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國立臺北科技大學 工業工程與管理系 林榮禾所指導 張慧君的 應用機器學習技術建構台北市買賣房屋推薦模式 （2019），提出遊覽車出租價格關鍵因素是什麼，來自於多元迴歸、類神經網路、決策樹、房價預測。

而第二篇論文義守大學 管理碩博士班 蔡明智所指導 張元慧的 遊覽車客運業經營策略之探討 （2018），提出因為有 遊覽車客運業、藍海策略、商業模式的重點而找出了 遊覽車出租價格的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了遊覽車出租價格，大家也想知道這些：

應用機器學習技術建構台北市買賣房屋推薦模式

為了解決遊覽車出租價格的問題，作者張慧君 這樣論述：

影響房屋價格因素十分錯綜複雜，買房也一直是很多人的人生夢想之一，鑑於現今房屋市場不完全透明的情況，本研究以多元迴歸以及類神經網路藉由內政部實價登錄平台配上永慶房屋公開資料，多元迴歸為多變量分析常用方法之一，類神經網路則是能處理線性和非線性問題，再由相關研究文獻找出影響房屋價格之因素，進行預測分析，之後以決策樹建構推薦模式能清楚看出房屋價格之主要影響因素為房屋坪數，以及各坪數之平均總價格，也能理解台北市一半以上之物件落在23-54坪之間，模式建立後期望能提供想買賣房屋之民眾多一份參考及評估資料。而方法之應用不單單能用來處理房屋價格預測，同時公司在進行大量數據處理時，能參考上述方法進行預測處理，

提高預測準確度，提高獲利降低損失。

遊覽車客運業經營策略之探討

為了解決遊覽車出租價格的問題，作者張元慧 這樣論述：

近年來，國內旅遊市場因兩岸關係而有所衰減，2017年國人國內旅遊總旅次數較2016年減少3.64%，是對觀光業的嚴重警訊。2017年遊覽車客運業全年營業總收入較2015年減少6.4%(淨收入減少7.1%)。2017年全年平均行駛里程較2015年減少13.9%，產業經營力道陷入低迷。市場規模萎縮，業者削價競爭造成市場運作機制失衡。影響服務品質及行車安全，對產業形象、業者生計都造成衝擊。如何運用藍海策略開發新的目標客群，取得價格與顧客關係的平衡，成為企業獲利的重要關鍵。本研究針對遊覽車客運業者，以質性研究之深度訪談，探討政府觀光政策與產業環境的變遷，檢視其商業模式之適宜性，以藍海策略創造新市場，

試圖改變市場邊界，找出企業永續經營的方向；並根據訪談研究結果，提出具體建議。依產業的核心價值制定經營策略，提供相關單位及業者參考。

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