Fellows：林祁衡、蕭玉資、胡文馨、徐紹婷、李佳昇、余佑駿
Mentor：陳潔寧、詹欣諭
Project Manager：巫坤達
Project Partner：臺北市政府社會局社會救助科
臺北市政府社會局與伊甸社會福利基金會合作進行專案，協助經濟弱勢者重回勞動市場。
社會局每年會從經濟弱勢的低收入戶、中低收入戶、從事代賑工的清寒戶中，選取目前沒有就業的經濟弱勢者為待輔導就業對象，委託伊甸基金會進行輔導。伊甸基金會於獲得經濟弱勢者名單後，即進行聯絡與訪談，透過訪談內容判定個案是否應「開案」繼續進行就業輔導。
開案後，伊甸基金會會以個別化的服務模式，針對個人就業阻礙與需求提供就業輔導，包含職業諮詢、重返職場信心建立、開辦職訓課程等，持續輔導至個案穩定就業或社會局評估可停止追蹤。當個案穩定就業重返職場，即達到專案目的「幫助經濟弱勢者脫離貧窮」。
痛點與解方
然而，社會局與伊甸基金會在過去幾年的合作上遇到了瓶頸：篩選出的經濟弱勢者名單開案率不高；即使開案，依照開案數量，最後脫貧的比例也不高。因此，社會局與伊甸基金會希望透過各項服務紀錄，優化服務流程及作法，以提升開案率與就業意願。
本次資料英雄將處理以下兩個議題：
A. 優化推薦至伊甸基金會名單，提高成功開案率
B. 找出容易成功就業的個案特性，提高社工的工作效率
資料英雄根據資料分析流程先進行需求訪談和資料初探，實際了解工作流程細項與資源，再針對兩個議題規劃不同的資料分析策略。
議題A：優化社會局推薦至伊甸基金會名單，提高成功開案率
一、用關聯規則萃取重要變數
先利用關聯規則萃取出重要變數，社會局的資料變項有三種類型，人口變項包含性別、年齡、教育程度等變項；家庭因素包含家中0-6歲小孩人口數、7-12歲小孩人口數、65歲以上長者人口數等變項；收入相關則包含收入等級、補助金額等變項。
實作關聯規則是採用R語言的arules套件，參數設定包含最小規則長度為3（minlen=3）、規則所篩選出的最小樣本佔比為1%（support=0.01）以及樣本的最小開案率為8%（condifence=0.08）。將結果以Lift排序，以排序第一的規則為例，輸出如下表。
對於「教育程度為高中職、家中補助金額低於36K、沒有13-15歲小孩、沒有65歲以上長者」這個族群而言，佔訓練資料中的1.9%，開案率為25%，是訓練資料8%開案率的2.79倍。
根據排序前30筆規則，歸納出以下兩種族群具有比較高的開案率：
1. 教育程度為高中職且補助金額低於36K
2. 教育程度為高中職、收入為低收等級且沒有不動產的紀錄
除此之外，其他與開案成功相關的重要變項包含女性、無0-6歲小孩、無13-18歲小孩以及無65歲以上長者。
二、用廣義線性模型優化社會局推薦名單
1. 動機與目的