音樂和音頻

台鐵退票的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

書中字有黃金屋 韓劇電影你都看哪一部呢？論文書籍站 音樂和音頻 台鐵退票

另外網站高鐵4點後搶通到嘉義高鐵票可轉乘台鐵也說明：高鐵公司稍早宣布，已經搶修台中嘉義路段，為疏解台中站南下往彰化、雲林、嘉義地區以及南部地區北上的旅運人潮，今天下午4時2分起，每小時加開2班次往返 ...

中原大學 商業設計研究所 黃文宗所指導 范揚彥的 行動影城APP之使用者體驗研究與設計—以威秀影城為例 （2020），提出台鐵退票關鍵因素是什麼，來自於電影院、使用者經驗、使用者介面、UI/UX。

而第二篇論文國防大學 資訊管理學系 傅振華、張敦仁所指導 鄭仁雄的 利用客服平台提升顧客滿意度之研究-以台鐵客服中心為例 （2019），提出因為有 客服中心、排隊模型、服務率、到達率、資料探勘的重點而找出了 台鐵退票的解答。

最後網站台鐵退票規定則補充：Q台鐵退票手續費多少錢？ 退票期限：團體票退票至遲應於開車時刻1小時前辦理，逾時不予受理，每張退票手續費按退票 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台鐵退票，大家也想知道這些：

台鐵退票進入發燒排行的影片

端午節返鄉人潮恐怕引發另一波疫情，各界呼籲大家下週連續假期不要移動，初步出現成效。根據今天最新統計，台鐵退票超過十萬張，退票率大約七成八，高鐵也不少人退票，國道客運退票比例將近五成。

詳細新聞內容請見【公視新聞網】 https://news.pts.org.tw/article/529647

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行動影城APP之使用者體驗研究與設計—以威秀影城為例

為了解決台鐵退票的問題，作者范揚彥 這樣論述：

　　　現代社會看電影是許多人的休閒娛樂之一，除了親自前往電影院購票的傳統方式外，現代也有越來越多人開始使用網路購票的方式購買電影票。順應時代變化，威秀影城也推出了影城官方的手機APP供用戶進行訂票與查看影城相關資訊，但該程式並沒有取得用戶的良好評價。本研究透過文獻探討與使用者調查的方式，深入探討行動裝置與行動應用程式的設計原則，同時選擇業界內幾款較知名與受用戶歡迎的電影院APP分析其設計方向與特色，並與威秀影城的官方APP「威秀影城」進行比較，最後對「威秀影城」手機APP之使用體驗及介面設計進行改善。本研究主要分為三階段來進行，使用者經驗研究(UXR)階段將調查目標客群在使用APP上所會遇上

的各種情況與用戶的意見，挖掘原APP在使用時的不便之處以及使用者所希望/喜愛的功能，做為下一階段的設計參考依據。使用者經驗設計(UXD)階段藉由經過使用者經驗的調查研究，了解目標客群在使用程式上所會遇到的問題與困難，整理出一系列改善的方針作為設計改良重點，並記錄下調查對象所希望的功能與方向，以解決用戶的需求為目標設計出一套介面架構與程式原型(Prototype)。使用者經驗測試(UXT)階段為完成程式原型後挑選幾名對象進行使用者操作模擬測試，設定幾個目標要求使用者嘗試去找到功能或完成動作，並記錄下測試中可能出現的問題，測試完成後進行調整，調查使用者對於新界面的意見與滿意度並與原介面進行比較。　

　　本研究最後重新改良設計APP，對介面視覺的部分進行了改良，並且對於原版系統流程及功能進行優化，除此之外也加入了新功能，並與原版進行測試比較後證實使用體驗得到改善，以及通過調查研究得出電影院APP使用者偏好簡單快速的風格、威秀影城APP的優勢與劣勢接近等研究結論，並提出客群、平台、介面設計、功能、品牌等方面共五點的未來建議。關鍵詞：電影院、使用者經驗、使用者介面、UI/UX

利用客服平台提升顧客滿意度之研究-以台鐵客服中心為例

為了解決台鐵退票的問題，作者鄭仁雄 這樣論述：

謝誌Ⅰ摘要ⅡAbstract Ⅲ目錄IV圖目錄VIII表目錄X第一章緒論11.1.研究背景與動機21.2.研究目的41.3.研究範圍與限制51.4.研究方法與步驟6第二章文獻探討82.1.客服中心的定位82.2.客服中心營運策略82.3.客服中心（Call Center）演進92.3.1.第一代客服中心-申訴專線（Hot Line）102.3.2.第二代客服中心-PBX/ACD、IVR 102.3.3.第三代客服中心-CTI 122.3.4.第四代客服中心-Multi-Channel 132.4.客服中心服務水準之評估142.5.顧客服務系統172.5.1.顧客服務172.5.2.顧客服務系

統172.5.3.整合顧客服務192.5.4.服務設計與服務遞送202.6.服務品質與顧客滿意度232.6.1.服務品質232.6.2.服務品質與顧客滿意的關係262.7.台鐵客服中心經營概況272.8.資料探勘332.8.1.資料倉儲、KDD、Data mining的關係332.8.2.資料探勘（Data Mining）的功能382.8.3.資料探勘（Data Mining）的應用402.8.4.資料探勘的方法 472.8.4.1.群集分析472.8.4.2.K-means演算法49第三章研究方法513.1.研究架構513.2.研究流程533.2.1.非結構化資料533.2.2.結構化資料5

43.3.研究工具553.3.1.ORANGE簡介553.2.2.ORANGE特點55第四章系統實作及個案研究594.1. IVR互動式語音應答系統594.2.資料前處理和進線量估計實作604.3.進線量分析624.3.1.進線量資料萃取624.3.2.進線量分類與估計664.4.一般工作日模型694.5.特殊事件日模型734.6.客服中心之到達率774.7.座席服務率模型分析804.8.客服中心人力調度分析824.9.客服後送案件分析834.9.1.資料前處理854.9.2.個案研究864.9.2.1.國旅卡案件分析864.9.2.2.退票案件分析924.9.2.3.訂票APP問題分析98第

五章結論與建議1015.1.研究結論1015.1.1.結構化資料1015.1.2.非結構化資料1035.2.服務策略建議1055.3.未來展望106參考文獻107

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