 0.414，其次為「系所 人數」，其權重值為0.298，再次為「研究成果」，權重值為0.288，詳如表3.7、 圖3.2。

表3.6 圖書預算分配指標構面成對比對矩陣

系所人數 系所借閱率 研究成果

系所人數 1 0.86332 0.85780

系所借閱率 1.15832 1 1.73959

研究成果 1.16577 0.57486 1

總 和 3.32409 2.43818 3.59739

26

表3.7 預算分配衡量購面AHP權重表

衡量構面 幾何平均數 相對權重值 排序

系所人數 0.86332 0.298 2

系所借閱率 1.73959 0.414 1

研究成果 0.85780 0.288 3

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

系所借閱率 系所人數 研究成果

相對權重值 0.414 0.298 0.288

系所借閱率 系所人數 研究成果

圖3.2 預算分配衡量構面之權重圖

於「系所人數」對於預算分配衡量之影響，此部份以系所人數構面做為 上層準則，與下層之評估指標進行重要性評比，本層指標有二項：「系所師生 人數」及「年度招生率」，經AHP法分析結果顯示，「系所師生人數」做為影 響預算分配衡量指標之系所人數構面最為顯著，佔0.718，而「年度招生率」

則佔0.282，詳如表3.8。

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表3.8 系所人數構面之指標重要性分析

評 估 指 標 相對權重值

系所師生人數 0.718

年度招生率 0.282

於「系所借閱率」對於預算分配衡量之影響，此部份以系所借閱率構面 做為上層準則，與下層之評估指標進行重要性評比，本層指標有二項：「該系 所之整體借閱率」及「該系所於薦購圖書之借閱率」，經AHP 法分析結果顯 示，「系所之整體借閱率」做為影響預算分配衡量指標之系所人數構面佔 0.529，而「該系所於薦購圖書之借閱率」則佔0.471，詳如表3.9。

表3.9 系所借閱率構面之指標重要性分析

評 估 指 標 相對權重值

該系所之整體借閱率 0.529

該系所於薦購圖書之借閱率 0.471

於「研究成果」對於預算分配衡量之影響，此部份以研究成果構面做為 上層準則，與下層之評估指標進行重要性評比，本層指標有二項：「研究計畫 案數量」及「學術著作發表量」，經AHP法分析結果顯示，「學術著作發表量」

做為影響預算分配衡量指標之系所人數構面最為顯著，佔0.61896，而該系所 於「研究計畫案數量」則佔0.38104，詳如表3.10。

表3.10 研究成果構面之指標重要性分析

評 估 指 標 相對權重值

研究計畫案數量 0.38104

學術著作發表量 0.61896

整體衡量影響因素之重要性分析上，將底層各項指標之優先比率乘以其 準則之優先比率，進而得到整體之評估要素權重，依序為「該系所之整體借 閱率」(相對權重：0.219)、「系所師生人數」(相對權重：0.214)、「該系所於

28

薦購圖書之借閱率」(相對權重：0.195)、「學術著作發表量」(相對權重：0.178)、

「研究計畫案數量」(相對權重：0.11)、「年度招生率」(相對權重：0.084)， 詳如表3.11及圖3.2所示。

表3.11 整體影響因素之重要性分析

衡量構面 評估指標

系所師生人數（0.214） 系所人數（0.298）

年度招生率（0.084）

該系所之整體借閱率（0.219） 系所借閱率

（0.414） 該系所於薦購圖書之借閱率

（0.195）

研究計畫案數量（0.11） 大學圖書館預算分配

研究成果（0.288）

學術著作發表量（0.178）

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

年度招生率 研究計劃案數量 學術著作發表量 該系所於薦購圖書之借閱率 系所師生人數 該系所之整體借閱率

圖3.2 整體影響因素相對權重圖

29

綜合上述可得知，當案例圖書館執行圖書預算分配於各系所時，系所之 整體借閱率是一重要的評估指標，若該系所對於圖書館所提供館藏資源使用 情形不佳，則預算分配予該系所便無實質上之效用。試問，假若系上師生總 人數與實際使用圖書館館藏資源人數相差過多，則可顯示出該系師生對於圖 書館所提供的館藏資源並無善加使用，換言之，該系所的圖書預算使用便顯 得效益不彰。而系所師生人數亦可為衡量要素之一，師生人數的多寡會影響 預算之分配，此一衡量要素為多數大學圖書館主要考量因素之一，師生人數 是一所大學的最基本成員，因此人數的多寡是預算分配中相當重要的考量因 素。另外，系所師生對於薦購圖書的使用情形亦是相當重要的，由此衡量因 素可分析出該系所師生對於系上所薦購之圖書是否符合需求，亦或系上薦購 圖書並非該系所師生所需要，因此，系所之整體借閱率、系所師生人數、系 所師生於薦購圖書之借閱率為分配預算評量重要的衡量因素。

而由表3.11所示，各系所圖書預算分配衡量而言，「系所之整體借閱率」、

「師生人數」、「系所於薦購圖書之借閱率」、「學術著作發表量」、「研究計畫 案數量」及「年度招生率」，均可做為預算分配考量的要點，其預算分配衡量 模式如下：

該系所權重得分=系所之整體借閱率×0.219(權重)＋師生人數×0.214(權重)＋ 系所於薦購圖書之借閱率×0.195(權重)＋學術著作發表量

×0.11(權重)＋研究計劃案數量×0.178(權重)＋年度招生率

×0.084(權重)

30

第四章 第四章 第四章

第四章 讀者借閱資料探勘 讀者借閱資料探勘 讀者借閱資料探勘 讀者借閱資料探勘

資料探勘技術能在資料庫中挖掘出潛在、明確、而且有用的資訊，透過 知識發掘(Knowledge Discovery)的手法，可萃取出存在大量資料中仍未知的 新 事 實 與 隱 藏 於 資 料 庫 中 的 新 樣 式 。 於 本 研 究 將 採 用 群 集 探 勘(Cluster Analysis)技術，鑑別案例學校的讀者特性與借閱傾向，圖 4.1 為本研究之探 勘流程圖。

圖4.1 資料探勘流程

4.1 資料來源 資料來源 資料來源 資料來源

本研究取得案例圖書館之九十三學年度讀者借閱資料進行分析，其資料 筆數共有19316筆，其中讀者有2568人，借閱書籍有13175本。讀者群體為 案例學校之電機工程學系、資訊工程學系、工業管理學系、土木與工程資訊 學系、建築與都市計畫學系、機械工程學系、景觀建築學系、應用數學系、

資訊管理學系、企業管理學系、財務管理學系、國際貿易學系、運輸科技與 物流管理學系、外國語文學系、營建工程學系、行政管理學系、餐旅管理學 系、生物資訊學系、科技管理學系、通訊工程學系、休閒遊憩規劃與管理學 系、微電子工程學系、機械與航太工程所、工程科學所等24個系所的學生群。

31

4.2 資料型態 資料型態 資料型態 資料型態

於圖書館自動化系統取得的讀者歷史記錄檔中，包含圖書借閱記錄檔、

館藏書目檔、圖書分類檔、代碼檔等四組資料表，如圖 4.2 原始資料型態所 示，在資料表彙整後並進行探勘資料選取。

圖4.2 原始資料型態

為能確保選取後的資料能進行群集探勘，因此將原始資料做前置處理作 業，其前置處理時乃將類別性質的屬性資料轉換為數值資料，如圖書借閱記 錄檔中的學制名稱(Education)轉換為較易分析的代碼，其資料屬性轉換表如 表4.1所示，轉換過後的資料表將匯入SQL Server 2005中形成探勘所需之資 料庫。

館藏書目檔 條碼號

書名 分類號/索書號

分類代碼

圖書借閱記錄檔 借閱時間

系所/單位代碼 代碼檔

代碼 圖書分類檔

分類代碼 類別－大類

∞

∞

∞

１ １

１

32

表4.1 類別資料轉換表 NO Education

(學制)

Deptcode (系所)

Sex (性別)

Years

(年齡層) Assortno

1 大學部 電機 男 20歲以下

2 研究所 資工 女 21-25歲

3 博士班 工管 26-30歲

4 土木 31-35歲

(參照中國 圖書分類 法之項目 分類)

5 建築 36-40歲

6 機械 41歲以上

7 景觀

8 機航

9 應數

10 資管

11 企管

12 財管

13 國貿

14 運管

15 外文

16 營建

17 行管

18 餐旅

19 經管

20 生資

21 科管

22 通訊

23 休閒

24 工科

4.3 集群資料探勘 集群資料探勘 集群資料探勘 集群資料探勘

本 研 究 使 用 Microsoft Visual Studio 2005 之 SQL Server Business Intelligence Development Studio商業軟體進行群集分析，軟體介面如圖4.3所 示。經由此軟體探勘前須建立一資料倉儲，進以形成探勘模型，其利用

33

Business Intelligence Development Studio建立探勘模型的程序如下：

一、先建立一個Analysis Services Project。

二、增加「data source」，指定形成探勘模型的資料來源。

三、建立「data source view」，並過濾掉不必要的資料表。

四、根據「data source view」中的資料，建立資料探勘模型。

五、選擇資料探勘方法，產生結果。

圖4.3 Microsoft Visual Studio 2005探勘工具介面

4.3.1 建建建建立讀者借閱資料來源立讀者借閱資料來源立讀者借閱資料來源立讀者借閱資料來源

啟動軟體Microsoft Visual Studio 2005以新增一分析服務專案，於專案產 生後接續於「Solution Explorer」中點選「data source」以新增讀者借閱資料 倉儲的來源，如圖 4.4 所示，點選後選擇預匯入之資料來源位址，如圖 4.5 所示。

34

圖4.4 新增data source

圖4.5 選則資料庫來源

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4.3.2 建立建立建立建立 Data source view

在此將新增data source view以選擇探勘資料表，如圖4.6所示，當選擇 資料表時則只需點選預探勘之資料表向右，如圖 4.7 所示，以過濾不需之資 料表。

圖4.6 新增data source view

36

圖4.7 選則預探勘資料庫

4.3.3 建立資料探勘模型建立資料探勘模型建立資料探勘模型建立資料探勘模型

點擊「Solution Explorer」視窗中的Mining Structures以新增一資料探勘 模型，如圖4.8所示，在探勘模型建立後選則探勘方法，於Business Intelligence Development Studio中將提供七種資料探勘方法，本研究則選擇群集分析，如 圖4.9所示。

37

圖4.8 建立資料探勘模型

圖4.9 選擇資料探勘演算法

38

在選擇探勘方法後即為資料屬性進行設定，圖4.10如所示，由於本研究 資料欄位中id為識別代號因此將之設為“key”，其餘education、deptcode、 sex、years、assortno均設為“input”，資料屬性設定完成後即可進行資料訓 練以建立資料探勘模型，其訓練過程如圖4.11所示。

圖4.10 設定資料屬性