整合六標準差設計與大數據於股票市場預測模式－以半導體產業類股為例

The Integration of DFSS and Big Data for Stock Marketing Forecasting Model－Case Study in Semiconductor Industry Stock

林佳瑩(Chia-Ying Lin)

指導教授 ： 江瑞清

中原大學/電機資訊學院/工業與系統工程研究所/碩士(2015年)

https://doi.org/10.6840/CYCU.2015.00216

摘要

因應大數據（Big Data）時代的來臨，冀望能快速分析並掌握手上擁有的資訊，從過程中得到有用的資訊或情報，使決策與資料取得同步的運作。本研究建構一具有系統性的流程設計DFSS_IDOV，利用股票市場之半導體產業類股驗證此模式可行。整合產業特性，並利用因素分析與相關係數分析篩選因子，結合時間序列模式與迴歸分析，以設計過去在參數最佳化時較無系統性的流程，提供一個快速且有效的模式。透過實際進行驗證，結果顯示準確率為70.59%，證實其可行性。

關鍵字

因素分析 ； 時間序列分析 ； 預測模式 ； 大數據 ； 六標準差設計 ； 相關係數分析

並列摘要

The coming of Big Data era is expected to analyze data quickly and get useful information to make decision synchronous with operations. This research was based on the DFSS_IDOV model which is a systematic designed process that was utilized stock market to verify it feasibility. Integration of industry characteristic, factor analysis, correlation coefficient analysis, time series and regression analysis constructed a fast and effective model. Through verify this model, the results show that the accuracy rate is 70.59% and confirm it feasibility.

並列關鍵字

Forecasting model ； IDOV ； Big Data ； Correlation Coefficient Analysis ； Time Series Analysis ； Factor Analysis ； Design for Six Sigma（DFSS）

參考文獻

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