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中華大學 資訊管理學系 應鳴雄所指導 劉佳怡的 以大數據分析探討臺北市交通事故之特徵 （2021），提出銅製程ptt關鍵因素是什麼，來自於交通事故、大數據分析、資料視覺化。
而第二篇論文國立屏東科技大學 高階經營管理碩士在職專班 劉正祥所指導 張瓊月的 應用資料探勘探討急性心肌梗塞與存活狀況之影響關係 （2019），提出因為有 急性心肌梗塞、資料探勘、分類、決策樹的重點而找出了 銅製程ptt的解答。
以大數據分析探討臺北市交通事故之特徵
為了解決銅製程ptt 的問題，作者劉佳怡 這樣論述：
根據內政部警政署統計資料，自2010年至2020年間，臺灣交通事故死亡人數雖有下降，但整體肇事件數和受傷人數卻似乎有明顯上升，而臺北市政府近年持續透過工程、教育、執法等策略以期降低交通事故的發生，雖交通事故死亡人數已有逐漸下降，但肇事件數和受傷人數仍有不斷上升情形，因此臺北市政府規劃辦理研究案，並提供臺北市交通事故資料供報名之研究團隊分析，以作為交通事故防治政策的參考。本研究採用的資料為臺北市A1與A2類交通事故資料，並蒐集臺北市行政區人口資料和透過爬蟲程式抓取臺北市天氣資料後，將大量資料進行前置處理以進行大數據分析，本研究以時間、駕駛人、天氣、交通工具、道路環境、地區等多面向對臺北市交通事
故進行分析探討，主要使用卡方檢定和資料視覺化輔以瞭解交通事故特徵。經研究發現，6月份相對於其他月份來說發生汽(機)車本身交通事故之機率較高，且肇事主要年齡層為18-23歲，在4-6時、18-20時、20-22時相對其他時段來說發生人與汽(機)車交通事故之機率較高，在0-6時、20-22時、22-0時發生汽(機)車本身事故之機率較高，在凌晨至清晨時段相對於其他時段來說，發生交通事故為死亡之機率較高。不同年齡層發生事故類型之機率和相對較易發生事故之時段有所不同，且女性駕駛人發生人與汽(機)車事故之機率相對於男性駕駛人來的高。另外，本研究亦發現飲酒肇事人數和肇事百分比有逐漸下降之趨勢，但無適當駕駛資
格之肇事人數和肇事百分比，以及使用機車為交通工具之肇事人數與肇事百分比皆有逐漸上升之趨勢，而以行政區來說，對比各行政區肇事百分比以大安區之上升趨勢較為明顯，受傷百分比則以萬華區上升趨勢較為明顯。
應用資料探勘探討急性心肌梗塞與存活狀況之影響關係
為了解決銅製程ptt 的問題，作者張瓊月 這樣論述：
隨著人口結構老化、飲食習慣、生活模式與家庭型態的改變，心臟疾病自2004年起即高居台灣十大死因前二名，以冠狀動脈心臟疾病最多，又每年約兩萬人併發急性心肌梗塞而引發的心肌壞死及猝死最為可怕。本研究目的在探討急性心肌梗塞病人年齡、性別屬性、不同就醫方式（指119救護車、他院轉入及病人自行就醫）以及送不同急救責任醫院（如重度、中度及一般）對於病人存活狀況的影響關係。本研究以某直轄市轄內急救責任醫院急診室收治急性心肌梗塞病人的臨床醫療資料庫，透過資料探勘軟體 WEKA的決策樹演算法，找出8條分類規則來說明影響急性心肌梗塞病人存活狀況之重要因子。研究結果中也發現「年齡」、「性別」、「送醫院的方式」、「
送不同的急救責任醫院」將影響急性心肌梗塞病人的存活狀況。本研究的貢獻是針對資料探勘的分析結果擬定精進作為，提供政府改善急性心肌梗塞病人合理轉診及送醫流程；同時，也推展適人適性適群的急性心肌梗塞衛教模式，強化民眾急性心肌梗塞疾病的健康識能，提升急性心肌梗塞病人存活率。