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【 #每月一金｜物聯網助攻防疫，追蹤APP另闢蹊徑！】
在「大數據」浪潮面前，每個人的一舉一動都將化為數字，紀錄雲端。此波疫情下，結合藍芽、GPS追蹤科技的行動APP，在科技防疫上的成功，開啟了大數據與物聯網的應用新篇章！
🇨🇭在台灣，疫情推升下帶動追蹤APP下載量成長1,300%！
台灣的「高速公路1968」APP，原先追蹤行動裝置位置數據、預判路況的樸實功能，藉大數據整合，進而讓政府有效觀察人流動向，掌握潛在感染路徑，成為有效防疫工具。
🇨🇭科技+防疫的大數據應用，開啟追蹤APP新起點！
近期蘋果、Google破天荒合作開發 #接觸者曝險通知API，透過藍芽，手機將彼此連線，留下接觸紀錄；出現確診時，用戶可透過資料比對，了解自身是否曾曝露在患者周圍。
未來該技術規劃內建至iPhone和Android裝置中，當前更已提供22個國家、衛生機關應用至疫情追蹤APP開發。
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【智富雜誌】明日世界近在咫尺 大數據為成功必然養分
要真正打造「明日世界」，人工智能（Artificial Intelligence ）、物聯網（Internet of Things）、智慧城市（Smart City）等一連串科技技術，最需要的元素是數據，大數據是各項技術的「養分」，亦是成功的契機。人類每一舉手一投足都可衍生大數據，透過大數據分析也幫助各行各業都走在時代的前端。
人人都談大數據，可是大數據是以甚麼形式存在，又如何影響大眾生活？
收集數據的傳統形式是使用問卷及電話訪問，但現時一部手機每日已產生大量數據，市場研究機構IDC預計，至2025年，每人每日接觸互聯網而產生數據的次數可高達4,909次，平均每18秒一次。
當數據規模大至某種程度，或是過於複雜，便無法以傳統技術在合理時間及成本下處理，這便稱為「大數據」（Big Data）。文本、圖像、音頻、視頻及數字等多種形式，都算得上是數據。數據如此多，又如何定義為有用的數據？當中可從五個方面來定義︰數據流量（Volume）、多樣性（Variety）、真實性（Veracity）、價值性（Vaule）及數據產生的頻率（Velocity） 。
大數據前途無可限量
哈佛大學教授Gary King認為，數據本身沒有甚麼意義，但若是通過數據分析（Data Analysis）判斷及預測，幫助各行各業，數據真正價值才能發揮。
未來數據規模只會愈來愈大及複雜，根據IDC預測，到2025年，全球數據量將擴展至163ZB（Zettabyte，即是163萬億GB），相當於2016年的十倍。163ZB是甚麼概念呢？即是相等於一個人觀看魔戒三部曲49萬億次。
IDC最新報告稱，今年全球大數據與商業分析市場規模預計可達1,891億美元，預計到2022年，這一數字將升至2,740億美元，增長近45%。事實上，單是美國的市場規模今年就達到1,000億美元，佔全球市場逾半，因此美國一眾科技公司，如IBM、Oracle、微軟、亞馬遜、Google等都群起爭逐這個市場。Google Cloud 6月就斥資26億美元，收購了數據分析初創企業Looker。
如此增長規模下，傳統的數據中心儲存空間有限、且愈來愈難以管理，因此大數據的未來出路亦會向雲端發展。據IDC報告，未來5年內，通過公有雲（Public Cloud）執行的大數據分析量，將以32%的年複合增長。
對於企業來說，從數據中能夠擷取諸多資訊和分析，有助預測未來業務及加強企業管理。而對於整個社會而言，大數據應用在各行各業，不論是零售、金融、醫療等行業的大數據都逐漸應運而生，加上人工智能的配合，顛覆了其發展。
金融屆結合AI及大數據
以金融業為例，據估計，到2025年，全球將有三分之二的金融公司，都將運用到A.I技術與大數據分析，促進金融行業的創新及提升產品質量、風險管控等等。2017年，美國初創企業EquBot夥同ETF Managers Group推出首隻人工智能智能選股ETF「AI Powered Equity ETF」（AIEQ）上市，首三個交易日就輕鬆跑贏大市，一度令基金經理感到恐慌，擔心終有一日會被A.I取代。
這隻基金利用人工智能和機器學習（Machine Learning ），對全美6,000多家上市公司的數據進行分析，又讀取大量的新聞和社交網站貼文，以分析經濟形勢及未來趨勢，從而挑選出70隻股票的投資組合，日以繼夜的數據收集及分析，機械人基金經理的確可以全年無休。
ETF大多數時間都跑贏大市，但基金創立至今仍跑輸大市。在投資世界，除了既定的規則外，還有投資者情緒、市場政策這些不確定性因素，人工智能還需更多數據與時間去學習。
若要機器真正做到像人類一樣思考，首先要從大量資料與數據中學習，因此大數據是人工智能的「養分」。隨著科技不斷發展，未來不止是人，智能家居，機械人或是機器也將產生大量數據，為科技不斷提供更多「養分」。屆時不只是自動駕駛、人面辨別、無人超市等難以想像的，皆可變成現實，人類距離「明日世界」亦愈來愈近。
數據標註員冒起
近年人工智能蓬勃發展，衍生了一個新職業︰「數據標註員」。
若要實現人工智能，機械人要不斷在大量資料與數據中學習，事實上並非所有數據都可以直接使用，圖片、語音、視頻等數據都是原始的材料，需要加工之後，再給機器學習。而數據標記員就是將數據作初步的處理，譬如標記一張照片內，誰是行人、那是車輛及道路等，再給予電腦分析。
數據標註員現時集中在印度、非洲等地區，為亞馬遜、Google、微軟等公司工作。根據分析公司Cognilytica年初報告，數據標註的市場規模在去年達1.5億美元，到2023年將倍增至逾10億美元。
#科技 #金融
#免費 8/28(三)-#大數據應用交流分享會
從Google、Amazon、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、騰訊，都因其擁有大量的用戶註冊和營運資料，而能進一步透過數據的分析與整合，為其他公司提供「從硬體、軟體到數據」的全面解決方案。
大數據的關注重點，在於其隱藏的價值。隨著資訊科技的飛快進步，企業中每個業務或生產活動所產生的資料量也隨著大幅增加。如何善加利用這些存在於企業內、外部的巨量資料，決定了企業對未來的決策速度和競爭優勢，也是企業必須面臨的新挑戰。
本次活動，邀請到 #打造全台第一家無人飯店的鵲絲旅店 #共同創辦人吳秉庭 及 #剛獲得鴻海及王品集團共同投資 #智能POS系統dudoo肚肚營運長王蔚甫 ，前來分享如何善用大數據進行智慧加值、優化營運效率、服務升級，創造新商機，以及實務上的操作案例分享。
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活動時間：2019/8/28（三）14:00~17:00
活動地點：高雄市前鎮區一心二路33號11樓（台槓創新HUB）
指導單位：經濟部工業局
主辦單位：財團法人資訊工業策進會
執行單位：創業台槓 Startup Talk
報名費用：#免費參加, #名額有限, 請盡早報名, 若提前額滿即不開放現場報名
【活動洽詢】
若是課程相關問題請聯絡：(07)331-8819 楊小姐（創業台槓），或至創業台槓line@線上詢問。
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用Power BI做大數據分析 6-大數據應用、趨勢
Google Analytics 是一個Google開發的免費線上工具，主要功能是進行網站資料分析，並以視覺化分析呈現結果。本課程是以Power BI 找到關鍵數據，進行網站分析。
用Power BI做大數據分析 5-大數據應用、趨勢
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Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式？
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例：GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data？
EXCLE統計函數
範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例：銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例：實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
上課影音內容：
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。
Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
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