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作者陳奕廷
出版日期20231005
著作名稱運用AutoML實現博物館數據分析的創新實踐 =Innovative Implementation of Museum Data Analysis Using AutoML
會議論文集2023合作無間:「博物館知識與技術的發展與實踐」國際學術研討會
主編國立科學工藝博物館
會議名稱2023合作無間:「博物館知識與技術的發展與實踐」國際學術研討會
會議地點高雄
主辦單位國立科學工藝博物館
國際性會議Y
主題博物館學;資訊科學
關鍵字大數據分析、預測模型、數據視覺化、機器學習、自動化機器學習
摘要本研究嘗試開發一套智慧營運數據分析平台,透過自動化機器學習(AutoML)建立最佳預測模型,結合動態資料視覺化和整合式介面,協助博物館決策者更好地理解參觀人數和收入的模式和趨勢,從而做出更有效的決策,提前應對可能變化,制定更有效的措施,並測試和驗證博物館策略和決策,為未來營運調整提供參考。與一般機器學習相比,自動化機器學習(AutoML)可以更有效地訓練出最佳模型,以滿足博物館數據的特定需求。一旦模型選擇完成,將保存部署以便未來進行更多同類型預測。
本研究著重於探討博物館營運相關資料,例如營運成本、展覽數量、活動數量、科普演講頻率和網站流量等影響因素。此外,還考慮了天氣波動和連續假期等外部環境因素。最終,結合這些內部和外部因素,對博物館的票務收入和參觀人次進行預測。為了提高博物館人員和決策者的可讀性和操作性,透過資料視覺化進行資料分析與解讀,可以更好地理解資料含義,減少製作的時間和人力成本,並讓決策人員比過去更容易發現資料中的模式和趨勢,從而制定更有效的展覽和活動規劃,以及市場推廣策略,並適應變化的外部因素。
全文Full Text
系統號NO000006778

May 10 2024 17:17:25
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