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網紅代言可信度對於消費者購買意願的影響 -以YouTube網紅為例

為了解決J kao PTT的問題，作者曾瑞敵 這樣論述：

本研究主旨在探討關於YouTube網紅代言可信度、崇拜、消費者年齡、購買意願四者之關係。調查對象包含力求擴大涵蓋層面，採用便利取樣問卷調查方式蒐集資料，電子與紙本問卷共發出545份，經過濾後實得有效問卷為331份，有效回收率約為61%。研究結果顯示，YouTube網紅代言可信度對於購買意願有顯著的影響，網紅崇拜對於購買意願亦有顯著的影響，其次，探討YouTube網紅代言可信度、網紅崇拜及消費者年齡之關係，研究結果顯示，只有YouTube網紅代言可信度與網紅崇拜的交互作用對於購買意願有顯著影響。此外，本研究亦發現就YouTube網紅代言可信度高之樣本而言，網紅崇拜高之樣本對於購買意願會顯著大於

崇拜低的樣本；同時，就YouTube網紅代言可信度低之樣本而言，網紅崇拜低的樣本對於購買意願卻顯著大於崇拜高的樣本。

以大數據分析探討臺北市交通事故之特徵

為了解決J kao 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。