高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

「1999 萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」

受委託單位：意藍資訊股份有限公司

研究主持人：楊立偉 博士

協同主持人：蕭乃沂 教授

研究期程：中華民國 105年 1月至 105年 12月

地址：台北市大安區信義路四段 184號 6樓

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目錄

研究成果摘要 ................................................................ 1

第一章 研究背景 ............................................................. 3

一、 研究緣起 ........................................................ 3

二、 相關研究與文獻探討 .............................................. 3

第二章 研究目的 ............................................................. 7

一、 整體目標 ........................................................ 7

二、 各階段目標 ...................................................... 8

第三章 研究方法 ............................................................ 11

一、 資料說明 ....................................................... 11

二、 研究流程 ....................................................... 15

三、 研究方法 ....................................................... 16

第四章 研究結果 ............................................................ 23

一、 基本樣態 ....................................................... 23

二、 反應事項文本分析 ............................................... 43

三、 資料深化加值應用 ............................................... 59

第五章 結論 ................................................................ 90

一、 基本樣態 ....................................................... 90

二、 反應事項文本分析 ............................................... 90

三、 資料深化加值應用 ............................................... 92

第六章 系統規劃建議 ........................................................ 94

一、 系統架構規劃 ................................................... 94

二、 系統功能建議 ................................................... 96

三、 教育訓練規劃 .................................................. 100

四、 軟硬體規格建議 ................................................ 100

參考書目 .................................................................. 101

附錄 ...................................................................... 102

附錄 1完整資料欄位說明 ................................................ 102

附錄 2基礎資料探勘：(一)案件量概況與趨勢 1.整體概況 .................... 109

附錄 3基礎資料探勘：(四)機關處理狀況與結果 2.承辦機關逾期 .............. 118

附錄 4基礎資料探勘：(五)案件量概況與趨勢 2.依通報事項統計 .............. 135

附錄 5基礎資料探勘：(五)案件量概況與趨勢 3.依承辦機關統計 .............. 137

附錄 6異常警示機制：外部事件好發月份統計 .............................. 139

附錄 7資料深化加值應用簡報檔 .......................................... 142

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1

研究成果摘要

高雄市 1999 萬事通自 2008 年上線至今已邁入第 8 年，其資料庫中保存

了多年來市民各類型反映事項，除了使相關業務單位即時說明回覆或行動以

澄清民眾疑慮或改善解決問題之外，民眾反映內容的長期累積更提供了市府

探知民意的寶貴基礎。

配合大數據的技術及應用的日漸成熟，本研究透過巨量分析技術與進階

資料科學，將多年累積的 1999 萬事通的民眾意見進行分析，透過其內容的

歸納整理與分析探勘，協助高雄市政府掌握民眾抱怨及意見的類型、定期變

化及其他潛在議題。透過 2011 年至 2015 年的保存於電話屬性系統、即時服

務系統與派工系統的資料，進行包括(1)基本樣態、(2)反應事項文本分析、

(3)異常警示機制、(4)其他類案件處理與自動分類、與(5)重複陳情民眾類型

描繪等分析項目（主要成果與實務建議彙整如下表），除立即有助於市政服

務內容、作業流程與系統的優化，長期而言也企圖能萃取轉換民眾意見為施

政知識，引導高雄市相關政策方案與行政資源的有效投入。

分析

項目 主要成果與實務建議

1.基本樣態

(a) 平均每一個民眾陳情案，會有 2.1個機關處理

(b) 從處理天數統計，可看出約有 60%的陳情案件，民眾會在

7日(包含假日)內收到處理完成的回覆，可透過此數值了

解民眾陳情後，對服務品質的感受。

(c) 男性占整體陳情人的大多數(59.6%)，但可觀察到女性在

法制、人事、社會福利救助、衛生醫療行政…等類型有

較高比例的陳情，男性則在路霸排除、路燈維護、道路

維護…等項目有更高比例的陳情。

(d) 平均每人陳情量，在原市與原縣有明顯落差，平均每人

陳情量最多的行政區依序為前金區、新興區、鹽埕區。

2.反應事項

文本分析

(a) 線上即時服務系統主要議題為縣市合併、濕地公園、黃

色小鴨、氣爆、違規停車；派工系統主要議題為違規停

車、路面坑洞、路燈故障、氣爆重建工程、貓隻受困 。

(b) 對上述主要的民意反映議題，建議市府可特別深入分析

瞭解其樣態並研擬改善方案或預防措施。

3.異常警示

機制

(a) 由於平日案件量遠多於假日，日常警示機制需加以區

隔。

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分析

項目 主要成果與實務建議

(b) 各案件類型皆能設定其平日與假日的案件量門檻（例如

路燈維護平日為 17 件，假日為 7 件），如超過門檻值可

透過系統自動搭配地理位置發出警示，通知業務主管機

關與研考會特別關注與處理。

(c) 針對外部事件（例如跨年、颱風等）的特定或好發期

間，建議也可具備上述的自動警示機制。

4.其他類案

件 處 理 與

自動分類

(a) 不屬現有案件類型佔全體案件量的 22%，其原因包括無

法或錯誤歸類、新案件類型、以及多重屬性案件內容

(b) 透過自動分類機制，可輔助話務人員進行分案。

5.重複陳情

民 眾 類 型

描繪

(a) 類似案由的重複反應機率與其案件特性與陳情民眾屬性

有關，案件特性包括違規交通、違章建築、路霸檢舉，

陳情民眾屬性包括檢舉達人、噪音、污染、路霸檢舉

者。

(b) 針對前述原因，建議市府可特別深入分析瞭解其樣態並

研擬改善方案或預防措施。

整體而言，上述對於高雄市 1999 萬事通的案件內容分析有助於市府掌握

民意（尤其是民怨）類型與影響其處理結果的屬性，建議可將線上即時系統

以及派工系統的資料，定期彙整並逐步導入以下所建議大數據與資料科學的

分析功能，除了上表本研究所選定的分析項目之外，可以更有彈性地應用系

統，針對特定關心的議題進行快速統計，以提升服務效能。

1. 建議規劃建置資訊系統或於現有系統中新增功能，針對異常或特殊

案件警示及自動分案，輔以人工推薦案件類型，期能運用研究成

果，發揮異常警示及減少分案錯誤之效益。

2. 除了上述的資訊系統功能優化，本研究也建議研考會將本案部分成

果，透過教育訓練或論壇形式予以分享推廣，並讓全府各機關瞭解

大數據與資料科學的潛在應用，除了 1999 萬事通之外，其實市府所

有業務資料庫皆有可能以類似的分析方法，妥善予以盤點連結並創

造更高附加價值的行政服務與政策方案。

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第一章 研究背景

一、 研究緣起

高雄市政府研考會 1999萬事通自 97年 4月 1日正式上線至今已邁入第

8年，資料庫（線上即時服務系統與派工系統）保存多年來的市民各種的反

映事項內容。配合大數據的技術及應用的日漸成熟，高雄市政府研考會期望

結合巨量分析技術，將多年累積的資料內容進行分析，透過將民眾抱怨、反

映事項的歸納、整理、探索，協助高雄市政府掌握民意的走向，以利後續在

服務內容、作業流程甚至是系統調整上，提供有效的規劃依據，改善 1999

萬事通的服務機制，讓 1999萬事通更貼近市民。

二、 相關研究與文獻探討

巨量資料分析被應用於處理無法用傳統分析程序或工具分析的資訊，由於

數位資訊的快速積累，使得許多組織多陷入擁有豐富數位資料，卻因為資料處

於難以整理的雜亂格式或半結構化格式，而無法從中探勘出具有價值的決策資

訊。因此，Chen、Chiang與 Storey（2012）從商業經營與應用的角度出發，針

對下列五種研究領域整理出不同的資料應用方法與技術，包括：（1）電子商務

與市場行銷（e-commerce and market intelligence）；（2）電子化政府與政治

2.0（e-government and politics 2.0）；（3）科學與科技（science and

technology）；（4）智慧型醫療與安寧照護（smart health and well-being）；

（5）公共安全（security and public safety）。其中電子化政府與政治 2.0

的應用範圍、資料類型、資料特性、分析焦點以及資料的影響力整理如下：

電子化政府與政治 2.0

應用範圍

1. 無所不在的政府服務。

2. 平等接觸與公共服務

3. 公民接觸與參與

4. 政治競選與電子投票

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資料類型

1. 政府資訊與服務

2. 法令規章

3. 公民意見反饋及評論

資料特性 分散的資料來源以及老舊資訊系統、豐富的文字內容、

非結構化的且非正式的公民對話

分析

1. 資訊整合

2. 內容與文字分析

3. 政府資訊語意服務與知識本體分析

4. 社群媒體監控與分析

5. 社群網絡分析

6. 語意及影響分析

影響

1. 轉型政府

2. 授權公民

3. 改善透明、參與及平等

資料來源：修改自 Chen, Chiang & Storey等 2012

而本案之 1999萬事通資料，即是一種無所不在的政府服務，讓市民們平

等接觸的公共服務，包含了豐富的文字內容、非結構化的公民對話。

以國外的例子（葉房蒲（譯），2010），美國紐約市政府提供了 311 市民

熱線，受理紐約市 800 萬人所提出屬公共管理責任亦或民眾難以忍受的

事務，如鄰居看電視噪音、周邊狗吠擾人、交通燈號失常、檢舉不當停車、

垃圾處理等問題。在一個如此充滿移民跟外國人士的國際都市，提供多

種語言服務，實施數年下來，累積超過一億通來電資料，開始有學者投入

許多的資料分析及加值運用研究。發展出多種模式，包括「噪音干擾」高

居市民申訴的公害首位，美國紐約市政府團隊隨即推行一連串打擊噪音

的計畫；特定社區關於聚眾酗酒的申訴，後續帶動針對非法社交俱樂部

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的嚴懲，以及結合地理及天氣等多種資料，找出像每年春季的第一個暖

日，美國紐約市裡的某些地區氟氯碳化物回收系統使用量會激升等蛛絲

馬跡。

在巨量資料分析，包括了資料探勘（data mining）及文字探勘（text

mining）。前者利用結構性資料中的欄位及值，以統計分析或機器學習

（machine learning）演算法，針對特定目標建立模型（model）或樣式

（pattern），作為歸納理解、決策參考、或是建立作業程序之用。後者利

用文字內容中的關鍵字（Keyword）、句子（Phrase）、以及特定之人、事、

時、地、物、組織等屬性詞（Property），尋找彼此間的脈絡關係（context）。

楊立偉等（2013）結合這兩種方法，對於刑事警察局所接受的民眾報案，

以多年累積的報案書、筆錄、移送書為範圍，建立分析模型，並提供一

線員警輔助偵察，及犯罪預防之用。蕭乃沂（2014）亦結合這兩種方法，

以臺北市 1999陳情案件為例，經過資料預處理、正規化、並使用分類、

分群、主題摘要等方法，進行協辦單位分析、需求議題分析、分布區域

描繪、發掘熱點趨勢等，使民眾陳情資料成為瞭解民情趨勢的重要管道。

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未來，在深化政府運用上，，Yiu（2012）認為巨量資料分析有以下五種

可應用於公部門的面向，包括分享（sharing）、學習（learning）、個人

化（personalizing）、解決（solving），以及成長創新（innovating for

growth）等五項。有關此五項應用說明分述如下：

(1) 分享：透過巨量資料的平台，可以有效地協助政府各機關分享

彼此的資訊，提升其解決問題的能力並縮減反應民眾需求的時間。

(2) 學習：管理階層可以透過巨量資料的分析，發掘單位在管理過

程中未發現的可能問題或重要關鍵，進而針對可能的方向提出修正

與調整。

(3) 個人化：強調服務提供者可透過巨量資料分析發現特定民眾的

特質，以便針對其個人的特質與需求進行客製化的微調。

(4) 問題解決：可以針對過去大量的資料進行分析並發掘隱藏其中

的可能樣態或趨勢，進而提出相對應的解決方案。此外，針對這些

過往的資料進行分析，可協助政府對於未來的趨勢進行預測，並研

擬可能的因應對策。

(5) 在成長創新方面，利用巨量資料分析可以發掘以往政府運作浪

費或低效率的部分，俾透過資源重新分配的方式，達到整體績效最

大化的程度。

故本案將參考上述相關研究，協助高雄市政府掌握民意的走向，以利後

續在服務內容、作業流程甚至是系統調整上，提供有效的規劃依據，讓

1999萬事通更貼近市民。

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第二章 研究目的

一、 整體目標

(一) 利用 1999萬事通等來源的陳情內容進行分析，掌握民眾抱怨及意見

反應的類型、變化及其他潛在議題。

(二) 藉由民意分析的結果，找出未來可以持續觀測的議題，以及後續可

以作為定期分析的方法。

(三) 從民意分析的議題及觀察中，歸納出可以作為 1999萬事通服務改善

的建議。

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二、 各階段目標

(一) 基本樣態

針對 1999資料庫的各項資料欄位，包括性別、客層屬性、來源別、行政

區、建議類別等…進行敘述性統計。

(二) 反應事項文本分析

對縣市合併後的｢線上即時服務系統」與｢派工系統」進行文本分析，以

歸納民眾抱怨及意見反應的類型、變化及其他潛在議題。

(三) 資料深化加值應用

利用基本樣態、反應事項文本分析之結果，提出可供 1999應用的架構、

模式或改善管理面的深化運用，以下將依據實務上之需求分別列出三個研究

目標，分別說明各研究目標的背景與目的，以及後續預期的實務應用效益。

1. 異常警示機制

(1) 研究背景與目的

每當重大活動、風災後、連續假期等特殊日程時，1999的陳情量可能會有較

大幅度的波動改變，而本研究預計透過過往的資料分析，了解日常各案件類

型每日的陳情頻率，描繪出單日的案件量的合理與不合理分布狀況，做為異

常警示機制可行性之研究。除此之外，可利用歷史資料列出過往所發生的特

殊事件，並統計經常性發生的事件，發生後是否有特定案件類型的陳情量會

同步提升，並將案件類型與處理機關進行連結，以作為相關單位處理之預

備。

(2) 預期效益

特殊案件列表：透過特定案件資料驗證，讓相關單位了解在特殊事件發生

時，民眾會在意並進而陳情的重點為何，在下次活動舉辦，或能預期到的事

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件發生之時，可以做事前的預防準備。

各類型日常案件常模：探討警示系統系統化之可行性研究，則是用於證實相

關案件的異常，是否能透過一定程序加以警示，進而達到幫助決策支援之效

果。

2. 其他類案件處理與自動分類

(1) 研究背景與目的

往年的統計資料中約有五分之一的案件會被歸類在「其他類」案件之中，

「其他類」案件可能來自於分類上的錯誤(未被分到正確類別)，或是現有分

類無法因應民眾陳情之需求。因數量龐大，影響整體統計結果之準確性。本

研究試圖了解此類案件被分至「其他類」案件之原因，並找出可行的解決方

案。

(2) 預期效益

預期將透過以下方式提供建議：

特徵詞的差異比較，藉以知悉現有案件類型是否有改善的空間，並針對

過去未發生的事件，加以建議新的案件類別，以達到確實統計之成效。

結合現有之案件資料輸入系統，由分類模型推薦可能性最高之前幾項類

別後，再由分案者從推薦的類別中進行選取，以維持一定水準之分類準

確性，避免完全透過系統建議而造成部分類別案件類型錯誤之狀況。

3. 重複陳情民眾類型描繪

(1) 研究背景與目的

在實務上同一民眾反覆陳情，可能也隱含著某些特殊情況，如：

過去結案的狀況只是將問題作暫時性處理，但實際問題仍未解決，因此

民眾再次陳情

此問題本身容易反覆發生，所以過去結案後成功解決，但問題還是容易

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持續發生

民眾本身對 1999服務使用度高，會對各種不同類型之問題進行陳情

本研究希望透過分群的方式，描繪出因不同原因而重複陳情民眾之輪廓。

(2) 預期效益

一般分群的統計/演算方法，常會用於商業活動上找出目標族群(主要消費

者)，後續並針對不同目標族群進行分眾行銷，如推出不同的廣告、特定的

促銷組合吸引目標族群。本研究亦採用同樣的演算方法，先透過分群描繪出

各種不同的重複陳情民眾輪廓，後續再統計各類型民眾重複陳情之狀況與案

件類型，以探討重複通報之問題重點。

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第三章 研究方法

本章將說明高市 1999萬事通在 2011年至 2015年之資料狀況，並以圖示

說明研究流程，及過程中所使用到的各項資料處理、探勘之方法。

一、 資料說明

本研究共有三個不同系統之資料，此三個系統資料關係如上圖，各系統

資料五年內(2011年至 2015年)之資料筆數如下：

1. 電話屬性系統：1,598,940筆資料

2. 派工通報系統：共計 333,674筆資料

3. 線上即時服務系統：

(1) 機關處理：各機關共處理 1,392,556筆資料

(2) 民眾陳情：民眾共陳情 657,824筆資料

透過資料可觀察到同一「案號」之資料有多筆紀錄，從下圖範例資料可

觀察到，「案號」相同之資料，在「案件類型主項」、「建議時間」、「建議事

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項」…等民眾陳情時所記錄之欄位，資料皆相同；但在「機關名稱」上有所

不同，此為案件在被分文至各機關的過程中，因需要紀錄各機關的處理結

果，故在資料庫中同一「案號」會有多筆紀錄。故後續統計時，將視統計的

需求，以機關處理角度或民眾陳情角度進行統計。

各系統重要選用之資料欄位如下，派工通報系統與線上即時服務系統，

因資料欄位眾多，完整資料欄位說明請參考附錄 1說明。

(一) 電話屬性系統

欄位 定義 備註

FCallLogID CallLog Table 流水號

FCallerPIN 每一通通話的系統唯一值

FStartTime 通話開始時間

FEndTime 通話結束時間

FDuration 通話秒數

FANI 來電號碼 民眾電話(去識別化後資料)

(二) 派工通報系統

各資料欄位依欄位特性分為派工案件特性、承辦機關處理狀況與結果。

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1. 派工案件特性

資料欄位 類型 類別數量 詳細類別/定義

內容描述 文本 -

通報事項 類別 82 "路燈故障" "髒亂清除" "空氣污染" "噪音

" "號誌故障" "養工-路燈故障"……

通報地點 類別 3 "NULL""原市""原縣"

處理期限 類別 39

2. 承辦機關處理狀況與結果

資料欄位 類型 類別數量 詳細類別/定義

承辦機關名稱 類別

回報日期 日期

解管日期 日期 機關處理後實際完成的日期

(三) 線上即時服務系統

各資料欄位依欄位特性分為：陳情人特性、陳情案件特性、機關處理狀況與

結果。

1. 陳情人特性

資料欄位 類型 類別數量 詳細類別/定義

建議人性別 類別 3 "NULL""女""男"

來源別 類別 10 "APP""NULL""全民督工""空中馬上辦""派工通

報""書面""傳真""話務中心""網頁""臨櫃"

客層屬性 類別 6 "NULL""中央機關""民眾""民意代表""里長""

長官"

2. 陳情案件特性

資料欄位 類型 類別數量 詳細類別/定義

建議時間 時間

/類別

24 依小時轉化為類別進行統計

建議日期平假日 類別 2 "平日""假日"

原縣市 類別 3 "NULL""原市""原縣"

行政區 類別 39 "NULL""三民區""大社區""大寮區""大樹區""

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小港區""仁武區""內門區""六龜區""左營區""

永安區""田寮區""甲仙區""杉林區""那瑪夏區

""岡山區""林園區""阿蓮區""前金區""前鎮區

""美濃區""苓雅區""茂林區""茄萣區""桃源區

""梓官區""鳥松區""湖內區""新興區""楠梓區

""路竹區""鼓山區""旗山區""旗津區""鳳山區

""橋頭區""燕巢區""彌陀區""鹽埕區"

客訴合理性 類別 3 "NULL""不合理""合理"

客訴合理性細項 類別 11 "NULL""不合理不合法或無法源依據""不合理

私權範圍"

"不合理非屬本府權限""不合理建議內容未具

體明確""不合理謾罵或無目的案件"

"合理可立即改善""合理目前無法(不宜)執行

""合理其他"

"合理需相當時間處理""合理需編列預算或列

入爾後年度檢討"

案件類型主項 類別 47

案件類型子項 類別 170

建議事項 文本

建議地點 文本

3. 機關處理狀況與結果

資料欄位 類型 類別數量 詳細類別/定義

機關名稱 類別 232

建議日期 日期 民眾陳情的日期

應結案日期 日期 預先設定此類案件應完成日期

除管日期 日期 機關處理後實際完成的日期

承辦機關逾期 類別 3 "0"未逾期：除管日期早於應結案日期

"1逾期"：除管日期晚於應結案日期

"NULL"：

處理天數 連續 除管日期-建議日期

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二、 研究流程

本研究分兩階段進行，第一階段流程如下

第二階段則從委託機關的實務問題出發，並參考第一階段的基本統計成果以

及文本內容發現，執行資料深化加值運用之研究。

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三、 研究方法

由於本案共有基本樣態、反應事項文本分析、資料深化加值應用等

三大項主要的研究目標，故彙整各研究方法所對應之研究目標如下表，

以利讀者閱讀。

編號 方法 應用在哪些研究目標上

(一) 文字探勘-

屬性詞擷取

基本樣態：資料清理過程中的建議事項中的

行政區、地址擷取

(二) 文字探勘-

權威詞擷取

反應事項文本分析

資料深化加值應用-2.其他類案件處理與自動

分類：資料前處理

(三) 資料探勘-

分群方法

反應事項文本分析：逾期案件輪廓彙整

資料深化加值應用-2.其他類案件處理與自動

分類：新案件類型彙整

資料深化加值應用-3.重複陳情民眾類型描繪

(四) 資料探勘-

分類方法

資料深化加值應用-2.其他類案件處理與自動

分類

(一) 文字探勘-屬性詞擷取

此處採用的屬性詞擷取工具(Universal Extractor)，可擷取多

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種文字內容的特徵，並可與多個元件結合，例如與 ENLP Classifier

結合，在文件自動分類，或文件自動分群時，可擷取出更多高品質

的特徵，提升分類與分群的品質，Universal Extractor工具目前可

擷取的特徵類型如下表：

特徵類型 使用的 Extractor

詞彙 Power Term Extractor

姓名 Name Entity Extractor

組織名

地點 Name Entity Extractor + Location Address Education Extractor

地址 Location Address Education Extractor (LaeExtractor) 教育

銀行帳戶

證照認證

家庭成員 Regular Expression Extractor

身分證字號

車牌

Email 位址

婚姻狀態

IP

日期時間

金額

事件

物品

本研究將地點和地址的特徵擷取，應用在資料清理上，透過建議事

項欄位，補足建議地點、行政區等欄位空白而無法統計的資料，範例如

下：

資料清理前 資料清理後

建議事項 鳥松區 XX路 3巷道路髒

亂，請派員清理。

鳥松區 XX路 3巷道路髒

亂，請派員清理。

行政區 NULL 鳥松區

建議地點 NULL 鳥松區 XX路 3巷

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(二) 文字探勘-屬性詞擷取

PowerTermExtractor 權威詞擷取，自動分析文章內容，抽取出代

表文本的主題概念詞彙。主要於一個單詞在一篇文章內出現的頻率

(TF,Term Frequency 詞頻)，頻率越高則表示該單詞的重要程度越

高。透過斷詞模組，結合 N-gram、詞典法 (BOW)、條件隨機域

(conditional random field)等多種斷詞技術，將句子切割成多個

單詞，詞彙比對與特徵篩選，以及加上權重與黑白名單等方法，擷

取出文本最具代表性的詞彙，PowerTerm準確率驗證結果模糊比約

90%。PowerTerm準確率驗證方式為人工標記 1千多篇媒體報導文章

的重點詞彙與系統產出的 PowerTerm比對，並運用兩種驗證方式，

1.完全比對達約 70%之準確率、2.模糊比對達約 90%之準確率，雖完

全比對較低，不過主要差異為字詞長短的取捨，但所表示的意義是

相似的，例如：路面不平議題，人工標記到[一大坑洞]，機器斷出

[大坑洞]， 因此完全比對為不正確，而模糊比對就為正確之驗證結

果。

(三) 資料探勘-分群方法

1. 分群方法於本研究之應用

本研究共有三個部分有使用到分群方法，其中「反應事項文本分

析」，以及「資料深化加值應用-3.其他類案件處理與自動分類」，在分群

方法的應用上，將其作為研究過程的其中一部份；「資料深化加值應用-

4.重複陳情民眾類型描繪」，則是在整體研究上，完全應用分群方法進行

特定族群(重複陳情民眾)的類型描繪。

2. 分群方法說明：

(1)特性：非監督式學習法，沒有事先定義好的標籤類別，靠算法來發現

適當的群，以「3.重複陳情民眾類型描繪」為例，未知的標籤就是這些

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19

陳情人是屬於哪種類型的陳情人，而我們根據特徵(該陳情人五年內對各

類型案件的陳情數)，把特徵相似的人聚集在一起。

(2)目的：為何使用分群

分群的方法被廣泛應用在行銷上找尋 TA(Target Audience)，主要是

人有各式各樣不同的樣貌，但每個人皆存有個別差異，所以不希望得到

成千上萬種 TA的情況下，會希望採用分群的作法。將相似的人聚集在一

起後，則可針對特定的 TA，推出不同的廣告或促銷方式。本研究中採用

同樣概念，將線上即時服務系統中有紀錄不同電話的陳情民眾(共計

206,839位)，簡化為幾種不同類型的人。原始資料雖以個別案件呈現，

但資料經處理轉換後，亦可以人為單位進行統計，計算各別陳情民眾在

5年內的陳情狀況與各時間點的軌跡。

3. 分群的方法選擇：分群大致上來說有兩大類

(1) 階層式分群：分別計算每個資料點(陳情人)和其他資料點(陳情人)

間的距離，資料筆數多的時候計算量會大增(因為陳情人的組合數會

變多，要分別計算各組合各自的距離)

凝聚型：從分支將類似的項目聚集在一起

分離型：從主幹找出差異最明確的區分方法並重複切割

(2) 非階層式的分群：先找到中心，只要計算中心與其他資料點(陳情

人)的距離即可，所需計算的組合數就會減少許多

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20

(四) 資料探勘-分類方法

1. 分類方法於本研究之應用

本研究先利用特徵詞萃取的方法，將文字內容轉為以下各種方類方

法的輸入的特徵。

2. 各類分類方法說明

(1) 決策樹

決策樹是依據所使用的演算法將輸入的特徵值進行計算與分類，意

即分類後的類別是由輸入變數所造成的區別，而常見的決策樹演算法包

含分類與回歸樹(classification and regression trees, CART)、卡方

自動交互檢測(Chi-squared automatic iteration detection,

CHAID)、C4.5/C5.0等。CART分類決策樹是以吉尼係數作為決定分支的

準則，藉此分割資料並建立一個二元式決策樹。CHAID是以卡方檢定的

結果作為資料分隔的依據，每個資料節點皆是以分類類別的顯著程度決

定最佳的分枝屬性，並建立多元分支的決策樹。C4.5/C5.0 則是以資訊

增益比作為決定分支變數的準則，且為多元分支決策樹。

決策樹的優點為一種由上而下遞迴地採用分化及各自擊破的方式來建立

決策樹，從一群訓練資料值組與其對應的類別標籤，並選擇適合作為節

點的資料值，透過將訓練資料集遞迴地分割成更小的子集合，建立以具

有準確度的關聯規則。

(2) Fisher判別分析(Fisher Linear Discriminant Analysis, FLDA)

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FLDA的基本概念是將高維度的訓練模型樣本，投射到最佳鑑別度的一維

空間中，並保證在投射後訓練樣本在新的子空間中擁有最大的類別間距

(between classes distance)和最小的類內間距(within classes

distance)，因此訓練資料將擁有最佳的類別可分類性。

FLDA的優點為透過投影方式降低維度，將多維問題簡化為一維問題

來處理，但 FLDA在投影之後可能使得原本可以分開的樣本變成混雜而無

法分開，因此尋找最好的投影方向對於 FLDA是最為關鍵的因素，也就

是使每一類內的投影值越集中越好，而不同類別間的投影值離差越大越

好。

(3) 支持向量機(Support Vector Machines)

支持向量機使用非線性轉換的方式，將原始資料映射至較高維度的

特徵空間中，並從較高的特徵空間中找出一個最佳的線性分割超平面，

並藉此分割出不同類別資料。

SVM演算法的優點為可處理線性以及非線性的資料，在處理非線性資

料時可以透過核函數(Kernel function)將資料映射到更高維度的空間，

並找出最佳得切割資料群的超平面。與其他機器學習方法相較下，SVM

具有極高的正確率，且較沒有過度學習的問題，但 SVM 的缺點為其訓練

樣本時間非常的長。

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本研究將從訓練資料集中建立分類模式，並透過輸入的先前挑選出

的特徵值來建立多維的特徵空間，並利用 SVM演算法尋找出能夠區分兩

類樣本的超平面進行對數據分類處理，並依此模式預測一個新的案件類

型的分類標籤。

(4) 卡方機率模型：

卡方機率模型使用統計理論中的卡方適合度檢定，是適用於處理非

連續變數中的次數等變數資料，並衡量輸入變項反應的百分比是否與理

論上應出現的百分比有所差異，即為觀察到的次數與理論期望次數是否

一致。

(5) 貝氏機率模型：

採用 LDNB(由意藍開發之演算法)機率模型，是以貝氏機率模型

(Naïve Bayes)為基底所發展出的演算方法，與傳統的貝氏機率模型不同

的地方在於機率的計算部分，傳統的貝氏機率模型是單純以字詞出現次

數計算字詞出現在各類別的機率，並使用該機率進行類別相似度的計

算，而 LDNB 則是透過平滑係數處理，計算字詞出現在各類別的機率，

並使用該機率進行類別相似度的計算。

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第四章 研究結果

一、 基本樣態

由於線上即時服務系統的資料，具有可從機關角度與陳情人角度統計的

特性，未免混淆，將後續統計的部分表列如下，以利對照參考。

線上即時服務系統

機關角度 陳情人角度

資料筆數 1,392,556 筆資料 657,824 筆資料

(一)案件量概況與趨勢 1.整體案件量概況 1.整體概況

2.依機關別統計 2.依案件類型統計

(二)陳情人特性 1.建議人性別

2.來源別

3.客層屬性

(三)陳情案件特性 1.建議時間

2.建議日期平假日

3.原縣市/行政區

4.客訴合理性/細項

(四)機關處理狀況與結果 1. 承辦機關逾期

2. 處理天數

派工系統

完整派工系統資料

資料筆數 333,674 筆資料

(五)案件量概況與趨勢 1.整體案件量概況

2.依通報事項統計

3.依承辦機關統計

(六)通報案件特性 1.回報時段

2.通報事項

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(一) 案件量概況與趨勢

1. 整體概況：

(1) 案件量統計：透過下表整體案件量統計可觀察到各年度機關處理與民

眾陳情的案件量，平均每一個民眾陳情案，會有 2.1個機關處理

(1,392,556/657,824=2.1)，除了少數案件外(約占 12.2%)，其餘

88.8%的民眾陳情案件，參與處理機關數都在 3個以下。

機關處理 民眾陳情

案件量 案件成長百分比 案件量 案件成長百分比

2011年 251,588 - 119,527 -

2012年 240,061 -4.6% 113,210 -5.3%

2013年 252,011 5.0% 120,234 6.2%

2014年 308,845 22.6% 146,415 21.8%

2015年 340,051 10.1% 158,438 8.2%

Total 1,392,556 - 657,824 -

參與處理機關數 民眾陳情案件量 占比 累積占比

1個 252,865 38.4% 38.4%

2個 222,740 33.9% 72.3%

3個 108,446 16.5% 88.8%

4個 39,667 6.0% 94.8%

5個 16,934 2.6% 97.4%

6個 7,824 1.2% 98.6%

7個 4,099 0.6% 99.2%

8個 2,261 0.3% 99.5%

9個 1,181 0.2% 99.7%

10個以上 1,807 0.3% 100.0%

(2) 案件量趨勢：從案件量趨勢圖可觀察到，無論機關處理案件量，或是

民眾陳情案件量，2月的案件量都較少，推測可能與 2月天數較少，以

及 2月假日較多有關，但高市 1999萬事通無論平假日皆有服務，所以

是否普遍來說，假日的民眾陳情案件量就會較少？將在本章節後續

(三)陳情案件特性 2.建議日期平假日處進行統計。

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2. 依機關別/案件類型統計

(1) 依機關別統計：以下依案件量列出排序前 20名之機關，代表機關

在 2011至 2015年間共處理的案件量總數，完整 232個機關統計結

果請見附錄 2

機關處理-機關別 案件量 百分比 累積百分比

1 高雄市政府工務局養護工程處 184,081 13.2% 13.2%

2 高雄市政府環境保護局 183,369 13.2% 26.4%

3 高雄市政府交通局 180,036 12.9% 39.3%

4 高雄市政府工務局 130,500 9.4% 48.7%

5 高雄市政府警察局 91,113 6.5% 55.2%

6 高雄市政府水利局 59,111 4.2% 59.5%

7 高雄市政府工務局違章建築處理大隊 43,753 3.1% 62.6%

8 高雄市動物保護處 34,974 2.5% 65.1%

9 高雄市政府教育局 33,783 2.4% 67.6%

10 高雄市政府經濟發展局 25,586 1.8% 69.4%

11 高雄市政府衛生局 22,125 1.6% 71.0%

12 高雄市政府警察局三民第二分局 21,185 1.5% 72.5%

13 臺灣省自來水股份有限公司第七區管

理處 18,534 1.3% 73.8%

14 高雄市政府警察局左營分局 16,083 1.2% 75.0%

15 高雄市政府社會局 15,389 1.1% 76.1%

16 (裁併)高雄市公共汽車管理處 15,325 1.1% 77.2%

17 高雄市政府觀光局 13,457 1.0% 78.2%

18 高雄市政府都市發展局 13,112 0.9% 79.1%

19 高雄市政府警察局前鎮分局 12,224 0.9% 80.0%

20 高雄市政府警察局新興分局 11,771 0.8% 80.8%

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(2) 依案件類型統計：以下依案件量列出排序前 20名之案件類型，代

表此案件類型在 2011至 2015年間，被民眾陳情的總量，完整 47

個案件類型統計結果請見附錄 2

民眾陳情-案件類型 案件量 百分比 累積百分比

1 非屬前述各類的其他事項 144,363 21.9% 21.9%

2 其他-交通類 63,609 9.7% 31.6%

3 其他-環保類 58,323 8.9% 40.5%

4 其他-工務類 42,709 6.5% 47.0%

5 路霸排除 33,906 5.2% 52.1%

6 其他-警政類 30,484 4.6% 56.8%

7 公園、綠地行道樹維護 28,658 4.4% 61.1%

8 交通號（標）誌維護 27,423 4.2% 65.3%

9 噪音、污染處理 24,073 3.7% 68.9%

10 違章建管業務 22,375 3.4% 72.3%

11 工商、觀光、建設管理類 19,481 3.0% 75.3%

12 教育類 19,263 2.9% 78.2%

13 道路維護 17,320 2.6% 80.9%

14 下水道工程及排水溝維護 15,683 2.4% 83.3%

15 衛生醫療行政類 13,761 2.1% 85.3%

16 路燈維護 12,107 1.8% 87.2%

17 垃圾處理 11,480 1.7% 88.9%

18 社會福利救助類 10,458 1.6% 90.5%

19 廣告信件 8,731 1.3% 91.8%

20 其他-水利類 8,698 1.3% 93.2%

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(二) 陳情人特性

1. 建議人性別：男性占整體陳情人的大多數(59.6%)，但可觀察到女性在法

制、人事、社會福利救助、衛生醫療行政…等類型有較高比例的陳情，男

性則在路霸排除、路燈維護、道路維護…等項目有更高比例的陳情。

建議人性別 案件量 百分比 累積百分比

1 男 392,244 59.6% 59.6%

2 女 237,152 36.1% 95.7%

3 NULL 28,428 4.3% 100.0%

案件類型主項 女性陳情

案件量

總

案件量

女性陳情

占比

1 其他-法制類 590 793 74.4%

2 其他-人事類 556 1053 52.8%

3 社會福利救助類 5233 10458 50.0%

4 衛生醫療行政類 6295 13761 45.7%

5 其他-客委會 32 70 45.7%

6 其他-政風類 54 121 44.6%

7 教育類 8365 19263 43.4%

8 市有財產管理 806 1888 42.7%

9 噪音、污染處理 10203 24073 42.4%

10 其他-環保類 24614 58323 42.2%

註：上表統計排除總案件量未 50件的「其他-空大」類

案件類型主項 男性陳情

案件量

總

案件量

男性陳情

占比

1 路霸排除 24912 33906 73.5%

2 路燈維護 8848 12107 73.1%

3 道路維護 12221 17320 70.6%

4 交通號（標）誌維護 18935 27423 69.0%

5 人行道損壞維護 3104 4649 66.8%

6 其他-海洋類 392 593 66.1%

7 其他-工務類 27006 42709 63.2%

8 其他-捷運類 60 95 63.2%

9 捷運工程類 1415 2249 62.9%

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10 其他-水利類 5468 8698 62.9%

2. 來源別

來源別 案件量 百分比 累積百分比

1 話務中心 444,967 67.6% 67.6%

2 網頁 146,276 22.2% 89.9%

3 派工通報 55,439 8.4% 98.3%

4 臨櫃 4,921 0.7% 99.1%

5 書面 4,461 0.7% 99.7%

6 APP 1,095 0.2% 99.9%

7 空中馬上辦 382 0.1% 100.0%

8 NULL 117 0.0% 100.0%

9 全民督工 104 0.0% 100.0%

10 傳真 62 0.0% 100.0%

3. 客層屬性

客層屬性 案件量 百分比 累積百分比

1 民眾 462,682 70.3% 70.3%

2 NULL 173,513 26.4% 96.7%

3 里長 20,835 3.2% 99.9%

4 長官 502 0.1% 100.0%

5 民意代表 283 0.0% 100.0%

6 中央機關 9 0.0% 100.0%

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(三) 陳情案件特性

1. 建議時段：下表列出依各時段陳情案件量排序前 10名的時段，完整狀況

請見下圖，從中可看出民眾陳情的時間 24小時皆有，但分布上白天與晚

上有明顯落差，在較熱門的時段，如 9~11時，以及下午 16時，平均每小

時約有 27~31件案件(總案件量/5年總天數)。

建議時段 案件量 百分比 累積百分比 平均案件量

1 10時 56,282 8.6% 8.6% 30.8

2 9時 52,897 8.0% 16.6% 29.0

3 11時 51,418 7.8% 24.4% 28.2

4 16時 49,304 7.5% 31.9% 27.0

5 15時 46,159 7.0% 38.9% 25.3

6 14時 45,842 7.0% 45.9% 25.1

7 17時 44,370 6.7% 52.6% 24.3

8 13時 36,675 5.6% 58.2% 20.1

9 8時 35,504 5.4% 63.6% 19.4

10 12時 35,426 5.4% 69.0% 19.4

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另這類敘述統計可根據實務上各類需求進行篩選，如若想參考透過話務

中心來源資料的民眾陳情時間分布，做為值班人員人力安排之參考，可將原

始資料依來源篩選後統計如下圖，從圖中可看出分布狀況與整體案件相似，

熱門時段平均每小時案件量案件量約在 18~23件左右。

建議時段 案件量 百分比 累積百分比 平均案件量

1 10時 41,074 6.2% 6.2% 22.5

2 9時 39,609 6.0% 12.3% 21.7

3 11時 36,016 5.5% 17.7% 19.7

4 16時 33,920 5.2% 22.9% 18.6

5 15時 31,702 4.8% 27.7% 17.4

6 14時 31,067 4.7% 32.4% 17.0

7 17時 30,164 4.6% 37.0% 16.5

8 8時 26,697 4.1% 41.1% 14.6

9 12時 24,710 3.8% 44.8% 13.5

10 13時 24,644 3.7% 48.6% 13.5

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2. 建議日期平假日

建議日期平假日 案件量 百分比 累積百分比

1 平日 524,132 79.7% 79.7%

2 假日 133,692 20.3% 100.0%

3. 原縣市/行政區：此處的行政區，除原本的行政區資訊外，針對行政區未

填寫的遺漏值，採用從建議內容擷取的方式，將建議事項中有提及行政區

的資訊補入(方法說明可參考研究方法(二)文字探勘-屬性詞擷取)。平均

每人陳情量的計算上，採用高雄市民政局所公布的「高雄市各區 104年

12月戶口數月統計」為基準進行計算，可看出平均每人陳情量，在原市

與原縣有明顯落差，平均每人陳情量最多的行政區依序為前金區、新興

區、鹽埕區。

原縣市 案件量 百分比 累積百分比 平均每人陳情量

1 原市 409,339 62.2% 62.2% 0.18

2 原縣 180,217 27.4% 89.6% 0.07

3 NULL 68,268 10.4% 100.0% -

行政區 案件量 百分比 累積百分比 平均每人陳情量

1 三民區 85,958 13.1% 13.1% 0.25

2 NULL 67,080 10.2% 23.3% -

3 鳳山區 57,966 8.8% 32.1% 0.16

4 左營區 56,793 8.6% 40.7% 0.29

5 苓雅區 54,832 8.3% 49.0% 0.31

6 前鎮區 47,232 7.2% 56.2% 0.25

7 楠梓區 40,039 6.1% 62.3% 0.22

8 鼓山區 38,584 5.9% 68.2% 0.28

9 小港區 29,217 4.4% 72.6% 0.19

10 新興區 23,927 3.6% 76.3% 0.46

11 仁武區 19,948 3.0% 79.3% 0.24

12 大寮區 15,701 2.4% 81.7% 0.14

13 前金區 15,106 2.3% 84.0% 0.55

14 岡山區 13,957 2.1% 86.1% 0.14

15 鳥松區 12,313 1.9% 88.0% 0.28

16 鹽埕區 11,341 1.7% 89.7% 0.45

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17 林園區 7,414 1.1% 90.8% 0.11

18 大社區 6,516 1.0% 91.8% 0.19

19 旗津區 5,926 0.9% 92.7% 0.20

20 橋頭區 5,877 0.9% 93.6% 0.16

21 旗山區 5,617 0.9% 94.5% 0.15

22 大樹區 4,765 0.7% 95.2% 0.11

23 路竹區 4,014 0.6% 95.8% 0.08

24 梓官區 3,928 0.6% 96.4% 0.11

25 燕巢區 3,832 0.6% 97.0% 0.13

26 美濃區 3,743 0.6% 97.5% 0.09

27 湖內區 2,708 0.4% 97.9% 0.09

28 茄萣區 2,265 0.3% 98.3% 0.07

29 阿蓮區 1,870 0.3% 98.6% 0.06

30 彌陀區 1,865 0.3% 98.9% 0.09

31 永安區 1,442 0.2% 99.1% 0.10

32 內門區 1,195 0.2% 99.3% 0.08

33 六龜區 1,164 0.2% 99.4% 0.09

34 杉林區 1,126 0.2% 99.6% 0.09

35 田寮區 953 0.1% 99.8% 0.13

36 甲仙區 813 0.1% 99.9% 0.13

37 桃源區 430 0.1% 99.9% 0.10

38 茂林區 199 0.0% 100.0% 0.11

39 那瑪夏區 168 0.0% 100.0% 0.05

4. 客訴合理性/細項：從下表中可看出客訴合理性欄位有較多遺漏值(占整體

資料的 45.3%)，但多數有紀錄的案件為合理的陳情(占整體有紀錄客訴合

理性欄位資料的 96.5%)，不合理的陳情較少(只占整體有紀錄客訴合理性

欄位資料的 3.5%)。

客訴合理性 客訴合理性細項 案件量 百分比 累積百分比

1 NULL NULL 298,246 45.3% 45.3%

2 合理 可立即改善 149,554 22.7% 68.1%

3 合理 其他 132,656 20.2% 88.2%

4 合理 需相當時間處理 50,585 7.7% 95.9%

5 合理 目前無法(不宜)執行 6,955 1.1% 97.0%

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34

6 合理 需編列預算或列入爾

後年度檢討 5,045 0.8% 97.8%

7 合理 NA 2,273 0.3% 98.1%

8 不合理 不合法或無法源依據 5,326 0.8% 98.9%

9 不合理 不合理建議內容未具

體明確 3,002 0.5% 99.4%

10 不合理 非屬本府權限 1,787 0.3% 99.6%

11 不合理 私權範圍 1,289 0.2% 99.8%

12 不合理 謾罵或無目的案件 1,077 0.2% 100.0%

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35

(四) 機關處理狀況與結果

1. 承辦機關逾期：此處依逾期案件量排序，列出前 20名逾期案件量最多的

機關，完整 231個機關的統計結果詳見附錄 3。

單位

逾期案

件量

未逾期

案件量

無法計

算

總案件

量

逾期案

件比例

1 台灣電力股份有限公司高

雄區營業處 3,987 3,413 1,216 7,400 53.9%

2 臺灣省自來水股份有限公

司第七區管理處 2,770 15,663 101 18,433 15.0%

3 中華電信股份有限公司臺

灣南區電信分公司 2,436 4,121 569 6,557 37.2%

4 高雄市政府經濟發展局 2,403 17,770 5,413 20,173 11.9%

5 台電鳳山營業中心 1,280 2,477 358 3,757 34.1%

6 高雄市政府觀光局 991 8,186 4,280 9,177 10.8%

7 高雄市政府環境保護局 950 174,404 8,015 175,354 0.5%

8 高雄市政府勞工局 660 7,467 1,410 8,127 8.1%

9 高雄市動物保護處 485 25,309 9,180 25,794 1.9%

10 高雄市大寮區公所 368 1,725 761 2,093 17.6%

11 高雄市政府教育局 329 31,067 2,387 31,396 1.0%

12 高雄市政府文化局 307 10,443 711 10,750 2.9%

13 高雄市政府社會局 302 12,280 2,807 12,582 2.4%

14 高雄市旗山區公所 273 1,005 344 1,278 21.4%

15 高雄市政府新聞局 266 3,954 1,174 4,220 6.3%

16 高雄市政府農業局 241 8,780 1,354 9,021 2.7%

17 高雄市鳥松區公所 200 1,264 264 1,464 13.7%

18 台電高雄營業中心(後被

313311800K取代) 197 351 18 548 35.9%

19 高雄市梓官區公所 169 515 240 684 24.7%

20 高雄市政府民政局 165 3,649 1,618 3,814 4.3%

上表以案件逾期數排序，同時提供逾期比例供參考，建議可挑選出屬於高

雄市政府管轄，且逾期案件件數與比例都較多的機關，加以探討原因，並以

視覺化地圖呈現，了解問題多半在哪些地點發生，下圖以高雄市政府觀光局

為例，可從整體角度進行觀察與大面向問題之探討，並將各案件細節匯入，

以便觀察的同時確認原因與其他細節。

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2. 處理天數：整體機關在處理案件的處理天數分布如下圖(超過 50天的少數

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37

極端值省略)，其中 5日內完成的案件共計(556,626筆)，占整體機關處

理案件量(1,392,556筆)的 40.0%；7日內完成的案件共計(846,960筆)，

占整體機關處理案件量(1,392,556筆)的 60.8%。此數值的意義在於線上

即時服務系統的陳情案件中，約有 60%的陳情案件，民眾會在 7日(包含

假日)內收到處理完成的回覆，可透過此數值了解民眾陳情後，對服務品

質的感受。

各機關處理天數統計如下：

機關名稱 處理天數

平均值

處理天數

標準差

總案件

量

1 高雄市那瑪夏區公所 87.8 178.8 83

2 高雄市茄萣區公所 83.7 279.4 341

3 高雄市杉林區戶政事務所 80.3 75.0 26

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4 高雄市桃源區公所 73.9 119.0 171

5 高雄市杉林區公所 67.7 164.9 238

6 高雄市大寮區公所 47.9 126.1 2,093

7 高雄市政府水利局 41.8 146.6 51,311

8 高雄市永安區公所 39.8 68.2 220

9 高雄市政府工務局新建工程處 37.7 99.3 9,320

10 高雄市鳥松區公所 36.9 148.3 1,464

11 高雄市梓官區公所 33.9 80.9 684

12 高雄市燕巢區戶政事務所 33.6 60.1 9

13 高雄市甲仙區公所 31.3 74.1 237

14 高雄廣播電台 31.2 70.0 31

15 高雄市岡山區公所 29.5 102.2 1,320

16 中華電信股份有限公司臺灣南區電

信分公司 28.9 62.5 6,557

17 台灣電力股份有限公司高雄區營業

處 27.7 55.9 7,400

18 高雄市田寮區公所 27.4 70.9 306

19 高雄市六龜區公所 26.9 51.6 284

20 高雄市路竹區公所 25.2 88.5 403

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39

(五) 案件量概況與趨勢

1. 整體案件量概況：

(1) 案件量統計：透過下表整體案件量統計可觀察到各年度派工案件量，

在 2013年開始呈現上升狀況，其中又以 2014年，相較於前年案件量

成長 17%，是歷年成長率最高的一年。

建議年 派工案件量 百分比 成長率

1 2011 62,492 18.7% -

2 2012 55,194 16.5% -12%

3 2013 63,665 19.1% +15%

4 2014 74,599 22.4% +17%

5 2015 77,649 23.3% +4%

6 NULL或其他 75 0.0% -

(2) 案件量趨勢：從案件量趨勢圖可觀察到，在最近兩年內，八月份是派

工案件的高峰，派工案件數相較其他月份有明顯的增加，另外在 2月

和 11月的派工案件數，皆有小幅減少，但 2月的案件量較少，推測可

能與 2月天數較少，以及 2月假日較多有關。

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2. 依通報事項統計

以下依通報事項列出排序前 20名類型，代表此通報事項在 2011至

2015年間，被民眾通報次數，完整 82個通報事項統計結果請見附

錄 5

通報事項 案件量 百分比

1 路燈故障 47,070 14.1%

2 髒亂清除 40,488 12.1%

3 空氣污染 27,888 8.4%

4 噪音 27,058 8.1%

5 號誌故障 21,603 6.5%

6 養工-路燈故障 21,353 6.4%

7 路面坑洞 20,017 6.0%

8 溝蓋破損 15,594 4.7%

9 違規停車 12,224 3.7%

10 公園、綠地設施損毀 7,619 2.3%

3. 依承辦機關統計：下表依案件量列出排序前 10名之機關，代表機關在

2011至 2015年間共處理的案件量總數，完整 45個機關統計結果請見附

錄 6。

承辦機關 案件量 百分比

1 養工處 128,576 38.50%

2 環保局 111,739 33.50%

3 水利局防洪維護科 30,273 9.10%

4 交通局 24,386 7.30%

5 警察局 19,857 6.00%

6 台電公司 8,910 2.70%

7 動物保護處 4,181 1.30%

8 工務局 3,647 1.10%

9 消防局 475 0.10%

10 鳳山區公所 128,576 0.10%

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(六) 通報案件特性

1. 回報時段：下表列出依各時段派工案件量排序前 10名的時段，完整

狀況請見下圖，從中可看出派工案件的時間 24小時皆有，但在較熱

門的時段，如 10~11時，以及晚上 8~9時，平均每小時約有 9~13件

案件(總案件量/5年總天數)。

建議時段 案件量 百分比

1 21 時 25,443 7.6%

2 11 時 24,987 7.5%

3 20 時 24,791 7.4%

4 10 時 22,458 6.7%

5 16 時 21,443 6.4%

6 22 時 20,394 6.1%

7 14 時 19,988 6.0%

8 17 時 19,967 6.0%

9 15 時 19,125 5.7%

10 19 時 18,088 5.4%

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2. 通報事項：下表列出依通報事項排序前 5名的種類在各月份的分佈，

完整狀況請見下圖，從中可看出在八月份時，路燈和號誌類型的故障

通報數量有明顯高峰。

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二、 反應事項文本分析

1. 整體民眾建議事項

(1) 資料來源

採用「線上即時服務系統」與「派工系統」內，2011年至 2015年的

1999通報案件資料。

(2) 斷詞處理

本研究運用語意分析 text mining技術擷取文本權威詞，並以文字雲呈

現詞彙，幫助瞭解民眾陳情內容概況。

(3) 視覺化呈現

線上即時服務系統

線上即時服務系統 2011至 2015共五年依據陳情民眾角度，統計總

案件數為 657,871則，民眾普遍陳情住戶、公車、路面、噪音、車輛違

規等問題，由於統計詞頻方式，能夠呈現整體陳情最多的問題，但較無

法針對當年度特有狀況進行呈現，因此運用特有詞做計算，呈現各年較

特有的焦點議題。

特有詞定義：計算方式為各年之各詞(當年詞頻/該詞 5年總詞頻)，

占比大於 50%之詞，定義為當年特有詞。

特有詞解讀方式說明：當統計出特有詞後，透過查詢特有詞出現在

哪些案件的方式，則可進一步解讀特有詞出現的原因。如 2014年出現的

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[氣爆]因當年度的事件與其重建工程、受災戶、慰助金等問題、[候選

人]因九合一選舉引發的廣泛性議題。

2011年至 2015年整體文字雲

2011年文字雲

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2012年文字雲

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2013年文字雲

2014年文字雲

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2015年文字雲

派工系統

派工系統 2011至 2015共五年依據案件角度(同案號一筆)統計總案

件數為 333,674則，民眾普遍陳情路燈、路面、噪音等問題，各年文字

雲詞彙皆相似，表示各年承辦內容大致相同，因此運用特有詞呈現各年

較特有的焦點議題，計算方式為各年之各詞(當年詞頻/該詞 5年總詞

頻)，占比大於 50%之詞，定義為當年特有詞。特有詞解讀方式同線上即

時服務系統的特有詞解讀方式說明。

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2011年文字雲

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2012年文字雲

2013年文字雲

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2014年文字雲

2015年文字雲

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2. 逾期案件民眾建議事項

(1) 資料來源

與採用「線上即時服務系統」內，2011年至 2015年的 1999通報案

件資料，並針對逾期案件以除管日期(結案日)是否超過應結案日期，判

定案件在特定承辦機關處理時是否有逾期狀況。

(2) 權威詞擷取

從大量文本探索逾期案件輪廓，聚焦逾期案件類型，本研究運用語

意分析 text mining技術擷取文本權威詞。

(3) 分群

採用 K-means分群演算法，取關鍵字特性並聚焦同類詞加以分群，

達群內相似度高，群外相似度低之最佳化事件分群，並以文字雲呈現詞

彙，幫助瞭解逾期案件內容概況。

(4) 視覺化呈現

2011至 2015共五年依據機關角度(同案號多筆)統計「線上即時服務

系統」總逾期之案件數為 21510則，運用語意分析 text mining技術，

針對逾期之案件進行斷詞詞彙呈現，幫助瞭解文本內容概況，區分高雄

市府機關與非高雄市府機關之逾期文字雲，因非高市府機關逾期案件相

對較為明確由台電、中華電信、自來水公司組成，其事件類型如路面、

孔蓋、電線、自來水管等事由，而高雄市府機關因機關多元，以及從關

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鍵字文字雲可發現較為混雜，無從得知民眾陳情案件逾期的事件大致聚

焦之類型，因此採用 K-means分群演算法，尋找各案件陳情內容，萃取

關鍵字特性，達群內相似度高，群外相似度低之最佳化事件分群，取 9

群為最佳化分群，並依據機關定義各群名稱，由案件數多寡依序為「養

護工程類」、「經濟發展類」、「觀光、文化、教育類」、「勞工、民政、社

會福利類」、「環境保護類」、「動物生態保護」、「警政、交通類」、「農漁

牧管理」、「新聞局(有線電視)」。

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9群各年案件量為 2011年最高，其中又以「養護工程類」、「環境保

護類」逾期案件量相對較多，不過「養護工程類」呈現逐年下降之趨

勢，而「環境保護類」更於 2012年後大幅下降，反觀「觀光、文化、教

育類」於 2012年大增主要為民眾陳情遊客製造問題；2014年「經濟發

展類」逾期案件量大增，為 8/1氣爆事件造成案件量增多，逾期率 8月

3.4%、9月 4.8%、10月 4.8%，至 11、12月後大幅下降，整體逾期率恢

復至平均 0.4%，在 2015年「經濟發展類」以農地違法興建工廠、工廠

長期作業時發出機具噪音、工廠管理輔導、申請工商登記時卻未過等屬

需長期觀察之事件造成逾期案件增多。

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「養護工程類」之逾期案件文字雲，路面不平坑洞、路段不通、排

水溝阻塞以及民眾反應因 88風災後容易，因遇風雨造成山區路面問題

等，另外，水溝蓋被盜竊、路燈設備被盜竊、不亮等逾期皆主要於郊區

之區公所處理。

「經濟發展類」之逾期案件文字雲，主要聚焦於無照違規營業、無

合法申請商業登記、住宅區工廠、氣爆事件等案件問題。

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「觀光、文化、教育類」之逾期案件文字雲，主要聚焦於審核不通

過，不過是單一民眾表示教師研習錄取標準之黑箱事件、觀光區遊客造

成環境髒亂、高雄市立歷史博物館網頁問題，陳情內容中表示山胞是對

台灣原住民族的不敬詞之反應等問題。

「勞工、民政、社會福利類」之逾期案件文字雲，主要聚焦於雇

主、勞工薪資、加班費、勞基法等勞工權益以及外勞之問題等。

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「環境保護類」之逾期案件文字雲，主要聚焦於噪音、空污、住宅

區商家油煙問題、空地廢棄物、蚊蟲登革熱等問題。

「動物生態保護」之逾期案件文字雲，主要聚焦於流浪犬造成環境

髒亂以及狂犬病疫情爆發，造成民眾恐慌。

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「警政、交通類」之逾期案件文字雲，主要聚焦於特定地區汽機車

違規，佔用道路，需警方加強巡邏之問題等。

「農漁牧管理」之逾期案件文字雲，主要聚焦於農地違法用於他

途、海洋與漁港漁民權益問題等。

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「新聞局(有線電視)」之逾期案件文字雲，主要聚焦於有線電視線

路處理、第四台無法觀看、與電視台廠商合約之問題等。

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三、 資料深化加值應用

(一) 異常警示機制

1. 研究流程與結果

(1) 資料欄位選用

案

號

案號

年度

案件類型主

項

建議事項 建議日期 建議日期

平假日

建議月份

2011.1 2011 其他-工務

類

渠建議該處能增設緊急電話

機，以備突發狀況之用，請

評估並電覆陳情人。

2011-01-01 假日 1

2011.2 2011 其他環保類 渠反映於 01/01 由○○站

(編號第 19號)租借腳踏車

於凌晨 00點 55 分左右在○

○站(編號第 18 號)歸還，

車輛已經上鎖，惟綠燈未亮

起歸還成功，渠擔憂有費用

上之問題，建請查處並電覆

陳情人。

2011/1/1 假日 1

2011.22

8

2011 噪音污染處

理

○○○路○號卡拉 OK超過

一點還是唱歌唱的很大聲雖

然有打電話報警或請市長信

箱來處理但是沒有改善向這

種情形該怎麼處理

2011/1/1 假日 1

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(2) 計算分布狀況

依據過去統計結果(如下表)，平假日案件量落差大，故後續統計將區分平假

日，進行 2011至 2015年，每日案件量之平均值與標準差計算

年度 平日案件量 平日平均

每日案件量 假日案件量

假日平均

每日案件量

2011年 95,813 383 23,499 204

2012年 91,687 361 21,496 192

2013年 95,567 384 24,539 212

2014年 115,449 460 30,951 272

2015年 125,300 501 33,104 288

(3) 日常案件常模

計算 2011~2015年間各主項類別案件平均數及標準差，並以超過平均案

件數兩標準差做為異常狀況預警門檻值，平假日各主項類別預警門檻值請參

見下表。

平日各案件類別預警門檻值(單位：案件數) 案件主項類別 平均值 標準差 門檻值

1 路燈維護 5.2 5.74 17

2 道路維護 7.7 7.34 22

3 公園綠地行道樹維護 13.05 11.57 36

4 人行道損壞維護 2.2 2.32 7

5 下水道工程及排水溝維護 7.04 6.51 20

6 垃圾處理 4.87 5.06 15

7 噪音污染處理 10.06 8.04 26

8 交通號標誌維護 12.01 9.46 31

9 路霸排除 14.06 13.84 42

10 戶政區政類 1.2 1.5 4

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11 市有財產管理 0.84 1.21 3

12 教育類 8.48 7.01 23

13 社會福利救助類 4.7 4.21 13

14 衛生醫療行政類 6.04 7.64 21

15 消防安全 1.44 1.78 5

16 捷運工程類 0.96 1.28 4

17 勞工行政類 2.7 2.73 8

18 網路資訊服務 0.48 0.99 2

19 違章建管業務 10.12 9.24 29

20 工商觀光建設管理類 8.22 7.83 24

21 其他工務類 19.08 15.78 51

22 其他警政類 12.83 10.59 34

23 其他交通類 26.62 22.79 72

24 其他環保類 25.21 20.02 65

25 其他文化類 1.42 1.66 5

26 其他都發類 1.19 1.51 4

27 其他地政類 0.64 0.96 3

28 其他新聞類 1.28 1.69 5

29 其他人事類 0.51 5.57 12

30 其他政風類 0.05 0.25 1

31 其他法制類 0.36 0.9 2

32 其他兵役類 0.39 0.73 2

33 其他消保官 0.22 0.56 1

34 其他秘書處 0.22 0.52 1

35 其他研考類 0.21 0.55 1

36 其他空大 0.02 0.13 0

37 其他原民會 0.03 0.17 0

38 其他客委會 0.03 0.17 0

39 其他海洋類 0.24 0.62 1

40 其他捷運類 0.04 0.22 0

41 其他農業類 1.51 2.19 6

42 其他水利類 3.91 4.83 14

43 其他經發類 0.74 1.25 3

44 其他觀光類 0.54 1.12 3

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62

假日各案件類別預警門檻值(單位：案件數) 案件主項類別 平均值 標準差 門檻值

1 路燈維護 1.43 2.97 7

2 道路維護 1.78 3.3 8

3 公園綠地行道樹維護 2.65 4.54 12

4 人行道損壞維護 0.35 0.86 2

5 下水道工程及排水溝維護 1.55 3.1 8

6 垃圾處理 1.41 2.8 7

7 噪音污染處理 3.13 5.22 14

8 交通號標誌維護 3.01 5.08 13

9 路霸排除 4.5 9.58 24

10 戶政區政類 0.35 0.89 2

11 市有財產管理 0.2 0.56 1

12 教育類 2.07 3.82 10

13 社會福利救助類 1.03 2.04 5

14 衛生醫療行政類 1.5 3.56 9

15 消防安全 0.39 0.98 2

16 捷運工程類 0.28 0.7 2

17 勞工行政類 0.58 1.25 3

18 網路資訊服務 0.09 0.35 1

19 違章建管業務 2.14 3.92 10

20 工商觀光建設管理類 2.45 4.49 11

21 其他工務類 4.31 7.75 20

22 其他警政類 3.86 6.74 17

23 其他交通類 8.21 14.21 37

24 其他環保類 6.73 11.24 29

25 其他文化類 0.61 1.3 3

26 其他都發類 0.23 0.6 1

27 其他地政類 0.08 0.32 1

28 其他新聞類 0.39 1.24 3

29 其他人事類 0.07 0.71 1

30 其他政風類 0.01 0.12 0

31 其他法制類 0.07 0.32 1

32 其他兵役類 0.09 0.36 1

33 其他消保官 0.05 0.25 1

34 其他秘書處 0.05 0.26 1

35 其他研考類 0.06 0.27 1

36 其他空大 0 0.05 0

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63

37 其他原民會 0.01 0.09 0

38 其他客委會 0.01 0.11 0

39 其他海洋類 0.08 0.35 1

40 其他捷運類 0.01 0.1 0

41 其他農業類 0.44 1.13 3

42 其他水利類 0.85 2.08 5

43 其他經發類 0.2 0.7 2

44 其他觀光類 0.21 0.76 2

從各主項類別預警門檻值中可發現平日門檻值普遍高於假日，其中公園

綠地行道樹維護、噪音污染處理、交通號標誌維護、路霸排除、教育類、違

章建管業務、工商觀光建設管理類、其他工務類、其他警政類、其他交通

類、其他環保類為平假日皆較常發生之案件類型，因此具有較高的門檻值。

路燈維護、道路維護、下水道工程及排水溝維護、社會福利救助類、衛生醫

療行政類、其他人事類及其他水利類則平日較假日有較多陳情的案件類型，

故有較高的門檻值。

(4) 外部事件分析

原有線上即時服務系統中所設定的「案件類型主項」、「案件類型子項」

等欄位，較能夠涵蓋過去已被定義出現的案件，但對特定未被定義到的外部

事件，透過關鍵字搜尋的方式，較能夠彈性對近期關注的事件進行統計。

以下將以 6個本研究中自定義的外部事件(登革熱、颱風、跨年、路跑、

藝術節、萬年季)為範例，說明當有特定想關注的議題時，應如何運用過去

資料，提供給各承辦機關相關之建議。下表彙整各外部事件的好發月份(統

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64

計結果請參見附錄 6)、前三大案件類型，以及各案件類型，在此類案件中最

常處理的機關。

以登革熱為例，2011至 2015年整體案件中，建議事項的文本內容中最

常提到登革熱的月份為 9~11月，前三大案件類型分別為衛生醫療行政類、

其他-環保類、非屬前述各類的其他事項。而衛生醫療行政類中，最常處理

機關為高雄市政府衛生局；其他-環保類最常處理機關為高雄市政府環境保

護局，其餘依此類推。應用在實務上則可以在特定事件好發期間前，由委託

機關提前發文告知下表中的特定機關，透過過去資料統計出，特定外部事件

常需此機關處理，以及須處以的案件類型為何。

外部

事件

關鍵

字

好發

月份

前三大案件類型 陳情量 最常處理機關

對應前三大案件類型

陳情量

登革

熱

登革

熱

9~11

月

衛生醫療行政類 3,693 高雄市政府衛生局 3,693

其他-環保類 2,798 高雄市政府環境保護

局

2,798

非屬前述各類的其他

事項

1,979 高雄市政府衛生局 717

颱風 颱風 7~9

月

非屬前述各類的其他

事項

1,143 高雄市政府工務局養

護工程處

190

公園、綠地行道樹維

護

1,067 高雄市政府工務局養

護工程處

661

其他-工務類 471 高雄市政府工務局 458

跨年 跨年 1月

12月

其他-新聞類 108 高雄市政府新聞局 108

工商、觀光、建設管

理類

62 高雄市政府觀光局 44

非屬前述各類的其他

事項

56 高雄市政府新聞局 19

路跑 路跑

馬拉

松

10月 教育類 228 高雄市體育處 183

非屬前述各類的其他

事項

131 高雄市體育處 75

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其他-警政類 27 高雄市政府警察局 27

藝術

節

藝術

節

1~3

月

工商、觀光、建設管

理類

49 高雄市政府觀光局 45

其他-文化類 44 高雄市政府文化局 44

非屬前述各類的其他

事項

24 高雄市政府新聞局 19

萬年

季

萬年

季

10月 非屬前述各類的其他

事項

148 高雄市政府民政局 65

戶政、區政類 66 高雄市政府民政局 66

工商、觀光、建設管

理類

33 高雄市政府觀光局 26

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2. 研究貢獻與實務運用建議

(1) 日常案件常模

透過過去資料統計所建立之日常案件常模，有助於及時預警，若當日特

定類型的案件量超過門檻值，則將會自動發送通知信通知研考會或主要處理

單位(如違章建管業務為工務局違章建築處理大隊)。通知信範例如下，詳細

系統規劃建議請見系統規劃建議專章。

(2) 外部事件分析

建議在各項外部事件好發陳情量之期間，可以針對民眾的陳情重點，事

先準備或宣導相關政策與規範，或適當調配相關單位人力，以減少民眾可能

之陳情。

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(二) 其他類案件處理與自動分類

1. 原因統計

先隨機抽樣擷取所有「非屬前述各類的其他類事項」的 1%，共 1,444筆

進一步進行人工編碼，以統計這些資料被分至非屬前述各類的其他類事項的

原因。初步統計結果如下：

案件數 百分比

無法歸類 464 32.1%

錯誤歸類 980 67.9%

2.解決方案分析：針對無法歸類的 464件陳情案，試圖找出可能的解決方

法。透過觀察其特定的文字特徵模式，以及利用分群的方式進行探索，過程

與結果如下：

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68

(1) 雙重案件：透過建議事項的文本內容，觀察是否存在特定模式的文字特

徵描述方式，導致話務人員不易將此類案件歸在特定類型，特定模式觀

察如下：

「1.渠反映該址電子加工廠(無掛招牌)疑似未合法申請商業登記而私自營業，建請

查處。(經發局)2.渠反映該址電子加工廠(無掛招牌)於住宅區設置，是否符合都市

計劃?建請查處。(都發局)3.渠反映該址電子加工廠(無掛招牌)長期於營業時間(上

午 7:40至下午 17:30 左右)，其機械空壓機作業噪音嚴重擾民，建請查處。(環保

局)」

「1.渠反映前案 A-TB-201○-71○○該店家設置卡拉 OK噪音嚴重擾民乙案，陳情人

表示未改善，建請取締並電覆陳情人。(環保局)(警察局) 2.渠反映前案 A-TB-201○

-71○○該店家為無照營業乙案，陳情人欲了解此案後續辦理情形，請查處並電覆陳

情人。(經發局)」

可觀察到同一案號之案件，如有雙重案件之特性，現行話務人員輸入在

建議事項的文本內容中會有的共同特徵為數字加上文字特徵「1.渠反映、2.

渠反映」，因此後續將以出現 1.及 2.及文字特徵渠反映，作為統計此類案件

的方式。

(2) 新案件類型：在這些無法歸類在現有案件類型中的案件，是否還有其他

未被找出的潛在新案件類型？此處試圖透過關鍵字差異，比較出現在

「非屬前述各類的其他類事項」以及「其它有案件類型」的資料，比較

結果如下表：

其他類

出現篇數(A)

非其他類

出現篇數(B)

出現於其他

類機率(C)

出現於非其

他類機率

(D)

比值

(C/D)

恢復供水 281 15 0.150% 0.003% 52.2

停水 2,007 191 1.100% 0.038% 29.3

制水閥 332 33 0.180% 0.006% 28.0

冒水 1,887 252 1.000% 0.049% 20.8

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水壓 532 75 0.290% 0.015% 19.8

復電 220 37 0.120% 0.007% 16.6

…

民政課 139 74 0.080% 0.015% 5.2

台電公司 452 245 0.250% 0.048% 5.1

單一詞彙出現在整體 657,824筆資料中的機率極小，但仍可換算成出現

在「非屬前述各類的其他類事項」以及「其它有案件類型」的機率比值後排

序，找出常出現在「非屬前述各類的其他類事項」，但卻很少出現在「其它

有案件類型」的詞彙，透過此方法找到的詞彙共有 24個，但若把所有 24個

詞彙直接當成新的案件類型，則會有案件類型過多分類不便，或是不同詞彙

可能彼此相關，使分案人員無法分辨的問題，故先將這 24個詞彙，透過階

層式分群的方式，找出容易在同一建議事項同時被提及的詞彙並加以匯集成

為同一案件類型，做為潛在的新案件類型。

該 24個特徵詞可以分為 8

群，分別是「冒水、制水閥」、

「鐵蓋、水錶」、「清水、滲水、

回饋金、體育處」、「民政課、里

幹事、區公所人員」、「市內電

話、電信、市話」、「台電公司、

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70

台電人員、跳電、復電」、「水量、水壓、限水」、「恢復供水、無水可用、停

水」。

透過以上類群的觀察與分析後，發現若將相似內容的類群合併，主要可

以分成四類議題，分別闡述如下：

水相關議題

關鍵字包含「冒水、制水閥、鐵蓋、水錶、清水、滲水、水量、水壓、

限水、恢復供水、無水可用、停水」，在水的議題上主要分成兩大類，第一

是家戶用水問題，包含停水、供水等會急迫地影響民眾的日常生活，第二類

是家戶外有因不知明原因造成的地面冒水或是水錶鐵蓋問題。在其他類中有

出現上述關鍵字的共有 10303則，建議可以另闢為新案件類別，或是在特定

類別下加註，供話務人員與民眾參考。

電相關議題

該議題關鍵字包含「台電公司、台電人員、跳電、復電」，主要在討論是

民生用電的相關問題，共有 899個陳情案件包含這類關鍵字，倘若將該類議

題的主管機關「台電」納入關鍵字中一併搜尋，就會有 4836個案件，在非

其他類的項目中有 2149件，顯示約有三分之二跟台電相關的事件會被分到

其他類別，可以考量在現有類別下加註或是新增相關案件類別。

電信相關議題

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關鍵字包含「市內電話、電信、市話」主要是中華電信相關之案件，在

其他類中有 5214件，在非其他類中則僅有 1546件，顯現大部分中華電信的

問題會被歸類在其他類中，即便中華電信已民營化民眾在面對不便時可能還

是會想政府單位求助，建議創立新的案件類別。

檢舉、抱怨類議題

關鍵字包含「民政課、里幹事、區公所人員、回饋金」，這類關鍵字多半

是在抱怨公務相關人員的態度不佳或是不願幫忙，回饋金的部分則是以檢舉

的方式希望能夠請政府居中處理，但這類議題僅佔其他類中的 1001個案

件，數量甚少、差異性大，對公務行政的影響可能不大，原則上不建議另闢

新類別。

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(3) 自動分類輔助：透過自動分案輔助，試圖以系統推薦的類別，取代人工

從眾多案件類型主項目做選取，來減少 1.錯誤歸類 2.耗費人力的狀

況。自動分案的步驟與各階段成果如下：

步驟 1：案件類型主項選取

在敘述統計的過程中，依案件類型主項統計後可發現，大多數案件類型

都集中在非屬前述各類的其他事項( 21.9% )、其他-交通類（9.7%）、其他-

環保類( 8.9% )、其他-工務類( 6.5% )、以及路霸排除( 5.2% )等案件類

型。另外，則有 29個案件類型（包含空白 Null的案件分類）在所有案件類

型中所佔比不到 1.5%，因自動分案模型須有一定數量案才能建立準確度較高

的分類模型，故在建立自動分案模型時，將排除此 29個佔全部案件類型不

超過 1.5% 的案件類型，同時也排除沒有明確案件類型的非屬前述各類的其

他事項( 21% )，並以佔比最多的前十七項案件類型作為建立模型的資料集

( 案件數 n = 451,113件 )，其全部佔整體資料量(不含非屬前述各類的其

他事項)的 88%。

步驟 2：依案件來源分別建立模型

自動分案建模用資料集的案件來源有傳真、話務中心、空中馬上辦、臨

櫃、派工通報、全民督工、書面、App及網頁。因案件來源爲網頁的案件類

型，其建議事項內容是由民眾自由撰寫，和其他案件來源皆經由話務中心人

員編寫的建議事項內容，在用字上有極大的差異性。因此，考量到不同案件

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73

來源會因建議事項的文字差異性導致分類模型準確率降低，本研究將進一步

依照案件來源區分為網頁以及非網頁的兩種類別，並分別建立網頁及非網頁

模型，其經由話務中心人員編輯建議事項內容的案件數(案件數 n=

336,622 )佔原始資料集的四分之三，而由市長信箱進入的網頁案件數(案件

數 n= 114,491 )佔原始資料集的四分之一。

案件類型 非網頁來源

案件數

非網頁來源

百分比

網頁來源案

件數

網頁來源百

分比 總案件數

其他-交通類 58,470 92% 5,139 8% 63,609

其他-環保類 56,233 96% 2,090 4% 58,323

其他-工務類 40,692 95% 2,017 5% 42,709

路霸排除 4,837 14% 29,069 86% 33,906

其他-警政類 21,585 71% 8,899 29% 30,484

公園、綠地行道

樹維護 24,391 85% 4,267 15% 28,658

交通號（標）誌

維護 21,566 79% 5,857 21% 27,423

噪音、污染處理 15,412 64% 8,661 36% 24,073

違章建管業務 13,463 60% 8,912 40% 22,375

工商觀光、建設

管理類 11,294 58% 8,187 42% 19,481

教育類 11,216 58% 8,047 42% 19,263

道路維護 10,624 61% 6,696 39% 17,320

步驟 3：文字特徵萃取

在中文的句法和語意的基本單位是「詞」而非「字」，在進行分類模型

前，需先對輸入文本做文字斷詞處理，因此本研究透過將網頁和非網頁的訓

練資料集中的建議事項欄位做文字斷詞分析，同時以出現在訓練資料集中的

文字詞頻和逆向文件詞頻作為挑選文字特徵的依據。

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74

詞頻是一種簡單顯明之文件特徵，當未知案件類型的新案件出現時，其

建議事項中若出現與模型中特定分類的特徵值有相同文字時，且出現次數越

高則越有可能被模型分入此分類中。但為平衡出現過的詞未必是重要性高的

特徵詞，因此本研究為能夠擷取最具分類上有鑑別力的特徵詞，也納入逆向

文件詞(IDF)頻排序作為調整，若是一個單詞僅在少部分文章中才出現，那

重要性會大於每一則新案件中都出現的詞。本研究將依據斷詞分析的結果挑

選出的文字特徵字作為模型輸入值，並分別從兩個資料集中分別選取各兩百

個單詞作為分類模型輸入的特徵值。下表為本研究網頁及非網頁的前五個特

徵詞範例。

網頁特徵詞 分數 詞頻 非網頁特徵詞 分數 詞頻

路面 740 125 路面 2622 437

路口 125 58 違停 2129 212

坑洞 97 71 路燈 650 583

車道 92 82 施作 523 67

柏油 55 49 清疏 483 112

步驟 4：分類模型建立

本研究根據四種不同演算法建立預測模型，演算法包含決策樹、Fisher

判別分析(FLDA)、支持向量機(Support Vector Machines)、卡方機率模

型。

決策樹的優點為一種由上而下遞迴地採用分化及各自擊破的方式來建立

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75

決策樹，從一群訓練資料值組與其對應的類別標籤，並選擇適合作為節點的

資料值，透過將訓練資料集遞迴地分割成更小的子集合，建立以具有準確度

的關聯規則。本研究將前述的十七項案件類型做為模型 A資料輸入值，並將

這些案件類型進行斷詞及特徵詞的選取，藉由輸入的特徵詞作為模型輸入

值，將不分案件類型的特徵詞以 CHAID為基礎的演算法建立決策樹，並透過

計算測試資料集有有多少機會被分入哪個案件二元樹的機率為正確率。模型

B為則是以 CART演算法為基礎建立決策樹。

FLDA的基本概念是將高維度的訓練模型樣本，投射到最佳鑑別度的一維

空間中，並保證在投射後訓練樣本在新的子空間中擁有最大的類別間距

(between classes distance)和最小的類內間距(within classes

distance)，因此訓練資料將擁有最佳的類別可分類性並透過投影方式降低

維度，因此本研究將前述十七項案件類型，經過斷詞分析後篩選出的特徵

詞，以前一百二十項作為輸入的特徵維度，並透過 Fisher判別函數進行降

低維度，進一步找出區別這十七項案件類型的最佳方案。

支持向量機使用非線性轉換的方式，將原始資料映射至較高維度的特徵

空間中，並從較高的特徵空間中找出一個最佳的線性分割超平面，並藉此分

割出不同類別資料。SVM演算法的優點為具有極高的正確率，且較沒有過度

學習的問題，本研究將從訓練資料集中建立分類模式，並透過輸入的先前挑

選出的特徵值來建立多維的特徵空間，並利用 SVM演算法尋找出能夠區分兩

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類樣本的超平面進行對數據分類處理，並依此模式預測一個新的案件類型的

分類標籤。

卡方機率模型使用統計理論中的卡方適合度檢定，是適用於處理非連續

變數中的次數等變數資料，並衡量輸入變項反應的百分比是否與理論上應出

現的百分比有所差異，即為觀察到的次數與理論期望次數是否一致，此機率

模型會預測出三個可能的案件類型。

本研究卡在卡方機率模型部分，輸入變數是以 bigram及 trigram將建議

事項做斷詞的結果，n-gram原理為是在一段文本中 N个项目的序列的出現頻

率作為斷詞依據。將這些斷詞依據放入卡方機率模型中，並衡量輸入變項反

應的百分比是否有所差異，並觀察次數與理論期望次數是否一致。

步驟 5：分類模型結果比較

以下分類模型將以分類結果的預測，與實際結果作比對，用以計算準確

率。從結果中可觀察到，資料來源為非網頁的模型，相較於網頁的模型準確

率來得更高，推測可能是因為網頁上的案件類型由民眾自選，其用詞在同類

型但不同陳情人所回報的案件中也有較大的差異性，故造成透過網頁來源的

陳情案件，利用期建議事項的文字內容所建置的分類模型準確度較低。另外

可發現即使是準確率較佳的區別分析(非網頁)，其最終準確率也只有

46.5%，距離實務可應用還有一段落差，可能準確率較差的原因在於所區分

的類別數量較多(共 17種)所造成的。故後續將改用機率類型的模型，如卡

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77

方機率、傳統貝氏、LDNB等模型，計算機率最高的前三種案件類型，用以與

實際案件類型做比對，計算準確度，並在實務系統上保留彈性修改案件類型

的空間，以避免系統自動推薦案件類型所造成的問題。

準確率(F-measure)

資料來源 方類方法子模型 準確率

決策樹 非網頁 模型 A CHAID 22.0%

網頁 模型 A CHAID 19%

非網頁 模型 B CART 22.0%

網頁 模型 B CART 5.1%

區別分析 非網頁 - 46.5%

網頁 - 8.1%

卡方機率模型

類別 原始筆數 正確筆數 正確率

Total 100988 58280 57.71%

其他-交通類 17541 8268 47.14%

其他-環保類 16870 8206 48.64%

其他-工務類 12208 3127 25.61%

公園、綠地行道樹維護 7317 6378 87.17%

其他-警政類 6476 3972 61.33%

交通號（標）誌維護 6470 5423 83.82%

噪音、污染處理 4624 3276 70.85%

違章建管業務 4039 3675 90.99%

下水道工程及排水溝維護 3856 2266 58.77%

工商、觀光、建設管理類 3388 2763 81.55%

教育類 3365 1952 58.01%

道路維護 3187 2170 68.09%

路燈維護 3089 2132 69.02%

衛生醫療行政類 2861 1784 62.36%

垃圾處理 2422 558 23.04%

社會福利救助類 1824 1175 64.42%

路霸排除 1451 1155 79.60%

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註：此處機率模型的正確率計算採用機率前三高的案件類型，是否有任一個符合實際案

件類型做計算，只要其中一個符合及計算為正確。

傳統貝氏

類別 原始筆數 正確筆數 正確率

傳統貝氏 Total 100988 58280 57.71%

註：此處機率模型的正確率計算採用機率前三高的案件類型，是否有任一個符合

實際案件類型做計算，只要其中一個符合及計算為正確。

LDNB

類別 原始筆數 正確筆數 正確率

LDNB Total 100988 71002 70.31%

下水道工程及排水溝維護 3856 2441 63.30%

工商、觀光、建設管理類 3388 2347 69.27%

公園、綠地行道樹維護 7317 5749 78.57%

交通號（標）誌維護 6470 5250 81.14%

其他-工務類 12208 7108 58.22%

其他-交通類 17541 13124 74.82%

其他-環保類 16870 13544 80.28%

其他-警政類 6476 4775 73.73%

垃圾處理 2422 239 9.87%

社會福利救助類 1824 1278 70.07%

教育類 3365 2164 64.31%

路燈維護 3089 2271 73.52%

路霸排除 1451 716 49.35%

道路維護 3187 1627 51.05%

違章建管業務 4039 2846 70.46%

衛生醫療行政類 2861 2020 70.60%

噪音、污染處理 4624 3503 75.76%

註：此處機率模型的正確率計算採用機率前三高的案件類型，是否有任一個符合實際案

件類型做計算，只要其中一個符合及計算為正確。

從卡方機率模型結果，從預測結果顯示整體準確率幾乎都有百分之五十

的機率會在預測內，尤其在違章建管業務、公園綠地行道樹維護等案件類型

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79

有相對較高的準確率，此模型僅在其他工務類和垃圾處理類預測結果較差

外，其整體結果有超過六成的準確率；貝氏機率模型結果，LDNB整體準確率

比傳統貝氏提高約 12%，從預測結果顯示 LDNB整體準確率幾乎都有百分之七

十的機率會在預測內，尤其在交通號（標）誌維護、其他環保類等案件類型

有相對較高的準確率達到百分之八十以上，此模型僅在其他工務類、垃圾處

理類、路霸排除和道路維護預測結果較差，主要與多機關處理案件且處理案

件事項較多有關。

3. 解決方案成果統計

將抽樣統計的資料，上列解決方案加以執行，則可改善部分被分至「非屬前

述各類的其他類事項」的問題，統計結果如下(其中。

問題 案件數 百分比 改善方案 案件數 百分比

無法歸類 464 32.1% 仍無法歸類 165 32.1%

雙重案件 64 4.4%

新案件類型 235 16.3%

錯誤歸類 980 67.9% 自動分類輔助 0~980 0~67.9%

註：錯誤歸類能透過自動分類輔助改善的幅度需透過實際試行才能估計，故以不確定的

數值列於上表。

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(三) 重複陳情民眾類型描繪

1. 為何使用分群進行重複陳情民眾類型描繪

透過二維的散佈圖，我們可以將兩個特徵描繪在圖上，圖上各資料點間

的距離遠近，就代表彼此的相似程度，一般人能透過呈現在平面上的圖像，

分辨哪些資料是相似的，舉例來說：當我們選取兩個特徵為 1.重複陳情次數

2.該陳情人最多陳情類型佔比，就可以從下圖的二維散佈圖中，觀察到一些

資料點聚集在一起，成為一個特定群的狀況。

但一般真實狀況下，多個特徵可能可以更好的代表這些陳情人的真實樣

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貌，但多個特徵無法直接視覺化成如上圖的散布圖，所以本研究透過分群，

將陳情人依多個特徵進行分組，轉換成簡單易懂的類別，也就是群，再透過

各群狀況的呈現，把高維度空間中，無法透過二維散佈圖辨識的狀況，用統

計的方式模擬出來。

2. 研究流程與結果

(1) 分群特徵資料處理

定義重複陳情狀況

本研究所定義之重複通報案件係指同樣電話(去識別化)後的民眾電話。

統計時排除市府公務用電話以及部分非真實電話

分群特徵創建

將資料從以案件為單位，處理成以人為單位，並以每個人在各案件類型

主項中陳情的次數作為分群所用之特徵

(2) 執行分群：

方式挑選

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在本研究中因為資料筆數與特徵數量都較多，故採用較適合此狀況的非階層

式分群。並採用其中的 K-means方法。另由於 K-means方法受極端值影響較

大，故採用改良式的 Robust Trimmed Clustering，所使用工具為 R的

tclust套件，先經過修剪後再進行分群。K-means方法步驟如下

先將資料點隨機分成 8群，再找到這 8群的代表中心點

計算各資料點與 8個中心點的距離後，將資料點分至 8群(找距離最短的

=最相似)

依據目前初步分好的群，再次計算中心點

反覆進行前述兩個步驟 (

點)，直到中心點的位置不再變動或變動幅度很小為止完成分群。

決定群數

計算各不同群樹下，within groups sum of squares 的值，並以視覺化方式

呈現，選取適當的群數為 8群(再多增加 1群至 9群的情況下，within

groups sum of squares 並未下降太多)

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83

(3) 分群結果資料處理：

在分群結果產生後，將依據分群結果，描繪民眾類型之輪廓。

用以描繪民眾輪廓的變項如下：

陳情人特性

性別

客層屬性

來源別

陳情案件特性

建議日期平假日

原縣市

行政區

陳情人做多陳情主項占比

重複陳情次數

平均間隔日期(meandifday)

其中「陳情人做多陳情主項占比」、「重複陳情次數」、「平均間隔日期」並非

原始資料所有之變數，故仍須經經由資料處理，計算每位民眾(phoneID)的

這三項特徵(計算結果如下圖示意)，才能進行整個群的特徵計算。

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84

(4) 結果呈現： 各群在各不同案件類型主項的陳情案件數，轉化為標準分數

後表列如下，標準分數較高(下表以灰底顯示)則代表該群在此類案件類

型主項，相對於其它群有較多之陳情。

Cluster 0 1 2 3 4 5 6 7 8

人數 3,268 17,900 17,462 9,443 4,453 3,958 3,941 3,193 1,736

廣告信件 2.82 -0.34 -0.23 -0.41 -0.42 -0.41 -0.44 -0.20 -0.36

交通號

（標）誌

維護

2.81 -0.44 -0.24 -0.17 -0.52 -0.50 -0.47 -0.20 -0.27

道路維護 2.80 -0.40 -0.12 -0.39 -0.44 -0.54 -0.51 -0.17 -0.24

其他-警

政類 2.82 -0.40 -0.28 -0.35 -0.38 -0.45 -0.43 -0.23 -0.30

違章建管

業務 1.55 -0.55 -0.63 -0.57 -0.55 2.15 -0.50 -0.42 -0.48

其他-工

務類 2.78 -0.39 -0.30 -0.43 -0.55 -0.05 -0.44 -0.01 -0.61

非屬前述

各類的其

他事項

2.43 -0.07 -0.68 -0.51 -0.61 -0.59 -0.45 1.05 -0.58

其他-人 2.73 -0.40 0.22 -0.29 -0.42 -0.72 -0.49 -0.11 -0.53

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事類

其他-環

保類 1.62 -0.60 -0.57 -0.62 -0.27 -0.61 2.07 -0.35 -0.68

路燈維護 2.81 -0.35 -0.26 -0.40 -0.44 -0.46 -0.40 -0.11 -0.39

公園、綠

地行道樹

維護

2.79 -0.34 -0.06 -0.41 -0.51 -0.54 -0.41 -0.11 -0.42

其他-交

通類 2.44 -0.57 -0.61 1.08 -0.56 -0.57 -0.46 -0.24 -0.51

消防安全 2.73 -0.53 -0.23 -0.63 -0.34 0.16 -0.63 -0.54 0.01

工商、觀

光、建設

管理類

2.80 -0.40 -0.07 -0.49 -0.38 -0.46 -0.43 -0.15 -0.42

教育類 2.78 -0.37 0.10 -0.38 -0.49 -0.51 -0.49 -0.25 -0.39

社會福利

救助類 2.76 -0.32 0.04 -0.39 -0.51 -0.53 -0.53 0.01 -0.53

其他-法

制類 2.82 -0.33 -0.31 -0.37 -0.42 -0.38 -0.37 -0.23 -0.42

其他-地

政類 2.65 -0.33 -0.28 -0.56 -0.60 -0.35 -0.46 0.60 -0.66

市有財產

管理 2.80 -0.43 -0.24 -0.46 -0.50 -0.18 -0.56 -0.06 -0.36

路霸排除 2.37 -0.53 -0.51 -0.53 -0.50 -0.49 -0.53 -0.51 1.23

下水道工

程及排水

溝維護

2.76 -0.32 -0.06 -0.47 -0.55 -0.53 -0.38 0.10 -0.54

其他-海

洋類 2.79 -0.35 -0.09 -0.43 -0.45 -0.53 -0.48 0.01 -0.46

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戶政、區

政類 2.77 -0.37 -0.22 -0.49 -0.46 -0.45 -0.50 0.16 -0.45

衛生醫療

行政類 2.81 -0.42 -0.07 -0.40 -0.41 -0.45 -0.39 -0.20 -0.47

網路、資

訊服務 2.78 -0.43 -0.05 -0.37 -0.41 -0.46 -0.54 -0.51 -0.02

噪音、污

染處理 1.15 -0.59 -0.67 -0.60 2.40 -0.49 -0.30 -0.44 -0.47

其他-文

化類 2.79 -0.40 -0.20 -0.21 -0.47 -0.55 -0.44 0.01 -0.53

垃圾處理 2.80 -0.48 -0.25 -0.50 -0.43 -0.46 -0.03 -0.33 -0.33

人行道損

壞維護 2.82 -0.41 -0.24 -0.37 -0.45 -0.44 -0.44 -0.22 -0.26

透過上表顯示的案件類型主項陳情數，以及下表的人數、重複陳情次

數、平均陳情間隔時間、陳情人最多陳情主項占比、陳情案件特性(如合理

陳情的比例)，將各群命名如下：

Cluster 族群名稱 人數 重複陳

情次數

平均陳情間

隔時間

該陳情人最多

陳情主項占比

0 檢舉達人 3,268 34.6 52.9 36%

1 偶爾陳情者 17,900 2.9 167.7 52%

2 一般陳情者 17,462 2.5 137.5 62%

3 違規交通檢舉者 9,443 3.4 165.8 49%

4 噪音與汙染檢舉者 4,453 3.4 130.6 54%

5 違章建務檢舉者 3,958 3.4 111.8 55%

6 環保關心者 3,941 4.5 130.0 60%

7 合理且可快速改善檢舉者 3,193 7.3 128.7 50%

8 路霸問題檢舉者 1,736 4.5 91.4 68%

以下將依各欄位呈現較有特色之族群， 與各變項下較有特色的類別 故

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各類別加總不等於 100%。

A.陳情案件特性

陳情合理原因：從下表可看出違章建務檢舉者，執行需相當時間處理的比例

較高。

Cluster 族群 可立即改善 目前無法 (不宜)執行需

相當時間處理 - 整體平均 24% 0% 8% 3 違規交通檢舉者 22% 2% 6% 5 違章建務檢舉者 28% 0% 19% 7 合理且可快速改善檢舉者 30% 1% 9% 8 路霸問題檢舉者 0% 0% 2%

陳情不合理原因：路霸問題檢舉者在未具體明確謾罵或無目的案件比例較

高，而違規交通檢舉者在不合法或無法源依據的比例則相對較高。

Cluster 族群 不合法或無

法源依據

私權

範圍 建議內容未

具體明確

未具體明確

謾罵或無目

的案件 - 全部平均 0% 0% 0% 0% 3 違規交通檢舉者 2% 0% 0% 0% 5 違章建務檢舉者 0% 1% 2% 0% 7 合理且可快速改善檢舉者 1% 0% 0% 0% 8 路霸問題檢舉者 0% 0% 0% 6%

B.陳情人特性

性別：可看出路霸問題檢舉者，以及檢舉達人，男性的比例相對較高，女性

比例相對較高的則是環保關心者。

Cluster 族群 男 女 NULL

- 全部平均 60% 39% 1%

0 檢舉達人 70% 29% 1%

6 環保關心者 54% 45% 1%

8 路霸問題檢舉者 70% 30% 0%

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客層屬性：環保關心者中民眾的比例較高，檢舉達人(頻繁陳情者)則以里長

的比例較高。

Cluster 族群 里長 民眾 NULL

- 全部平均 2% 65% 33%

0 檢舉達人 9% 56% 35%

6 環保關心者 1% 93% 6%

8 路霸問題檢舉者 0% 12% 88%

來源別：路霸問題檢舉者來源為網頁的比例較高；噪音與汙染檢舉者來源為

派工通報的比例較高；環保關心者則透過話務中心進線陳情的比例較高。

Cluster 族群 派工通報 網頁 話務中心

- 全部平均 5% 32% 62%

4 噪音與汙染檢舉者 9% 38% 53%

8 路霸問題檢舉者 1% 87% 12%

6 環保關心者 7% 16% 87%

原縣市：環保關心者、合理且可快速改善檢舉者在原縣的比例相對於整體來

得較高；路霸問題檢舉者則在原市的比例相對較高。

Cluster 族群 原市 原縣 NA

- 全部平均 64% 29% 0%

6 環保關心者 62% 34% 0%

7 合理且可快速改善檢舉者 58% 34% 0%

8 路霸問題檢舉者 71% 25% 2%

行政區：違章建務檢舉者在三民區的比例相對較高；檢舉達人、噪音與汙染

檢舉者、環保關心者則在楠梓區的比例相對較高。

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Cluster 族群 楠梓區 前金區 三民區

- 全部平均 6% 2% 14%

0 檢舉達人 8% 2% 13%

4 噪音與汙染檢舉者 7% 3% 13%

5 違章建務檢舉者 6% 2% 16%

6 環保關心者 7% 2% 13%

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第五章 結論

一、 基本樣態

平均每一個民眾陳情案，會有 2.1個機關處理，除了少數案件外(約占

12.2%)，其餘 88.8%的民眾陳情案件，參與處理機關數都在 3個以下。另從

處理天數統計，可看出約有 60%的陳情案件，民眾會在 7日(包含假日)內收

到處理完成的回覆，可透過此數值了解民眾陳情後，對服務品質的感受。

男性占整體陳情人的大多數(59.6%)，但可觀察到女性在法制、人事、社

會福利救助、衛生醫療行政…等類型有較高比例的陳情，男性則在路霸排

除、路燈維護、道路維護…等項目有更高比例的陳情。從行政區統計，可看

出平均每人陳情量，在原市與原縣有明顯落差，平均每人陳情量最多的行政

區依序為前金區、新興區、鹽埕區。

民眾陳情在 24小時皆有，分布上白天與晚上有明顯落差，在較熱門的時

段，如 9~11時，以及下午 16時，平均每小時約有 27~31件案件(總案件量

/5年總天數)，可利用此資訊作為話務人員排班之參考。

二、 反應事項文本分析

1. 線上即時服務系統

(1)整體文字雲

線上即時服務系統大量文本探索高提及的特有詞，瞭解各年焦點議題，

2011至 2015年的主要焦點議題為縣市合併、濕地公園、黃色小鴨、氣爆、

違規停車，其中氣爆與違規停車屬於民眾對現況的不滿或是憂心氣爆會再次

發生而恐慌，不過氣爆的處理效率可從 2015年民眾陳情特有詞無在提及得

知成效。

(2)逾期案件

大量文本探索逾期民眾陳情內容概況，逾期案件主要聚焦於非高雄市政

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府機關占總逾期案件量的 48.7%之高，屬於高雄市政府較無法控管之機關，

若能具備權限有效控管，將能大幅降低逾期案件量，民眾對於市府服務感受

較能提升。

高雄市府機關逾期案件，主要因【郊區】或偏遠山區之區公所、88【風

災】後遇風雨造成山區路面問題或突發【災難】後如氣爆、狂犬病、登革熱

皆屬短時間需大量資源與人力支援之情形、需【到場勘查】常會有未發現噪

音、異味或調查店家違法、工廠違法、農地違法確認時間或無法在當下得到

民眾陳情情境或數據未超標之情境、需【多機關配合】經常需要重複調查執

行情形發生、原訂定【承辦天數過低】，如垃圾清運承辦天數為 1天，當處

理範圍太廣張貼違規廣告、廣告布條等或清除大型家俱在短期清除較困難、

【勞資糾紛】、【廠商合約糾紛】等皆較容易導致案件逾期。

上述逾期案件概況，若能達到 1.郊區增加服務資源、2.重大災難事前準

備與演習、3.場勘流程標準化、4.承辦天數提高靈活調配或增派人力支援之

機制、5.法律糾紛事件由專屬機關處理等，較能降低逾期案件量

2. 派工系統

派工系統大量文本探索高提及的特有詞，瞭解各年焦點議題，2011至

2015年的主要焦點議題為汽機車違停、路面坑洞、路燈故障、氣爆重建工

程、貓隻受困，其中違停、路面坑洞、路燈故障屬於民眾最能立即感受到的

陳情，而氣爆與貓隻受困有一部分民眾是受到新聞的影響陳情量多，貓隻受

困因民眾不知陳情管道以及高雄市政府各單位職責調整，因此 2015當年高

市動保處宣布成立專責犬貓救援隊為民服務。

反應事項文本分析有助於掌握民眾過去陳情狀況，未來如需及時掌握當

時民眾陳情之陳情狀況，則建議可將線上即時系統以及派工系統的資料整合

在具有文字探勘功能之平台。在平台上能夠針對各項篩選條件進行彈性選

取，如時間區間、來源、行政區；此外，部分新興的特殊議題，往往會超越

原本案件類型設計之架構，故建議可用關鍵字定義出新興的特殊議題，將命

中議題關鍵字之資料進行如文本分析，先進行斷詞並呈現出重要詞彙，輔以

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文字雲作視覺化呈現，則可幫助決策人員快速掌握近期議題趨勢，並能回溯

過去事件，進行各類比較與彈性應用。

三、 資料深化加值應用

以下為本研究根據研究結果，所能提供的幾個實務應用建議，其中「1.

異常警示機制」、「2.其他類案件處理與自動分類」應用需搭配系統建置，詳

細系統建置之建議，請參考系統規劃建議專章。。

1. 異常警示機制：透過自動的警示報表，以及外部事件分析，能協助線上

主管了解目前是否有特定案件大量發生之狀況，並可做為承辦機關調度

人力之參考依據。具體應用重點如下：

(1) 透過日常常模建立各類型案件及時警示機制，當日案件數量超過門

檻值即透過系統自動發送警示報表。

(2) 透過外部事件分析，在各項外部事件好發陳情量之期間，可以提醒

相關案件類型最主要的承辦機關，事先準備或宣導相關政策與規

範，或適當調配相關單位人力。

2. 其他類案件處理與自動分類：透過以下方式檢視被分類至其他類型之案

件，幫助主管機關有效統計目前各類型案件狀況。

(1) 了解被分至其他類案件之原因。

(2) 探討各原因可透過什麼方式進行處理，以便減少無法統計之其他類案件

佔比。

(3) 探討根據建議事項的文字內容進行自動分類輔助的可行性探討。

3. 重複陳情民眾類型描繪：重複陳情原因由許多個別性的差異與問題，藉

由分群簡化，將類似狀況的聚集在同一群，成為一組 TA(Target

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Audience)，以便後續與實務的專家討論，針對此類民眾時常進線反應問

題之狀況，擬定解決方案。

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第六章 系統規劃建議

為實現研究之目的，以利能於實際場域執行，建議規劃建置以下資訊化

系統，針對異常或特殊案件進行警示及自動進行案件分案，輔以人工推

薦案件類型，期能運用研究成果，帶來實際效益。

一、 系統架構規劃

考量實際應用情境，分別規劃以下兩功能模組：

(一) 異常警示功能模組

異常警示功能模組需包含異常警示引擎、警示條件設定、發送

通知機制及警示報表檢視等四大項目。

針對線上即時系統之陳情案件，提供案件類別、特殊事件關鍵

字及新事件模型等三種機制自動進行異常警示，於此系統可進

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95

行警示條件設定，包含特殊事件關鍵字、欲警示之陳情來源、

警示門檻值及發送通知成員之設定，當該日陳情案件超過設定

門檻值，系統自動以 E-Mail發送警示通知於研考會與主要處

理單位等設定之成員，而當日系統自動運算之警示報表可於平

台上進行瀏覽檢視，以利快速掌握異常事件之重點。

(二) 自動分案輔助機制

因系統介接方便性考量，建議提供 API方式透過 JSON格式進

行資料交換，並結合至既有話務中心、派工等相關系統，提供

自動分案輔助，系統推薦輔以人工選取，降低案件錯誤歸類及

減少人力耗費。

此功能 API需能自動以機率模型進行推薦預測，並須提供各案

件類型特徵定義及分類門檻值設定，當有新進陳情案件匯入

時，系統自動根據陳情內容提供 3-5個建議類別供話務人員自

行選取，而考量未來陳情案件不斷增加，此功能 API需具備定

期回饋學習機制，進行機率模型之調校，提升自動分類引擎之

準確率。

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二、 系統功能建議

(一) 異常警示功能模組

1. 異常警示引擎

提供案件類型、特殊事件關鍵字及新事件模型三種異常警示

機制，說明如下：

案件類型警示：

透過過往資料了解平假日各案件類型每日的陳情頻

率，並建立各類型日常案件常模，當單日的某類型案

件量(則數)超過正常門檻值，則系統自動進行警示通

知。示意畫面如下：

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特殊事件關鍵字警示：

針對高雄市較常發生之天災、疾病及固定舉辦的大型

活動等特殊事件提供自行定義關鍵字警示功能，當有

超過門檻值的與設定之特殊事件相關的陳情案件，則

系統自動進行警示。

新事件模型：

以過往的資料作為基礎，建立平假日常見案件之語意

模型，當有非常見案件之語意模型內之關鍵字大量出

現時(超過門檻值)，表示可能有新事件發生，系統自

動將大量出現之關鍵字及相關陳情案件彙整成報表並

進行警示，示意畫面如下：

2. 警示條件設定

可設定欲警示之來源、各條件及門檻值及欲發送之成員，示

意畫面如下：

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98

3. 發送通知機制

當陳情案件超過設定條件及門檻值時，系統自動以 E-Mail發

送通知至設定之研考會及主要處理單位成員，以利相關人員

能更快進行後續處理安排，發送內容需包含案件類型、相關

案件則數及案件內容。

4. 警示報表

提供視覺化線上報表供相關人員檢視，包含每日案件量統

計、民眾陳情內容及陳情地圖，範例畫面如下：

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(二) 自動分案輔助機制

1. 自動分類引擎

以過往資料為基礎，以決策樹方式搭配機器學習演算法，建

立機率模型，當有新進陳情案件匯入時，以陳情內容與分類

模型比對，自動推薦最相符之 3-5個建議類別，輔以人工選

取，降低錯誤分類之可能性。

2. 分類設定

當有未知案件類型的新案件出現時，可由相關人員進行該類

別特徵詞定義，作為該類別具鑑別力之判斷依據，亦可設定

門檻值進行推薦結果之調整。

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「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

100

3. 回饋學習機制

因陳情資料會隨著時間增加，亦可能產生新事件或新類別，

故系統必須具備回饋學習機制，可定期依據使用回饋進行模

型之調校，更可透過黑白名單進行模型之特徵詞修正，以提

升自動分類模型準確率。

三、 教育訓練規劃

針對不同使用角色規劃專屬教育課程，包含一般使用者之系統操作

教育訓練 3小時，及關鍵字條件及門檻值設定之進階使用者課程 3

小時，共 6小時。

四、 軟硬體規格建議

因本案建議使用語意分析元件，其需大量運算，故建議使用較高等

級之硬體設備，建議規格如下：

。 CPU：E5-2640v4或或同等規格之 CPU

。 RAM：64G以上，96G為佳

。 HDD：1T以上空間(需視資料量而定)

後續可依實際資料量、使用人數及使用情境調整。

軟體部分作業系統建議採用(擇一)

。 Windows(x64)：Server 2008 R2、2012/2012 R2

。 Linux(x64)：Open SUSE 12、CentOS/RHEL 5.8,6.0(最低)

另需安裝之必要軟體為開發環境 Java JRE 1.6以上版本 (32bit or

64bit皆可)、資料庫 Microsoft SQL Server 2012、及 Apache

Tomcat 。

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「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

101

參考書目

林俊宏（譯）（2013）。大數據（Mayer-Schönberger, V., &

Cukier, K.原著）。臺北：天下文化。

葉房蒲（譯）（2010）。311電話看盡紐約事（上）及（下）。國

立台灣大學科學教育發展中心。

楊立偉、查士朝（2013）。提升刑事科技防制犯罪能量，網路犯

罪偵查輔助系統。內政部警政署刑事警察局（編號：102CH16）

廖洲棚、陳敦源、蕭乃沂、廖興中（2013）。運用巨量資料實踐

良善治理：網路民意導入政府決策分析之可行性研究。行

政院研究發展考核委員會（編號：RDEC-MIS-102-003）

蕭乃沂、陳敦源、廖洲棚（2014）。政府應用巨量資料精進公共

服務與政策分析之可行性研究。國家發展委員會（編號：

NDC-MIS-103-003）

Chen, H., Chiang, R. H. L., & Storey, V. C. (2012).

Business Intelligence and Analytics: From Big Data

to Big Impact. MIS Quarterly, 36(4), 1-24.

Yiu, C. (2012). The Big Data Opportunity: Making

Government Faster, Smarter and More Personal.

London: Policy Exchange.

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102

附錄

附錄 1完整資料欄位說明

1.線上即時服務系統

欄位名稱 資料型態 類別數量 詳細類別

1 案號 ID

2 ID ID

3 案號子系統別 類別 2 "A" "B"

4 案號受理機關別 類別 1 "TB"

5 案號年度 類別 5 "2011" "2012" "2013" "2014" "2015"

6 建議人性別 類別 3 "NULL" "女" "男"

7 來源別 類別 10 "APP" "NULL" "全民督工" "空中馬上辦"

"派工通報" "書面" "傳真" "話務中心" "網頁"

"臨櫃"

8 客層屬性 類別 6 "NULL" "中央機關" "民眾" "民意代表" "里長"

"長官"

9 原縣市 類別 3 "NULL" "原市" "原縣"

10 行政區 類別 39 [1] "NULL" "三民區" "大社區" "大寮區" "大

樹區" "小港區" "仁武區" "內門區" "六龜區" "

左營區" "永安區"

[12] "田寮區" "甲仙區" "杉林區" "那瑪夏區" "岡

山區" "林園區" "阿蓮區" "前金區" "前鎮區" "

美濃區" "苓雅區"

[23] "茂林區" "茄萣區" "桃源區" "梓官區" "鳥

松區" "湖內區" "新興區" "楠梓區" "路竹區" "

鼓山區" "旗山區"

[34] "旗津區" "鳳山區" "橋頭區" "燕巢區" "彌

陀區" "鹽埕區"

11 來源別及機密等級 類別 5 "NULL" "一般" "全案保密" "

陳情人資料保密" "廉政"

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12 案件反應行政區 類別 38 [1] "NULL" "三民區" "大社區" "大寮區" "大樹區" "小

港區" "仁武區" "內門區" "六龜區" "左營區" "永安區" "

田寮區" "甲仙區"

[14] "杉林區" "岡山區" "林園區" "阿蓮區" "前金區" "前

鎮區" "美濃區" "苓雅區" "茂林區" "茄萣區" "桃源區" "

梓官區" "鳥松區"

[27] "湖內區" "新興區" "楠梓區" "路竹區" "鼓山區" "旗

山區" "旗津區" "鳳山區" "橋頭區" "燕巢區" "彌陀區" "

鹽埕區"

13 受理人員 類別 168

14 分文註記 類別 2 "NULL" "有"

15 承辦人 類別 10480

16 承辦人電話 類別 24129

17 管制情形 類別 5 "NULL" "改列自管" "解除管制" "管制中" "繼續管制

"

18 管制別 類別 3 "N" "NULL" "Y"

19 改分註記 類別 7 [1] "NULL" "一級機關要求

改分" "一級機關執行改分處理"

[4] "未改分" "各級承辦人要

求改分案件回一級機關" "結案不改分"

[7] "聯合服務中心執行改分處理"

20 主管機關強制改分 類別 3 "N" "NULL" "Y"

21 客訴合理性 類別 3 "NULL" "不合理" "合理"

22 客訴合理性細項 類別 11 [1] "NULL" "不合理不合法

或無法源依據" "不合理私權範圍"

[4] "不合理非屬本府權限" "不合理建議內

容未具體明確" "不合理謾罵或無目的案件"

[7] "合理可立即改善" "合理目前無法

(不宜)執行" "合理其他"

[10] "合理需相當時間處理" "合理需編列預

算或列入爾後年度檢討"

23 回覆方式 類別 7 [1] "e-mail" "NULL" "已手機留言" "書面送達"

"傳真" "當面告知" "電話"

24 建議加分註記 類別 7 [1] "NULL" "一級機關建議

加分" "一級機關執行加分處理"

[4] "未加分" "各級承辦人要

求加分案件回一級機關" "聯合服務中心執行不加分"

[7] "聯合服務中心執行加分完成"

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25 建議加分機關 類別 4330

26 是否回覆 類別 3 "NULL" "已回覆" "無法回覆"

27 是否收案 類別 2 "NULL" "已收案"

28 決行層次 類別 4 "NULL" "第一層決行" "第二層決行" "第三層決行"

29 主管姓名 類別 5613

30 主管電話 類別 14822

31 稽催收案 類別 2 "未曾" "曾稽催"

32 是否已 email註記 類別 3 "N" "NULL" "Y"

33 再次陳情 類別 3 "N" "NULL" "Y"

34 承辦機關逾期 類別 3 "0" "1" "NULL"

35 是否特別叮鈴派工 類別 2 "0" "1"

36 機關名稱 類別 232

37 案件類型主項 類別 47

38 案件類型子項 類別 170

39 建議日期平假日 類別 2 "平日" "假日"

40 同案續辦序號 int

41 改分序號 int

42 承辦天數 int

43 等待天數 int

44 本案處理結果自評 int

45 建議日期 日期

46 修改日期 日期

47 Email 確認日期 日期

48 分文日期 日期

49 應結案日期 日期

50 繼續管制日期 日期

51 除管日期結案日 日期

52 改分日期 日期

53 建議加分日期 日期

54 收案日期 日期

55 Email 日期 日期

56 收件日期 日期

57 建議時間 日期+時間

58 Email 確認時間 日期+時間

59 分文時間 日期+時間

60 除管時間 日期+時間

61 改分時間 日期+時間

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62 建議事項 文本內容

63 建議人 文本內容

64 建議人電話 文本內容

65 建議人信箱 文本內容

66 建議地點 文本內容

67 關鍵詞 文本內容

68 特別叮嚀 文本內容

69 Email 進來之主旨 文本內容

70 答復內容 文本內容

71 改分理由 文本內容

72 備註 文本內容

73 建議加分理由 文本內容

74 繼續管制 文本內容

75 不加分理由 文本內容

76 不改分理由 文本內容

77 特別叮鈴派工 文本內容

註 1：部分欄位原始資料並未有此欄位，而是從原始資料中衍生之新欄位，以

灰色底色標示

2.派工系統

欄位名稱 資料型態 類別

數量

詳細類別

1 檔案編號 ID

2 來電時間 時間

3 記錄時間 時間

4 內容描述 文本內容

5 承辦機關電話 1 文本內容

6 承辦機關電話 2 文本內容

7 承辦機關傳真 1 文本內容

8 承辦機關傳真 2 文本內容

9 承辦機關傳真

1.1 文本內容

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10

回覆電話 文本內容

11 回覆手機 文本內容

12 回覆 Email 文本內容

13 傳真回覆電話 文本內容

14 傳真回覆電

話.1 文本內容

15 通報地點 文本內容

16 處理期限 int

17 con_day int

18 狀態 類別 5 "建立中""待處理""待確認""處理完成""解除管制"

19

值機人員 類別 135

20 陳情人 類別 14006

21 陳情人電話 類別 1416

22

通報事項 類別 82

"NULL" "人孔、溝蓋鬆動"

"人孔蓋凹陷坑洞" "人孔蓋鬆動"

"人手孔凹陷" "人手孔破損"

"人行道破損" "人行道設施損壞"

"人行道髒亂" "小廣告、旗幟"

"中華-孔蓋路面下陷""中華-孔蓋鬆動"

"中華-路面填補不實""公所-人行道設施損壞"

"公所-公園、綠地設施損毀""公所-公園髒亂、佔用

"

"公所-路樹傾倒""公所-路燈白天未熄"

"公所-路燈故障""公園、綠地設施損毀"

"公園土木局部損壞" "公園髒亂、佔用"

"台電-孔蓋路面下陷""台電-孔蓋鬆動"

"台電-路面填補不實""瓦斯外洩"

"交通疏導" "地下道、路面積水"

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"安全島雜草叢生" "安全島髒亂"

"污水管阻塞" "佔用道路"

"妨害安寧" "攻擊性流浪犬捕捉"

"垃圾清運" "欣高-孔蓋路面下陷"

"欣高-孔蓋鬆動""欣高-路面填補不實"

"空氣污染" "怠速"

"急迫危害立即排除" "施工回填不實、人孔蓋凹陷

坑洞"

"省道破損" "風景區設備損壞有立即危險者"

"風景區髒亂" "消防栓漏水"

"停水" "停電"

"動物受傷、受困、挨餓" "溝蓋破損"

"號誌故障" "號誌秒差調整"

"路面下陷" "路面坑洞"

"路面油漬" "路面掏空"

"路面塌陷" "路樹傾倒"

"路燈白天未熄" "路燈故障"

"道路回填不實" "違規停車"

"電線掉落" "漏電"

"管道工程通報" "管線問題"

"寬頻孔蓋坑洞" "寬頻孔蓋鬆動破損"

"寬頻管線破損" "暴雨積水"

"養工-人行道設施損壞""養工-公園、綠地設施損毀

"

"養工-公園髒亂、佔用""養工-路樹傾倒"

"養工-路燈白天未熄""養工-路燈故障"

"噪音" "燃放爆竹"

"縣、鄉道破損" "檢修管線"

"髒亂清除" "變壓器有聲音"

23

承辦機關 類別 50

"NULL" "大社區公所" "大寮區公所" "大樹區公所"

"工務局" "工程企劃處" "中華電信公司" "仁武區公

所" "內門區公所" "六龜區公所" "水利局防洪維護

科" "台電公司" "永安區公所" "田寮區公所" "甲仙

區公所" "交通局" "自來水公司" "杉林區公所" "那

瑪夏區公所" "岡山區公所" "林園區公所" "欣高瓦

斯" "阿蓮區公所" "研考會" "美濃區公所" "茂林區

公所" "茄萣區公所" "桃源區公所" "消防局" "動物

保護處" "梓官區公所" "鳥松區公所" "湖內區公所"

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"路竹區公所""旗山區公所" "鳳山區公所" "養工處"

"養工處 2" "橋頭區公所" "燕巢區公所" "環保局" "

警察局" "觀光局"

24

回覆方式 類別 17

25 異動人員 類別 136

26 回報人員 類別 137

27 完成人員 類別 135

28 解管人員 類別 21

29 續管人員 類別 17

30

通報區域代碼 類別 38

"三民區""大社區""大寮區""大樹區""小港區""仁武

區" "內門區""六龜區""左營區""永安區""田寮區""

甲仙區" "杉林區""那瑪夏區""岡山區""林園區""阿

蓮區""前金區" "前鎮區""美濃區""苓雅區""茂林區

""茄萣區""桃源區" "梓官區""鳥松區""湖內區""新

興區""楠梓區""路竹區" "鼓山區""旗山區""旗津區

""鳳山區""橋頭區""燕巢區" "彌陀區""鹽埕區"

31 異動時間 時間

32 回報日期 時間

33 完成日期 時間

34 解管日期 時間

35 續管日期 時間

36 確認完成日期 時間

註：通報事項的類別經簡化處理，如路面塌陷(一)、路面塌陷(二)合併為路面

塌陷

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附錄 2基礎資料探勘：(一)案件量概況與趨勢 1.整體概況

(1) 依機關別統計

機關處理-機關別 案件量 百分比 累積百

分比

1 高雄市政府工務局養護工程處 184,081 13.2% 13.2%

2 高雄市政府環境保護局 183,369 13.2% 26.4%

3 高雄市政府交通局 180,036 12.9% 39.3%

4 高雄市政府工務局 130,500 9.4% 48.7%

5 高雄市政府警察局 91,113 6.5% 55.2%

6 高雄市政府水利局 59,111 4.2% 59.5%

7 高雄市政府工務局違章建築處理大隊 43,753 3.1% 62.6%

8 高雄市動物保護處 34,974 2.5% 65.1%

9 高雄市政府教育局 33,783 2.4% 67.6%

10 高雄市政府經濟發展局 25,586 1.8% 69.4%

11 高雄市政府衛生局 22,125 1.6% 71.0%

12 高雄市政府警察局三民第二分局 21,185 1.5% 72.5%

13 臺灣省自來水股份有限公司第七區管

理處 18,534 1.3% 73.8%

14 高雄市政府警察局左營分局 16,083 1.2% 75.0%

15 高雄市政府社會局 15,389 1.1% 76.1%

16 (裁併)高雄市公共汽車管理處 15,325 1.1% 77.2%

17 高雄市政府觀光局 13,457 1.0% 78.2%

18 高雄市政府都市發展局 13,112 0.9% 79.1%

19 高雄市政府警察局前鎮分局 12,224 0.9% 80.0%

20 高雄市政府警察局新興分局 11,771 0.8% 80.8%

21 高雄市政府文化局 11,461 0.8% 81.6%

22 高雄市政府工務局新建工程處 11,185 0.8% 82.4%

23 高雄市政府警察局鳳山分局 10,454 0.8% 83.2%

24 高雄市政府警察局交通警察大隊 10,379 0.7% 83.9%

25 高雄市政府農業局 10,375 0.7% 84.7%

26 高雄市政府勞工局 9,537 0.7% 85.4%

27 高雄市政府警察局鼓山分局 8,881 0.6% 86.0%

28 高雄市政府警察局苓雅分局 8,865 0.6% 86.6%

29 台灣電力股份有限公司高雄區營業處 8,616 0.6% 87.3%

30 NULL 8,240 0.6% 87.9%

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31 高雄市政府消防局 7,685 0.6% 88.4%

32 中華電信股份有限公司臺灣南區電信

分公司 7,126 0.5% 88.9%

33 高雄市政府警察局三民第一分局 6,587 0.5% 89.4%

34 高雄市立圖書館 6,514 0.5% 89.9%

35 高雄市政府警察局楠梓分局 5,873 0.4% 90.3%

36 高雄市政府民政局 5,432 0.4% 90.7%

37 高雄市政府新聞局 5,394 0.4% 91.1%

38 存參或轉寄外機關案件 5,156 0.4% 91.4%

39 高雄市體育處 5,130 0.4% 91.8%

40 高雄市政府財政局 4,866 0.3% 92.2%

41 高雄市政府地政局 4,590 0.3% 92.5%

42 高雄市鳳山區公所 4,521 0.3% 92.8%

43 高雄市政府警察局仁武分局 4,348 0.3% 93.1%

44 高雄市政府捷運工程局 4,181 0.3% 93.4%

45 台電鳳山營業中心 4,115 0.3% 93.7%

46 高雄市政府警察局小港分局 3,148 0.2% 93.9%

47 高雄市政府警察局林園分局 2,988 0.2% 94.2%

48 高雄市政府秘書處 2,862 0.2% 94.4%

49 高雄市大寮區公所 2,854 0.2% 94.6%

50 高雄市政府警察局岡山分局 2,722 0.2% 94.8%

51 高雄市政府地政局土地開發處 2,583 0.2% 94.9%

52 高雄市三民區公所 2,555 0.2% 95.1%

53 高雄市仁武區公所 2,339 0.2% 95.3%

54 高雄市政府人事處 2,315 0.2% 95.5%

55 高雄市苓雅區公所 2,097 0.2% 95.6%

56 高雄市政府警察局鹽埕分局 1,932 0.1% 95.8%

57 高雄市政府法制局 1,920 0.1% 95.9%

58 高雄市岡山區公所 1,822 0.1% 96.0%

59 高雄市政府海洋局 1,788 0.1% 96.2%

60 高雄市左營區公所 1,733 0.1% 96.3%

61 高雄市鳥松區公所 1,728 0.1% 96.4%

62 高雄市前鎮區公所 1,680 0.1% 96.5%

63 高雄市殯葬管理處 1,650 0.1% 96.6%

64 高雄市輪船股份有限公司 1,635 0.1% 96.8%

65 高雄市旗山區公所 1,622 0.1% 96.9%

66 高雄市政府兵役局 1,592 0.1% 97.0%

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67 高雄市楠梓區公所 1,511 0.1% 97.1%

68 高雄市政府勞工局勞動檢查處 1,443 0.1% 97.2%

69 高雄市政府研究發展考核委員會 1,332 0.1% 97.3%

70 高雄市政府資訊中心 1,328 0.1% 97.4%

71 高雄市政府警察局旗山分局 1,254 0.1% 97.5%

72 高雄市政府勞工局訓練就業中心 1,189 0.1% 97.6%

73 高雄市鼓山區公所 1,123 0.1% 97.6%

74 高雄市橋頭區公所 1,088 0.1% 97.7%

75 高雄市立歷史博物館 1,012 0.1% 97.8%

76 高雄市政府社會局長青綜合服務中心 1,000 0.1% 97.9%

77 高雄市立美術館 995 0.1% 97.9%

78 高雄市大樹區公所 953 0.1% 98.0%

79 高雄市小港區公所 940 0.1% 98.1%

80 高雄市林園區公所 931 0.1% 98.1%

81 高雄市梓官區公所 924 0.1% 98.2%

82 高雄市美濃區公所 847 0.1% 98.3%

83 高雄市政府警察局刑事警察大隊 824 0.1% 98.3%

84 高雄市政府警察局湖內分局 802 0.1% 98.4%

85 高雄市大社區公所 713 0.1% 98.4%

86 高雄市苓雅區衛生所 694 0.0% 98.5%

87 高雄市稅捐稽徵處 680 0.0% 98.5%

88 高雄市三民區衛生所 677 0.0% 98.6%

89 高雄市政府社會局家庭暴力及性侵害

防治中心 670 0.0% 98.6%

90 高雄市新興區公所 628 0.0% 98.7%

91 高雄市前鎮區衛生所 625 0.0% 98.7%

92 高雄市燕巢區公所 622 0.0% 98.8%

93 台電高雄營業中心(後被 313311800K

取代) 566 0.0% 98.8%

94 高雄市路竹區公所 504 0.0% 98.8%

95 高雄市政府社會局無障礙之家 476 0.0% 98.9%

96 高雄市旗津區公所 469 0.0% 98.9%

97 高雄市內門區公所 449 0.0% 98.9%

98 高雄市湖內區公所 448 0.0% 99.0%

99 高雄市彌陀區公所 420 0.0% 99.0%

100 高雄市茄萣區公所 413 0.0% 99.0%

101 高雄市左營區衛生所 402 0.0% 99.1%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

112

102 高雄市前金區公所 397 0.0% 99.1%

103 (0701合併)原高雄市西區稅捐稽徵

處 395 0.0% 99.1%

104 高雄市楠梓區衛生所 394 0.0% 99.2%

105 高雄市鳳山區衛生所 375 0.0% 99.2%

106 高雄市政府政風處 373 0.0% 99.2%

107 高雄市鳳山區第二衛生所 372 0.0% 99.2%

108 高雄市田寮區公所 371 0.0% 99.3%

109 高雄市鹽埕區公所 366 0.0% 99.3%

110 高雄市六龜區公所 362 0.0% 99.3%

111 高雄市三民區第二衛生所 357 0.0% 99.3%

112 高雄市杉林區公所 325 0.0% 99.4%

113 高雄市小港區衛生所 320 0.0% 99.4%

114 高雄市甲仙區公所 303 0.0% 99.4%

115 高雄市阿蓮區公所 300 0.0% 99.4%

116 高雄市政府社會局兒童福利服務中心 293 0.0% 99.4%

117 高雄市政府原住民事務委員會 292 0.0% 99.5%

118 高雄市政府勞工局勞工教育生活中心 281 0.0% 99.5%

119 高雄市永安區公所 276 0.0% 99.5%

120 (0701合併)原高雄市東區稅捐稽徵

處 235 0.0% 99.5%

121 高雄市政府勞工局博愛職業技能訓練

中心 229 0.0% 99.5%

122 高雄市鼓山區衛生所 229 0.0% 99.6%

123 高雄市桃源區公所 226 0.0% 99.6%

124 高雄市政府客家事務委員會 214 0.0% 99.6%

125 高雄市新興衛生所 180 0.0% 99.6%

126 高雄市政府環境保護局中區資源回收

廠 174 0.0% 99.6%

127 高雄市政府環境保護局南區資源回收

廠 161 0.0% 99.6%

128 高雄市市立空中大學 159 0.0% 99.6%

129 高雄市政府主計處 149 0.0% 99.6%

130 高雄市立凱旋醫院 143 0.0% 99.7%

131 高雄市立聯合醫院 143 0.0% 99.7%

132 高雄市茂林區公所 138 0.0% 99.7%

133 高雄市電影館 135 0.0% 99.7%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

113

134 高雄市那瑪夏區公所 132 0.0% 99.7%

135 高雄市仁武區衛生所 130 0.0% 99.7%

136 高雄市政府警察局保安警察大隊 130 0.0% 99.7%

137 新興區衛生所(裁併 20150101) 128 0.0% 99.7%

138 高雄市立民生醫院 125 0.0% 99.7%

139 高雄市左營區戶政事務所 120 0.0% 99.7%

140 高雄市政府地政局鳳山地政事務所 119 0.0% 99.8%

141 高雄市立社會教育館 118 0.0% 99.8%

142 高雄市政府警察局捷運警察隊 116 0.0% 99.8%

143 高雄市政府交通局車輛行車事故鑑定

委員會 114 0.0% 99.8%

144 高雄市楠梓區戶政事務所 111 0.0% 99.8%

145 高雄市大寮區衛生所 108 0.0% 99.8%

146 高雄市前鎮區戶政事務所 101 0.0% 99.8%

147 高雄市岡山區衛生所 99 0.0% 99.8%

148 高雄市三民區第二戶政事務所 89 0.0% 99.8%

149 高雄市鳳山區第一戶政事務所 88 0.0% 99.8%

150 高雄市政府地政局楠梓地政事務所 84 0.0% 99.8%

151 高雄市鳥松區衛生所 83 0.0% 99.8%

152 高雄市鼓山區戶政事務所 82 0.0% 99.8%

153 高雄市政府警察局六龜分局 81 0.0% 99.8%

154 高雄市政府地政局岡山地政事務所 76 0.0% 99.8%

155 高雄市小港區戶政事務所 75 0.0% 99.9%

156 高雄市苓雅區戶政事務所 72 0.0% 99.9%

157 高雄市新興區戶政事務所 67 0.0% 99.9%

158 高雄市大社區衛生所 66 0.0% 99.9%

159 高雄市旗津區衛生所 64 0.0% 99.9%

160 高雄市政府地政局三民地政事務所 63 0.0% 99.9%

161 高雄市三民區第一戶政事務所 62 0.0% 99.9%

162 高雄市政府警察局婦幼警察隊 58 0.0% 99.9%

163 高雄市政府地政局鹽埕地政事務所 57 0.0% 99.9%

164 高雄市政府地政局新興地政事務所 55 0.0% 99.9%

165 高雄市政府公務人力發展中心 54 0.0% 99.9%

166 高雄市政府地政局前鎮地政事務所 53 0.0% 99.9%

167 高雄市林園區戶政事務所 52 0.0% 99.9%

168 高雄市林園區衛生所 52 0.0% 99.9%

169 高雄市政府地政局大寮地政事務所 51 0.0% 99.9%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

114

170 高雄市鳳山區第二戶政事務所 51 0.0% 99.9%

171 高雄市政府警察局少年警察隊 49 0.0% 99.9%

172 高雄市大寮區戶政事務所 47 0.0% 99.9%

173 高雄市岡山區戶政事務所 47 0.0% 99.9%

174 高雄市政府地政局路竹地政事務所 47 0.0% 99.9%

175 前金區衛生所(裁併 20150101) 42 0.0% 99.9%

176 高雄市仁武區戶政事務所 40 0.0% 99.9%

177 高雄市政府地政局仁武地政事務所 38 0.0% 99.9%

178 高雄市政府地政局旗山地政事務所 37 0.0% 99.9%

179 高雄廣播電台 36 0.0% 99.9%

180 高雄市橋頭區衛生所 31 0.0% 99.9%

181 高雄市前金區戶政事務所 30 0.0% 99.9%

182 高雄市旗山區衛生所 30 0.0% 100.0%

183 高雄市鹽埕區衛生所 30 0.0% 100.0%

184 高雄市梓官區衛生所 28 0.0% 100.0%

185 高雄市杉林區戶政事務所 27 0.0% 100.0%

186 高雄市政府財政局動產質借所 27 0.0% 100.0%

187 高雄市政府教育局家庭教育中心 27 0.0% 100.0%

188 高雄市茄萣區衛生所 27 0.0% 100.0%

189 高雄市燕巢區衛生所 27 0.0% 100.0%

190 高雄市鹽埕區戶政事務所 27 0.0% 100.0%

191 高雄市路竹區衛生所 26 0.0% 100.0%

192 高雄市政府社會局仁愛之家 25 0.0% 100.0%

193 高雄市旗山區戶政事務所 25 0.0% 100.0%

194 高雄市大樹區衛生所 21 0.0% 100.0%

195 高雄市政府地政局美濃地政事務所 20 0.0% 100.0%

196 高雄市美濃區戶政事務所 18 0.0% 100.0%

197 高雄市茄萣區戶政事務所 18 0.0% 100.0%

198 高雄市旗津區戶政事務所 18 0.0% 100.0%

199 高雄市大樹區戶政事務所 17 0.0% 100.0%

200 高雄市路竹區戶政事務所 17 0.0% 100.0%

201 高雄市鳥松區戶政事務所 16 0.0% 100.0%

202 高雄市湖內區衛生所 16 0.0% 100.0%

203 高雄市立中醫醫院 15 0.0% 100.0%

204 高雄市政府公教人員住宅輔建及福利

會 15 0.0% 100.0%

205 高雄市梓官戶政事務所 15 0.0% 100.0%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

115

206 高雄市橋頭區戶政事務所 14 0.0% 100.0%

207 高雄市彌陀區衛生所 14 0.0% 100.0%

208 高雄市美濃區衛生所 13 0.0% 100.0%

209 (裁併)高雄市梓官區戶政事務所 12 0.0% 100.0%

210 高雄市湖內區戶政事務所 12 0.0% 100.0%

211 高雄市阿蓮區戶政事務所 11 0.0% 100.0%

212 高雄市阿蓮區衛生所 11 0.0% 100.0%

213 高雄市政府警察局通信隊 11 0.0% 100.0%

214 高雄市永安區衛生所 10 0.0% 100.0%

215 高雄市大社區戶政事務所 9 0.0% 100.0%

216 高雄市甲仙區衛生所 9 0.0% 100.0%

217 高雄市燕巢區戶政事務所 9 0.0% 100.0%

218 高雄市六龜區衛生所 6 0.0% 100.0%

219 高雄市永安區戶政事務所 6 0.0% 100.0%

220 高雄市彌陀區戶政事務所 6 0.0% 100.0%

221 高雄市那瑪夏區戶政事務所 5 0.0% 100.0%

222 高雄市茂林區衛生所 5 0.0% 100.0%

223 高雄市茂林區戶政事務所 4 0.0% 100.0%

224 高雄市內門區戶政事務所 3 0.0% 100.0%

225 高雄市六龜區戶政事務所 3 0.0% 100.0%

226 高雄市甲仙區戶政事務所 3 0.0% 100.0%

227 高雄市桃源區衛生所 3 0.0% 100.0%

228 立法院 2 0.0% 100.0%

229 高雄市田寮區衛生所 2 0.0% 100.0%

230 高雄市杉林區衛生所 2 0.0% 100.0%

231 高雄市桃源區戶政事務所 2 0.0% 100.0%

232 高雄市內門區衛生所 1 0.0% 100.0%

(2) 依案件類型統計

民眾陳情-案件類型主項 案件量 百分比 累積百

分比

1 非屬前述各類的其他事項 144,363 21.9% 21.9%

2 其他-交通類 63,609 9.7% 31.6%

3 其他-環保類 58,323 8.9% 40.5%

4 其他-工務類 42,709 6.5% 47.0%

5 路霸排除 33,906 5.2% 52.1%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

116

6 其他-警政類 30,484 4.6% 56.8%

7 公園、綠地行道樹維護 28,658 4.4% 61.1%

8 交通號（標）誌維護 27,423 4.2% 65.3%

9 噪音、污染處理 24,073 3.7% 68.9%

10 違章建管業務 22,375 3.4% 72.3%

11 工商、觀光、建設管理類 19,481 3.0% 75.3%

12 教育類 19,263 2.9% 78.2%

13 道路維護 17,320 2.6% 80.9%

14 下水道工程及排水溝維護 15,683 2.4% 83.3%

15 衛生醫療行政類 13,761 2.1% 85.3%

16 路燈維護 12,107 1.8% 87.2%

17 垃圾處理 11,480 1.7% 88.9%

18 社會福利救助類 10,458 1.6% 90.5%

19 廣告信件 8,731 1.3% 91.8%

20 其他-水利類 8,698 1.3% 93.2%

21 勞工行政類 5,988 0.9% 94.1%

22 人行道損壞維護 4,649 0.7% 94.8%

23 其他-文化類 3,707 0.6% 95.4%

24 其他-農業類 3,556 0.5% 95.9%

25 消防安全 3,350 0.5% 96.4%

26 其他-新聞類 3,038 0.5% 96.9%

27 戶政、區政類 2,816 0.4% 97.3%

28 其他-都發類 2,593 0.4% 97.7%

29 捷運工程類 2,249 0.3% 98.0%

30 市有財產管理 1,888 0.3% 98.3%

31 其他-經發類 1,713 0.3% 98.6%

32 其他-觀光類 1,380 0.2% 98.8%

33 其他-地政類 1,314 0.2% 99.0%

34 網路、資訊服務 1,058 0.2% 99.1%

35 其他-人事類 1,053 0.2% 99.3%

36 其他-兵役類 893 0.1% 99.4%

37 其他-法制類 793 0.1% 99.6%

38 其他-海洋類 593 0.1% 99.7%

39 其他-研考類 501 0.1% 99.7%

40 其他-消保官 493 0.1% 99.8%

41 其他--秘書處 492 0.1% 99.9%

42 NULL 419 0.1% 99.9%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

117

43 其他-政風類 121 0.0% 100.0%

44 其他-捷運類 95 0.0% 100.0%

45 其他-客委會 70 0.0% 100.0%

46 其他-原民會 65 0.0% 100.0%

47 其他-空大 32 0.0% 100.0%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

118

附錄 3基礎資料探勘：(四)機關處理狀況與結果 2.承辦機關逾期

(1)依案件類型統計

民眾陳情-案件類型 逾期案

件量

未逾期

案件量

無法計

算

總案件

量

逾期案

件比例

1 非屬前述各類的其他事項 3,987 3,413 1,216 7,400 53.9%

2 其他-交通類 2,770 15,663 101 18,433 15.0%

3 其他-環保類 2,436 4,121 569 6,557 37.2%

4 其他-工務類 2,403 17,770 5,413 20,173 11.9%

5 路霸排除 1,280 2,477 358 3,757 34.1%

6 其他-警政類 991 8,186 4,280 9,177 10.8%

7 公園、綠地行道樹維護 950 174,404 8,015 175,354 0.5%

8 交通號（標）誌維護 660 7,467 1,410 8,127 8.1%

9 噪音、污染處理 485 25,309 9,180 25,794 1.9%

10 違章建管業務 368 1,725 761 2,093 17.6%

11 工商、觀光、建設管理類 329 31,067 2,387 31,396 1.0%

12 教育類 307 10,443 711 10,750 2.9%

13 道路維護 302 12,280 2,807 12,582 2.4%

14 下水道工程及排水溝維護 273 1,005 344 1,278 21.4%

15 衛生醫療行政類 266 3,954 1,174 4,220 6.3%

16 路燈維護 241 8,780 1,354 9,021 2.7%

17 垃圾處理 200 1,264 264 1,464 13.7%

18 社會福利救助類 197 351 18 548 35.9%

19 廣告信件 169 515 240 684 24.7%

20 其他-水利類 165 3,649 1,618 3,814 4.3%

21 勞工行政類 145 75 56 220 65.9%

22 人行道損壞維護 138 837 37 975 14.2%

23 其他-文化類 124 1,351 175 1,475 8.4%

24 其他-農業類 121 50 55 171 70.8%

25 消防安全 114 3,665 742 3,779 3.0%

26 其他-新聞類 97 601 149 698 13.9%

27 戶政、區政類 96 210 65 306 31.4%

28 其他-都發類 89 148 66 237 37.6%

29 捷運工程類 84 10,165 130 10,249 0.8%

30 市有財產管理 83 88,901 2,129 88,984 0.1%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

119

31 其他-經發類 83 801 204 884 9.4%

32 其他-觀光類 82 255 83 337 24.3%

33 其他-地政類 67 217 78 284 23.6%

34 網路、資訊服務 67 387 168 454 14.8%

35 其他-人事類 64 6,331 1,290 6,395 1.0%

36 其他-兵役類 62 21 49 83 74.7%

37 其他-法制類 55 11,669 47 11,724 0.5%

38 其他-海洋類 50 61 27 111 45.0%

39 其他-研考類 49 246 71 295 16.6%

40 其他-消保官 47 208 37 255 18.4%

41 其他--秘書處 46 1,368 374 1,414 3.3%

42 NULL 40 93 2 133 30.1%

43 其他-政風類 38 171,650 8,348 171,688 0.0%

44 其他-捷運類 38 4,845 247 4,883 0.8%

45 其他-客委會 34 901 188 935 3.6%

46 其他-原民會 32 239 10 271 11.8%

47 其他-空大 32 323 93 355 9.0%

(2)依承辦機關統計

單位

逾期案

件量

未逾期

案件量

無法計

算

總案件

量

逾期案

件比例

1 台灣電力股份有限公司高

雄區營業處 3,987 3,413 1,216 7,400 53.9%

2 臺灣省自來水股份有限公

司第七區管理處 2,770 15,663 101 18,433 15.0%

3 中華電信股份有限公司臺

灣南區電信分公司 2,436 4,121 569 6,557 37.2%

4 高雄市政府經濟發展局 2,403 17,770 5,413 20,173 11.9%

5 台電鳳山營業中心 1,280 2,477 358 3,757 34.1%

6 高雄市政府觀光局 991 8,186 4,280 9,177 10.8%

7 高雄市政府環境保護局 950 174,404 8,015 175,354 0.5%

8 高雄市政府勞工局 660 7,467 1,410 8,127 8.1%

9 高雄市動物保護處 485 25,309 9,180 25,794 1.9%

10 高雄市大寮區公所 368 1,725 761 2,093 17.6%

11 高雄市政府教育局 329 31,067 2,387 31,396 1.0%

12 高雄市政府文化局 307 10,443 711 10,750 2.9%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

120

13 高雄市政府社會局 302 12,280 2,807 12,582 2.4%

14 高雄市旗山區公所 273 1,005 344 1,278 21.4%

15 高雄市政府新聞局 266 3,954 1,174 4,220 6.3%

16 高雄市政府農業局 241 8,780 1,354 9,021 2.7%

17 高雄市鳥松區公所 200 1,264 264 1,464 13.7%

18 台電高雄營業中心(後被

313311800K 取代) 197 351 18 548 35.9%

19 高雄市梓官區公所 169 515 240 684 24.7%

20 高雄市政府民政局 165 3,649 1,618 3,814 4.3%

21 高雄市永安區公所 145 75 56 220 65.9%

22 高雄市立歷史博物館 138 837 37 975 14.2%

23 高雄市殯葬管理處 124 1,351 175 1,475 8.4%

24 高雄市桃源區公所 121 50 55 171 70.8%

25 高雄市鳳山區公所 114 3,665 742 3,779 3.0%

26 高雄市美濃區公所 97 601 149 698 13.9%

27 高雄市田寮區公所 96 210 65 306 31.4%

28 高雄市甲仙區公所 89 148 66 237 37.6%

29 高雄市政府警察局交通警

察大隊 84 10,165 130 10,249 0.8%

30 高雄市政府警察局 83 88,901 2,129 88,984 0.1%

31 高雄市橋頭區公所 83 801 204 884 9.4%

32 高雄市彌陀區公所 82 255 83 337 24.3%

33 高雄市六龜區公所 67 217 78 284 23.6%

34 高雄市燕巢區公所 67 387 168 454 14.8%

35 高雄市政府消防局 64 6,331 1,290 6,395 1.0%

36 高雄市那瑪夏區公所 62 21 49 83 74.7%

37 高雄市政府警察局新興分

局 55 11,669 47 11,724 0.5%

38 高雄市茂林區公所 50 61 27 111 45.0%

39 高雄市鹽埕區公所 49 246 71 295 16.6%

40 高雄市政府原住民事務委

員會 47 208 37 255 18.4%

41 高雄市政府海洋局 46 1,368 374 1,414 3.3%

42 高雄市電影館 40 93 2 133 30.1%

43 高雄市政府交通局 38 171,650 8,348 171,688 0.0%

44 高雄市體育處 38 4,845 247 4,883 0.8%

45 高雄市鼓山區公所 34 901 188 935 3.6%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

121

46 高雄市政府勞工局勞工教

育生活中心 32 239 10 271 11.8%

47 高雄市湖內區公所 32 323 93 355 9.0%

48 高雄市林園區公所 31 694 206 725 4.3%

49 高雄市政府都市發展局 31 10,838 2,243 10,869 0.3%

50 高雄市政府警察局左營分

局 30 15,927 126 15,957 0.2%

51 高雄市政府警察局鹽埕分

局 30 1,872 30 1,902 1.6%

52 高雄市立圖書館 29 6,260 225 6,289 0.5%

53 高雄市政府水利局 26 51,285 7,800 51,311 0.1%

54 高雄市政府地政局土地開

發處 26 2,232 325 2,258 1.2%

55 高雄市政府警察局前鎮分

局 24 12,069 131 12,093 0.2%

56 高雄市立美術館 23 953 19 976 2.4%

57 高雄市市立空中大學 22 121 16 143 15.4%

58 高雄市政府兵役局 22 1,443 127 1,465 1.5%

59 高雄市政府研究發展考核

委員會 22 1,220 90 1,242 1.8%

60 高雄市小港區公所 21 760 159 781 2.7%

61 高雄市政府警察局刑事警

察大隊 21 793 10 814 2.6%

62 高雄市政府秘書處 20 2,562 280 2,582 0.8%

63 高雄市政府捷運工程局 19 2,564 1,598 2,583 0.7%

64 高雄市政府財政局 18 4,028 820 4,046 0.4%

65 高雄市路竹區公所 18 385 101 403 4.5%

66 高雄市政府人事處 17 2,166 132 2,183 0.8%

67 高雄市政府工務局養護工

程處 16 161,831 22,234 161,847 0.0%

68 高雄市政府法制局 15 1,771 134 1,786 0.8%

69 高雄市茄萣區公所 15 326 72 341 4.4%

70 高雄市仁武區公所 13 1,965 361 1,978 0.7%

71 高雄市杉林區公所 13 225 87 238 5.5%

72 高雄市政府警察局鳳山分

局 13 10,353 88 10,366 0.1%

73 高雄市政府警察局岡山分 12 2,681 29 2,693 0.4%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

122

局

74 高雄市內門區公所 11 355 83 366 3.0%

75 高雄市岡山區公所 10 1,310 502 1,320 0.8%

76 高雄市政府勞工局訓練就

業中心 9 1,152 28 1,161 0.8%

77 高雄市杉林區戶政事務所 8 18 1 26 30.8%

78 高雄市政府社會局家庭暴

力及性侵害防治中心 8 630 32 638 1.3%

79 高雄市政府社會局無障礙

之家 8 459 9 467 1.7%

80 高雄市政府警察局少年警

察隊 8 41 0 49 16.3%

81 高雄市政府警察局苓雅分

局 8 8,745 112 8,753 0.1%

82 高雄市政府社會局兒童福

利服務中心 7 277 9 284 2.5%

83 高雄市政府警察局旗山分

局 7 1,232 15 1,239 0.6%

84 高雄市政府警察局小港分

局 6 3,104 38 3,110 0.2%

85 高雄市政府警察局楠梓分

局 6 5,801 66 5,807 0.1%

86 高雄市輪船股份有限公司 6 1,594 35 1,600 0.4%

87 高雄市政府地政局 5 4,100 485 4,105 0.1%

88 (裁併)高雄市公共汽車管

理處 4 15,019 302 15,023 0.0%

89 高雄市政府公教人員住宅

輔建及福利會 4 11 0 15 26.7%

90 高雄市政府警察局通信隊 4 7 0 11 36.4%

91 高雄廣播電台 4 27 5 31 12.9%

92 (0701合併)原高雄市東

區稅捐稽徵處 3 228 4 231 1.3%

93 高雄市三民區公所 3 2,100 452 2,103 0.1%

94 高雄市政府地政局仁武地

政事務所 3 34 1 37 8.1%

95 高雄市政府社會局長青綜

合服務中心 3 995 2 998 0.3%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

123

96 高雄市政府勞工局勞動檢

查處 3 1,119 321 1,122 0.3%

97 高雄市政府警察局婦幼警

察隊 3 55 0 58 5.2%

98 高雄市政府警察局湖內分

局 3 792 7 795 0.4%

99 高雄市茄萣區戶政事務所 3 14 1 17 17.6%

100 高雄市新興區公所 3 523 102 526 0.6%

101 高雄市楠梓區公所 3 1,160 348 1,163 0.3%

102 高雄市旗山區戶政事務所 3 20 2 23 13.0%

103 高雄市旗津區公所 3 337 129 340 0.9%

104 (裁併)高雄市梓官區戶政

事務所 2 10 0 12 16.7%

105 高雄市阿蓮區公所 2 254 44 256 0.8%

106 高雄市政府交通局車輛行

車事故鑑定委員會 2 108 4 110 1.8%

107 高雄市政府地政局鳳山地

政事務所 2 116 1 118 1.7%

108 高雄市政府客家事務委員

會 2 166 46 168 1.2%

109 高雄市政府教育局家庭教

育中心 2 25 0 27 7.4%

110 高雄市政府資訊中心 2 1,321 5 1,323 0.2%

111 高雄市政府衛生局 2 19,909 2,214 19,911 0.0%

112 高雄市美濃區戶政事務所 2 16 0 18 11.1%

113 高雄市苓雅區公所 2 1,843 252 1,845 0.1%

114 高雄市燕巢區戶政事務所 2 7 0 9 22.2%

115 存參或轉寄外機關案件 1 4,924 231 4,925 0.0%

116 高雄市三民區第二衛生所 1 353 3 354 0.3%

117 高雄市大社區公所 1 550 162 551 0.2%

118 高雄市大寮區戶政事務所 1 44 2 45 2.2%

119 高雄市大樹區公所 1 746 206 747 0.1%

120 高雄市小港區衛生所 1 316 3 317 0.3%

121 高雄市六龜區戶政事務所 1 2 0 3 33.3%

122 高雄市永安區衛生所 1 8 1 9 11.1%

123 高雄市甲仙區戶政事務所 1 2 0 3 33.3%

124 高雄市立聯合醫院 1 142 0 143 0.7%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

124

125 高雄市前金區戶政事務所 1 27 2 28 3.6%

126 高雄市前鎮區公所 1 1,276 403 1,277 0.1%

127 高雄市政府工務局 1 125,791 4,708 125,792 0.0%

128 高雄市政府地政局美濃地

政事務所 1 18 1 19 5.3%

129 高雄市政府地政局鹽埕地

政事務所 1 53 3 54 1.9%

130 高雄市政府社會局仁愛之

家 1 24 0 25 4.0%

131 高雄市政府政風處 1 302 70 303 0.3%

132 高雄市政府警察局三民第

二分局 1 20,978 206 20,979 0.0%

133 高雄市政府警察局保安警

察大隊 1 128 1 129 0.8%

134 高雄市政府警察局鼓山分

局 1 8,778 102 8,779 0.0%

135 高雄市美濃區衛生所 1 12 0 13 7.7%

136 高雄市梓官戶政事務所 1 12 2 13 7.7%

137 高雄市鳥松區戶政事務所 1 15 0 16 6.3%

138 高雄市稅捐稽徵處 1 656 23 657 0.2%

139 高雄市旗津區戶政事務所 1 16 1 17 5.9%

140 高雄市鳳山區衛生所 1 368 6 369 0.3%

141 (0701合併)原高雄市西

區稅捐稽徵處 0 392 3 392 0.0%

142 NULL 0 8,111 129 8,111 0.0%

143 立法院 0 1 1 1 0.0%

144 前金區衛生所(裁併

20150101) 0 42 0 42 0.0%

145 高雄市三民區第一戶政事

務所 0 62 0 62 0.0%

146 高雄市三民區第二戶政事

務所 0 89 0 89 0.0%

147 高雄市三民區衛生所 0 672 5 672 0.0%

148 高雄市大社區戶政事務所 0 9 0 9 0.0%

149 高雄市大社區衛生所 0 65 1 65 0.0%

150 高雄市大寮區衛生所 0 107 1 107 0.0%

151 高雄市大樹區戶政事務所 0 17 0 17 0.0%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

125

152 高雄市大樹區衛生所 0 21 0 21 0.0%

153 高雄市小港區戶政事務所 0 73 2 73 0.0%

154 高雄市仁武區戶政事務所 0 38 2 38 0.0%

155 高雄市仁武區衛生所 0 129 1 129 0.0%

156 高雄市內門區戶政事務所 0 3 0 3 0.0%

157 高雄市內門區衛生所 0 1 0 1 0.0%

158 高雄市六龜區衛生所 0 6 0 6 0.0%

159 高雄市左營區公所 0 1,441 292 1,441 0.0%

160 高雄市左營區戶政事務所 0 116 4 116 0.0%

161 高雄市左營區衛生所 0 396 6 396 0.0%

162 高雄市永安區戶政事務所 0 6 0 6 0.0%

163 高雄市田寮區衛生所 0 2 0 2 0.0%

164 高雄市甲仙區衛生所 0 8 1 8 0.0%

165 高雄市立中醫醫院 0 15 0 15 0.0%

166 高雄市立民生醫院 0 125 0 125 0.0%

167 高雄市立社會教育館 0 115 3 115 0.0%

168 高雄市立凱旋醫院 0 141 2 141 0.0%

169 高雄市杉林區衛生所 0 2 0 2 0.0%

170 高雄市那瑪夏區戶政事務

所 0 5 0 5 0.0%

171 高雄市岡山區戶政事務所 0 47 0 47 0.0%

172 高雄市岡山區衛生所 0 98 1 98 0.0%

173 高雄市林園區戶政事務所 0 50 2 50 0.0%

174 高雄市林園區衛生所 0 50 2 50 0.0%

175 高雄市阿蓮區戶政事務所 0 10 1 10 0.0%

176 高雄市阿蓮區衛生所 0 11 0 11 0.0%

177 高雄市前金區公所 0 314 83 314 0.0%

178 高雄市前鎮區戶政事務所 0 98 3 98 0.0%

179 高雄市前鎮區衛生所 0 622 3 622 0.0%

180 高雄市政府工務局新建工

程處 0 9,320 1,865 9,320 0.0%

181 高雄市政府工務局違章建

築處理大隊 0 23,507 20,246 23,507 0.0%

182 高雄市政府公務人力發展

中心 0 48 6 48 0.0%

183 高雄市政府主計處 0 113 36 113 0.0%

184 高雄市政府地政局三民地 0 63 0 63 0.0%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

126

政事務所

185 高雄市政府地政局大寮地

政事務所 0 50 1 50 0.0%

186 高雄市政府地政局岡山地

政事務所 0 76 0 76 0.0%

187 高雄市政府地政局前鎮地

政事務所 0 52 1 52 0.0%

188 高雄市政府地政局新興地

政事務所 0 54 1 54 0.0%

189 高雄市政府地政局楠梓地

政事務所 0 82 2 82 0.0%

190 高雄市政府地政局路竹地

政事務所 0 42 5 42 0.0%

191 高雄市政府地政局旗山地

政事務所 0 36 1 36 0.0%

192 高雄市政府財政局動產質

借所 0 27 0 27 0.0%

193 高雄市政府勞工局博愛職

業技能訓練中心 0 228 1 228 0.0%

194 高雄市政府環境保護局中

區資源回收廠 0 168 6 168 0.0%

195 高雄市政府環境保護局南

區資源回收廠 0 159 2 159 0.0%

196 高雄市政府警察局三民第

一分局 0 6,543 44 6,543 0.0%

197 高雄市政府警察局仁武分

局 0 4,305 43 4,305 0.0%

198 高雄市政府警察局六龜分

局 0 80 1 80 0.0%

199 高雄市政府警察局林園分

局 0 2,952 36 2,952 0.0%

200 高雄市政府警察局捷運警

察隊 0 114 2 114 0.0%

201 高雄市苓雅區戶政事務所 0 71 1 71 0.0%

202 高雄市苓雅區衛生所 0 689 5 689 0.0%

203 高雄市茂林區戶政事務所 0 4 0 4 0.0%

204 高雄市茂林區衛生所 0 5 0 5 0.0%

205 高雄市茄萣區衛生所 0 27 0 27 0.0%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

127

206 高雄市桃源區戶政事務所 0 2 0 2 0.0%

207 高雄市桃源區衛生所 0 3 0 3 0.0%

208 高雄市梓官區衛生所 0 28 0 28 0.0%

209 高雄市鳥松區衛生所 0 81 2 81 0.0%

210 高雄市湖內區戶政事務所 0 12 0 12 0.0%

211 高雄市湖內區衛生所 0 16 0 16 0.0%

212 高雄市新興區戶政事務所 0 66 1 66 0.0%

213 高雄市新興衛生所 0 179 1 179 0.0%

214 高雄市楠梓區戶政事務所 0 104 7 104 0.0%

215 高雄市楠梓區衛生所 0 389 5 389 0.0%

216 高雄市路竹區戶政事務所 0 15 2 15 0.0%

217 高雄市路竹區衛生所 0 25 1 25 0.0%

218 高雄市鼓山區戶政事務所 0 78 4 78 0.0%

219 高雄市鼓山區衛生所 0 223 6 223 0.0%

220 高雄市旗山區衛生所 0 30 0 30 0.0%

221 高雄市旗津區衛生所 0 63 1 63 0.0%

222 高雄市鳳山區第一戶政事

務所 0 86 2 86 0.0%

223 高雄市鳳山區第二戶政事

務所 0 50 1 50 0.0%

224 高雄市鳳山區第二衛生所 0 372 0 372 0.0%

225 高雄市橋頭區戶政事務所 0 13 1 13 0.0%

226 高雄市橋頭區衛生所 0 31 0 31 0.0%

227 高雄市燕巢區衛生所 0 26 1 26 0.0%

228 高雄市彌陀區戶政事務所 0 6 0 6 0.0%

229 高雄市彌陀區衛生所 0 14 0 14 0.0%

230 高雄市鹽埕區戶政事務所 0 27 0 27 0.0%

231 高雄市鹽埕區衛生所 0 30 0 30 0.0%

232 新興區衛生所(裁併

20150101) 0 128 0 128 0.0%

機關名稱 處理天數

平均值

處理天數

標準差

總案件

量

1 高雄市那瑪夏區公所 87.8 178.8 83

2 高雄市茄萣區公所 83.7 279.4 341

3 高雄市杉林區戶政事務所 80.3 75.0 26

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

128

4 高雄市桃源區公所 73.9 119.0 171

5 高雄市杉林區公所 67.7 164.9 238

6 高雄市大寮區公所 47.9 126.1 2,093

7 高雄市政府水利局 41.8 146.6 51,311

8 高雄市永安區公所 39.8 68.2 220

9 高雄市政府工務局新建工程處 37.7 99.3 9,320

10 高雄市鳥松區公所 36.9 148.3 1,464

11 高雄市梓官區公所 33.9 80.9 684

12 高雄市燕巢區戶政事務所 33.6 60.1 9

13 高雄市甲仙區公所 31.3 74.1 237

14 高雄廣播電台 31.2 70.0 31

15 高雄市岡山區公所 29.5 102.2 1,320

16 中華電信股份有限公司臺灣南區電

信分公司 28.9 62.5 6,557

17 台灣電力股份有限公司高雄區營業

處 27.7 55.9 7,400

18 高雄市田寮區公所 27.4 70.9 306

19 高雄市六龜區公所 26.9 51.6 284

20 高雄市路竹區公所 25.2 88.5 403

21 高雄市燕巢區公所 24.3 63.2 454

22 高雄市政府海洋局 23.1 91.5 1,414

23 高雄市茂林區公所 22.5 34.6 111

24 高雄市內門區公所 21.8 35.5 366

25 高雄市旗山區公所 21.6 65.1 1,278

26 高雄市茄萣區戶政事務所 21.6 66.1 17

27 高雄市動物保護處 20.9 37.1 25,794

28 高雄市湖內區公所 20.4 47.0 355

29 台電高雄營業中心(後被

313311800K 取代) 19.7 26.2 548

30 高雄市政府地政局土地開發處 19.5 51.8 2,258

31 高雄市甲仙區戶政事務所 19.0 13.0 3

32 台電鳳山營業中心 19.0 42.5 3,757

33 高雄市林園區公所 18.1 65.6 725

34 高雄市政府經濟發展局 17.9 47.9 20,173

35 高雄市仁武區戶政事務所 17.6 67.7 38

36 高雄市政府都市發展局 17.5 38.6 10,869

37 高雄市政府原住民事務委員會 17.3 27.0 255

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

129

38 (裁併)高雄市梓官區戶政事務所 17.0 46.7 12

39 高雄市政府工務局違章建築處理大

隊 17.0 35.5 23,507

40 高雄市殯葬管理處 16.4 56.6 1,475

41 高雄市政府地政局美濃地政事務所 15.9 30.8 19

42 高雄市立圖書館 15.2 33.4 6,289

43 高雄市政府勞工局勞動檢查處 15.1 26.1 1,122

44 高雄市彌陀區公所 14.6 22.5 337

45 高雄市體育處 14.6 74.5 4,883

46 高雄市小港區公所 14.1 45.3 781

47 高雄市政府觀光局 13.9 44.4 9,177

48 高雄市政府公務人力發展中心 13.8 25.0 48

49 高雄市政府教育局家庭教育中心 13.3 49.4 27

50 高雄市立歷史博物館 13.3 12.6 975

51 高雄市橋頭區公所 13.1 21.5 884

52 高雄市政府交通局 13.1 24.3 171,688

53 高雄市大社區公所 13.0 30.6 551

54 高雄市政府工務局養護工程處 12.4 18.4 161,847

55 高雄市政府警察局通信隊 12.1 15.4 11

56 高雄市政府地政局 11.8 29.1 4,105

57 高雄市大樹區公所 11.7 29.9 747

58 高雄市阿蓮區公所 11.7 33.1 256

59 高雄市政府消防局 11.6 23.9 6,395

60 高雄市政府公教人員住宅輔建及福

利會 11.5 10.5 15

61 高雄市旗津區公所 11.3 31.7 340

62 高雄市政府環境保護局 11.3 26.1 175,354

63 高雄市政府教育局 10.8 19.0 31,396

64 高雄市政府農業局 10.7 29.3 9,021

65 高雄市仁武區公所 10.7 18.0 1,978

66 高雄市政府警察局旗山分局 10.6 8.9 1,239

67 高雄市政府警察局林園分局 10.5 8.2 2,952

68 高雄市政府警察局前鎮分局 10.5 17.0 12,093

69 高雄市苓雅區公所 10.4 34.6 1,845

70 高雄市楠梓區公所 10.4 24.7 1,163

71 (裁併)高雄市公共汽車管理處 10.3 47.5 15,023

72 高雄市政府警察局三民第二分局 10.3 12.1 20,979

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

130

73 高雄市鳥松區戶政事務所 10.3 11.3 16

74 高雄市旗山區戶政事務所 10.2 13.8 23

75 高雄市鳳山區公所 9.9 17.1 3,779

76 高雄市政府政風處 9.6 22.6 303

77 高雄市前鎮區公所 9.5 21.0 1,277

78 高雄市政府兵役局 9.5 41.2 1,465

79 高雄市電影館 9.2 7.0 133

80 高雄市政府地政局路竹地政事務所 9.2 13.3 42

81 高雄市政府文化局 9.1 24.6 10,750

82 高雄市美濃區公所 9.0 11.8 698

83 高雄市政府人事處 9.0 7.6 2,183

84 高雄市政府警察局鳳山分局 8.9 10.5 10,366

85 高雄市政府新聞局 8.8 34.8 4,220

86 高雄市政府警察局左營分局 8.7 6.2 15,957

87 高雄市鼓山區公所 8.6 18.0 935

88 高雄市政府警察局鼓山分局 8.2 17.5 8,779

89 高雄市左營區公所 8.2 14.7 1,441

90 高雄市大樹區衛生所 8.1 7.9 21

91 高雄市政府環境保護局中區資源回

收廠 8.1 13.4 168

92 高雄市鹽埕區公所 8.1 13.1 295

93 高雄市立美術館 8.0 10.9 976

94 高雄市政府社會局家庭暴力及性侵

害防治中心 8.0 18.0 638

95 (0701合併)原高雄市東區稅捐稽

徵處 8.0 6.8 231

96 高雄市新興區公所 7.9 13.8 526

97 高雄市輪船股份有限公司 7.9 16.6 1,600

98 高雄市旗津區戶政事務所 7.9 9.7 17

99 高雄市政府勞工局勞工教育生活中

心 7.8 5.6 271

100 高雄市政府警察局新興分局 7.8 5.7 11,724

101 高雄市政府地政局仁武地政事務所 7.8 8.0 37

102 高雄市政府警察局楠梓分局 7.7 19.4 5,807

103 前金區衛生所(裁併 20150101) 7.6 3.9 42

104 高雄市梓官戶政事務所 7.6 7.3 13

105 高雄市三民區公所 7.6 15.7 2,103

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

131

106 高雄市政府社會局兒童福利服務中

心 7.6 26.4 284

107 高雄市政府警察局刑事警察大隊 7.3 13.0 814

108 高雄市政府警察局少年警察隊 7.3 7.5 49

109 高雄市政府警察局婦幼警察隊 7.2 6.8 58

110 高雄市政府警察局保安警察大隊 7.2 9.4 129

111 高雄市政府警察局六龜分局 7.2 4.5 80

112 高雄市橋頭區衛生所 7.0 7.2 31

113 高雄市政府勞工局 7.0 14.5 8,127

114 高雄市政府地政局鹽埕地政事務所 6.9 6.1 54

115 高雄市甲仙區衛生所 6.9 4.8 8

116 高雄市政府社會局無障礙之家 6.9 8.8 467

117 高雄市政府警察局小港分局 6.8 10.4 3,110

118 高雄市立聯合醫院 6.8 3.8 143

119 高雄市政府地政局前鎮地政事務所 6.8 15.7 52

120 高雄市政府警察局鹽埕分局 6.7 7.9 1,902

121 高雄市政府警察局三民第一分局 6.7 5.5 6,543

122 高雄市路竹區戶政事務所 6.7 4.0 15

123 高雄市政府警察局交通警察大隊 6.6 5.6 10,249

124 高雄市立中醫醫院 6.6 3.7 15

125 高雄市阿蓮區衛生所 6.5 2.2 11

126 高雄市三民區衛生所 6.5 5.9 672

127 高雄市大社區衛生所 6.5 4.4 65

128 高雄市彌陀區衛生所 6.5 5.3 14

129 高雄市鳥松區衛生所 6.5 4.0 81

130 高雄市岡山區衛生所 6.4 5.5 98

131 高雄市稅捐稽徵處 6.4 16.1 657

132 高雄市政府地政局鳳山地政事務所 6.3 5.3 118

133 高雄市政府警察局捷運警察隊 6.3 6.8 114

134 高雄市政府交通局車輛行車事故鑑

定委員會 6.3 4.9 110

135 高雄市市立空中大學 6.3 4.5 143

136 高雄市政府警察局仁武分局 6.2 4.7 4,305

137 高雄市政府警察局苓雅分局 6.2 9.5 8,753

138 高雄市鳳山區衛生所 6.2 4.2 369

139 高雄市三民區第二衛生所 6.2 5.5 354

140 高雄市政府法制局 6.1 4.1 1,786

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

132

141 臺灣省自來水股份有限公司第七區

管理處 6.1 10.3 18,433

142 高雄市政府警察局湖內分局 6.1 8.1 795

143 高雄市小港區衛生所 5.9 13.2 317

144 高雄市苓雅區衛生所 5.9 3.6 689

145 高雄市政府環境保護局南區資源回

收廠 5.9 8.6 159

146 高雄市政府社會局仁愛之家 5.8 9.6 25

147 高雄市六龜區戶政事務所 5.7 9.0 3

148 高雄市政府警察局岡山分局 5.6 7.3 2,693

149 高雄市梓官區衛生所 5.6 4.6 28

150 高雄市前鎮區戶政事務所 5.5 11.2 98

151 高雄市路竹區衛生所 5.5 5.1 25

152 高雄市政府地政局三民地政事務所 5.5 5.2 63

153 高雄市政府地政局旗山地政事務所 5.4 4.6 36

154 高雄市政府社會局長青綜合服務中

心 5.4 2.9 998

155 高雄市政府勞工局博愛職業技能訓

練中心 5.3 3.3 228

156 高雄市前金區戶政事務所 5.3 2.9 28

157 高雄市政府地政局新興地政事務所 5.3 11.3 54

158 高雄市左營區衛生所 5.2 5.9 396

159 高雄市永安區衛生所 5.2 3.9 9

160 高雄市政府財政局 5.2 34.6 4,046

161 高雄市立凱旋醫院 5.2 3.7 141

162 高雄市美濃區戶政事務所 5.2 6.2 18

163 高雄市政府地政局岡山地政事務所 5.1 4.4 76

164 (0701合併)原高雄市西區稅捐稽

徵處 5.1 5.3 392

165 高雄市政府工務局 5.1 18.2 125,792

166 高雄市鳳山區第二衛生所 5.1 2.8 372

167 高雄市政府捷運工程局 5.1 11.4 2,583

168 高雄市鼓山區衛生所 5.0 5.1 223

169 高雄市政府社會局 5.0 6.1 12,582

170 高雄市茂林區戶政事務所 5.0 3.5 4

171 高雄市政府衛生局 4.9 7.2 19,911

172 高雄市立民生醫院 4.9 2.4 125

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

133

173 高雄市政府民政局 4.9 16.0 3,814

174 高雄市政府研究發展考核委員會 4.9 16.5 1,242

175 高雄市前鎮區衛生所 4.8 4.4 622

176 高雄市旗山區衛生所 4.8 5.8 30

177 高雄市政府地政局楠梓地政事務所 4.8 3.0 82

178 高雄市左營區戶政事務所 4.8 3.3 116

179 高雄市仁武區衛生所 4.8 4.1 129

180 高雄市政府勞工局訓練就業中心 4.7 3.6 1,161

181 高雄市林園區衛生所 4.7 5.0 50

182 高雄市前金區公所 4.7 4.7 314

183 高雄市政府客家事務委員會 4.6 4.0 168

184 高雄市新興衛生所 4.5 2.7 179

185 高雄市杉林區衛生所 4.5 0.7 2

186 高雄市大寮區戶政事務所 4.5 5.4 45

187 高雄市鳳山區第一戶政事務所 4.5 15.4 86

188 高雄市政府地政局大寮地政事務所 4.5 3.3 50

189 高雄市三民區第二戶政事務所 4.4 2.7 89

190 高雄市桃源區衛生所 4.3 2.1 3

191 高雄市湖內區衛生所 4.3 3.6 16

192 高雄市茂林區衛生所 4.2 3.3 5

193 高雄市阿蓮區戶政事務所 4.1 3.1 10

194 高雄市鹽埕區衛生所 4.1 4.1 30

195 高雄市鼓山區戶政事務所 4.0 4.2 78

196 高雄市政府主計處 4.0 3.5 113

197 高雄市田寮區衛生所 4.0 2.8 2

198 高雄市政府秘書處 3.9 4.1 2,582

199 高雄市新興區戶政事務所 3.9 2.6 66

200 高雄市大社區戶政事務所 3.9 2.2 9

201 高雄市林園區戶政事務所 3.8 3.2 50

202 存參或轉寄外機關案件 3.7 26.9 4,925

203 高雄市永安區戶政事務所 3.7 2.6 6

204 高雄市燕巢區衛生所 3.7 2.6 26

205 高雄市橋頭區戶政事務所 3.6 2.2 13

206 高雄市政府財政局動產質借所 3.4 2.8 27

207 高雄市鹽埕區戶政事務所 3.4 2.5 27

208 高雄市立社會教育館 3.3 5.7 115

209 新興區衛生所(裁併 20150101) 3.3 3.1 128

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

134

210 高雄市茄萣區衛生所 3.1 3.3 27

211 高雄市內門區衛生所 3.0 - 1

212 高雄市美濃區衛生所 3.0 2.2 13

213 高雄市岡山區戶政事務所 3.0 2.8 47

214 高雄市大寮區衛生所 2.9 3.9 107

215 高雄市湖內區戶政事務所 2.9 2.4 12

216 NULL 2.9 23.3 8,111

217 高雄市六龜區衛生所 2.8 2.8 6

218 高雄市苓雅區戶政事務所 2.8 2.8 71

219 高雄市楠梓區衛生所 2.6 3.6 389

220 高雄市小港區戶政事務所 2.5 2.3 73

221 高雄市楠梓區戶政事務所 2.5 1.8 104

222 高雄市鳳山區第二戶政事務所 2.5 3.5 50

223 高雄市旗津區衛生所 2.5 3.3 63

224 高雄市三民區第一戶政事務所 2.4 2.0 62

225 高雄市大樹區戶政事務所 2.2 2.0 17

226 高雄市那瑪夏區戶政事務所 2.2 2.4 5

227 高雄市政府資訊中心 1.9 4.7 1,323

228 高雄市彌陀區戶政事務所 1.8 1.3 6

229 高雄市政府警察局 1.8 4.2 88,984

230 高雄市桃源區戶政事務所 1.5 0.7 2

231 高雄市內門區戶政事務所 0.3 0.6 3

232 立法院 0.0 0.0 1

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

135

附錄 4基礎資料探勘：(五)案件量概況與趨勢 2.依通報事項統計

通報事項 案件量 百分比

1 路燈故障 47,070 14.1%

2 髒亂清除 40,488 12.1%

3 空氣污染 27,888 8.4%

4 噪音 27,058 8.1%

5 號誌故障 21,603 6.5%

6 養工-路燈故障 21,353 6.4%

7 路面坑洞 20,017 6.0%

8 溝蓋破損 15,594 4.7%

9 違規停車 12,224 3.7%

10 公園、綠地設施損毀 7,619 2.3%

11 垃圾清運 5,788 1.7%

12 縣、鄉道破損 5,748 1.7%

13 人孔、溝蓋鬆動 5,499 1.6%

14 小廣告、旗幟 5,476 1.6%

15 公園髒亂、佔用 4,870 1.5%

16 人行道破損 4,813 1.4%

17 污水管阻塞 4,754 1.4%

18 路面油漬 4,225 1.3%

19 攻擊性流浪犬捕捉 4,177 1.3%

20 妨害安寧 4,075 1.2%

21 路樹傾倒 3,755 1.1%

22 人孔蓋凹陷坑洞 3,513 1.1%

23 佔用道路 3,345 1.0%

24 號誌秒差調整 2,782 0.8%

25 停電 2,532 0.8%

26 台電-孔蓋鬆動 2,158 0.6%

27 路燈白天未熄 2,010 0.6%

28 管道工程通報 1,925 0.6%

29 電線掉落 1,606 0.5%

30 養工-公園、綠地設施損毀 1,559 0.5%

31 養工-路燈白天未熄 1,512 0.5%

32 管線問題 1,177 0.4%

33 台電-孔蓋路面下陷 1,175 0.4%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

136

34 養工-路樹傾倒 1,161 0.3%

35 路面下陷 1,125 0.3%

36 人行道設施損壞 1,074 0.3%

37 養工-公園髒亂、佔用 1,007 0.3%

38 寬頻孔蓋鬆動破損 975 0.3%

39 省道破損 955 0.3%

40 暴雨積水 889 0.3%

41 人孔蓋鬆動 684 0.2%

42 變壓器有聲音 669 0.2%

43 怠速 659 0.2%

44 養工-人行道設施損壞 619 0.2%

45 地下道、路面積水 582 0.2%

46 安全島雜草叢生 481 0.1%

47 動物受傷、受困、挨餓 475 0.1%

48 台電-路面填補不實 458 0.1%

49 漏電 315 0.1%

50 人手孔凹陷 307 0.1%

51 寬頻管線破損 278 0.1%

52 路面塌陷 234 0.1%

53 人手孔破損 205 0.1%

54 路面掏空 180 0.1%

55 交通疏導 126 0.0%

56 寬頻孔蓋坑洞 123 0.0%

57 人行道髒亂 122 0.0%

58 公所-路燈故障 101 0.0%

59 急迫危害立即排除 88 0.0%

60 公所-公園、綠地設施損毀 57 0.0%

61 公所-路樹傾倒 54 0.0%

62 公所-公園髒亂、佔用 51 0.0%

63 中華-孔蓋鬆動 42 0.0%

64 安全島髒亂 36 0.0%

65 公所-人行道設施損壞 28 0.0%

66 檢修管線 16 0.0%

67 停水 12 0.0%

68 消防栓漏水 12 0.0%

69 欣高-孔蓋路面下陷 12 0.0%

70 中華-孔蓋路面下陷 11 0.0%

高雄市政府研考會

「1999萬事通巨量資料分析及深化運用之研究」研究成果報告

137

71 風景區設備損壞有立即危險者 10 0.0%

72 公園土木局部損壞 10 0.0%

73 中華-路面填補不實 9 0.0%

74 施工回填不實、人孔蓋凹陷坑洞 8 0.0%

75 風景區髒亂 6 0.0%

76 欣高-路面填補不實 6 0.0%

77 燃放爆竹 5 0.0%

78 公所-路燈白天未熄 3 0.0%

79 道路回填不實 2 0.0%

80 欣高-孔蓋鬆動 2 0.0%

81 瓦斯外洩 1 0.0%

82 NULL 1 0.0%

註：通報事項的類別經簡化處理，如路面塌陷(一)、路面塌陷(二)合併為路面

塌陷

附錄 5基礎資料探勘：(五)案件量概況與趨勢 3.依承辦機關統計

承辦機關 案件數量 百分比

1 養工處 128,576 38.5%

2 環保局 111,739 33.5%

3 水利局防洪維護科 30,273 9.1%

4 交通局 24,386 7.3%

5 警察局 19,857 6.0%

6 台電公司 8,910 2.7%

7 動物保護處 4,181 1.3%

8 工務局 3,647 1.1%

9 消防局 475 0.1%

10 鳳山區公所 223 0.1%

11 仁武區公所 170 0.1%

12 大寮區公所 134 0.0%

13 工程企劃處 123 0.0%

14 橋頭區公所 110 0.0%

15 鳥松區公所 96 0.0%

16 旗山區公所 82 0.0%

17 岡山區公所 73 0.0%

18 梓官區公所 69 0.0%

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19 中華電信公司 60 0.0%

20 大樹區公所 48 0.0%

21 美濃區公所 46 0.0%

22 林園區公所 41 0.0%

23 自來水公司 40 0.0%

24 大社區公所 28 0.0%

25 彌陀區公所 28 0.0%

26 燕巢區公所 28 0.0%

27 田寮區公所 26 0.0%

28 湖內區公所 22 0.0%

29 欣高瓦斯 21 0.0%

30 路竹區公所 20 0.0%

31 永安區公所 18 0.0%

32 內門區公所 17 0.0%

33 杉林區公所 17 0.0%

34 觀光局 16 0.0%

35 阿蓮區公所 14 0.0%

36 茄萣區公所 14 0.0%

37 六龜區公所 9 0.0%

38 那瑪夏區公所 8 0.0%

39 茂林區公所 7 0.0%

40 桃源區公所 7 0.0%

41 甲仙區公所 6 0.0%

42 養工處 2 5 0.0%

43 NULL 2 0.0%

44 3660-VT 1 0.0%

45 研考會 1 0.0%

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附錄 6異常警示機制：外部事件好發月份統計

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附錄 7資料深化加值應用簡報檔

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