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國立宜蘭大學 電機資訊學院碩士在職專班 張介仁所指導 鄭名甫的 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 （2018），提出ssd壞掉資料關鍵因素是什麼，來自於關聯規則、品質、固態硬碟、資料分析。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 吳晋賢所指導 陳奐廷的 基於機器學習的高效能與具可靠性的快閃記憶體儲存系統設計 （2017），提出因為有 快閃記憶體轉換層、機器學習、快閃記憶體、冷熱資料分類的重點而找出了 ssd壞掉資料的解答。

最後網站SSD固態硬碟-資料救援費用-硬碟讀不到維修則補充：SSD. 容量256GB以下，超過另外報價 ; 邏輯故障. 誤刪檔案、誤格式化、提示格式化、分區表異常、顯示RAW、病毒破壞(非綁架病毒)、誤還原、誤覆蓋、誤ghost. $2000-8000元 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了ssd壞掉資料，大家也想知道這些：

ssd壞掉資料進入發燒排行的影片

USB 人人家裡總會有一兩隻，但原來市面上有一些這麼方便的多用途 USB，電腦、電話、平板都得用，更可以加密資料✌?
題外話，這條影片製作過程十分波折⋯⋯因為上星期我的 HHD 壞了，花了很多花思才把它拯救起來?早兩天我也買了 SanDisk 的 SSD 頂替壞掉的 HHD⋯⋯希望它能好好活著⋯⋯NAS 也已經看好了！！遲一點再分享！

最後感謝 SanDisk 借出 USB，有興趣可以去看看它們的 USB ❤️現在買任何一件產品會送一個SanDisk RFID Case，保護私隱?✌?
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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壞掉資料的問題，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

基於機器學習的高效能與具可靠性的快閃記憶體儲存系統設計

為了解決ssd壞掉資料的問題，作者陳奐廷 這樣論述：

NAND Flash Memory具有體積小、非揮發性、抗震性高、功耗較低以及存取速度快等優點，隨著技術的進步，NAND Flash Memory已從SLC (Single-Level Cell)發展至容量更大的MLC (Multi-Level Cell)及TLC (Triple-Level Cell)，讓單位體積的資訊儲存量大幅增加，因此近年來NAND Flash Memory廣泛使用在各類電腦、行動裝置、嵌入式裝置或大型儲存系統上。然而NAND Flash Memory仍然存在硬體的限制，NAND Flash Memory中的區塊 (block) 有抹除次數 (Erase Count)

的上限，當抹除次數到達上限後，會有壞掉的風險，且NAND Flash Memory並不支援覆寫(Overwrite)的功能，要抹除一個Block之前，必須將Block中所有有效的(Valid)頁面 (Page) 都複製並且搬移。因此許多關於NAND Flash Memory的快閃記憶體轉換層 (Flash Translation Layer, FTL) 被提出以管理資料位置、減少資料搬移， FTL在存放資料時，若能分類冷、熱資料，在抹除Block 時，挑選的熱資料多的Block會因熱資料易改動為無效(Invalid)的狀態，而達到減少資料搬移。本文運用Machine Learning 演算法改

進現有的FTL，並藉由區分冷、熱資料來減少資料搬移、降低抹除次數並提升NAND Flash Memory壽命。

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