作者 : 宋吉永 悅知文化出版
- 何謂趨勢 ? (1) 持續不斷累積 (2) 擁有特定方向 (3) 多數人分享的流行方向
- 對東方人來說, 幸福的時態是未來式, 因為對未來感到不安, 所以當下無法感到幸福.
- 社會氛圍隱藏人民對未來的展望與洞察. 當一個國家的社會氛圍不好, 便是政黨輪替的時候.
- 由於統計學的發達, 預測未來不再是一種迷信, 而是科學.
- 凱文貝肯 (Kevin Bacon) 的六度分隔理論, 因為臉書的出現, 原本的六度已經下降到四度, 即在人際網絡中, 要認識一位陌生的朋友, 中間需要通過的朋友數, 已經從原本的六人降為四人.
- 社群網路讓我們看到群體, 而非少數樣本.
- 巨量資料分析的技術核心在自然語言處理技術, 網路上的資料有 90% 都是文字, 照片, 影片等非結構化資料, 透過自然語言處理就可以從中擷取出可量化 (scalble) 與結構化的資料.
- 發現趨勢的方法 : 計算社群網站中關鍵字出現次數的增減量, 以及與其他關鍵字的相關性.
- 社群網站能讓我們看到客戶內心真正的慾望, 而且讓我們立刻看到結果, 其分析速度非常驚人. 社群網路分析之所以存在, 無非是其速度的優勢.
- 將社群網站的主觀客觀化是巨量資料分析的特點, 可以讓我們透過現在看到未來.
- Oreilly Media 對 data scientist 的定義 :
想要成為資料科學家,就需學習 Python 語言, 並設立可通過 R 的迴歸統計分析的假說, 再用簡單易懂的語言與全體成員溝通. - 比起技術能力, 更重要的是擁有看到整體的洞察力, 也必須知道如何創造並傳播故事.
- 想要讓自動化成為可能, 必須先定義什麼是可以重複的工作.
- 巨量資料的特性可以用 3P+1P 說明 : Problem+People+Platform=Productivity, 其中問題才是本質, 因為它無法自動化.
- 巨量資料分析步驟 : 觀察 - 量化 - 演繹 - 推論.
- 分析人類產生的資料, 須結合語言學家, IT 專家, 甚至人類學家.
- 巨量分析的特點是它是面對一般人進行分析, 而非特定一群人.
- IT 技術最重要的不是方法, 而是成效.
- 資料分析的重點不是什麼, 而是為什麼.
- 若只是不斷強調商品的好處, 那就是無用的廣告. 行銷要做的工作是刺激消費者的欲望.
- 餐飲業創業成功率僅 8%, 創業前必須深入了解大部分人的飲食偏好.
- 巨量資料分析可以用來掌握社會動向. 目前網路資料已經巨大到足以讓我們透過觀察過去與現在, 成功預測未來的方向. 例如分析手錶屬性關鍵字 (品牌, 禮物, 價格, 代言人等) 在主要部落格出現的頻率變化 (每月, 每季, 每年), 可以看出
- 要成為巨量資料分析專家, 首先必須瞭解如何發問, 並分析該問題能透過何種資料來分析與解決.
- 知識均等讓專業職業 (醫生, 會計師等) 的重要性開始下降, 資訊平均化也使得要在這個時代謀生店得越來越困難.
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