| 課程代碼 |
M0M00M01
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| 課程中文名稱 |
餐旅產業資料分析與處理
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| 課程英文名稱 |
Data Analysis and Processing in Hospitality Industry
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
必修
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| 開課班級 |
碩研餐旅二甲
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| 任課教師 |
胡中州
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| 選課人數 |
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| 上課教室(時間) |
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週三
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第2節
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(T0001)
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週三
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第3節
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(T0001)
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週三
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第4節
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(T0001)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.華語
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
本課程回顧並擴充如何分析與處理有關餐旅事業的資料的核心議題。其目的是要通過資料分析的實踐與研究，教導學生如何思考和管理複雜的真實資料。本課程將以實際運算（而非數學理論探討）和利用統計軟體（以SPSS爲主），通過資料分析技術以解決實際的餐旅商務問題。課程討論的議題包括大數據的概念、資料數值和圖形的摘要與表達、假設檢驗、置信區間、計數和交叉製表、方差分析、回歸、主成分和聚類分析等。學生在完成本課程後，應該能夠批判性地思考數據資料並應用適當的統計推論程序分析得出的結論。學生在閱讀和教學上應預期英語材料的採用。
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| 先修科目或預備能力 |
None
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 |
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1
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能了解大數據概念之重要性。
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能了解大數據概念之重要性。 Understand the importance of Big Data Concept.
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2
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能理解餐旅業的資料和特性與其表達方式。
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Comprehend the essence/presentation of hospitality industry data and their natures.
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3
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能有效辨識適當的產業問題並獨立行使批判性的思維。
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Identify appropriate hospitality industry problems and independently exercise critical thinking.
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4
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能有效通過資料分析技術以解決實際的餐旅商務問題。
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Effectively addressing practical business problems through data analysis techniques.
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5
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能發展學生良好的簡報及寫作溝通能力。
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Develop good presentation and writing communication skills.
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 中文課程大綱 |
1. 大數據的概念
2. 餐旅業的資料和特性
3. 數位和圖形資料的匯總
4. 置信區間、假設開發和測試
5. 計數、頻率和交叉表
6. 方差分析 （ANOVA）
7. 迴歸分析
8. 主成分與因子分析法
9. 聚類分析
10. 判別分析
11. 資料視覺化
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| 英/日文課程大綱 |
1. The concept of Big Data
2. The hospitality industry data and their natures
3. Numerical and graphical summaries of data
4. Confidence intervals, hypothesis development and testing
5. Counts, frequencies, and cross tabulation
6. Analysis of variance (ANOVA)
7. Regression analysis
8. Principal components and factor analysis
9. Cluster analysis
10. Discriminant analysis
11. Data visualization
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| 課程進度表 |
1 (1) 介紹老師、認識同學Introduction of the instructor and acquaintance with students.
(2) 解說課程大綱、課程結構Explain the syllabus and course structure.
2 大數據的概念The concept of Big Data
3 大數據的概念（續）The concept of Big Data (Continued)
(1) 趨勢導讀 Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
4 大數據的概念（續）The concept of Big Data (Continued)
(1) 趨勢導讀 Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
5 餐旅業的資料和特性 The hospitality industry data and their natures
(1) 趨勢導讀 Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
6 變數與測量 Variables and measurement
(1) 趨勢導讀 Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
7 數位和圖形資料的匯總 Numerical and graphical summaries of data
(1) 專題報告、趨勢導讀Individual presentation and Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
8 置信區間、假設開發和測試 Confidence intervals, hypothesis development and testing
(1) 專題報告、趨勢導讀Individual presentation and Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
9 期中考 Midterm Examination.
註：11/05~06南臺科大知識經濟與全球化管理國際研討會。The 16th International Conference on Knowledge-Based Economy & Global Management （主辦單位：STUST）
10 計數、頻率和交叉表 Counts, frequencies, and cross tabulation
(1) 專題報告、趨勢導讀Individual presentation and Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
11 方差分析 Analysis of variance (ANOVA)
(1) 專題報告、趨勢導讀Individual presentation and Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
12 迴歸分析 Regression analysis
(1) 專題報告、趨勢導讀Individual presentation and Leading discussion on current trends
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
13 主成分與因子分析法 Principal components and factor analysis
(1) 專題報告、趨勢導讀Individual presentation and Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
14 聚類分析 Cluster analysis
(1) 專題報告、趨勢導讀Individual presentation and Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
15 判別分析 Discriminant analysis
(1) 專題報告、趨勢導讀Individual presentation and Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
16 資料視覺化 Data visualization
(1) 專題報告、趨勢導讀Individual presentation and Leading discussion on current trends.
(2) 全班討論、老師講評。Discussions and instructor comments.
17 師生期末教學總結及檢討 The instructor concludes and reflects on the semester teaching/learning with students.
18 期末考試週Final Examination Week. 到網路Flip平台繳交期末報告 。Submit your final work to Flip platform before the deadline (17:00).
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| 課程融入SDGs |
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
期中口頭報告
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| 期末考(第18週)考試方式 |
期末口頭報告
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| 其他週考試考試週次與方式 |
N/A
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| 能了解大數據概念之重要性。 |
課堂講授
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口頭報告
（
期中
）
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| 能理解餐旅業的資料和特性與其表達方式。 |
課堂講授
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口頭報告
（
期中
）
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| 能有效辨識適當的產業問題並獨立行使批判性的思維。 |
分組討論
啟發思考
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自我評量
（
平時
）
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| 能有效通過資料分析技術以解決實際的餐旅商務問題。 |
成果驗收
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自我評量
（
平時
）
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| 能發展學生良好的簡報及寫作溝通能力。 |
成果驗收
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口頭報告
（
期末
）
自我評量
（
平時
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
N/A
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| 作者 |
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| 書局 |
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| 年份 |
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| 國際標準書號(ISBN) |
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| 版本 |
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請同學遵守智慧財產權觀念，使用正版教科書，不得不法影印、下載及散布，以免觸犯智慧財產權相關法令
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| 參考書籍 |
隨堂講義：可能在課堂上分發或張貼在課程網站上提供及時/時尚補充材料（如當前的趨勢/問題)。Class handouts: Timely/trendy supplemental materials (e.g., current trends/issues) may be distributed in class or posted in the course website.
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| 教學軟體 |
SPSS version 22+
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| 課程規範 |
• 請同學尊重智慧財產權，使用正版教科書及合法教材，不得非法影印，以免觸犯智慧財產權相關法令。
• 本課程恪遵由南臺科技大學和餐旅管理系所設置的規則/政策。強烈建議學生必須熟悉並遵循所有相關的規則章程。
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