運用資料探勘分析貨運駕駛適任因素與任用決策

有鑑於運輸業者交通事故所造成的傷亡判賠影響公司損益、駕駛者與路人的生命財產之安全，若能降低車禍事故即能有效確保公司權益與路人之安全。本研究針對P公司車隊管理系統資料，利用資料探勘技術挖掘其中所隱含的資訊，並透過駕駛行為量表探討人格特質、駕駛者行車指標（急加速、急減速、超速、怠速）及車禍紀錄來探討影響車禍有無之相關因素，作為企業及相關單位於面試時，可以針對其人格特質進行評估，並於任職後可透過行車指標找出高風險駕駛者來採取預防措施，以減少發生損失的可能性。

關鍵字

行為量表；因素分析；資料探勘；駕駛行為；分類與迴歸樹

並列摘要

In the transportation business, the compensation for the traffic accidents has an effect on the gain and loss of a transportation company. Moreover, the traffic accident influences the life and properties of both drivers and passers-by. This study uses statistical methods and data mining techniques to discover the implicit information from the data of P Company’s transportation management system. This research also devises a driving behavior scale to analyze drivers’ characteristics, including four driving indicators (hard acceleration, rapid deceleration, speeding, idling) and the occurrences of traffic accident. Then, the decision tree model is used to classify the drivers based on their characteristics and driving behavior in order to find out the related factors that influence the occurrences of the traffic accident. Based on the analyzed result, the transportation company can evaluate the personal characteristics of newcomers before making the hiring decisions. Additionally, the result also can be referenced by the company for managing its employees and preventing the happening of traffic accident.

並列關鍵字

Data mining ； Behavior inventorye ； Factor analysis ； Classification and regression trees ； Driving behavior

參考文獻

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國際替代計量

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