# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
學生人數 停放區大小 課程安排 區域交通流量

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
交通安全問題 教學環境受干擾 校園環境壅塞

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
利害關係取得平衡 學生交通與上述問題取得平衡

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不太知道怎麼估計方法比較合適

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
學校：有多少學生需要腳踏車作為工具？需要多少停車格？
學生：沒有車位可以停、是否有好的路線方便腳踏車走
腳踏車攤販：需要進多少台腳踏車來賣？以及要囤多少腳踏車的零件

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
從學生人數/住宿人數的比例去思考/依年級遞減

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
宿舍的門禁數據 事務組的機車停車證數據（會騎機車就會騎腳踏車）

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
學生 老師 行政 工友 

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
學生想要很多停車空間 工友難以搬運或打掃 行政難以管理統計這些沒有車牌的腳踏車無法阻止未登記的車輛

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
有沒有可利用的現成數據（宿舍、系所、門禁數據）

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
設計一個讓學生想要主動登記腳踏車數量的措施

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
有多少人會在成大附近活動、腳踏車數量、YouBike 數量

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
還未建立屬於自己的思考脈絡和方法，所以很憑靠過去的經驗來解釋問題

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
學生、教授、教職員、腳踏車阿北、買腳踏車的人、非學校但在學校附近活動的人

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
校園附近使用腳踏車的人數有多少？ 有多少人有自己的腳踏車？多遠的距離會需要騎腳踏車？

 核心問題是針對不同核心族群挑選的核心問題的重要程度不一樣

問題根源於是誰在乎這個問題，想要嘗試解決或是解釋這個問題

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
定義問題，釐清核心族群是誰，背景知識理解後去思考我該如何透過數據來解釋這個問題

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
有脈絡去分析問題的重要程度，理解這群核心的族群在意的議題有哪些？哪些有應該被解釋和解決

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
A. 學生與教職員腳踏車擁有量的問卷數據
B. 校園各停車區的容量與實際使用數據（可用影像辨識或人力普查）
C. 學期、天氣、課表時間與腳踏車數量的對應數據
D. 廢棄腳踏車清查資料
E. 校外租賃/共享單車數據（如 YouBike 使用紀錄）

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
A. 腳踏車數量具有高度流動性（每天上下課不一樣，很難精準統計）
B. 廢棄或未使用的腳踏車難以區分，可能高估總數
C. 學生可能一人有多台車，或多人共用一台，數據收集困難
D. 技術挑戰：影像辨識需要硬體支援與演算法準確度
E. 校方與社區間的利害衝突（校內外車輛流動難以完全劃分）

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
成大學生與教職員（主要使用者）
校方行政單位（例如總務處、交通管理單位）
周邊社區居民與店家（受校園交通環境影響）

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
A. 學生與教職員：停車位不足、亂停車、找車不便 → 核心問題在於「供需不平衡」。
B. 校方：難以管理與規劃停車空間，缺乏即時準確的腳踏車數據 → 問題根源是「缺乏統計與有效管理機制」。
C. 社區居民：校園周邊停車雜亂、影響交通與景觀 → 問題根源在於「校園內車輛管理不足，外溢影響社區」。

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
A. 先界定「研究問題」：校內實際擁有的腳踏車數量與流動狀況。
B. 透過「資料收集方法」：影像辨識（監視器拍攝車流）、調查問卷（學生是否擁有腳踏車）、或 RFID / GPS 數據（智慧車柱）。
C. 透過「模型分析」：做時間序列（腳踏車數量隨學期、天氣、時段變化），或做聚類分析（不同校區車輛分布）。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
A. 交通規劃專家可能會用「運輸供需分析」來評估腳踏車數量，並建議設置停車場、共享單車系統。
B. 校園管理專家可能強調「管理制度」與「空間規劃」，例如定期清查廢棄車輛，規劃腳踏車專區。
C. 社會學或都市規劃專家可能從「行為模式」角度切入，研究學生通勤習慣與交通文化。

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
學生意見表單、腳踏車登記數量、腳踏車交通事故數量、住宿人數、停車區空間大小

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不知如何取得上下學時腳踏車的流量資訊

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
成大校區附近的攤販、由火車站及其他景點經過的遊客、宿舍服務組、活動單位(如：登大人、單車節等有攤位的活動)、成大學生

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
1.腳踏車的數量較多，以致於可利用的公共空間受到擠壓
2.與其他交通工具或者行人在校內外的交通上形成阻礙跟較差的互動 容易造成事故
3.老舊腳踏車容易遭丟棄在原地，造成資源浪費

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
由不同族群去判斷，如不同年級、不同宿舍，依照能抓取的資料進行判斷

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
如何在學生的便利性與交通安全之間權衡，以及有效的推斷出舊腳踏車以便利用公共空間

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
成大教學樓及校區周圍腳踏車停車空位面積、學生騎腳踏車通勤上課人數、腳踏車停放佔地面積

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
因為經驗及知識不足，沒辦法以專家、科學家的角度思考這些問題，因而求助AI工具

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
學生：腳踏車很常找不到地方停，但又必須趕著上課，所以只能停在不能停的地方
管理人員：學生把腳踏車停在不能停的地方，應該以遷移處理，但是可能造成學生交通或其他權益問題

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
資料科學家面對「成大有多少腳踏車」的問題時，會先釐清問題是要估計校內總數、同時停放量還是進出流量，再考慮各利害關係人（學生、校方等）的需求與痛點，設計合適的資料蒐集方式（如登記數據、影像辨識、問卷調查），並透過分析來支援決策，例如是否增設停車位、清理廢棄車或推共享單車，以在校園交通便利與管理成本間找到平衡。
（出自ChatGPT)

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
更宏觀地思考為什麼需要知道這個數字，再釐清目標是校園交通規劃、空間利用、安全管理還是永續政策。接著，他們不會只依賴單一數據來源，而是結合多種資料（登記資料、停車場利用率、共享單車流量、影像辨識、歷年趨勢）來交叉驗證，並用統計模型或模擬預測未來需求。專家還會考慮制度設計與政策效果，例如：清除廢棄車能釋放多少空間？推共享單車會減少多少私人車輛？最後，他們的思維不只是描述現況，而是用數據來支持長期決策與資源配置。
（出自ChatGPT)

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
成大師生、附近居民、腳踏車業者

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
腳踏車亂鑽影響通勤便利性

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
從數據角度出發，蒐集並分析不同時間點的使用需求

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
注重長期的永續交通、環境影響

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
共有幾位學生有腳踏車、為什麼學生不認領回自己腳踏車

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
學生、管理校園腳踏車的人、勝後腳踏車阿伯、校園的使用者

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
許多沒有人認領的腳踏車，影響活動舉行，造成環境髒亂

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
計算目前校園內的腳踏車數量，對比當學年度調查有在校園使用腳踏車的人，計算有多少腳踏車是沒有主人的

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
在腳踏車上貼提醒單，集中管理無人使用的腳踏車，發公文提醒學生該領回自己的腳踏車，期限一到，腳踏車將回收

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
1.成大官方統計的腳踏車流量 2.成大官方提供的腳踏車停車格數量統計 等

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
發現這個議題可以思考到的前面非常多，有商業、道路權益或路邊臨停等問題。所以在利害關係人的分類上會比較雜亂。

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
1.販賣腳踏車的商家 2.使用腳踏車的騎士 3.其他用路人(如:汽車、行人、機車騎士) 4.成大周圍住戶與商家

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
1.較踏車商家主要關注議題為腳踏車的銷量 2.腳踏車的數量與腳踏車停車格的數量會引起腳踏車騎士的關注 3.其他的用路人可能會關注腳踏車在路上的數量，使否影響到自身的道路使用權益 4.腳踏車臨停等問題可能會引想到周圍商家或住戶的空間使用權益

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
資料科學家可能會更專注在各個數據交叉比對，確認各個因素彼此之間的影響程度。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
老手或專家可能會更專注在解決問題本身。除了數據以外，也會思考和評估其他層面。

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
成大各校區出入口腳踏車流量、學生人數、學生通勤方式

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不清楚專家或資料科學家的思考邏輯

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
成大學生、教師、成大工作人員、會經過成大周圍的人

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
1.腳踏車影響成大校內和校園周邊的交通
2.腳踏車亂停會影響校內景觀與秩序，也容易阻礙道路通行

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
透過各種數據去分析、推估

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
校方統計成大師生腳踏車擁車比與人數、成大腳踏車停車格容量、廢棄腳踏車數量（如一年以上無人使用）

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不知道怎麼帶入角色（專家與資料科學家）

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
在成大的師生、腳踏車騎乘者、校方、校外訪客

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
使用者停車空間不足、出現亂停車現象影響校容與交通

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
羅列可以得知腳踏車數量的方式，例如：1.直接人工統計停車數量（會納入廢棄腳踏車）、2.問卷調查（會得知有在使用的腳踏車數量、但可能不夠全面）➡️再統整資料並處理（視覺化等）

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
先找問題（如學生反應車位不足）➡️找解決方式：利用現有統計數據知道校內腳踏車數量➡️重新規劃停車區域

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
騎腳踏車上學的人數(可以系為單位做調查) 停放區總面積 各校區停放區面積 停放區所在位置對移動動線之影響

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
在成大上課的學生 任教的老師 騎腳踏車上的學生 

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
腳踏車經常找不到位置停 有時候甚至會被偷
核心問題:有些人停了之後就再也沒騎走 十分占空間 
問題根源:未明確定好廢棄腳踏車的處理規範及任意丟棄腳踏車的懲處。

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
透過表單調查 騎腳踏車學生總人數 並上校網查找和停車面積有關之數據

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
觀察每天的尖峰時段來計算上下課腳車流量

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
成大學生人數、成大住宿人數、成大教職員人數、交通意外事件數

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
我既不是專家也不是老手更不是資料科學家，怎麼會知道他們會怎麼思考rrr

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
學生、路人、教職員、腳踏車商家、成大周邊居民與商家

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
學生騎乘腳踏車方便上課。
腳踏車應是與車的號誌燈一同騎乘，但有些腳踏車在行人號誌燈為綠色且車輛號誌燈已是紅燈的情況下仍照樣騎乘，造成交通混亂。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
先釐清問題範圍→找可靠的資料來源與公開資料→以比例或樣本推估，可能會聯想到社會問題

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
建立腳踏車使用的登記介面，確實了解車流動向

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不了解思考方向該如何切入

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
教職員 學生 運動的居民

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
學生使用腳踏車的頻率和數量？校園停車和安全議題？

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
腳踏車價格、全校學生人數、腳踏車維修價格、校園路口腳踏車車禍次數

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
思考脈絡有點跳脫，不太連貫

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
成大學生、教職員、腳踏車經銷商、腳踏車修車工人、成大校園附近馬路用路人、成大校園附近居民

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
(1) 成大全體學生與教職員: 通勤便利性、交通安全疑慮、腳踏車的價格可能影響購買意願
(2) 腳踏車經銷商、腳踏車維修工人: 使用腳踏車的客戶多寡會直接影響收入多寡
(3) 成大校園附近用路人與居民: 腳踏車的多寡可能會影響校園附近交通的穩定性 

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
車禍次數與腳踏車購買意願的關係、

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
如何在交通便利、維持各方的穩定收入以及交通的安全性取得平衡

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
腳踏車事故紀錄，腳踏車車輛數，路上車流多寡時段，校園可停腳踏車的地圖

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
腳踏車數量太多，校園空間不足，路上危險程度增加

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
入學學生以及在校生的數量來做推斷

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
校園內停放腳踏車總數、各停車區數量、YouBike數量、廢棄車量、騎乘路線、尖峰時段、使用頻率、進出校園數據、腳踏車事故紀錄、交通熱點、車輛違規記錄、校園地圖、停車場設置規劃、校方規定

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
有些資料可能不好取得，比如店家做騎腳踏車生意學生的數量，要實地的進行觀察與計算。

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
所有成大學生、來成大觀光的人、來成大運動的人、勝後阿伯、警察、附近的店家、機械系學生、有開車進入成大的人、YOUBIKE企業、賣腳踏車的商家、附近交通規劃制定者

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
1.擔心腳踏車撞到他們或撞到腳踏車
2.擔心腳踏車沒地方停
3.擔心腳踏車出去校園之外會被車撞、腳踏車的肇事率
4.機械系的學生服務學習大概有多少腳踏車可以修理
5.勝後阿伯的生意怎麼樣
6.Youbike可以設立的點有多少、需求有多少
7.騎腳踏車的風氣多興盛?新生評估自己是否也需要購買腳踏車
8.腳踏車的通行道路、號誌秒數、道路與設計路擋的地方(哪些地方腳踏車不可以通行)
9.成大騎腳踏車的學生如果要到店內用餐，是否有地方可以停放腳踏車

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
應該會如老師上次講課時，訂義「成大的腳踏車」問題，定義之後才會開始統計與分析。

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
本校開放性資料、監控攝影機影片、全校教職員生人數、進入校園時登記資料、校內特賣會公司銷售數據

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
對校園資料了解少、未有相關研究經驗、缺乏相關資料的掌控

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
校方管理相關部門、警衛、新舊生、家長、教職員、所有用路人（附近居民）

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
校園內移動、大樓出入有障礙。行走路上遭遇擦撞碰觸、交通堵塞，安全性及效率問題。
校內腳踏車數量龐大，且腳踏車是交通工具，具備移動性；校地範圍廣，可以停放腳踏車的位置多，數量計算困難。

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
用紅色白板筆在大白板上畫出議題的利害關係人後，延伸出後續發想。
列出利害關係人後，他們可能做過相關研究。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
從本校開放性資料尋找相關數據、利用監控攝影機進行分析、請駐門口警衛統計

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
A. 排隊攤販名單與位置分布圖
B. 不同時間段的排隊人數與等待時間紀錄
C. 攤販的平均營業額與翻桌速度
D. 消費者調查（選擇攤販的原因、對等待的耐受度）
E. 夜市總人流量數據（平日 vs 假日、季節性差異）

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
A. 資料收集困難：夜市人流大、環境複雜，影像辨識可能誤判
B. 排隊行為不穩定：可能受天氣、節日、社群媒體影響，難以建立穩定模型
C. 消費者行為多樣：有些人為了「名氣」去排隊，有些人只是隨機加入，動機難以量化
D. 攤販不一定願意提供營業額數據，資料透明度不足
E. 分析結果牽涉多方利害：若要調整攤販位置或管制排隊，可能會引起攤商與顧客反彈

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
攤販 顧客 夜市管理人員

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
A. 先定義問題：哪些攤販屬於「排隊攤販」？排隊平均時間多少？是否影響夜市動線？
B. 收集資料方法：
	•	人流計數器或影像辨識（紀錄每攤排隊人數與等待時間）
	•	消費者問卷（為什麼選擇排隊？對等待的容忍度？）
	•	攤商營業數據（營業額、翻桌率）
C. 分析角度：
	•	時間序列分析（不同時段排隊長度）
	•	熱點圖（夜市空間哪些區域容易壅塞）
	•	迴歸模型（等待時間與營收、顧客滿意度的關聯）

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
A夜市經營專家：會認為排隊攤販是「人氣指標」，能吸引人潮、提升整體夜市的名氣，但同時也帶來人流堵塞與秩序管理問題。
B. 交通與群眾管理專家：可能關注排隊攤販造成的動線阻塞、消防通道受影響，並建議規劃「候位區」或採號碼牌制度。
C. 行銷專家：會強調排隊本身就是「社會認同效應」，排隊可以製造「稀缺與人氣」的氛圍，對攤商有加分效果，但也提醒夜市需要避免「假排隊」或過度誇張的行銷手法

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
排隊時間可能因為平日或假日而有所差異

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
如何規劃排隊動線、如何增加效率讓大家可以快點排到

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
蒐集資料分析平均排隊時間

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
管理委員會如何決定要租給誰、攤位怎麼安排

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
地圖 人流數量 攤販數量

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
我非當地人 無法掌握最貼切的答案

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
遊客 攤販 當地需經過附近的居民

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
交通堵塞 遊客太多 搶生意

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
觀察當地距民的交通路線
看各個攤販販售的商品類型

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
詢問其他攤位的感受  自治會的夜市人流統計

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
攤位老闆 攤位員工 花園夜市自治會 本地客 觀光客 隔壁攤位 賣一樣商品的攤位 食材供應商 行動支付服務商 台南市衛生局 電信公司

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
隔壁攤位會不爽排隊排到他的攤位前面 賣一樣產品的攤位會眼紅 預約排隊的第三方服務商會收很多錢 夜市人多訊號不好電信公司得額外花錢支援移動基地台

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
電信公司流量高峰資料 Google地圖流量資料

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
如何製造雙贏的局面 製造誘因給其他攤位 製造誘因給夜市自治組織

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
食物總類、可能會來的人數

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
攤販 地主 管理委員會 客人 原料商

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
攤販：如何吸引客海戶？如何減少自己做餐的時間？如何定價比較有競爭優勢？
地主：如何讓這塊地可以租出更高價？
管理委員會：如何選擇要租給那些攤販？如何讓整個夜市的生態系可以更加豐富？如何願意讓攤販付出更高的房租？
客人：如何可以快速買到所有食物？什麼時間點去比較合適？哪間店比較好吃？
原物料：如何確保品質？如何讓攤販買更多？

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
排隊攤販的商品售出數量、鄰近攤販的商品售出數量、排隊攤販的客流量、鄰近攤販的客流量

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
排隊攤販、排隊攤販的鄰近攤販、其餘夜市攤販、顧客、附近居民、零售商、批貨商、供應商、管理委員會、清潔人員

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
排隊的隊伍可能會影響到鄰近攤販的空間

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
客人、攤販、政府、附近居民、土地所有者、管理委員會

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
問題是排隊人潮多但翻桌率有限 根源是排隊動線缺乏規劃'

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
先界定核心議題，接著蒐集並清理資料，最後用數據向所有利害關係人說明情況

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
夜市地圖，方便客人直接鎖地目標
線上排隊系統，可有效減少人潮堆積在攤販

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不知道攤販排隊的具體數據和差異值

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
攤販 客人 外送員 夜市攤販管理人員 汽機車停車場人員

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
攤販位子是否影響排隊人潮？如何有效減少排隊造成場地擁擠？

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
先定義問題並列出「排隊攤販」的共同處再分析人流

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
找攤販管理委員會諮詢攤販狀況和安排

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
夜市動線圖、人流量統計表

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
這個議題我能想到的問題層面比較單一，主要是因排隊動線造成其他人不便等相關議題。

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
攤販、顧客、夜市管理委員會

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
比較熱門的攤位顧客排隊動線影響到了其他在做生意的攤販或走動的人潮

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
我覺得資料科學家會更去注意到更多數據比對的細節。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
我覺得專家可能會注意到非直接相關的細節，像是天氣、平/假日、寒/暑假。

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
該夜市委員會的人數報表、當地交通狀況分析、地圖、用戶表單

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
各攤販都有各自的個性及約定俗成的習慣，可能較難以標準化

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
夜市攤販 顧客 附近居民 回收業者

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
1.來逛夜市的遊客是否會因為排隊而失去興致
2.若各攤位都需要排隊，各攤位的動線該如何安排
3.遊客過多是否會造成附近交通壅塞、噪音過大等現象
4.夜市商品的垃圾處理問題

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
分析熱門時段夜市的人潮流量、以及對於各攤販做出顧客的習性調查、附近的交通狀況

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
1.使用MIS思考如何最佳化動線，並劃出流程圖，找出可優化部分
2.對於攤販生意及當地環境品質做權衡

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
夜市每日平均造訪人數、夜市動線規劃

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
無法預防有些人不遵守規則

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
逛夜市的遊客、攤商、周遭住戶、周圍車流、夜市開發管理者

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
計算人流，分析攤販日均消費者數據、根據數據選擇合適的管理顧客方式

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
規劃排隊路線、規劃叫號系統，使整個流程更加順暢

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
交易量、人流、排隊時間、動線設計、停車面積、車流、攤販/停車位比例

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
問題牽扯到非常多利害關係人，分析起來十分複雜

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
附近居民、遊客、攤販、交警、土地所有人

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
附近居民：噪音、人潮擁擠，影響生活品質
遊客：站著排隊沒有空調、交通工具停放不便
攤販：營業空間擁擠、備料及清理不便
交警：工時加長、車流多需注意交通安全、交通工具停放管理
土地所有人：夜市攤販收益、夜市形象影響人流、土地劃分（攤販、停車位等）

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
蒐集交易量、人流、等待時間、動線設計等等資料，觀察資料間何處不對等、搭配不上，分析因素並提出解決方案

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
釐清核心問題是供給不足、需求集中還是動線設計不佳，再蒐集交易量、人流、等待時間等資料，用系統性角度分析；同時兼顧不同利害關係人（熱門與冷門攤販、消費者、夜市管理方、居民與政府）的需求，並設計如號碼牌、線上取號或動線規劃等策略，以在維持夜市魅力與確保秩序、體驗、利益公平之間取得平衡。
（出自ChatGPT)

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
夜市的客流量很容易受到天氣影響，導致客流量差異大

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
遊客、其他攤販、清潔人員、夜市管理單位

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
排隊會影響鄰近攤販的客源，也會影響遊客在夜市中行徑的流暢度，

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
參考各種數據去分析為何會造成排隊的現象

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
透過各種理論去分析如何規劃夜市的動線

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
問卷：客人願意花多久時間排隊、排隊時間或來客數與店營收關係

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
排隊客人、攤販、夜市擁有者、隱藏客源（觀光客、在地人）

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
排隊人流擁擠➡️影響動線與來客意願（客人面向）、翻桌率不如預期影響營收（夜市與攤販面向）

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
以量化方式思考，如各種排隊路線設計的客人平均排隊時間

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
根據規劃良好的夜市設計作為參考，想辦法優化動線設計

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
排隊攤販 vs 非排隊攤販收入、一次性餐具進貨量、google評論與美食網紅貼文底下的留言與網路聲量

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
攤販要願意提供這些資料，有些涉及商業機密，不易取得；網路留言可能有些太過極端，需要排除這些極端的資料。

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
花園夜市附近的居民、製做攤販小車子的商家、做一次性餐具的店家、排隊攤販的隔壁攤販、做看板的店家、夜市管理委員會、Google評論的管理者、IG美食網紅、清潔隊員(垃圾處理)、旁邊停車場的老闆

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
1.隔壁攤販的攤位一直被擋住、影響隔壁攤位的生意
2.垃圾處理是否妥當
3.Google評論管理與網路聲量
4.怎麼讓生意平均分配在每一個季度、要如何維持住客源

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
他們可能先觀察問題，再思考可行的分析方式，接著觀察資料，思考更創新的推論方式。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
思考他們攤販所想要解決的問題是什麼

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
監控錄影機影片資訊、攤位排隊人數、時間、路線

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
缺乏夜市相關資料掌控、對夜市排隊排隊攤販路線沒有概念

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
攤販本攤、攤販聯合工會、購買人（本地常客、遊客、外國旅客、炒氣氛的暗樁）、夜市管理人、警察、當地政府各部門（交通部、觀光）、當地非政府觀光組推廣組織、清潔人員、垃圾車駕駛人、回收油組織、停車場業者、腳踏車及機車租借店家、瓦斯配送、流動性廁所業者

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
排隊動線規劃，包含夜市所在地區、攤位分布、行走路線、地板材質。

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
從各攤販統計數量下手，大數據分析。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
實地記錄統計，在入口及出口處架設監控錄影機。分析各攤位排隊時間及購買人行為。

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不知道身為其他腳色怎麼思考

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
逛夜市的人
排隊的人
排隊的攤販
停車場持有人
夜市附近的用路人
夜市出租攤位的持有人
附近警察

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
根源：排隊人太多
逛夜市的人：排隊人太多，走道太小，整個擠住或卡住
鄰近攤販：可能因為排隊人潮排到其他攤位前，導致其他逛夜市民眾忽略那些攤販，影響那些攤販的收益
排隊的人：排隊久了耐心可能下降，或是排到了卻沒有想要的商品，極端情況下是有可能會有紛爭
停車場的持有人：看見這麼多人流，惡意與其他停車場持有人哄抬停車費，造成紛爭
經過的用路人：因附近人流車流太多，造成交通堵塞
附近警察：要維持交通很累

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
更改攤位擺放位置，讓人流平均分布

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
怎麼繼續提升經濟，但不造成負面影響

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
調查夜市人流 各攤販營業額 攤販分布圖  攤販性質圖

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
數據不夠精準 人流不好計算

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
附近居民 顧客 攤販老闆 場地管理員

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
A.夜市營業時間較晚 容易影響到附近居民生活
B.人潮過多時 易影響到顧客們的行動動線

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
分析夜市人潮流量 觀察消費者偏好

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
A.觀察夜市人流較少的時段 在此時段添加些優惠 來平分他日的人流
B.思考攤販們的擺放位置 該如何調整才能提高效率

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
財團的財報  球員的薪水數據

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員 隊長 經理人 背後財團 董事長 董事成員

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
財團關注如何賺到最多的錢 球員關注如何拿到佳績

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
善用網路行銷數據 球員場上數據

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員 資料科學家 投資人 

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
如何用最少的錢請到會帶領球隊走出困境的球員 

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
考慮球員上壘率、長打率等

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
認為數據無法取代自己的專業眼光

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員、資料科學家、投資人

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
要怎麼用有限的資金買到有價值的球員並拿下勝利

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
分析各個球員的上壘率，分析哪個球員更能贏得比賽

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
專家可能還是會選擇各方面實力平均較高的球員

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球員比賽數據、球探評估報告、球員薪水調查

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
數據無法反應球員綜合能力、不確定需要哪些指標來做

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球隊經理、球探與傳統棒球專家、球員、球隊老闆與投資人、球迷與媒體、整個大聯盟

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
經理人：預算有限，難以跟富有球隊競爭。
球探/傳統專家：依賴直覺與經驗，但與數據驅動思維衝突。
球員：部分實力被低估，因為不符合傳統評估標準（例如外型、揮棒姿勢）。
老闆：擔心新方法風險過高，投資報酬不確定。
核心問題根源：有限資源下，如何在不利環境中建立具競爭力的球隊。

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
 用統計與數據找出被忽略的價值（上壘率、保送率）。
強調「客觀性」與「效率」，避免因外貌或姿勢偏見錯失好球員。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
認為球員價值來自觀察與比賽感覺

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
A. 球員歷史成績
B. 球隊財務與薪資數據
C. 比賽結果與球場環境因素
D. 傳統球探評分

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
A. 球隊老闆與管理層
B. 球員
C. 球迷與媒體

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
A. 老闆：預算有限，如何保持競爭力 → 核心問題：資源不足
B. 球員：傳統球探不看重數據，工作安全感低 → 根源：觀念與制度保守
C. 球迷/媒體：球隊成績不佳，觀賞性受影響 → 根源：創新方法尚未被接受

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
A. 收集球員歷史數據：打擊率、上壘率、投球紀錄
B. 用統計模型評估價值
C. 提出低成本、高效能球員選擇策略

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
A. 傳統球探：依賴直覺與經驗評估球員
B. 球隊管理者：重視長期績效與財務平衡
C. 運動分析師：看重數據與選手潛力

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
平均夜市人數、各攤位平均每日人數與營收、顧客意願問卷調查、攤商分布圖

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
意願如何調查、數據的準確性存疑

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
攤販老闆、忠實顧客、攤位管理員、附近居民、夜市附近用路人、清潔工人

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
(1) 攤販老闆與攤位管理員: 排隊人潮的多寡直接影響攤販老闆的收入，進而影響攤位管理員的租金收取情形
(2) 忠實顧客: 排隊人潮多寡會影響購買意願
(3) 夜市附近居民、用路人與清潔工人: 排隊人潮會影響夜市秩序與附近區域安寧

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
探討垃圾數量與攤商收入的關係、人數與中途離開人數的關係

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
(1) 探討最佳攤商動線以分散人流
(2) 探討環境與人流對於顧客光顧意願的影響

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球員身體素質等基本資訊、球員在各種比賽時的表現數據(以及球員面對的對手其相等的數據)

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
我個人有在看電競賽事，但我對於其他運動比賽很不了解、平常也都沒有在關注。

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員、教練、大/小聯盟、贊助商、球團贊助財團、球迷、現場觀眾、網路論壇

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
核心問題在於球員本身以及伴隨的經濟價值會隨著他的表現而浮動。這個問題的根源來自於無法100%確定的狀態。

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
收集球員的每場比賽或練習賽的數據，分析各種天氣、人員和球具等因素是如何影響球員的表現。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
我認為這一題專家和老手跟資料蒐集家的作法會十分類似。

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
過往績效資料，如打擊率等等、大數據分析案例

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
問題範圍廣深、未看過魔球

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員、教練、贊助商、聯盟、工會、代理人、媒體

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
推行以數據為導向的思考模式，但被質疑

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
大數據的作用、長期以往大數據產生具體影響的案例

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球員場上數據 球探評估資料 媒體記者關注對象的發展

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
優秀球員需具備的能力每個人的切入點不同

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員 球探 教練 媒體記者 資助投資者

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
如何贏球？該如何下注或投資正確球隊？

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
可能還是會參雜個人主觀想法

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
打擊率 上壘率之類的比賽數據

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
隊員 經理 粉絲 偷資人

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
怎麼在使用有限的成本下贏得比賽

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
蒐集球員數據 觀察每場比賽和其他隊員之間的配合

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
從球團數據庫找到各個球員的數據，再自行比對各種數據相關性

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員、球團、觀眾、贊助商、球探

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
核心：球員表現不佳影響球隊輸贏➡️球團虧錢、觀眾賭錢不知道誰會贏、贊助商想找容易獲勝的隊伍代言或贊助、球探想知道該找真正具有價值的球員

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
目標是了解各球員表現：也是先參照球員表現的數據
再尋找關聯性（被三振後表現開始下滑、投觸身球後控球不佳等）

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
目標是提高球員表現：根據球員過往賽季表現（打擊率、面對不同球路的安打率、擅長的球路、三振的比例等等）去做專項培養或弱點加強

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球員歷史成績、球隊財務狀況

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
對職業球隊的運作模式不了解

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員、球隊管理員、球隊經理

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
同時達到球隊利益最大化和球員打出好成績

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
分析各個球員從以前到現在的能力趨勢

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
關注球員近期表現，選擇表現較好的球員

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球員能力分析圖(打擊率、盜壘率等等)、球團薪資及總成本支出、當地環境的交通細項(場館、停車場、傭賽程度、車流分析...)

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不太知道下注者那部分該怎麼處理

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員 觀眾 投資者 球團 下注者

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
1.如何吸引觀眾購買商品、吸引投資者或公司贊助球隊
2.如何使用最小化成本取得程度內最佳的成績及利益
3.如何在透過球員進行行銷推廣(業配)及日常訓練找到平衡點
4.球員在名譽、成就與金錢之間的考量
5.分析球隊狀態，判斷該下注哪一支球隊

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
觀察歷年資料，判斷出錯誤及可以改善的部分，並想出新方案調整及補齊這方面的部分

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
分析球隊各項的優劣勢，如：球員粉絲群體眾多、場館的交通便利性、贊助較少...等等

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球員的一切場上數據 電視後台分析 進場人數分析

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
球員反映經常起起伏伏 有時難以判斷

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
球隊如何賺到最多的錢 吸引更多的顧客 如何以最少的資金使球隊戰績更加進步

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
分析各選手的數據 找出每個人的優點和弱點
紀錄人流 找出哪些時段觀看的人數最多
跟隨時事 觀察有哪些當紅炸子雞

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
專注在選手的訓練上 設計出有特色的商品 招募強大的球員及啦啦隊來吸引觀眾

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球員歷史數據、身體狀況、勝率

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
對此主題較不熟悉，需要較長時間思考

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
球員：低薪、被分數侷限價值
球團經理：預算低留不住球員，面臨外界質疑和內部矛盾
老闆：壓低預算及維持競爭力

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
蒐集球員歷史數據、身體狀況、勝率等等資料，分析影響勝率最大的因素

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
聚焦於小市場球隊如何在有限預算下保持競爭力，在不同利害關係人與價值觀衝突中找到可行且持久的平衡。

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員、球探、球隊老闆、球隊職員

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
(A) 球隊財團的收入有限，無法支付明星等級球員的高昂薪資
(B) 球隊無法請到好球員，可能對球隊戰績產生負面影響，進而降低球迷觀賽的意願以及周邊收入

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
分析球員的各項數據(例如:投手的防禦率、打擊者的打擊率)、財團的淨收入

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
如何在財力有限的情況下，提升球隊戰績，進而改善財團的財務狀況

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球員身體資訊，年齡，強項
歷年比賽影片

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員，球隊持有人，下注人，分析師

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
球員：想賺錢，提升名譽
球隊持有人：連勝賺大錢
下注人：看到前面連勝可能會因為恐懼或是機率問題而改成下注其他隊結果輸錢
分析師：

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
各個球員強項
對手弱勢
團隊合作

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
看到被低估的隊伍然後下注賭一波大的

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球隊體能教練紀錄、穿戴裝置（GPS、心率帶）、官方比賽數據、體育分析平台統計數據、球員與隊友之間的互動、默契質性採訪資料、球員的焦慮、壓力、滿意度

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
需要把質性與量性的資料綜合評估

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員、球隊老闆、球隊經理人、球隊粉絲、球隊製做週邊商品的公司、

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
球員更換球隊是否適應(訓練方式、團隊融入程度...)
球員身體狀況是否適合交易
球隊老闆是否願意出資、交易球員
球隊粉絲能不能接受
球員更換球隊後，做週邊的公司也要跟上

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
利用網友討論內容了解球員表現、從練球表現中統計他們的訓練數據與上壘比率、評估球員品行問題(質性)、衡量球員的價值與訂定基準去比較是否符合他們現在的行情(有無低估或高估)

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
重視球員的需求及他們的價值

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球隊獲勝機率與球員關係、球員各項體徵

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
對棒球運動不熟悉、不明白賭球的規則

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球隊經理、球迷（現場、線上）、球探、資助公司、紀念品生產廠商

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
哪個球隊最能獲利、最精彩、最有收視率、獲勝條件高

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
運用視覺化數據分析球隊獲勝條件及獲利趨勢。

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
從球隊數據下手，分析獲勝機率及個人平均得分數。

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
夜市規劃圖、附近住宅地圖、噪音分析數據（？）、人流、車流、哪些攤販客人很多‘、垃圾桶數量與地點、附近交通路線、停車動線、人的進出口動線

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不確定是否有遺漏重要資訊，我在想的時候有種被框住的感覺，有時很難想到其他可能的問題，或其實有些資訊很重要但我沒想到

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
逛夜市的人、夜市攤販、附近居民、夜市的管理員、清潔人員

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
1、夜市帶來很多人潮，會造成附近交通混亂、噪音、垃圾亂丟的問題 2、顧客排隊動線不佳，影響別攤生意，或是客人之間易有插隊糾紛

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
可能想辦法將這些問題量化，就容易設定改善目標，知道未來要達到的指標在哪->再來去實地調查看看，發現問題並找出痛點

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
思考這些問題的根源是什麼？為什麼會產生這些問題？先找出源頭在哪裡，後面就比較好解決

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
腳踏車格數、每個腳踏車格可容納多少車輛、擁有腳踏車的成大學生數量、哪些地區腳踏車格需求多、人行道的數量與位置

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
不確定是否有遺漏重要資訊，我在想的時候有種被框住的感覺，有時很難想到其他可能的問題，或其實有些資訊很重要但我沒想到

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
1、腳踏車位子不夠停，很多時候都要跟別人硬擠，因此很容易造成將車子抽出後，整排都倒的狀況 2、有時候路人會走在腳踏車行駛的路上，很容易有撞到的情況發生，或是為了不撞到人而停下來，導致塞車

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
先了解學生理想的狀態是什麼，可以透過問卷調查的方式了解使用者偏好，在開始搜集可用數據，去釐清問題出在哪裡，會不會停車位是剛好的只不過有人亂停？還是真的是車子過多且停車格不夠，以及實地觀察人行道是否真的不明顯，還是是道路設計使得

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
了解為什麼學校不規劃多一點停車位，以及了解為何明明有人行道，有些人為什麼還會走車子較多的路，會不會是人行道太壅擠或不明顯的問題

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
每個球員在場上的成績、球員的體能數據

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
可能對這部電影的內容不太了解，因此只能在網上查資料進行淺層的分析而已

# data[].attributes.custom_properties.ceMXc3fs
球員、教練、觀眾、球隊老闆

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
在最少的資源下，如何打出最好的成績，球隊才能賺錢，才有更多資源培訓與經營

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
可能將所有資訊用成數據的形式，去了解每個球員的強項與弱項，安排他們在適合的位置，才能發揮最大效益

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
需要從哪裡找到有能力卻不需要花太多錢娉請的球員，了解自己與對手對五個強項和弱點，設定明確的目標

# data[].attributes.custom_properties.TZ0YxlcQ
球員的過去兩季球賽的戰績、球員的年簽約價目表

# data[].attributes.custom_properties.V8lXq4Kk
球員戰績有時可能受到個人因素影響，並非直接反應球員實力

# data[].attributes.custom_properties.cnazyBaE
該如何選擇CP值最高的球員

# data[].attributes.custom_properties.l2_TeH2U
分析各球員的歷史戰績作排序，再根據年簽約價目表作排序，接著進行filter，選擇不論在戰績或價目等符合自己要求的人選

# data[].attributes.custom_properties.oBP6oH-c
到處打聽球員的消息、詢問不同專家的看法