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淡江大學 運輸管理學系運輸科學碩士班 陶治中所指導 郭銘倫的 大數據分析應用於交通行動服務高雄MeNGo月票之顧客分群研究 （2020），提出高雄捷運mengo卡關鍵因素是什麼，來自於交通行動服務(MaaS)、MeNGo、電子票證大數據、定期票使用行為、顧客分群。

而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 張學孔所指導 陳侯宇的 捷運走廊公共自行車與公車系統整合最佳設計 （2019），提出因為有 多元整合出行服務、分析性數學方法、最佳化、公共自行車、公共運輸整合的重點而找出了 高雄捷運mengo卡的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了高雄捷運mengo卡，大家也想知道這些：

大數據分析應用於交通行動服務高雄MeNGo月票之顧客分群研究

為了解決高雄捷運mengo卡的問題，作者郭銘倫 這樣論述：

交通行動服務 (Mobility as a Service , MaaS) 的核心理念在於交通服務的系統整合，強調「使用代替擁有」並建構涵蓋多元交通服務為一體的整合平台，滿足旅運者無縫且及門的運輸需求，藉以達成私人運具減量之目的。MaaS係近來國際間交通領域備受矚目的新興課題，亦為我國智慧運輸政策中主要的推動計畫之一。自2016年起，高雄市開始推動都市型MaaS示範計畫–MeNGo，多款具有經濟效益的MeNGo付費組合方案在2018年問世，MeNGo定期票於推廣初期銷售量表現甚佳，然今已步入銷量成長停滯的階段，此意謂改良定期票產品及促進行銷推廣等課題，值得進一步研究。本研究旨在借助大數據分析

及分群方法，針對高雄MeNGo定期票顧客進行細緻化分群。本研究介接交通部運輸研究所提供之MeNGo定期票電子票證資料，首先確認一卡通原始票證資料欄位及可用性，在資料處理過程上，則建立一個電子票證資料清洗及檢驗流程，同時亦須串聯多個資料庫以填補資料遺漏及錯誤。然後，在國內外顧客分群相關文獻的基礎上，採用「定期票使用金額、運輸行為、空間距離」等三個構面與14個分群特徵變數，經由集群分析方法K-Means針對MeNGo定期票顧客進行分群，並藉由統計檢定以確認各分群顧客使用行為特徵上皆有明顯差異之後，即依照各分群特徵進行分群命名。實證分析結果顯示，MeNGo定期票顧客依照使用行為及身份類別可分為四種一

般族群及五種學生族群，分別命名為：(1)捷運端點一般族; (2)公車鐵票一般族; (3)捷運通勤; (4)游離一般族; (5)捷運端點學生族; (6)公車鐵票學生族; (7)短里程學生族; (8)捷運通學族; (9)游離學生族。最後，本研究借鏡他國MaaS推廣之成功案例及考量我國在地特性，提出一套有助於提升MeNGo銷量之目標客群策略地圖，建議未來MeNGo規劃及營運團隊，以定期票商品綑綁調整為前進策略，以提升公共運輸服務品質為後盾策略，期能大幅增加MeNGo定期票的整體銷售量。

捷運走廊公共自行車與公車系統整合最佳設計

為了解決高雄捷運mengo卡的問題，作者陳侯宇 這樣論述：

近年來隨著城市的擴張與私人機動運具的普及，各國城市面臨嚴重的交通擁擠與環境問題，因此開始以發展公共運輸的思維進行永續城市面貌的重塑。然而，任一公共運具無法無限制地興建及延伸，且僅靠單獨一項公共運具對私人機動運具旅次的吸引力十分有限，因此須以營運整合的角度來進行公共運輸系統規劃與設計。過去單一公共運具的規劃設計，無法形成無縫且及門的公共運輸服務，因而將多元公共運輸系統如公共自行車、共享汽機車、計程車以及創新的移動服務融入系統整合設計，即是複合運輸服務與「多元整合出行服務」（Mobility as a Service， MaaS）理念的實現。過往針對公共運輸服務最佳化研究，僅探討單一或兩項公共運

具系統整合，已無法滿足現今旅次需求及多元整合出行服務營運整合規劃之需要。因此，本研究將多元整合出行服務中最常見於套裝服務之捷運、公車及公共自行車等三種運具納入整合系統，在最小化社會總成本的目標下，以分析性數學方法建立最佳化模式，針對捷運走廊之捷運、公共自行車及直達與接駁公車系統進行最佳設計，決策變數包含直達公車路線長度、直達與接駁公車路線間距及服務班距，以及公共自行車站點密度。本研究選定台北捷運淡水線走廊進行實證分析，並經由敏感度分析探討模式各項參數對於決策變數及相關成本的影響。實證分析結果除驗證所建模式具有實用價值，且得以在不同公共運輸系統特性及旅次需求變動下分析最佳營運決策。成本分析結果亦

顯示，多元整合出行服務有助於降低使用者及營運者成本，且可發揮公共運輸系統之規模經濟。本研究所建構之模式及分析結果可作為多元整合出行服務與公共運輸整合規劃設計之參考。

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