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使用關聯規則解析固態硬碟錯誤症狀及 優化客服策略-以A公司為案例

為了解決ssd壞掉症狀的問題，作者鄭名甫 這樣論述：

在電腦產業中，儲存裝置的主流已逐漸從機械式硬碟轉換為固態硬碟，固態硬碟中最關鍵的零組件為快閃記憶體(NAND flash memory)，雖然快閃記憶體在研發及製程持續的投入，但品質方面依舊有讀寫次數的限制，也因此電腦產業對於使用固態硬碟時的品質問題改善，及訂定出相關的客服策略，便一直是個重要議題。網路的發達、電腦運算能力的增強，加速了資料量取得及累積，產生了大資料、海量資料等名詞，為了能從海量資料中取得重要有用的資訊，而有了資料挖礦技術，而其中廣泛利用的是關聯規則。 本研究以A電腦公司為研究對象，蒐集其客戶於世界各地所發生的固態硬碟錯誤資料八千多筆，運用資料挖礦及使用資料分析

工具orange，並選擇關聯規則演算法中有效率演算法(Frequent Pattern Growth, FP-Growth) 作運算，設定最小支持度九十，最小信賴度十為門檻以找出錯誤狀況的關聯規則，並且根據規則提出改善策略有三點，進而分別針對固態硬碟整體錯誤的改善及對固態硬碟不同錯誤情況的改善:一、 使用關聯規則以加速客服人員判定固態硬碟錯誤狀況二、 從案子和平台的關聯規則來優化品質策略三、 從時間以及地點的關聯規則來優化客服策略