網創新局勢從數據洞察新開始
高煜傑 企管三丁
非常感謝林老師的努力，為本校爭取「教育部深耕計畫」經費，建構「KEYPO輿情分析平台」，幫助全校教職員工生能全校受益，使得全校教職員師生除能夠運用操作KEYPO平台以進行「精準查詢」，更可透過平台所提供的各種輿情分析圖表，提升整體學習效果，並能有效運用即時資訊，了解時勢，在實務工作運用上更能運用數據創新經營、提高決策品質，運用數據思維來創新經營手法，是實務運用非常受益的課程。
本場講座「運用輿情分析來提升經營格局」，整場的講座內容：以實際案例帶您一窺數據分析的奧秘。透過「KEYPO輿情分析平台」透過「網路爬蟲」技術蒐錄各類新聞媒體、社群、討論區、部落客等文章。個人就本日講演針對「金融業、餐飲業及電商業」產業的實例分享，提出的心得收穫如下:
1.「金融業」運用數據分析轉化為決策：金融業其商品特性較為敏感且個人化，注重與客戶之間建立信任關係，運用大數據資料進行「客戶行為的預測」，建置更貼近客戶需求的經營模式。快速獲取有效的資訊支持商業決策，促進金融機構實現更精準的營運行銷及更有效的風險規避，且經由優化的經營績效，進一步推動金融業的發展。
2.「餐飲業」運用數據思維來經營餐飲品牌：在市場的競爭下必須要同時面對數位化與疫情的考驗，數據的監測除能幫助品牌更瞭解消費者的關注面向與評價，也能清晰自家品牌在行業的定位，資深數據分析，讓餐飲業者能在活動規劃上更加如魚得水。
3.「電商業」數據創新思維抓住消費目光：透過蒐集資料、社群方面的數據、網路/媒體使用者習性、商品需求等綜合分析，讓行銷決策更為精準，符合使用者的使用篇好。協助使用者制定更加優化流程及決策，掌控即時狀況進而提升決策反應能力，幫助業務流程的優化。
網路、平面媒體輿情和熱門事件專題追蹤為刻不容緩需關切之議題，突顯出媒體與媒體資訊管理整合的重要性，進而從中獲取到真正有用的價值。以利可快速了解大數據的分析應用，後續思索如何運用資訊科技提升執行之成效。運用輿情分析來提升經營格局—優點:
1.對於商業經營，透過AI輿情分析平臺，智能化24小時監控，互動率、關注度、提升品牌聲量。
2.運用產品知識，保持產品資訊的同步和準確性。根據觀點提取、熱點分析、聲量趨勢分析，定期生成產品洞察報告，幫助企業抓住趨勢焦點，打造更多熱銷產品。
3.可同時關注競品的動向和輿情，形成產品特性解析，比對差異、投放管道、搶佔商機制高點。
4.針對消費者分佈的地區、年齡段等也能進一步分析，例如可以對現有消費者少的地區新增廣告投放，獲取更多商機。
5.系統生成輿情資料，圖像化的數據報表也為決策提供強而有力的支撐。
吳秉諺 企管三丁
今天所聽的演講上半場分享有關樂天銀行、Line Bank與將來銀行等三家網路銀行所做的各項分析報告。雖然我自己比較少使用上面所述的幾家銀行，但平常在電視及網頁很常看到這幾家的廣告，大多是與購物平臺有合作的優惠活動，在儲蓄、轉帳或購物等會有不同的利率優惠及滿額反饋。其中在對這幾家銀行有不同面向的聲量分析，像Line Bank的正負面的評論分別是客服快速回覆和客服過了很久都沒有回應，由此可推知Line Bank的用戶在客服的需求量是很多的；另外樂天銀的正面評論和Line Bank是差不多，負面評論主要是在反映自然人憑證的認證問題，由上述的正負面評論就可 以讓以上兩家的管理者了解到對於使用者應該著手對哪方面的功能來做改善。
此外，運用KEYPO的人群分析可以更加了解到在單一項目中的「這群人」會關注到哪些頻道、網站或其他商品，意即是說假設有在關注iphone主題的人群，他們除iphone這項產品，還會有對哪些項目感興趣；這樣的人群分析在Google的瀏覽器也很常發現，例如在網路上有關注美國職棒大聯盟聖地牙哥教士隊的球迷，在搜尋結果上可能還會顯示費城費城人或紐約大都會的相關賽事、球員資料的訊息。KEYPO和Fanti同樣都有人群輪廓分析的功能，但在影片介紹的時候感覺Fanti的功能更為詳盡，KEYPO在分析上大多是直接從網路文章上擷取關鍵字整理歸納出來的結果，但Fanti在分析的面向更為複雜，所以在分析時間會比較久，除了視覺化圖表外，還有真假帳號、粉黑群眾和受眾興趣等更為詳細的分析項目。演講者也提到在Fanti分析上會遇到網路評論是瞬息萬變的，很有可能幾天內的正反面評論會有差距，另外有些評論可能還會有「反串」的成份在，除非系統在文意解讀上更為詳盡，否則在正反評論上和實際可能有些誤差，我認為在分析上可以把時間線再拉長一些，才能在分析上有更多的變通。
下半場分享外送平臺所做的一些分析報告，分析時間是大約在2020年左右，正好是新型冠狀病毒在國內爆發的時間點，人們減少了在外用餐的次數進，而帶動外送的商機出現，在初步分析發現在Foodpanda和Uber eats的使用者重疊率不高，而且在性質上有所差異。從性別分析來看Foodpanda的男性用戶較多，女性用戶比較少；Uber eats則是剛好相反。在評論分析上Foodpanda的負面黑粉評論比起uber eats多一倍以上。性質方面Foodpanda走向較為親子或遊戲實況，Uber eats走向時尚方面，在消費門檻上uber eats則比較高。我自己的經驗是週末或是天氣不好的時候，家人大多選擇uber eat訂購，雖然外送服務費用等價格較高，但心得是外送員的服務較熱心，客戶所指定的要求幾乎都會配合，而且餐廳的選擇多樣化。
最後則是分享關於在疫情時代下電商平臺帶動物 流業者崛起的相關分析報告，分析時間在2021年，在這段期間內由於人們選擇減少外出用餐的次數，在家裡做菜或者是使用外送平臺的民眾數量急遽上升，尤其是專門運 送冷凍生鮮食品的物流業者網路聲量特別明顯，其他有自家物流的電商平臺也有上升的趨勢，本次演講就以台灣電商龍頭的Pchome和Momo購物網來比較，單看營收方面 Momo購物網的營收成長率是Pchome的兩倍，而且Momo購物網的倉儲數量較多且分布於全台各地，也許在存貨量、運送和調貨等都會比Pchome來的方便。超商取貨的部分由於在疫情期間，大多數人可能因為確診隔離或是不想出門避免感染等因素，大多數的超商取貨的聲量都有下降趨勢，除了萊爾富在疫情期間推出的零元免運活動，反而 讓更多人寧可省運費也要出門一趟。在這段期間內大多數人最重視的是物流士的無接觸服務，但對於無法時時前往的醫護人員反而造成負擔，所以在網路聲量的改變下， 無接觸服務有了彈性上的調整。
張家瑋 企管三丁
大數據帶來很多好處，例如：帶來更有效的決策、減低投資風險等。這些好處都經過不同的成功例子作支撐，世界變得越來越數位化，大數據正在以各種各樣的方式影響著每個人的生活。我們在日常生活中所做的一切都會留下數字痕跡(或者數據)，也就是大數據，我們可以利用和分析這些數據來讓我們的生活更加美好。但我認為大數據對於工作的影響還是相對於生活較大的，因大數據重點的應用領域就是產業領域，隨著產業結構升級的推進，大數據將進一步深入到行業領域。
但東西總不可能是完美的，提供許多優點的情況下，帶來的壞處可能會造成其他問題。例如：網絡安全風險，企業成為網絡攻擊者更具吸引力的目標。透過網路攻擊去獲取使用者的資料，遭成隱私權的外流，或是資訊快速的變化性，可能會為企業帶來更多的成本，目前找到的資料可能在幾個月後就無法使用，所以在發展的同時，也必須思考帶來的負面效應，這是一個相當大的難題。
第二次KEYPO的大數據分析演講就是利用了大數據資料來分析出民眾的需求，這也是我前面提到的大數據對於工作的影響還是相對於生活較大。演講以網路銀行來作為例子，分析樂天銀行、LINE Bank以及將來銀行，使用KEYPO大數據關鍵引擎輿情分析系統，企業最怕的就是不知道消費者在想什麼。大數據的進步，企業可以針對收尋到的資訊，去進行改正，或是根據目前聲量對於消費者的喜好去進行推廣，也可以將競爭對手跟自身的數據進行對比，就能夠知道彼此的差別。
日常生活中帶來的便利性，因應現在的流行趨勢，網路訂餐。不知道很多人會不會遇到一個狀況，在進入訂餐系統的頁面時，成堆的餐廳、美食全部跳出來了，要找到自己喜歡吃的東西難度提高，但隨著大數據的發展，網路購物平台會根據以往的消費記錄為你推薦更適合的美食，大幅節省選擇困難的時間;或者是購物平台上，用戶搜索某一個種類的商品過後，平台便會根據你的需要將你的頁面推薦類似的產品，讓你更快速的找到自己想要的東西。對我來說，大數據的進步為我帶來很大的便利性，因為日常生活的繁忙，讓我沒時間出門逛街、吃飯或者是銀行的事務等等，也因為現在備受疫情的影響，變得很依賴網路就能夠處理我的需求，很多事情在家裡就能夠處理好，已不再需要出門才能達成。
這場演講對我來說受益良多，我可以透過使用KEYPO大數據關鍵引擎輿情分析系統，去收集企業的相關數據，幫助我完成學校的作業，也讓我收尋出來的資料相對於只使用瀏覽器來得更加有說服力以及全面性！
李曉琪 企管三丁
根據Keypo第二場的演講，主要分為三大案例，分別是金融業用數據分析轉為決策、餐飲業運用數據思維創新經營以及電商透過創新數據來抓住消費者的目光這三個案例，我覺得數據調查的好處是能夠從各單位中快速掌握資訊並統計數據，讓我們能夠了解一個產品或是服務，在市場或是輿論中造成的影響如何？亦或是對於文章中網友回覆的正負面評價為何？都可以一一掌握，而當我們在使用Keypo這個系統時，我們也可以發現大家普遍都在討論什麼話題、目前最受關注的話題是什麼？這都是可以查獲並統計的。
而經過這場演講，我對第一個案例比較有印象，也就是金融業數據這個部分，主要就是要分析純網銀對大眾的吸引力動機、或是探討用戶關注純網銀的服務面向、用戶輪廓等等，然後講者特別以樂天、LINE BANK、將來銀行進行比較，我覺得比較厲害的點是，純網銀的優點在於利用優惠與日常的消費來引起網友開戶的動機，完成整合性的服務與嶄新的用戶體驗，當然，隨著網路的發達，自然就會對網路有了更多的顧慮，像是個資安全、申請手續繁雜等，或是大眾習慣透過傳統銀行進行使用，這也形成純網銀的阻礙之一。
然後講者有提到樂天及LINE BANK的APP中，從評論分析中確認樂天在好感度為LINE BANK的7.5倍，主要也是因LINE BANK開業中人潮過多造成系統負載，所以才讓網友對於LINE BANK的使用感受不佳，從這裡就可明顯看出網友的看法、想法如何，並且改善系統，使系統能夠更加完善，然後根據純網銀的貼文互動者輪廓分析，也就能知道各家的目標客群介於哪個年齡層中，也能清楚知道性別比例、居住處，掌握細分市場、有效發揮策略。
而其他兩項案例，宅經濟興起的外送平台與電商物流，都隨著疫情燃燒讓多數民眾減少在外購物的習慣，增加了在線上購物的機會，帶來新一波的熱潮，外送平台就是根據大數據分析收集消費者的喜好，掌握第一手的消息引起注意，而餐廳也注意到這樣的外送方式，推出許多個人化外送限定餐點，滿足想要吃又不敢出門的消費者，大大增加了另一個市場生機，也會利用優惠吸引顧客購買餐點，促使訂購，也會結合網紅、藝人的推廣、業配，讓訂購的客群擴散，增加更多潛在客群，我覺得這樣的手法，完成體現了的宅經濟的商機，創造更多市場需求。
而在電商方面，也造就了物流業的興起，只要電商的營收越成長，相對於物流業而言更是有利，大家都喜歡在網上購物，除了便利性之外，時間、零接觸服務的好處，讓網友更願意在電商平台服務，但透過大數據分析也可看出，疫情下的電商使網路好感度下降，不外乎是配送時間過久、物流塞車，我們也可從便利商店中看到，特別是連續假期的時候，更是嚴重，如何應對疫情後消費者的購物習慣也成為新的課題與挑戰。
透過這三個案例，我可以知道運用這些數據，我可以更好的分析產業概況、網路輿情情況、及因應措施，也可以藉以分析TA，掌握更多消費者喜好和選擇考量此平台、公司的因素，並著手進行行銷策略，利用Keypo及Fanti這兩項系統或是網路溫度計都是有效幫助我們分析了解產業的工具之一，對於未來不管是就業上或是讀書上都是不錯的工具選擇，所以我認為要更加善用熟練這些工具，日後才有助於數據調查。
王為淳 企管二丁
這次演講也是請到大數據股份有限公司來為大家講解他們的軟體，而演講內容不只是關於KEYPO，還有講到另一套KRYPO底下的軟體FANTI，也是一套軟體可以透過大數據幫助你了解關於粉絲的動態資訊，像是了解客群的組成狀況，男生女生比例、年齡層、興趣、地區、足跡、粉黑與鐵粉，甚至還能觀察粉絲在瀏覽頁面上的相關訊息，讓大家更好的管理以及掌握客群的完整樣貌。有了這個平台就能快速對於客群進行全方位的分析，來進行調整和修改，如此一來就可以輕鬆了解市場以及競品之間的族群動態，還可以為一些網路上的虛假消息進行澄清等。
其中介紹到幾個印象比較深刻的焦點功能，像是真假帳號分析，它可以即時識別臉書帳號真假、解析社群留言含假量，甚至到分析粉專貼文之真假分布比例。另一項是競品客群比較，可以進行鐵黑粉占比、重疊粉絲分析、客群共同興趣落點解析、客群輪廓判讀等，若是能好好判斷這些顧客情緒，就能掌握自己的價值核心，並且往新的方向發展，突破自己原有的障礙。
演講中舉網路銀行為例，比較三家大家經常使用的網銀來做分析，我認為這個功能能夠很好的幫助這個軟體的使用者了解客群習性，把競品的優點列為參考，缺點則是實施改進措施，同時針對網路上的討論重點，思考如何建立更好的品牌形象，增加顧客好感度以及討論度才能發揮最好的效果。
我認為這個軟體還可幫助使用者對自己有興趣主題進行分析，了解資訊系統使用並且運用在很多方面，不管是對於市場上的調查，到網路聲量討論等，藉由這套系統觀察許多的項目，例如由於什麼原因會導致什麼現象的發生，探討這些問題對我們的思考很有幫助，也能找到很多問題的答案，因此若是好好運用軟體的使用效果，就能將他的價值發揮出來。
最後，如何利用這個輿情分析來提升公司的經營，結合上次以及這次的演講內容，我們已經了解到這項軟體可以為我們提供什麼服務和功能，我認為在公司的經營上，輿情分析可以幫助我們看到平時隱藏在細節裡頭的小事，平時可能不太注意到的細節都能夠透過輿情分析顯示出來並找到答案，因此可以觀察這些分析結果，即時修正和改進，顧客反應對於公司來說就是最好的回饋，唯有掌握好這些細節，才能提升公司的經營以及競爭優勢！
張瀞文 企管三丁
從這次演講中可了解到有別於結構性資料，網路上鄉民們每天在PPT八卦、發表對事件的看法，Facebook、IG 等社群媒體更是每天都有爆炸性的貼文與資訊，這些看似沒有邏輯和隨興的內容，其實有可能也極具參考價值。我們可以透過網路自動化監控與收集民意，再來對這些評論進行語意分析後，衡量訊息背後真正的意義，最後可以建立輿情分析的指標以利品牌制定行銷策略或修正，而其中台灣主要輿情分析的網壇包含新聞網站、部落格、討論區、 Facebook、PTT。
以演講中提到的純網銀為例，要知道民眾對樂天銀與LINE Bank的滿意度，甚至進一步了解到好或不好的原因加以調整軟體系統的操作頁面，以幫助顧客在使用APP的操作能更加方便，就可以透過Keypo的大數據輿情分析系統來統計了解，以前想知道民眾的使用感受，絕大部分都是以較傳統的電話民調方式來統計，但效果通常不顯著，單指受訪者的取樣標準就不得而知，更何況會還有一部份的人會亂回答，導致民調失真，因此，Keypo用大數據輿情分析的方法，以科學的方式分析民眾的評論、意見，大幅提高數據的公正性與可信度，且在民眾感受面的情緒也能剖析，更顯示了大數據的重要性。
從這次的演講中也了解到外送平台對懶人外食的市場需求，如何導致餐飲業者對數位轉型的急迫性，他們又是如何調整外送策略？如何有效觸及潛在客群？透過大數據輿情分析統計就可以得知這些，有別於以往實體店面的商業策略，外送平台的加入使餐飲業需要具備全新數位思維，外送平台又要如何得到顧客的關注？菜單設計、平台曝光度、餐點價格都將成為消費者的考慮範圍，店家又要如何以物美價廉的個人經濟吸引民眾下單？店家可以透過大數據洞察各外送平台的網絡口碑，迅速掌握各外送平台的消費族群，像是foodpanda 客群獨鍾低開銷的在家宅娛樂；UberEats客群則熱衷於多元戶外社交活動，也可以從關鍵字中 得知說民眾在訂購外送時「優惠折扣」是首要的考量，且在疫情期間針對各個 外送平台提供不同的特殊配送設計引起的話題，也可以從中演算出服務聲量的趨勢，了解用戶對什麼樣配送設計具有吸引力與評價。
從今天Keypo演講中我學習到透過AI剖析，可測量網友正負意見的比率，了解用戶的好感度；大數據關鍵引擎搜尋則可以觀測網友意見的討論總數量，進而得知用戶對什麼樣的關鍵字感興趣，提高文章的點擊率；最後，也了解到說透過消費者的滿意度調查，可以更進一步地計算出口碑內容的擴散程度，讓我們得知用戶對自己的品牌口碑程度到哪裡。 雖然大數據的好處很多，但同時我們也要反思這些數據中隱含的偏見，可能帶給我們一些不良的影響，同時也可能造成未來的執行策略的失真，畢竟演算法是人寫的，在某些議題上若帶有偏見，最後得到的結果就可能不公正，如果我們將錯就錯，問題也會隨著時間發酵，所以在現在這樣的數位時代，自己的思辨能力反而是不可或缺的技能。
何浠渝 企管三丁
大數據匯整出民衆的日常生活，從很小的買菜、購物、社交到金融、科技等等無不是大數據的一部分，這直接地反應出了人們的生活正在隨著科技化逐漸改變；而科技也隨著人們的需求開啓了創造，清楚的展現了科技與民衆的相輔相成的現況。
而第二次KEYPO的大數據分析演講就是利用了大數據資料來分析出民衆的需求。首先就是以純網銀的相關網絡聲量爲例子，用樂天銀行、LINE Bank以及將來銀行做分析，分別以產業環境、競品分析和貼文互動者輪廓分析三方面去做比較。產業環境得出的結果就是發現可以吸引民衆去開網銀的最大誘因是與民衆日常生活消費行爲相關的活動内容（開戶禮、滿額禮、點數回饋…），而消費者最怕遇到的就是使用網絡銀行的個資安全問題；競品分析得出的結果是使用者對於app、系統的流暢度、功能性、開戶速度以及客服都很關注；而在貼文互動者輪廓分析方面，則是根據對目標族群的分析得出男生用戶比女生多、純網銀都市的滲透率較高等等關鍵的資訊。
透過對大數據的分析業者能夠以最低的成本去實現最大的效益，就像對純網銀的分析一樣，業者在知道大衆消費者的需求後，可以精確的對症下藥，減少做出錯誤決策的可能性；而在消費者方面使用大數據分析也有好處，在做出金融投資決策前，可以先分析該企業歷史資料或者網絡好感度等等，進而減少投資風險。又或者是在日常生活中，也可透過資料比較（性價比、實用性、適用性…）來決定是否購買此商品，減少買到不適用的商品機率。
而我在透過利用KEYPO大數據關鍵引擎輿情分析系統對速食業進行分析，根據大量的網絡數據、聲量來對一年内的麥當勞與肯德基進行比較，可以知道麥當勞所推出的套餐、1＋1活動是較肯德基吸引消費者的；麥當勞與肯德基在今年五月份的網絡聲量較大，分別是因爲停止供應薯條和與蛋撻切割；麥當勞的網絡好感度（15.81%）大於肯德基（14.72%）等等資訊，去推測現在消費者的用餐習慣，逐漸傾向外食或外送，生活形態正在進行改變，我是業者也可根據這些資料來調整相關的應對決策增加收益。
經過演講之後，我更加瞭解大數據的重要性與實用性，以及更加瞭解如何運用KEYPO分析大數據的功能去做，我們可根據消費者的相關聲量、好感度所分析出來的結果及時並且迅速調整、更改策略，增加企劃實施的可行性，也可更加深入的瞭解民衆的内心需求，利用最小的成本與風險去創造利益最大化。
廖雅蘭 企管三丁
這次的演講主要是運用FANTI來做分析，令我印象最深刻的是對於三家純網銀做的調查，除了調查產品與顧客滿意度外，還能用關鍵字進行多項分析，從介面、應用程式、軟體到客服，都能一一分析出來，也能從社群媒體的貼文或是留言回應做到細部分析，舉凡第一個金融業的分析，運用數據調查讓我們能更了解用戶對於網銀的疑慮或是吸引力，能進一步調整策略和擬定良好的行銷策略。這些跟我們上一次演講的輿情分析也有異曲同工之妙，不過FANTI 能做到的是更細部的分析，可惜我們無法使用，雖然對於這個軟體有了初步的了解，卻也沒辦法進行實際的操作。
除此之外，網路聲量也是現在非常重要的，在開放的網路世界，人們可以在上面自由表達意見而不受任何限制，且匿名的保障使人們更願意說出自己的真實想法。透過網路輿情分析，可以接觸到人們最直接、未經包裝的想法，意見更具參考價值，另外，人們經常在網路上高度參與話題的討論，它受人的主觀價值和情緒影響，有時候不一定客觀，甚至缺乏理性，導致太過於個人化、負面的輿論互相渲染。因此，網路輿情的危機管理就顯得特別重要。網路輿情的形成非常快速，只要有足夠的引爆點，加上群眾情緒的渲染，人們就能立刻在網路上發表意見、彼此互動且可討論的主題非常多元廣泛，且言論可被轉載到其他地方、隨時發佈在不同的平台。要如何有效、精準的分析輿情，將輿情轉換為實質的收益並反映最真實的狀況，是網路輿情分析面臨的新挑戰。
透過這些網路資料的分析，可讓我們對於競爭對手的網路聲量更加了解，也能尋找當今的熱門話題、挖掘有潛力的KOL，擬定最有效、最抓客戶眼球且勝過競爭對手的行銷策略。例如，用輿情分析可找出形象和自家企業最符合的意見領袖，與之合作便能為企業帶來良好的品牌形象和最大化的效益。
在危機管理方面，當社會上發生重大公共危機事件時，相關討論經常在ptt、Facebook等平台上短時間內迅速傳播，影響社會大眾對政府或企業的信任。若能夠及時監測輿情、找出應對的方法，就能有效危機管理，為企業自家產品建立良好的形象。同樣的，也可以透過輿情分析，了解社會大眾的觀感和支持度，以此分析市場狀況並制定出理想的品牌策略，發想後續的宣傳策略或執行方向。
企業若能善加使用數據正確的進行分析，就能充分掌握趨勢，主動做好管理，做最適當的對策，將會大大降低企業經營風險。在外部，分析公司的交易對象，例如客戶，能做到未來的預測和市場情勢的評估、決策等。企業透過網路資料分析，擷取具有價值的資訊，並能將數據轉化為商機，幫助企業在轉型升級或創新經營過程中，發揮更廣大的空間，成為現代企業提升經營績效以及企業組織內運作模式及經營策略的擬定。像這樣蒐集大量資料，並將資料分析結果即時運用在商業決策上，可迅速取得競爭力的優勢。利用關鍵追蹤的功能，持續追蹤關鍵字的搜尋量、輿情熱度、輿情內容，企業將隨時掌握產業動向。
陳虹綾 企管三丁
這次的演講分為三個商業案例研究去做介紹，第一個研究是金融業運用數據分析轉化為決策，透過keypo蒐集網路聲量以及評價、大數據分析歸納網友對開戶的吸引力動機及一律，並進一步探討用戶在乎的服務面向以及用戶輪廓，從數據上來看網友最在乎優惠服務以及高存款利率的部分，而對個資安全方面比較有疑慮，如果要吸引民眾開戶，網銀就可以朝這些方向去努力，修正經營策略讓自己更能吸引民眾開戶。我們也可透過fanti分析互動者的樣本，去識別化後以興趣群組的方式，分析他們的興趣喜好，這樣對於鎖定目標客群很有幫助，也可以根據不同的互動者輪廓分析投放廣告在他們會去瀏覽的網頁上，也可以大大節省行銷成本。
第二個研究是餐飲業運用數據思維創新經營，透過數據我們可以知道優惠折扣是網友訂購外送的主要考量，令我意外的是，兩大外送平台的客群重疊率竟然只有2.7%，因為我自己是這兩個平台都會使用，畢竟有些餐廳只有在單一平台提供。這也顯示出店家如果想開放外送服務，選合適的平台很重要，因為兩個平台的受眾偏好的東西不太一樣。我們也可以根據受眾的互動粉專，描寫出不同平台的族群輪廓。而不同的受眾，喜好的內容也不一樣，所以兩個平台所找的合作網紅也不一樣，所以知道自己的受眾族群輪廓是很重要的，這樣才能更精準的選擇合作推廣的對象，更好的去做行銷。如果是餐廳要投入外送市場，就可以利用輿情分析看看網友對於外送平台的討論，掌握平台的優缺點，分析自己到底適合哪個平台，也可以透過數據記錄消費者偏好，以便及時調整餐廳口味、價格，而且大數據也可以整合粉絲族群資料，洞察潛在消費客群，餐飲業者就可以針對目標客群，將精準行銷發揮到最大成效。
第三個研究是電商數據創新思維抓住消費目光，這個案例蒐集了網友對電商務流產業的網路聲量與資訊，並透過疫情下電商物流業者創造好評的關鍵因素，分析成功的經典案例。之前因為疫情因素，很多人把實體購物轉變為線上購物，雖然現在疫情已經穩定，但大部分人卻還是保留著線上購物的習慣，但龐大的訂單卻讓物流業者焦頭爛額，所以常常有物流壅塞、配送延遲等等的災情傳出。根據輿情分析，我們可以知道網友最在乎的反而是配送時間，而不是運費，這讓我很意外，因為前面的幾個案例民眾在乎的不外乎式優惠以及免運等等的，沒想到在疫情下的物流產業，反而是最在乎配送時間。而在當初三級警戒時，電商物流的網路好感度呈現下降趨勢，原因是因為配送過程疏失、塞車、遺失等等，這也可以警示物流業者，往後要加強這些配送的品質，才能讓民眾滿意。在這一點上momo是很好的示範，momo因為使用衛星倉儲所以能更快的配送到顧客的手中，而且還限縮可下單產品，減少物流負擔，維持服務的品質，最後一點就是即時觀測網路輿情，快速調整措施，這樣能在負面聲浪在還沒擴散時就止住苗頭。
此次演講讓我知道輿情分析跟大數據分析是多麼神奇的工具，在各個產業都很適用，我們可以透過輿情分析瞭解合作平台或是廠商的評價以及優缺、了解對於消費者來說最在乎的點是什麼、更可以自檢政策的優劣。透過數據多方比對分析，我們可以描繪出受眾的族群輪廓，有了族群輪廓就可以更精準的行銷，選擇更加吸引受眾的促銷方式。我們更可以利用輿情分析去預測趨勢，掌握現在的局勢，看看網路上的人都在討論什麼，哪個議題的聲量很高。我認為大數據分析最關鍵的是如何解讀這些數據，因為數據畢竟只是數字，但如何解釋他、如何把數字轉換成有效的資訊，才是最重要的。充滿好奇心的去挖掘數據的意義是大數據分析的核心精神，而且大數據是現在的趨勢，政府也一直在極力推廣發展，感覺是很熱門、很難的職業，但也感覺會很有挑戰性、會很有成就感的工作。大數據是一門很高深的學問，雖然這次的演講只是冰山一角，讓我們大致了解大數據對企業的幫助，但也勾起了我對大數據的興趣，之後的選修我應該會選一些有關大數據的課程，多了解一點這方面的知識。
周祐群 企管三丁
這次是我第二次在金榮商學講堂內聽演講，其中這次延伸大數據分析，對我們生活與商業行為有著更大的幫助。 其中這次演講有三個主題，金融（純網銀）、電商平台、外送平台，這次主要針對大數據分析，去觀察各個年齡層與男女，藉由觀察關鍵字搜尋與社群討論度，我們可找到很多我們平常不會發現的議題。
純網銀在近幾年來非常流行，現在就是其他銀行，也在開始完善自己的網路銀行服務，這次演講，利用keypo和Fanti人群輪廓分析針對整體網路銀行產業，其中拿三家網路銀行1.樂天銀行2.連線銀行3.將來銀行來做分析對比，其中可從分析裡看到，顧客們會因為1.優惠服務2.高存款利率來使用網路銀行，但顧客同時最擔心網路銀行在於1.個資安全2.無實體通路，其中還有拿樂天與連線銀行各自的網路使用服務來做比較，發現連線的好感度遠低於樂天銀行，因為在於系統負載，連線的處理比較差，導致網路上對此負評不斷。 然後在網路上，純網銀貼文互動分析，樂天和將來銀行主要由男性居多，而連線銀行則是在女性比例佔比遠比另外兩家高，但是在這其中，在場的教授有提出很重要的一個問題，就是我們沒辦法看出這中間的年齡分布，到底是哪個年齡層比較多，所以這也是我覺得很值得注意的地方。
關於外送平台，我們可以從演講者報告中分析得出，因為近年疫情的影響，導致外送平台的服務營收年增5.2％，在外送平台競爭下，Uber eat 的名聲是外送平台內最好的，而Foodpanda則有不少關於外送員、顧客服務的負面評價，在大數據分析下，foodpanda的主要客戶男性佔大多數53％，並且服務的地區在台北市為主，Uber eat 的服務客群則是以女性為主，佔52％，並且也是在台北市服務最多次數。 關於在網路聲望，Uber eat 是遠遠好過於foodpanda，而兩家公司在行銷手法方面，也是有區別，Uber eat 比較大比重是利用微網紅來做宣傳，其中佔整體宣傳比重的50％，而foodpanda則是利用親子日常來做大比重的宣傳，佔36％。
在電商平台方面，最重要的資訊分析就是在於物流是否能準時抵達，在網路關鍵字的分析下，最常出現的就是1.配送時間2.運費，而這兩個問題，也是整體電商平台是否獲得好評或差評的關鍵。
在最後，還有關於上課教授們有詢問到，如果將來我們企業主要與大數據公司合作，要花多少錢才能有好的服務，一聽演講者說有不同案子的登記，下至幾十萬上至幾千萬都有，就看公司主要去比對的競爭公司數量與精確度分析。我認為將來大數據分析是一個很棒的商業分析數據，但我認為這只能給我們做一個參考，因為有時大數據的資料，是千變萬化的，現在的資料，不一定未來就一樣有用，這就是我的心得，謝謝老師。
申倩瑜 企管三丁
今天這場演講運用KEYPO及Fanti兩個系統搭配三個例子進行分析與介紹。 第一個例子為純網銀樂天銀、LINE Bank的網路聲量及APP相關比較分析。透過這個分析我們可以瞭解到對於消費者來說優惠的服務、高存款利率以及整合性服務為吸引民眾使用純網銀的關鍵，例如：點數或現金回饋、帳戶額度無上限、嶄新的用戶體驗等等，與消費日常有著巨大的關聯性。但面對純網銀的資安問題則是大家最大的疑慮，例如：個資安全以及財務資訊的暴露，都是純網銀需要多加注意的地方。講者在課堂中有藉由兩個APP開業日的區別提出比較，樂天擁有網銀經驗，也因為資安考量採取低調開業，避免過多用戶造成系統超載；而LINE Bank的開業日因為有宣傳及網路媒體的相關報導，因此聲量位於高峰，卻也使系統因過多用戶造成當機。後續的使用也鮮少人反映樂天銀APP的使用有重大問題，也能透過評論發現樂天銀的好感度是較高的。藉由上述分析我們不難發現，現今人們對於系統上的使用是十分注重，是否能穩定使用、簡單操作又或是簡潔的介面都是人們比較重點關注的部分。
第二個例子是外送平台的客群分析，這兩年因為疫情的影響，使得我們減少外出用餐，對餐飲業者也造成一定的打擊。外送平台的興起，餐廳如何與外送服務合作，將是業者需要面對的問題。講者提到餐飲業在2020年超過五成提供外送服務，且我們透過相關資料可以看到，有提供外送的餐飲業者，營收年增加5.3%；但無提供者卻下降了8%。由此可見在近兩年外送服務的提供，使得餐飲業者能度過疫情寒冬。透過聲量分析指出，兩大外送平台中，foodpanda因為在顧客服務和外送員權益處理方面不夠完善，因此好感度較低。但就我個人而言，較常選擇的平台卻是foodpanda，原因是外送員較多、菜單較平價且運費會有部分免運等等因素，且目前還未遇到不合適的送餐狀況，因此我對於foodpanda的好感度較高。消費者訂購外送的主要考量不外乎是優惠、美食、服務、回饋等等，其中又以優惠折扣為最主要考量。外送平台也陸續增加百貨美食及生鮮，以及搭配無接觸送餐相關配送措施，是防疫期間民眾新增加的需求。但或許是疫情爆發及外送平台的需求大增太過於突入，許多配套措施也不夠完善，像是無接觸送餐常常有外送員接觸風險及放置餐點地點溝通不統一等等，都是現今疫情時代常常發生的問題。但生鮮的配送確實提供民眾大大的便利，像是我們家確診時，則有透過「熊貓商城」購買全聯福利中心的水果，讓我們在家就能享有外送到府又價錢及品質優良的水果可以享用，不會讓我們因為隔離在家而吃不到新鮮水果。
在上這堂課之前，原本以為兩大外送平台的客群重複率會非常高，但看了簡報後才發現原來兩個平台的重疊粉絲只有2.7％，因 此無論是餐飲業者或是民眾都能依照各自需求選擇適合自己的外送平台，foodpanda較偏向親子，因此小吃店可能會選擇在foodpanda上架；反之高級餐廳可能會與較偏美食生活享受的Uber Eats合作。如同上面提到的，foodpanda時常因為客服、外送員以及優惠碼等等原因引發熱議，因此黑粉比例高出Uber Eats許多。雖然Uber Eats也有些許系統使用問題，但大家仍願意分享折扣碼推薦他人下載軟體。而兩個平台在行銷廣告宣傳的目標族群和代言人等等都不盡相同，像是我們常常在電視上看到Uber Eats請明星藝人進行廣告宣傳，透過藝人的名氣和簡短的小劇場吸引大家的目光很注意，例如最近是藝人小S和瘦子，之前還有林志玲、伍佰、陳漢典等等藝人，也因為搞笑的短片和難得一 見的藝人組合，所以使我至今仍然印象深刻；反之foodpanda除了前陣子邀請多位 youtuber合作拍攝系列廣告引起「叫foodpanda送」話題外，再更之前的廣告現今卻沒有 太多的印象。由此可以發現兩個平台的目標族群不同，進而造成宣傳及廣告面向不同。
第三個演講是在討論電商物流業者突圍的關鍵，資訊的進步也造成電商平台逐漸成長， 根據資料的收集，我們可以發現三大物流：嘉南大里、新竹物流及宅配通的營收在2021 年5月均比2020年多出許多，由此可見大家對物流有更多的依賴性。但在5月疫情的爆發後，卻讓電商物流好感度下降，原因在於民眾網購需求大增，造成物流大賽車、包裹遺失、貨物損壞等等因素都是造成負面聲量的原因，為解決物流賽車問題，有些平台與車隊合作或是定點多件等等方法來消化訂單。透過這兩個星期的演講，不僅了解到民眾對於系統使用的看重以及疫情對於物流和外送平台的影響，也讓我對KEYPO系統有了更多的認識，使我日後在製作相關報告分析時，又多了一個方便的工具能善加利用。
陳亭安 企管三丁
聽完這次的演講之後，發現大數據真的與我們的生活息息相關，我們在網路上的活動 ，都可以被匯出做成各種不同的資料，進而了解我們的生活，並且知道我們的喜好、習慣等等，這些就稱之為大數據，有了大數據，生活就可以更加的便利，彙整出來的資料，往往可以被做成很多種用途，商家可以透過這個，來了解消費者的消費習慣，也可透過這個，來做出許多不同的活動與方案來吸引消費者，而管理者或是開發者，也可知道消費者真正需要的是什麼，政府也能使用大數據，來知道目前人民的狀況，而我們本身，也可透過大數據，來跟上潮流，知道目前生活的趨勢，大數據造福的不是只有創造者，我們也是被默默影響的人群之一。 第二次的KEYPO演講，更是讓我了解許多資訊，KEYPO就是利用大數據，來分析出民眾的需求。
剛開始講者以三家銀行作為例子，分別是樂天銀行、LINE BANK、將來 銀行，分別以產業環境、競品分析、貼文互動者輪廓分析，這三方面去做比較，而這些分析，讓業者可以用最低的成本去實現最大的利益，在知道消費的需求後，就可以精準地去開發他們的產品，減少錯誤的機率，而相對的使用大數據，也可減少犯錯的機率，像是在投資、買賣等等，都可先看過比較出來的大數據，再來做出決策，犯錯的機率就會大幅下降。
銀行後面的例子是，FoodPanda與UberEat，在聽到這個例子的時候，當下蠻驚訝的 ，沒想到只是外送平台，也可以歸納出哪些類型的人會趨向於使用哪一個，像使用UberEat的人，就比較愛好動態的事物，喜歡到處走走等等，而使用FoodPanda的人，則比較喜歡宅在家，這也可以讓平台業者在選擇合作的商家的時候，有一個方向，知道使用的人的類型，在選擇的時候就比較容易投其所好，除此之外，透過大數據，也可以知道使用平台的人，在其他網站的使用情形，像UberEat的消費者，可能就會看到有關旅遊業等等，也可看到他們在其他論壇的回覆情形，大數據真的可以延伸很多我們想像不到的地方。
經過這兩次的演講，我更加地了解到，大數據是多麼的實用與重要，起初可能會覺得 ，他只是在利用我們在網上的紀錄，而現在知道，KEYPO分析大數據的功能，是可以根據我們想要知道的物品，透過他來了解相關聲量、關鍵字、好感度等等，就可以迅速調整策略，或是在撰寫計畫書之前，就可以有一個很好的大方向提供我們去行動，大數據可讓業者更加了解消費者需求，消費者也可以透過大數據去做正確的選擇，用一個簡單的資料，去做完善的決定，創造最大利益。
龍信文 企管三丁
輿情分析是資料蒐集技術，將信息收集、過濾，將大眾輿情分類、檢測、聚焦，並製成相對應的輿情分析報告、報表、圖片等等，幫助企業了解大眾的想法意見，並能夠針對這些輿情做出正確的回應以及引導。而這場演講的KYPEO也是利用輿情分析去對用戶做分析，像是向你販售他的資料，這也是一種現代趨勢。企業可以利用輿情分析出來的結果去擬定未來的發展規劃。而輿情分析也常利用於在危機處理上。當社會出現重大事件時，通常都會以相當快的速度傳播到各個媒體，而一旦有一個負面評論出現就會迅速發酵，造成對企業或政府的不信任，但是如果能及時地去監測輿情且找出應對的方法，就可以去有效的危機管理。而輿情分析也可以利用在政治上面。像是候選人可以透過輿情分析了解到自己的支持度或者是滿意度，可以去做未來的選舉政策跟執政方向。
我認為基本上KEYPO的分析基本上沒有什麼問題，像是省錢的人會選擇CP值高的旅館跟看一些相關的部落客，而在當中也有老師提出不一樣的見解。像是提出小資族應該會選擇虎航，為什麼會選擇華航？我認為這就是輿情分析有趣的地方了。如果人可以直接推測出數據和結果，為什麼還需要輿情分析？雖然輿情分析出來的結果不一定是對的，但也可以利用大數據去反思為什麼會有這樣的結果？去推敲是什麼造成這樣？
我自己認為是蠻幸運的，居然可以用到免費的輿情分析系統，畢竟在外面要用到輿情分析也是不便宜的，像是這次的KEYPO一個月最基本的會員也要3000元，對於一個學生是非常不便宜的。
鄭伃晴 企管三丁
連續兩週聽了KEYPO的⼤數據相關講座，讓我覺得受益良多。 第⼀次得知有這項程式軟體可以執⾏許多操作獲得許多⽂章、⼤數據分析、輿情分析等等，也很開⼼學校也有這套軟體可以使我們學習。在操作這項軟體的時候覺得很⽅便，也很簡單易懂，讓⼈能夠容易的就能數據出我們要的分析結果，可以說是相當的上⼿。
對於⾏銷、銷售、統計等相關科系或政府企業來說相當重要，可以利⽤該軟體來得知網路⼤眾的想法、熱度、喜愛度等相關內容，對於經營發展可以說是相當有利且能夠仔細的進⾏⼆次分析，直到想要的分析結果出現為⽌。由於現代網路科技的發達，網路愈來愈重要，⼈們也愈來愈依賴，我認為最簡單的⽅式是企業可以在傳統紙本問卷的比例減少，更改為網路資料，對於⼤眾來說更加便利且減少與⼈的互動，也能使資料有更⼤的真實性更有價值，能夠快速得知現今的流⾏且快速跟上步伐。
網路⽂章實時觀測，透過雲端平台⼈⼯智慧的解析，最終即時分析現實洞察，就能得出結果。包括的新聞等社群網站相當廣泛，客⼾的需求也能快速給予服務，可說是現今市場上的競爭優勢，不但可改變技術與管理流程，也可改變組織⾏為的基本導向與⽂化。企業如能善⽤⼤數據的資料，無論外在環境經常的變動或處在不穩定當中，皆能比別⼈迅速⽽快速提早預測發掘資訊、採取因應⾏動，就能夠利於同業之上。企業決策的轉化再配合商業經驗與直覺為未來做商業分析與結果，改善企業佈局改善效率找出企業的劣勢威脅，即時管理並且快速導正，正確的解讀分析數據再搭配其他部⾨進⾏銷售安排。
⽽⼤數據是⾯對未來競爭環境必須採⽤的⼿段，能夠搶先抓住⼤數據所帶來的成長商機，才能擁有領先對⼿的競爭優勢。不僅改變技術與管理的流程，也改變組織內經營模式與⽅策，同時也帶來新的商機，協助企業降低成本、改善決策、改進產品與服務，所應⽤的範疇非常廣泛，如 果我們能對顧客的資訊洞悉越深，就有機會掌握到策略差異化的關鍵點，轉換顧客聲⾳成為獲利的商機，讓企業對未來看得更精準，擬定 出對的決策，做好快速的數據回饋，使⼤數據真正從只「看」到變成 「⽤」到，成為企業營運的關鍵，最後我們應該要好好學習也能獲得 多種技能即使相關背景學歷毫無相關，在未來企業職場上會更加吃香且穩定。
連蔓瑄 企管三丁
對於一般人來說，運用輿情分析來提升經營究竟象徵著什麼呢？這是不可避免的。我想，把運用輿情分析來提升經營的意義想清楚，對各位來說並不是一件壞事。在這種困難的抉擇下，本人思來想去，寢食難安。運用輿情分析來提升經營的發生，到底需要如何實現，不運用輿情分析來提升經營的發生，又會如何產生。不要先入為主覺得運用輿情分析來提升經營很複雜，實際上，運用輿情分析來提升經營可能比你想的還要更複雜。面對如此難題，我們必須設想周全。
杜牧曾提出，折戟沉沙鐵未銷，自將磨洗認前朝。這段話讓我所有的疑惑頓時豁然開朗。運用輿情分析來提升經營勢必能夠左右未來。當你搞懂後就會明白了。惠特利曾說過一句意義深遠的話，誠實是上策。可是照此去做的人不見得都是老實人。希望大家能從這段話中有所收穫。若到今天結束時我們都還無法釐清運用輿情分析來提升經營的意義，那想必我們昨天也無法釐清。生活中，若運用輿情分析來提升經營出現了，我們就不得不考慮它出現了的事實。塞萬提斯相信，努力是成功之母。這是撼動人心的。普卡利西爾說過一句富有哲理的話，中斷了的友誼，應當說本來就沒有友誼。帶著這句話，我們還要更加慎重的審視這個問題。問題的關鍵究竟為何？司湯達深信，如果他是一棵軟弱的蘆草，就讓他枯萎吧; 如果他是一個勇敢的人，就讓他自己打出一條路出來吧。這段話讓我所有的疑惑頓時豁然開朗。
經過上述討論，想必大家都能了解運用輿情分析來提升經營的重要性。每個人都不得不面對這些問題。在面對這種問題時，務必詳細考慮運用輿情分析來提升經營的各種可能。我們要學會站在別人的角度思考。周恩來在過去曾經講過，老實常在，狡猾常敗。這似乎解答了我的疑惑。墨子在過去曾經講過，言不信者，行不果。這不禁令我深思。孔子告訴我們，君子謀道不謀食，憂道不憂貧。這句話看似簡單，但其中的陰鬱不禁讓人深思。海塞曾提出，要堅持有一天能變成堅硬的石頭！我們永遠渴望有一天我們的權利得以實現。但留給我們的只有恐懼，在人生旅途上永遠把我們追逐。這句話讓我們得到了一個全新的觀點去思考這個問題。金纓說過一句很有意思的話，傷心之語，毒於陰冰。這啟發了我。對運用輿情分析來提升經營進行深入研究，在現今時代已經無法避免了。
邱萭睎 企管三丁
聽完這次的演講，再加上這幾個禮拜接觸到的Keypo，我對於這些大數據的分析，真的很刮目相看。尤其我是個3C白痴，之前上程式語言時，只是要完成簡單的題目，就快要把我搞死了，所以才轉學到商學系，因此看到這些能夠將那麼大量的資料，整理成大家想要的形式，操作也很簡單，真的很佩服，對我這個懶得整理資料又不會繪製成表格的人真的很方便。
第一部分-金融業運用數據分析轉化為決策
透過產業分析，我們能從中看出網銀的市場分析狀況，了解用戶關注的面向，並從中做出決策來回應這些數據，避免踩到用戶的雷，讓顧客有美好的體驗。競品分析的部分，能夠讓我們在不知道該選哪個選項時，得以透過此分析的資訊，做出符合自己的選擇，業者也能透過評論隨時知道自己與別人網銀的優缺點，並修正錯誤，留住顧客的心。透過貼文互動者輪廓關係，我們可觀察到各個網銀主要服務和使用的客群，就能針對各個客群推出符合他們胃口的方針。而我近幾個月也在考慮要辦網銀，Keypo和Fanti真的幫了我很大的忙，像是我很重視介面使用起來是否流暢和操作是否簡單明瞭，透過這些數據整體看下來，樂天銀將會是我最好的選擇。
第二部分-洞察外送平台客群掌握宅經濟
這部分是我最有感的，因為疫情的關係，本來不愛吃外送的我，也慢慢適應了這個趨勢，Foodpanda和Uber Eat我都有在使用，我大部分注重的是有無優惠活動、運費折抵或是促銷活動的部分，因此很常需要上網爬文才會決定要用什麼，也會因為Uber Eat的服務態度很好，而在無優惠的情況下選擇他，因此我很認同店家在選擇與哪個外送平台合作時，一定要好好分析網友針對外送平台的輿情討論，並找出與自己客源相近的平台，才不會讓外送平台毀了自己的招牌。
第三部分-疫外崛起，解析電商物流業者突圍關鍵
我是很常網購的人，大部分都是買當季要穿的衣服，因此很常想趕快收到貨，所以只要超過預期，我就會去問客服，但看完這些數據分析，我體會到這些物流業者的辛苦了!!!不是他們故意拖時間，是因為人手不足才導致的，他們為了因應這些狀況也付出了很多的心力，才有辦法滿足我這種急性子的人，也因為有這些數據我才能了解他們面臨的問題，才不會在當個沒同理心的人了。
很謝謝學校免費提供我們這些好用的數據分析，讓我們能夠只動動手指頭，打出關鍵字，便能知道我們想看到的數據，並依需求繪製成我們想看的分析表，不用在像以前那樣要自己爬文統整，操作介面不僅友善也很好觀看，重點一目了然，還有顏色區分，就連不想看到什麼也能輕鬆排除，希望在未來都能繼續使用這些資源。
黃筱筑 企管三丁
這次的演講透過三個層面講解大數據-金融業、餐飲及電商，並透過KEPO以及FANTI來分析。
在金融方面以純網銀的例子(LINE BANK、樂天銀、將來銀行)來分析。在簡報中，能看到消費者使用的原因，例如:優惠服務、高存款利率、整合性服務、轉帳免手續費、貸款服務、消費紀錄詳實等、消費者對於此網銀的疑慮點，例如:個資安全、無實體通路、限制條件數據、習慣使用傳統銀行等，讓企業能夠看到消費者的心理大概是如何想的，並朝著這些資訊去做策略。有些純網銀也有設置APP，所以演講者也有提供APP評論的TOP5 (系統、開戶、客戶、介面、轉帳)，接著還有透過性別和居住地分析輪廓，了解男、女誰比較常使用以及最常使用純網銀的縣市是哪一個。當天在簡報中能看到台北市的使用者是最多的，而人口算多的新北市的使用人數卻比台中市少，如果當初沒有老師提出，或許我還不會注意到這地方，而這些數據我認為可以讓企業去加強他們的行銷，讓其他使用者較低的縣市或是性別來享受服務。
第二個部分分析了外送平台(Food Panda、UBER Eats)，根據演講內容以及KEYPO的分析，餐飲業者可以透過網友討論與情、全通路科技整合以及潛在消費族群這些大數據來投入外送市場。而這次的疫情，讓Food Panda無接觸外送話題提高以及能看到網路上的關注度中，消費者注重「配送時間」比「運費」還高，所以能看出平時消費者就挺關注配送時間，所以外送平台可針對這個議題，讓外送員配送時間能夠保持住現在良好的效率或是加以改善。
第三個是分析電商，但是以物流角度來分析，第一個討論話題高的是物流塞車，因為疫情興起了居家辦公以及一些電商提供的優惠活動時常讓物流超時，就像第二部分所分析出的消費者憑恃就會注重配送時間的問題，但我覺得這種問題算是蠻難解決的，畢竟物流塞車的最大主因就是消費者的訂單太過龐大，彼此都要顧及到自己的成本、利潤問題，所以我覺得是相當困難的；第二個熱門話題是配送品質，主要以冷凍和冷藏的配送方面來分析，主要是配送中可能冷凍的商品送達時已融化等問題，所以物流業者可根據這些評論來改善自家的配送品質，讓消費者能夠獲得更好的服務以提升消費者價值。
整體來說，這場講座透過我們日常生活中常使用到例子來分析使用者/消費者所討論的、所在意的地方或是地點、性別分布讓企業能夠針對這些從大數據中所分析出來的結果，以改善自家公司的內部策略。隨著時代的變遷，我們所接收的數據實在是越來越多了，如果未來能夠透過KEYPO或是FANTI這兩種系統來分析，想必對公司的行銷方面會有相當大的幫助，而且較能夠準確地去瞄準消費者的需求。後面也提到要進入大數據這方面的工作，需要有大量的好奇心，我很認同這一點，因為若沒有好奇心來驅動自己，那可能只會想不通或是只是在原地踏步而已，同時我也認為大部分的產業目前都跟大數據有相當大的關係了，所以不能小看大數據所帶了影響力。雖然還不確定未來會往哪個企業工作，但KEYPO真的是一個很不錯的工具，所以真的要趁還能使用的期間多多使用KEYPO才行。
