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泰國車輛登記資料的機器學習分析:趨勢和模式 = = Machine Le...

潘納特

泰國車輛登記資料的機器學習分析:趨勢和模式 = = Machine Learning Analysis of Vehicle Registration Data in Thailand:Trends and Patterns /

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:	泰國車輛登記資料的機器學習分析:趨勢和模式 =/ 潘納特.
其他題名:	Machine Learning Analysis of Vehicle Registration Data in Thailand:Trends and Patterns /
其他題名:	Machine Learning Analysis of Vehicle Registration Data in Thailand :
作者:	潘納特
出版者:	雲林縣 :國立虎尾科技大學 , : 民113.07.,
面頁冊數:	[8], 126面 :圖, 表 ; : 30公分.;
附註:	指導教授: 胡念祖.
標題:	Thailand Automotive Market. -
電子資源:	電子資源

泰國車輛登記資料的機器學習分析:趨勢和模式 = = Machine Learning Analysis of Vehicle Registration Data in Thailand:Trends and Patterns /
潘納特

泰國車輛登記資料的機器學習分析:趨勢和模式 =Machine Learning Analysis of Vehicle Registration Data in Thailand:Trends and Patterns /Machine Learning Analysis of Vehicle Registration Data in Thailand :Trends and Patterns.潘納特. - 初版. - 雲林縣 :國立虎尾科技大學 ,民113.07. - [8], 126面 :圖, 表 ;30公分.

指導教授: 胡念祖.

碩士論文--國立虎尾科技大學資訊管理系碩士班.

含參考書目.

本論文利用機器學習和大數據分析研究了 2009 年至 2023 年泰國的車輛登記。透過分析泰國車輛登記資料庫中的車輛登記、人口統計和經濟指標 (GDP)，該研究揭示了主要趨勢和相關性。它採用了市場份額分析、空間分析和 2024 年至 2026 年汽車登記預測數據等技術。市場份額分析顯示，豐田、本田和五十鈴佔據主導地位，小型企業和新進業者也呈現出多元化趨勢，尤其是在電動車領域。城市化和經濟活動推動曼谷和其他中心的車輛密度更高。值得注意的是，以比亞迪和特斯拉為首的電動車註冊量正在成長，顯示人們正在轉向永續交通。這些見解為政策制定者、城市規劃者和汽車產業提供了寶貴的啟示，凸顯了進行策略調整以支持永續成長和滿足不斷變化的消費者需求的必要性。本論文加深了對影響泰國汽車市場的因素的理解，為未來交通規劃和政策的研究和決策提供資訊。.

(平裝)Subjects--Topical Terms:

1451534
Thailand Automotive Market.

泰國車輛登記資料的機器學習分析:趨勢和模式 = = Machine Learning Analysis of Vehicle Registration Data in Thailand:Trends and Patterns /
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504 $a 含參考書目.
520 3 $a 本論文利用機器學習和大數據分析研究了 2009 年至 2023 年泰國的車輛登記。透過分析泰國車輛登記資料庫中的車輛登記、人口統計和經濟指標 (GDP)，該研究揭示了主要趨勢和相關性。它採用了市場份額分析、空間分析和 2024 年至 2026 年汽車登記預測數據等技術。市場份額分析顯示，豐田、本田和五十鈴佔據主導地位，小型企業和新進業者也呈現出多元化趨勢，尤其是在電動車領域。城市化和經濟活動推動曼谷和其他中心的車輛密度更高。值得注意的是，以比亞迪和特斯拉為首的電動車註冊量正在成長，顯示人們正在轉向永續交通。這些見解為政策制定者、城市規劃者和汽車產業提供了寶貴的啟示，凸顯了進行策略調整以支持永續成長和滿足不斷變化的消費者需求的必要性。本論文加深了對影響泰國汽車市場的因素的理解，為未來交通規劃和政策的研究和決策提供資訊。.
520 3 $a This thesis examines vehicle registrations in Thailand from 2009 to 2023 using machine learning and big data analytics. By analyzing vehicle registrations, demographic statistics, and economic indicators (GDP) from the Thailand Vehicle Registration Database, the study reveals key trends and correlations. It employs techniques such as market share analysis, spatial analysis, and forecast data on car registration from 2024 to 2026. The findings indicate a positive relationship between car registrations, population growth, and GDP per capita, while inflation's impact is inconclusive. Market share analysis shows Toyota, Honda, and Isuzu's dominance, with emerging diversity from smaller and new entrants, particularly in electric vehicles. Urbanization and economic activity drive higher vehicle densities in Bangkok and other hubs. Notably, electric vehicle registrations, led by BYD and Tesla, are growing, indicating a shift toward sustainable transport. These insights offer valuable implications for policymakers, urban planners, and the automotive industry, highlighting the need for strategic adaptations to support sustainable growth and meet evolving consumer demands. This thesis enhances understanding of the factors shaping Thailand's automotive market, informing future research and decision-making in transportation planning and policy..
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