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臺大管理論叢
第
27
卷第
2S
期
69
參、研究方法
一、研究情境：台灣大車隊
本研究以台灣規模最大的台灣大車隊計程車駕駛司機作為研究對象。台灣大車隊
於
2001
年自新加坡康福車隊引進衛星派遣技術（命名為
iCall
），希望提供公平的媒
合機制；
iCall
系統利用
GPS
科技來撮合計程車的供給與需求，有效解決資訊不對稱
問題。但此一媒合技術卻仍無法提供司機產生服務需求的預測資訊，司機仍必須付出
相當高的搜尋成本尋找顧客。然而，台灣大車隊為管理司機服務產能設計空中排班點
派遣的管理創新機制，將
GPS
派遣的服務庫存進行適時、適地的誘導與配置。主要在
解決大台北特定區域經常缺車，派車中心時常無法提供車輛派遣的困境。
台灣大車隊於
2006
年研發「空中排班點」創新機制。該車隊藉由分析歷史派遣
資料及利用地理資訊系統的網格技術，將坐車需求高的特定區域劃為虛擬排班點，提
供司機叫車熱點範圍的空中排班機會。換言之，司機進入空中排班點區域，也就進入
了一個較多載客機會的區域。當司機進入某空中排班區域提出空中排班請求後，系統
會自動分配一個派車序號，並依照順序派遣即時任務。空中排班點的排班序號就如同
司機抽取了一張號碼牌，除了可按號碼順序排隊執行派遣任務之外，又同時可在這個
區域內自由繞行，尋找路招客人。相較於
GPS
衛星派遣的技術創新，此種提供司機更
精準的載客需求資訊，創造多重的載客機會，是一種更精緻的交通服務創新。
二、研究樣本與分析方法
本研究蒐集自台灣大車隊資訊部提供
2006
年
5
月
19
日至
2006
年
5
月
30
日間，
隨機取樣之
300
位計程車駕駛，共
12
天的駕駛派遣系統的
GPS
紀錄與資訊，包含計
程車駕駛每天工作的繞行時間與空間資料。在台灣大車隊的系統中，每一輛車約
30
秒到一分鐘會回傳一筆
GIS
資料給派遣中心，顯示目前車輛的狀態；其中包括：車輛
回傳資料的時間點、車輛所在的經緯度、派遣系統關機、派遣系統開機、承接乘客時
間、乘客下車時間、車輛地點定時回報、車輛跨區回報等資訊。由於
12
天間
300
位
的司機資料量回傳量非常龐大，以本研究駕駛每日平均工作小時
10.275
小時計算，一
位司機
12
天會有
14,796
筆資料，
300
位駕駛共約有
444
萬筆資料。
資料探勘是由大量資料中挖掘出隱藏知識的重要技術。在探勘出
12
天龐大的駕
駛派遣資料後，本研究採用兩階段的資料處理與分析，分別是「自動化行為分析模式」
及「統計分析」。首先，在「自動化行為分析模式」階段，乃是利用時間序列
(Time
Series)
的時間空間分析技術，從駕駛軌跡與派遣資料解構出各種能表達軌跡特徵屬性
的構面（這些構面由本研究定義，在測量一節中說明）。為了計算如此大量的資料量，
我們將這些回傳的
GIS
資料利用
MySQL
撰寫
Java
程式碼進行資料轉換與分析，最後
再將演算成果進行輸出。也就是說，藉由駕駛車機回傳的狀態資料來分析駕駛的各種