Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Spring Semester Year 2023	315996	Thesis Writing and Research Methods	1	2.0	2	▲	ZHEN-HUA CHE Liou jiann-haw	EMBA - BM 資財EMBA EMBA - IEM	49	0	B-1班碩一必修(個案寫作或論文寫作2選1)，集中上課

Course Plan：

Instructor	ZHEN-HUA CHE　Office Hours
Email	zhche@ntut.edu.tw
Last Updated	2022-12-18 22:55:30
Course Objective	本課程旨在幫助學生在論文寫作以及企業研究方法上建立足夠的知識與技能。課程內容主要分為兩部分，第一部分將介紹論文架構，緊接著介紹如何撰寫緒論、文獻探討、研究方法、結果分析、討論、結論及參考文獻，配合課程中的實際案例討論，指導學生應注意的論文格式與規範。本課程的第二部分則在介紹目前企業研究上常用的各種數量方法，各種數量方法的原理及其應用的領域將以實際案例解釋說明，透過上課解說演練、討論、作業、報告等方式使學生熟悉各種研究方法。主要教授的研究方法包括層級分析法、網路程序分析、TOPSIS、VIKOR、灰關聯法、決策實驗分析法、模糊理論、約略集合及基本多變量分析。所教授的各種的研究方法將以Excel進行分析與計算演練，本課程學習結束後，學生應當能具備足夠的能力撰寫論文並了解使用各種研究方法於企業問題解決。 The objective of this course is to help students build up the knowledge/skills in thesis writing and business research methods. The content of the course can be divided into two major parts. The first part will begin from the introduction of thesis structure, followed by how to write the introduction, literature review, methodology, result analysis, discussion, remarking and reference. The format of thesis will also be illustrated by some class examples. The second part of the class will begin with the introduction of different quantitative methods commonly used in business research methods today. The categories of research methods and their applicable problems are then presented using real-world case studies. Students can learn different decision-making tools through lectures, discussions, assignments, term-projects, and in-class practices. The main methods include AHP, ANP, TOPSIS, VIKOR, DEMATEL, Gray Relation Methods, Fuzzy Set Theory, Rough Set Theory, and some basic multivariate
Course Schedule	論文結構介紹與要求如何撰寫學術報告或論文實際學術報告討論層級分析法簡介與練習網路程序分析簡介與練習模糊理論簡介 TOPSIS方法簡介與練習 VIKOR方法簡介與練習決策實驗分析法介紹與其混和模式練習簡介資料探勘技術之約略集合理論簡介多變量分析實際案例練習與討論預測技術簡介：介紹預測技術特性、預測之要件、預測執行程序。定性預測方法：主管意見、銷售員意見、消費者調查、德菲法。定量預測方法1：時間序列資料型態、平均法預測技術、趨勢預測技術。定量預測方法2：季節性分析技術、關聯性預測技術。預測模式評估與控制：預測精確度衡量、非隨機誤差偵測。
Evaluation and grading policy	期末專題 30% 作業與案例研討 40% 課程參與 (上課實際練習) 30%
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:No 自編講義
The access to curricular consultation	車老師聯絡方式：zhche@ntut.edu.tw
Expanding teaching and resources
The course corresponds to the SDGs
Does the course incorporate AI
Note	車老師：因應疫情防疫規定，可能調整遠距教學，使用教學軟體webex，若學院有統一使用軟體，屆時另行通知。會議鏈結 https://meet73.webex.com/join/pr1826755842 會議號 1826755842