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國立高雄師範大學 成人教育研究所 余遠澤所指導 黃淑華的 以來客數及服務人數預測模型為基礎之排班策略建構 （2020），提出未來1週溪頭天氣關鍵因素是什麼，來自於資料探勘、預測、時間序列、排班策略。

而第二篇論文義守大學 企業管理學系 江育真、陳岳陽所指導 夏銘謙的 風景特定區餐廳來客數預測模式之建構 （2020），提出因為有 風景區餐廳、來客數、ARIMA模型的重點而找出了 未來1週溪頭天氣的解答。

最後網站【2/26天氣】今晨最低9度！連假回暖放晴、下波再變天時間點 ...則補充：除了氣溫以外，大台北地區、宜蘭今天應注意局部降雨，花東則有局部短暫雨；而到了明天至週三（3/1），氣溫將逐漸回升，台北地區也將減少降雨、天氣轉乾。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了未來1週溪頭天氣，大家也想知道這些：

以來客數及服務人數預測模型為基礎之排班策略建構

為了解決未來1週溪頭天氣的問題，作者黃淑華 這樣論述：

隨著科技工具的進步，原本仰賴傳統服務的客戶已漸漸轉向智能科技及網路管道，實體店面效益逐漸被取代，再加上近期主管機關對於分支機構辧法修正，實體服務據點能提供的項目及範圍越趨嚴謹限制亦多，造成企業設置實體據點的必要性及意願逐漸趨向保守，因而重新盤點據點的效益性。唯留存下來的服務中心可能將面臨鄰近據點減少，客戶尖峰時段瞬間匯集而至的狀況，維持原客服人力足夠嗎？可是服務品質也片刻不容緩，似乎降低等待時間或加快處理速度仍是維持滿意度的唯二方法，但儲備最大人力，做全天候等待才是最佳解嗎？本研究擬蒐集臨櫃取號的相關作業數據並提出有別於一般排班問題之演算法。提出最佳來客數的預測模型並搭配客服效能為基礎的排班

策略。同時探討那些可控因素會影響來客數以提出未來改善對策，解決客戶久候抱怨、客服及主管工作情緒不佳的情況。研究結果發現移動平均法預測來客數更能貼近實際值，同時找出現況中的週一、尖離峰時段人數及服務每一人次所需時間，建構出適用於各單位的『以來客數預測及客服服務人數為基礎的排班策略模型』，讓未來管理者輕鬆掌握單位人力及工作配置以期減少客戶等待。 

風景特定區餐廳來客數預測模式之建構

為了解決未來1週溪頭天氣的問題，作者夏銘謙 這樣論述：

風景區餐廳的經營須投入許多的人力、物力、資金，以及需要具備專業的管理能力。因此，若能精準的預測餐廳未來之來客數，且能掌握來客數變化，便能夠有效管理營運狀況，對於人力及物力等有限資源得到最妥當的分配，讓最小的成本實現最大的利益，達到提升營運績效的效果。本研究採用次級資料方法收集相關數據，選用氣溫、降雨量、活動次數、國定假日及星期假日這五個自變數從 2017 年到 2020 年 8 月為止之四家風景區餐廳原始數據資料進行分析。以時間序列方法建構預測模型，經由系統化辨識、估計、診斷與修正檢定等過程來進行 ARIMA 模型之建構。研究結果顯示不同地區建構出的不同 ARIMA 預測序列模型均存在顯著性

，以淡水、八里和碧潭區為例，並建立最配適來客數預測模型分析。八里區 A 餐廳 ARIMA(0,0,0) (1,1,0);淡水區 B 餐廳ARIMA(0,1,3) (0,0,0)；淡水區C餐廳ARIMA (0,1,0) (0,0,0)與碧潭區D餐廳ARIMA(1,0,0)(0,0,0)。因而可以藉由該模型預先大致瞭解未來的變化趨勢。然後期望達到較高地預測精確度，能夠借此模式給與餐飲業者作某種程度上的參考作用。

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