「研究分析方法」為交通運輸領域之重要核心課程。為因應學術與實務之快速發展，本書兼顧不同層次與背景之讀者需求，內容涵蓋廣泛，具備以下特色：
基本知識：以傳統的資料收集與調查、統計、經濟、數學規劃以及網路分析模型為主要內容，介紹一般性之背景知識，同時亦納入若干已發展成熟但相對複雜的建模技巧與求解演算法。就大學部高年級的同學而言，可著重參考第2~13章、23章，共計等十三章內容。
進階技術：以國外已發展但尚未普及的研究成果，或具潛力且值得繼續鑽研之研究課題為主要內容，例如：高等統計方法、績效評估與分析、資料處理以及元演算法。研究所學生可進一步研讀第14~22章以及第24~26章等十二章內容，以進行深度學習並奠定進一步研究之基礎。
創新應用：人工智慧之發展方興未艾，其在交通運輸領域之應用亦日益廣泛，未來的研究與發展方向包括：(1)AI基礎式的交通管理與號誌控制；(2)車輛之辨識、追蹤與計數；(3)自駕車的相關應用；(4)車輛偵測、追蹤與計數。這些應用需結合道路與車載偵測設備、影像處理以及即時路況資訊分析，以支援有效率之決策。有關人工智慧之基礎知識請參見第26章。
國家考試：本書蒐集近年來交通工程技師高考的所有考題，並依照主題詳加整理分類，各章「問題探討」之後均附有「相關考題」單元，供讀者對照章節內容，藉此加強學習與應考效果。
基本知識：以傳統的資料收集與調查、統計、經濟、數學規劃以及網路分析模型為主要內容，介紹一般性之背景知識，同時亦納入若干已發展成熟但相對複雜的建模技巧與求解演算法。就大學部高年級的同學而言，可著重參考第2~13章、23章，共計等十三章內容。
進階技術：以國外已發展但尚未普及的研究成果，或具潛力且值得繼續鑽研之研究課題為主要內容，例如：高等統計方法、績效評估與分析、資料處理以及元演算法。研究所學生可進一步研讀第14~22章以及第24~26章等十二章內容，以進行深度學習並奠定進一步研究之基礎。
創新應用：人工智慧之發展方興未艾，其在交通運輸領域之應用亦日益廣泛，未來的研究與發展方向包括：(1)AI基礎式的交通管理與號誌控制；(2)車輛之辨識、追蹤與計數；(3)自駕車的相關應用；(4)車輛偵測、追蹤與計數。這些應用需結合道路與車載偵測設備、影像處理以及即時路況資訊分析，以支援有效率之決策。有關人工智慧之基礎知識請參見第26章。
國家考試：本書蒐集近年來交通工程技師高考的所有考題，並依照主題詳加整理分類，各章「問題探討」之後均附有「相關考題」單元，供讀者對照章節內容，藉此加強學習與應考效果。
