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中華大學 資訊管理學系 應鳴雄所指導 劉佳怡的 以大數據分析探討臺北市交通事故之特徵 （2021），提出製程整合ptt關鍵因素是什麼，來自於交通事故、大數據分析、資料視覺化。
而第二篇論文國立彰化師範大學 企業管理學系 吳信宏所指導 謝承宏的 探討台灣外送平台之使用者使用狀況－以Uber Eats與foodpanda為例 （2020），提出因為有 外送平台、使用者滿意度、社群論壇、關聯規則的重點而找出了 製程整合ptt的解答。
以大數據分析探討臺北市交通事故之特徵
為了解決製程整合ptt 的問題，作者劉佳怡 這樣論述：
根據內政部警政署統計資料，自2010年至2020年間，臺灣交通事故死亡人數雖有下降，但整體肇事件數和受傷人數卻似乎有明顯上升，而臺北市政府近年持續透過工程、教育、執法等策略以期降低交通事故的發生，雖交通事故死亡人數已有逐漸下降，但肇事件數和受傷人數仍有不斷上升情形，因此臺北市政府規劃辦理研究案，並提供臺北市交通事故資料供報名之研究團隊分析，以作為交通事故防治政策的參考。本研究採用的資料為臺北市A1與A2類交通事故資料，並蒐集臺北市行政區人口資料和透過爬蟲程式抓取臺北市天氣資料後，將大量資料進行前置處理以進行大數據分析，本研究以時間、駕駛人、天氣、交通工具、道路環境、地區等多面向對臺北市交通事
故進行分析探討，主要使用卡方檢定和資料視覺化輔以瞭解交通事故特徵。經研究發現，6月份相對於其他月份來說發生汽(機)車本身交通事故之機率較高，且肇事主要年齡層為18-23歲，在4-6時、18-20時、20-22時相對其他時段來說發生人與汽(機)車交通事故之機率較高，在0-6時、20-22時、22-0時發生汽(機)車本身事故之機率較高，在凌晨至清晨時段相對於其他時段來說，發生交通事故為死亡之機率較高。不同年齡層發生事故類型之機率和相對較易發生事故之時段有所不同，且女性駕駛人發生人與汽(機)車事故之機率相對於男性駕駛人來的高。另外，本研究亦發現飲酒肇事人數和肇事百分比有逐漸下降之趨勢，但無適當駕駛資
格之肇事人數和肇事百分比，以及使用機車為交通工具之肇事人數與肇事百分比皆有逐漸上升之趨勢，而以行政區來說，對比各行政區肇事百分比以大安區之上升趨勢較為明顯，受傷百分比則以萬華區上升趨勢較為明顯。
探討台灣外送平台之使用者使用狀況－以Uber Eats與foodpanda為例
為了解決製程整合ptt 的問題，作者謝承宏 這樣論述：
外送平台在台灣發展已逐漸成熟，它提供了想節省時間、不想外出或是天氣因素而無法去購買餐點的人一個很好的解決辦法，因此對於外送平台而言，了解使用者滿意度相當重要。使用者是最能直接接觸外送平台及合作餐廳的人，本研究採用批踢踢實業坊(PTT)取得使用者的線上評論作為樣本資料，蒐集的時間是2019年6月1日至2020年12月31日並蒐集到只使用過foodpanda的使用者為190人；只使用過Uber Eats的使用者為76人；同時使用過兩間外送平台的使用者為123人，利用描述性分析、成對樣本t檢定與Apriori關聯規則分析，對台灣兩大外送平台使用者的使用狀況進行調查。研究結果顯示只使用Uber Ea
ts的使用者認為主要優點在於退款的即時性、售後服務好、外送人員的態度好以及平台的回應速度佳，主要缺點在於外送人員的態度差、售後服務差、客服人員的態度差與優惠活動少。兩者同時使用的使用者給予Uber Eats正面評價在於配送訂單的速度快、客服人員的態度好、外送人員的態度好、售後服務好、平台的回應速度佳與平台的操作流程簡單；負面評價在於優惠活動少、外送人員的態度差以及售後服務差。只使用foodpanda的使用者認為主要優點在於優惠活動多、店家選擇多、售後服務好與退款的即時性，主要缺點是外送人員的態度差、售後服務差、客服人員的態度差、配送訂單的速度慢與平台的穩定性差。兩者同時使用的使用者給予food
panda正面評價在於平台價格與店內價格一樣、運費低、優惠活動多；負面評價在於外送人員態度差、售後服務差、客服人員態度差以及配送訂單的速度慢。Apriori關聯規則分析則發現一條foodpanda的規則，當外送平台使用者對外送人員的態度與售後服務不滿意時，同時會對客服人員的態度不滿意。透過調查台灣兩大外送平台的使用者使用狀況，了解使用者如何去選擇外送平台，以提供外送平台業者在使用者的角度即時做出改善與調整，避免流失既有的使用者族群，也藉此吸引新的使用者。關鍵詞：外送平台、使用者滿意度、社群論壇、關聯規則