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逢甲大學 智慧城市碩士學位學程 何文基所指導 林琬晴的 高齡者使用大眾運輸就醫可近性分析- 以臺中市為例 (2021),提出台中敬老愛心卡捷運關鍵因素是什麼,來自於就醫可近性、高齡者、大眾運輸。

而第二篇論文輔仁大學 資訊管理學系碩士在職專班 蔡明志所指導 詹德藎的 悠遊卡大數據應用於行銷策略之研究 (2020),提出因為有 大數據、悠遊卡、行銷策略、RFM的重點而找出了 台中敬老愛心卡捷運的解答。

最後網站執行署彰化分署提著燈籠找老闆首次法拍甲級營造公司則補充:北捷運量將破百億人次推系列慶祝活動3/23「夜間觀測站」3/8報名起跑 ... 台灣高鐵購票服務更貼心敬老、愛心票即日起新增手機、自動售票機取票服務.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了台中敬老愛心卡捷運,大家也想知道這些:

台中敬老愛心卡捷運進入發燒排行的影片

台中捷運綠線將在25日正式營運收費,中捷公司表示,截至這個月19日,累積運量達到186萬人次,假日的日均運量可達10萬人次。收費後,台中市長者及身心障礙者,持敬老愛心卡搭乘享半價優惠,也可使用點數支付車資。不少民眾覺得合理,也希望外縣市長者比照辦理,但也憂心造成市庫負擔。

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高齡者使用大眾運輸就醫可近性分析- 以臺中市為例

為了解決台中敬老愛心卡捷運的問題,作者林琬晴 這樣論述:

就醫可近性分析可以反映醫療資源不足或不均地區,目前已有大量研究探討就醫可近性評估方法,然而以大眾運輸為運具,考量大眾運輸特性,包含發車時刻、路線走向及一次轉乘情形的就醫可近性評估研究仍相當缺乏。就醫旅次為高齡者最主要旅運需求,無親友接送下,相當仰賴大眾運輸系統,因此以私人運具為主的就醫可近性評估方法將高估高齡者就醫可近性,不符合實際就醫狀況,因此本研究旨在建立高齡者使用大眾運輸為運具的就醫可近性評估模式,透過案例應用證明其評估模式可行性。本研究就醫可近性評估模式以Luo and Wang(2003)提出的兩階段流動搜尋法為基礎進行改良,歸納出醫療資源的位置、醫療資源服務供給量、醫療需求位置、

醫療需求量及兩者距離為兩階段流動搜尋法關鍵影響因素。本研究透過地理編碼將地址轉化為經緯度表示醫療資源位置,調查各醫院西醫師數量表示醫療資源服務供給量,並以門牌位置配合人口分布表示高齡者需求位置及需求量,並納入大眾運輸所必須考慮的時間因素,包含等待時間、轉乘時間、乘車時間,以及空間因素包含停靠站及路線分布狀況,以總旅行時間量化醫療資源與醫療需求的距離影響。最後本研究以臺中市為應用案例,驗證高齡者使用大眾運輸就醫可近性模式之可行性,結果顯示本研究確實較貼近於實際情形,並且可針對就醫可近性不佳地區,找出究竟是醫療資源分配不足、分配不均,抑或是大眾運輸供給不足原因導致,結果可供各縣市主管機關未來醫療政

策及大眾運輸計畫訂定之參考。

悠遊卡大數據應用於行銷策略之研究

為了解決台中敬老愛心卡捷運的問題,作者詹德藎 這樣論述:

COVID-19(新冠肺炎) 疫情造成全球生產及消費的衝擊,雖然台灣防疫有成,但也影響民眾的生活及消費方式的改變,後疫情時代造成不同的消費方式,投資者如何由民生消費商機找出具有潛力開店的區域,或具有潛力開店的行業,促使原本保守投資者轉而積極。政府單位如何透過政策激勵,促成區域經濟發展及增加民眾的消費意願。 本研究的資料以悠遊卡公司電子票證資料,研究範圍為悠遊卡於台北市的小額消費交易(排除台北市區域以外、排除交通及超商特約商店以外),找出悠遊卡小額消費交易,顧客價值高的區域及行業,並以不同的研究變項組合,分析區域因素(台北市12個行政區域)、行業因素(37項行業分類)、日期因素(

平日/假日)、身份因素(一般卡/敬老卡/愛心卡/學生卡),產生不同的數據結果。 本研究以行銷策略中的顧客價值RFM模型及顧客活躍度CAI指標分析,採五等均分法計算價值分數,並分為兩個實證分析,以指標前20%為實證分析一,以及指標全部(總分)為實證分析二,以完整呈現高頻與全部持卡人的完整分佈。本研究主要的貢獻有二:(1)將悠遊卡大數據資料,依不同變項組合分析,轉化為可衡量之分數及排名,其研究結果可提供投資者設立新據點時,可參考具投資價值的區域及行業別類型。(2)不同身份別之組合分析,可提供政府單位研擬褔利政策時,可參考具區域及行業的集中熱區,進而規劃不同的褔利類型,可更接近符合民眾所需。