大數據輿情分析理論與商管應用
校際生 簡暐丞
本次的演講者是教授請來在典通股份有限公司工作的佳興老師，而演講的主題是關於大數據。典通是亞太地區最具創新能力，可以應用大小數據，充分地為客戶解決品牌行銷與銷售運營痛點的數據調查整合服務顧問公司。雖然佳興老師大學是讀世新大學的廣告學系，但為何他能夠升任數據公司這份工作的原因，是因為他說他在公司所扮演的角色是在資料分析師與客戶之間溝通業務的人。他既要了解資料的分析原理與意涵，又要懂得如何去做行銷，可以說是充分的利用了斜槓這件事，彰顯他在公司的重要性，讓他不容易被其他人取代。
首先他提到了他們公司智慧數據整合研究部的組成，裡面可以分為三大類人，包括數據應用規劃師、數據工程師、系統工程師的技術團隊。接下來提到了企業和組織中進行數位化改變的三個不同階段。第一階段是資訊數據化，資訊數據化的主要目標是確保數據被有效地捕獲、轉換和存儲。這可能包括轉成數位文檔、數據庫、電子表格等。第二階段是數位優化，數位優化的主要目標是使用數據和數位技術來改進現有的業務運營方式。例如行動支付、QR CODE點餐等。第三階段則是數位轉型，數位轉型的主要目標是實現全面的組織改革，以應對不斷變化的市場和客戶需求。這可能包括開發新的數位產品和服務、改變業務模式，以及在整個組織中推動數位文化。例如講者所舉的勞斯萊斯，勞斯萊斯從原本的銷售飛機引擎業務轉型成利用數據提供引擎的生命週期管理服務。相較於前兩個階段，數位轉型的困難度增加了不少。
經過講師的介紹，我才知道原來我們一天提供了許多的數據。搭交通運輸工具時提供悠遊卡紀錄、監視器紀錄，去商店時提供交易紀錄、店內軌跡紀錄、消費者輪廓資料，使用叫車軟體時提供GPS軌跡、會員資料、行車紀錄。而這麼多的數據就會形成大數據供他們公司做分析及應用。而他們不只會使用大數據來做分析，還會用小數據。小數據的來源可能是街頭訪問、電話訪問或是點子問卷。大數據通常用於處理龐大、高速、多樣的數據，以提取深層次的信息，而小數據則更適用於較小範圍的分析和操作。典通公司透過兩者的結合使分析的結果更佳的全面且準確。
講師接著講述他們曾經負責過台電的輿情分析。從資料庫的53萬文本中淬煉出239個關鍵字，再透過關鍵字找篩選出35萬篇文章，只取其中「負向情緒」的文章，總共有8.4萬篇。接下來隨機抽一千篇文章用人工的方式標記其所屬類別，重複抽3次，最後利用機器學習將文本進行分類，得到帳單相關280篇，電力異常5151篇，補助與回饋161篇。雖然大幅從53萬篇文本縮減至5000多篇，但其中包含了許多的「雜訊」。雜訊滿天是現在輿情分析最棘手的缺點。
聽完整場演講，很喜歡講師的一句話:「沒有最好的調查工具，只有最合適的方法」。所以我們必須先了解需求與目的，再去想解決的方法。
企管三乙 陳苑儒
本周的演講涵蓋內容廣泛，一開始簡單介紹AI發展歷史與定義何謂AI人工智慧外，還提到了像是數位轉型、社群網路數據、輿情資料分析等等議題，而其中我印象最深刻、也最有共鳴的就是演講後半段的社群數據、輿情資料部分。
社交媒體平台已經成為人們生活的一部分，幾乎每個人都在日常生活中使用社交媒體來連接、分享和交流。因此，媒體社群成為了一個龐大的數據生成機器，每天都在產生大量的信息和內容，包括用戶行為、互動數據、文本內容、圖像和影片等等。這些數據看似平凡，但對於企業而言，他們都是需要被收集、儲存和分析，以獲取有價值信息的重要資訊。
數據分析的結果可以幫助企業更好地了解他們的受眾，了解他們的喜好、需求、擁護者和反對者。通過這些信息，制定更有針對性的營銷策略，提供更符合用戶需求的產品和服務。與此同時，也可以用來監測品牌聲譽，通過分析社交媒體上的言論和情感來了解他們的品牌在公眾中的形象，並及時做出反應，甚至應對任何負面情況。演講中提到了一個有趣的案例－可樂果，他們使用數據分析來追蹤社交媒體上的品牌提及情況，藉此挖掘為甚麼年輕人不再購買可樂果，深度分析青壯年人口與年輕世代對於可樂果看法之間的不同，根據可樂果在不同場景下扮演的角色，重新給予定位，而接下來，數據分析的成果就成了預測趨勢和發現機會的最佳輔助工具。因為可樂果多了「孤獨」、「提神紓壓」、「自我獎勵零食」、「下酒菜」、「料理」等等標籤，故最終公司也決定以上述的特點進行重點行銷，甚至研發小包裝版本與多種口味迎合大家的喜好，還拍了一支「想想可樂果」的洗腦廣告，成功將可樂果這個產品的優勢最大化，並且完整地呈現在大眾面前。
我之所以會因為此議題而有所共鳴的原因，除了社交媒體貼近我們的生活外，其實是因為我本身在這個學期有修習一堂需要與真正品牌業主合作行銷的課程。在這段期間，我需要負責挖掘該品牌的核心價值與找尋潛在目標客戶（TA），於是也有透過社群媒體的相關數據與蒐集民意的方式進行深入探討，但因為這對我們團隊而言是個新鮮的挑戰，所以目前遇到許多瓶頸與困難。而本周的演講，正是在介紹我們當前面對的難關，我覺得自己很幸運，居然能夠在這個因緣際會下聽到專家介紹分享，而且我聽完講師講解後有種豁然開朗的感覺，對於客群探索方向也沒有最初那樣迷惘模糊，收穫真的很多，只能說，當下真的好希望可以叫整個團隊的人都來聽這場演講。
最後，講師也有大約講一下數據分析師都在做甚麼，我聽了其實很心動，數據分析師不一定只能是理科、資訊類等工程師才能勝任，因為裡頭其實涵蓋了許多管理層面的議題。而且我覺得講師呈現的工作內容都很有趣，除了幫公司品牌找機會點，還可以幫忙企業分析人民為甚麼給予自己負面評價，甚至是到大選民意調查等等，不但內容廣泛，且感覺每一次的深度探討分析都可以有驚人或有趣的現象或結果出現，為每次工作都注入一點趣味性，新鮮又有挑戰性的工作正是我所嚮往的類型之一，很感謝講師離開前有透露典通公司會有實習招募計畫，我想，如果時間心力允許的話，我一定會有意願前往嘗試的！
企管三乙、 陳穎萱
為何麥當勞排隊的動線是直的，而星巴克卻是橫的？答案是一個重視效率，另一個則是重視顧客體驗。藉由提問，讓早九課堂，腦袋尚未開機的我們進行短暫的思考，這種引領我們進入演講主題的方式我很喜歡，腦中也冒出我將會喜歡今天演講的預感。
今天的講者鄭佳興來自於典通，一間為政府抑或是民間機構進行民意調查或產業分析的數據公司。可想而知，今天的演講內容當然會是有關於資訊課程內容的延伸，涵蓋AI的發展歷程、正於產業中進行何種功用；數據的型式種類、如何進行蒐集與分析等。
在演講中，我有聽到數個較顛覆我以往認知或者我原先的認知可能是錯誤的概念。首先是關於資訊數位化、數位優化、數位轉型，這三者間概念上的差異性是我過去所沒有正確認知的。就如同普羅大眾所認知的，好像將原本紙本的資料進行數位化就是現代邁向科技化的象徵，但事實證明我的觀念果然太過陳舊。現在的趨勢已是在利用數位技術去為公司的業務流程或系統進行更高的效率以及成本上的改善，使公司所擁有的資源得以發揮最佳的價值。而未來還會繼續往數位轉型的方向邁進，徹底的去顛覆現有的組織營運模式以適應這日新月異的時代，避免被淘汰。但要能成功地進行數位轉型並不是一件易事。組織能否負荷轉型所需的花費、領導人是否能做出良好的前瞻決策、組織內是否有人才去進行數據賦能的動作，這都是需要被考量的。
接下來是我一直都清楚在我們的日常生活中，會有很多管道能讓我們的數據被蒐集，例如透過電子的交易紀錄或足跡和社群媒體的互動等，皆可讓我們的行蹤或喜好被剖析。但當我知道以下這個數據蒐集的方式時，我著實地被震驚到了。原來在超商結帳櫃台後方的電子螢幕上的鏡頭正記錄著我們消費者的生理特徵、購買品項，藉此來進行研究分析。這種在我不知情的情況下紀錄我、對我進行剖析的行為讓我感到赤裸。想制止這種行為，卻又好像無能為力。
講者還有提到幾個有關於在社群進行輿情分析時可能會遇到的一些小陷阱，比如說每個蒐集民調或數據進行分析的公司對於聲量的定義皆不同，所以當閱聽者在觀看網路上的那些圖表時，對於上面的數字可以不用那麼在意，排序會是比較需要關注的重點；即使是使用同個關鍵字去使用文字雲，但根據使用者不同的網址來源，文字雲的生成可能也會有所不同。這些都是令我覺得特別新奇的幾個點。
三個小時的演講，但其中的資訊量可能是我需要於業界打滾數年才能獲得的知識。我還是想將心得總歸於一段話，那就是科技的發展是為了讓人類擁有更美好的未來。與其懼怕其的發展，不如接受，並與其攜手。
企管三乙 彭彥蓀
大數據可以應用在好多領域，講師這次有介紹社群媒體、行銷、醫療、商業等等，在商業領域，大數據分析可以幫助企業了解客戶需求，改進產品和服務，提高市場競爭力。在醫療領域，大數據可用於疾病預測、醫療診斷和藥物研發，有助於拯救生命。大數據不僅僅是數字數據的量級巨大，更重要的是它擁有的多樣性和多維性。它包括結構化數據像是數字表格和數據庫，還有非結構化數據例如社交媒體帖子、照片和視頻，可以讓我們能夠從這些資料中用不同角度來理解世界。
今天的演講的時候讓我印象深刻的是，講師放了一張圖片給我們看，是便利商店櫃台上方的監視螢幕的畫面，然後他說大家有發現這個嗎？我平常去買東西的時候根本不會去注意到上方的大屏幕，然後講者說這個就可以讓店員不用每次結帳的時候都要手動輸入顧客的年齡性別然後買什麼這樣，我覺得好酷才發現原來便利商店也會調查我們的基本資料，然後彙整成大數據去分析哪個年齡段喜歡買什麼，根據數據推測的去製作行銷方案，推出新產品，而不只是在單純的賣東西。
波多野結衣悠遊卡事件那時我只有大概聽過，銷量很差，原來悠遊卡公司在做這個方案的時候沒有調查的很全面，可能只搜集了年輕男性的意見，像是年輕女性、長輩的資料都沒有參考進去，才造成很低的銷售量。還有講師說道健康生物、醫療大數據的部分，現在的人口結構偏向高齡化，而醫療健康專注在預防保養的措施，所以長輩每年定期的體檢是很重要的，能提早發現問題去做治療，或者看到即將發生的疾病去做預防。老師說的我也很喜歡，希望未來能做一個健檢大數據庫，能紀錄過往的體檢數據並推測未來發生疾病的機率，讓我們能更好了解身體狀況！
總結，講師總結了大數據的重要性和未來前景，在商業洞察部分，我們需要有策略的人才來分析人與機器的互動，在行銷上，專注使用者、消費者需求做開發產品，我很認同講師說的，這些功能能不能很好被落地應用是做大數據分析最重要的用途，商管的人才必須要了解大數據的概念、應用在現代社會中，我們應該保持警覺，不斷學習和適應這個變化的數字環境。
企管三乙 林育賢
在這場大數據演講中，我們了解人工智慧發展的歷史，由1950年代的符號邏輯和專家系統起步，一路追溯至今日資料科學與機器學習的綜合應用。演講者明確指出，人工智慧的興起必須仰賴對的人才和適當的工具。資料科學家和機器學習專家的角色變得至關重要，他們不僅推動了人工智慧的發展，也影響了未來科技的方向。
在智慧數據整合研究部（DSR）的光環底下，數據應用規劃師和程式設計師扮演著關鍵的角色。他們共同參與了企業的數位轉型，這不僅僅是技術層面的轉變，更是一場以服務為核心的全方位革命。組織調整、監控啟動、數據蒐集、數據分析等步驟組成了這場革新的必經之路。這種轉型為企業提供了全面的支援，包括腦力的激發、人力的強化和財力的供應。
演講進一步深入到數據的應用層面，特別是在社群分析的範疇。透過推播廣告、咖啡、床等日常生活模式的分析，我們得以預測潛在消費者的需求。但同時，演講提到了社群分析中的一些陷阱，例如結構代表性、參與代表性和意見代表性等問題，需要透過大數據和後數據分析的手段進行處理。
技術的進步不僅帶來了爬蟲技術、文字轉化為圖表等資料可視覺化工具的使用，同時也帶來了一些新的挑戰，包括社群網站排斥、媒體試讀等問題。在這個過程中，工人智慧成為了解決問題的關鍵。社群分析中的陷阱需要謹慎應對，以確保數據的準確性和可靠性。
數據管理方面，Data Management Platform (DMP) 的應用不僅僅限於金融領域，還可以在其他領域發揮作用。然而，法規的限制和個人隱私的問題是這一領域需要正視的挑戰，特別是在推播偏好股等個性化推薦的情境下。
演講的最後部分深入討論了大數據在健康食品、品牌定位等領域的應用。透過大數據的應用，我們可以實現更加個性化的產品推薦。然而，這同樣需要謹慎考慮電話接觸的方式，以免引起使用者的反感。
企管三乙 林泓岷
這次演講的主題是輿情分析，而在主題之前講者先提到了何謂數位轉型。數位轉型分為三個階段。資訊數位化、數位優化以及數位轉型。資訊數位化是指將傳統的實體物品數位化，儲存在網路上，例如傳統的紙本資料對比現今網路資料庫。而數位優化則是如同行動支付、人臉辨識等，以數位化的產品和服務來提升客戶。最後數位轉型則是以創新的服務和商業模式，提升客戶體驗，例如勞斯萊斯的引擎生命週期管理系統，通過監控引擎性能，他們能夠預測潛在問題並提前採取行動，如今的資訊時代，企業和組織需要更有效得收集、分析數據，以科學的方式 做出決策，以保持競爭優勢。輿情分析是此次的主題，結合大、小數據分析、了解市場趨勢、客戶需求，以及確認客戶預期品牌定位和企業自身認為的品牌 定位是否存在差異。
講者以麥味登為例，麥味登原先認為的品牌定位為「久坐、提供高品質的餐點的餐廳」，但卻忽略了該品牌定位與客戶對於「早餐店」的印象存在落差，可以證明輿情分析企業的重要性。輿情分析的基礎之一是符 號邏輯，將自然語言轉換為可分析的數據。專家系統則是一種具有專門知識和經驗的智能系統，模仿專家的決策，嘗試解決特定領域專家才能處理的問題。機器學習是透過訓練，使電腦能有與人相仿的智能。通過機器學習，可以識別特定的情感、趨勢，從而理解輿情數據。
講者認為人工智能在實務上並不像我們所想的簡單，對的工具要搭配對的人 才，才能發揮出最大的效用。輿情分析除了資訊工程人才外，還需要具有資料科學知識的人才，才能有效擷取、分析數據。還需要具備溝通和商業分析能力的人才，才能將根據分析結果進行實際決策，如同講者所說的:「將資料轉化成有用資訊，才具有商業分析的價值」。企業的每一個決策都非常重要。以可樂果為例，輿情分析雖然幫助了他們了解自身品牌定位、設計主題曲以及「想想可樂果」的口號。在經過一系列經商業分析過後，設計出了一套完整的方案，但在最後廣告投放的環節出現錯誤，在錯誤的平台投放廣告，非常有可能導致功虧一簣。
輿情分析雖然強大，但也面臨一些挑戰。首先，參與代表性是一個重要問題。輿情分析的數據若是來自特定族群，這可能導致結果有所偏差，講者以波多野結衣的悠遊卡為例，評論該悠遊卡的大多是年輕男性，導致分析結果出現問題。此外，意見代表性也是一個挑戰，因為負面的聲音通常會被放大，僅反映了少數人或特定群體的意見，而忽略了其他觀點，可能導致不合理的評價。另一個挑戰是結構代表性，輿論中的討論結構是否能夠代表真實世界的關係和連接，是我們需要花時間研究的。再來，輿情數據常常雜訊多，需要仔細處理和過濾以提取有價值的信息，這也使得成本增加。
最後，這場演講全面而深入地探討了大數據對企業和社會的影響。大數據的應用不僅僅改變了企業的運營方式，更深深地改變了消費者的生活方式。在應用大數據的過程中，我們需要結合各種工具和技術，同時注意解決法規、隱私等相關問題，以實現更好的效果。這場演講為我們提供了深刻的啟示，使我們更加深入地理解了大數據在當今社會中的角色和價值。
企管三乙 朱芸靚
隨著科技進步，AI從「符號邏輯」進步到「專家系統」，再改善發展到了「機器學習」，其中「深度學習」正是目前熱議的話題之一，另一項熱門領域則是「大數據」。這兩項有著密切的關係，大數據為深度學習提供了強大的數據基礎，而深度學習則充分發揮大了數據的價值，提高了數據分析與應用的效率和準確度，兩者相互促進並共同推動人工智慧及數據科學的發展。
我們經常提到的「資訊數位化」對現在社會來說已經是過去式了，政府、企業早已將傳統紙本資料轉換為電子化資料存取在電腦系統裡了。現在普遍的是「數位優化」，我們透過數據分析、人工智慧、機器學習等技術及工具來優化效率、降低成本、提高品質及提升用戶體驗，目的就是讓生活能更加便利，就像電子行動支付。不過這還不夠，現在許多企業都在推行「數位轉型」，不同於數位優化著重在如何使用科技優化效率，數位轉型是更大範疇的轉變，它打破了原先產業的框架，涉及個人、組織、文化、策略、價值觀等的變革，是更全面、更具戰略性的轉變，為了因應日益數位化的環境，「數位轉型」是目前企業最需要關注，也是未來最需要著重發展的部分。
學長於演講中提到的Rolls-Royce就是「數位轉型」成功的案例，它們從賣飛機引擎轉為賣飛機維護服務。依此類推，我認為營養師提供服務應該也可以是一種數位轉型，過去需要紙本紀錄會員營養狀況與實體諮詢，現在只要透過網路平台和軟體，就能追蹤會員的飲食狀況與健康，也有即時的營養師能夠回答會員的問題，這些會員的飲食記錄也變成了公司的龐大的數據來源，能夠根據這些推斷出不同年齡層的飲食習慣及會碰到的困難，分析數據提供會員相應的食譜及改善建議，若能再根據這些數據預測出大眾的喜好與習慣，成立提供健康三餐的餐廳或中央廚房，應該是個不錯的商機。
隨著科技的進步與發展，「大數據」已經成為近幾年的趨勢，與之相關的產業及技術也是市場關注著的焦點，學校也紛紛推行大數據相關課程，但許多學生卻和我一樣，對於大數據不是很了解，感謝這次佳興學長的演講，讓我知道AI的發展歷程、數位轉型的歷史及企業為因應快速變化的時代所要具備的能力，透過這次機會讓我重新認識了大數據，也更加了解大數據的應用。
企管三乙 楊霓
現代大數據分析的發展是一個跨越數十年的多面向歷程，並受到技術、資料收集和分析技術進步的影響。今天邀請到在專案公司任職的佳興學長，來講解大數據是如何運用在專案的執行上。大數據分析的發展可以從1950年開始講，從一開始的資料分析到建立資料庫，到後面形成網絡才有現在的商業智慧。其實從早上我們起床出門到晚上回家，小數據的累積都持續的在進行。
演講中學長提到「數位轉型是一個持續的過程」從過去的資訊數位化到現在的數位優化，未來將會有數位轉型，像是勞斯萊斯的轉型，因維修飛機的費用太高，為了解決問題，而發展出器材生命週期的管理服務。其實也間接地影響我們的未來職涯發展，未來的職業其實有一半以上是現在沒有的，故其實我們不必過度擔心未來找不到適合自己的工作，只要勇於嘗試!
若產業要轉型必須要有兩種能力，突破展業的框架及數據賦能，這兩者是缺一不可，企業需要有勇氣及創造力，為自己開拓出新的道路。數據賦能則是最重要的，要如何讓數據在管理、業務上賦予意義呢?我認為其中最重要的是清除雜訊。
現在獲得資訊的渠道非常多，最貼近我們的就是新媒體社群，在廣告上或文章的推播會因應個人的興趣導向，我認為此功能有好有壞，好是能精準狙擊到消費者，壞是可能無法接收多個面向的訊息。若只看到年輕人的看法，會有結構代表性不足的問題；若只看到討論度的高低，會有意見代表性不足的問題。故要結合所有面向，分析出來的數據才是正確且可利用的。
這次演講讓我對大數據改變許多看法，也理解大數據是活用且貼近日常生活的。學長舉了5個實際應用在企業的案例，來介紹它們公司是如何幫助這些公司解決問題，利用大數據分析，可以獲得更客觀的事實，而不只是消費者認為或公司的想法。而這份工作可能不能準時下班，但能接觸各種各樣不同的客戶，是我認為不能用薪資來衡量的價值。
今天的演講不僅拓寬我的視野，也讓我找到求職的新路，讓我理解企管系，能利用我們所學發展出各種不同的職業，只要能突破框架、勇於嘗試，所有人都能找到屬於自己的一條路。
企管三乙 沈均茹
這次佳興大數據的演講中，用勞斯萊斯的例子表達企業轉型，述說如何從製造車業到製造飛機，更是表達了數位轉型的理念，是要跳脫思維才能算是轉型，如果僅是讓事情變得更方便，那麼只能叫做優化，更提到了，若是要涉略大數據行業要有以下三種力，腦力：要思考為什麼要做這件事情，以及如何落地、人力：工人智慧是要去教學它的，則需要耗費大量的專業工程師、財力：大規模的商業化，需要大量硬體則需要大量的財力支持。
佳興演講者也提到，大數據有可能會有的的陷阱，例如：大數據推斷悠遊卡使用波多野結衣會帶來熱量及銷售額，但其中只看到了男性的反應，但其中可能忽略了爸爸媽媽年輕女性等，可能會不舒服或是不給予支持。或是意見代表性的陷阱，例如雖然有熱度，但是討論你的是喜歡你還是討厭你，有可能大部分的討論都是負面，可卻依舊當作是「有熱度」。或者是雜訊滿天:當雜訊很多的時候，關鍵字搜索出來的不一定是你要的資訊，有可能會得出不具有信效度的答案。
僅管這其中有很多待優化的部分，但在未來的時代，大數據擁有著不可抵擋的趨勢，例如：商業決策：企業使用大數據分析來更好地了解市場趨勢、客戶需求和競爭環境。這有助於更明智的決策制定，優化產品和服務，提高效率，並提供更好的客戶體驗。或是個性化服務：大數據使企業能夠根據客戶的個人偏好和行為提供更加個性化的產品和服務。這可以通過推薦系統、廣告定位和價格優化實現。以及醫療保健：醫療領域利用大數據來改進診斷、預防疾病和藥物研發。大數據分析可以幫助醫生更好地理解患者的健康狀況，從而提供更有效的治療。甚至是城市規劃：城市使用大數據來優化交通系統、節能、改善空氣質量，並提高居民的生活質量。智能城市（Smart Cities）是一個興起的應用領域，通過感測技術和大數據分析實現城市的智能化。以及我們最常提到的社交媒體分析：社交媒體平台使用大數據來理解用戶行為，改進內容推薦和廣告定位，以及應對虛假信息和不當行為。大數據將繼續在各個領域中發揮關鍵作用，並且隨著技術的發展和社會需求的演變，其應用和趨勢也將不斷發展。
就如老師所說，學商的學生，大數據是我們比較有能力去做的，不同於銀行自己的資訊部門、工程師團隊，佳興這類的公司，重在將資訊分析落地商業化，至力於觀察顧客的想法，站在顧客的立場，好讓研究的成果能夠與市場中的淺在客戶接軌。聽完這次的演講，有拉近對於大數據的距離，不再覺得大數據與商學院的學生遙不可及，而是要用敏銳的觀察力，以及大學四年所學，將科技及商業連結，創造商業價值，這次的演講受益良多，謝謝佳興的老師。
企管三乙 吳耘瑄
大數據是由一些巨大體積和多種類型的數據所組成的資料庫，且這些數據在流通時常常是以非常快的速度，也就意味著我們要能夠即時的處理和分析這些數據。而近年來大數據也以非常可觀的速度在成長，其中包含：數據量暴增，這歸功於互聯網的擴展及移動設備的普及、技術與工具的發展，使組織可以更有效地管理、儲存和分析資料，這些都是拜大數據在各個領域所取得的重大進步所賜。
而大數據的進步也帶動了各行各業與之合作來提升競爭力，如我們上次所說的金融科技，銀行和金融機構可以透過大數據來進行信用評估、風險管理和詐騙檢測等新型服務。除此之外，大數據也為醫療保健提供了更完善的流程，除了可以協助專業人員提高診斷準確性，還可以預測疾病風險！對現在的社會而言，我們基本上已經離不開了大數據的時代。
在演講的一開始，講師就以麥當勞與星巴克顧客排隊方式代表的意涵這個小問題來讓我們熱身，在講師說明兩家店的排隊方式不同之前，我自己完全沒有察覺過這兩家店還有這樣的差異，更讓我驚喜的是講師利用大數據推出來的結果告訴我們兩家店想要帶給顧客的核心價值為何時，我深深地體會到大數據已經完完全全地融入我們的生活，無論是周遭的大小事物，沒有一件事情是大數據沒辦法進行分析的，又或者說我們在書上所學到的理論大部分也都是依靠大數據進行統計並分析後才得出來的結果。
還有當講師告訴我們經過大數據的統計發現，可樂果這個零食比較偏向愉快性質聚會時會吃的，其中包含的原因是吃可樂果的時候，會發出來的聲音比較大聲，還有他的份量比較大，一個人比較沒辦法一次吃完，這也是平常我都沒有注意到的主題。經過這次演講讓我深深地為大數據所折服，我也非常期待以及相信大數據能夠在未來帶給人類更多的福祉。
不過在大數據蒸蒸日上的時代裡，我們也要重視一些他可能帶來的隱藏憂患，像是我們將大量有價值的數據儲存在大數據裡，這讓他成為黑客攻擊和數據洩漏的目標。又或者是當我們過度依賴大數據的分析系統時，這可能讓人們失去自己的判斷能力以及創造力，雖然說大數據帶給我們諸多的好處以及便利，但是希望在大數據持續進步的同時，我們也可以加強對這些隱患的重視！
企管三乙 張馨元
我認為這次的演講對我們企管系學生蠻有幫助的，現在是一個科技世代，有許多工作都面臨被替代的危機，而企管系的學生從前總是會被說學的不專精不夠專業，但面對現在的社會其實學得越多越可能不被機器人取代，因為我們和機器比專業度的話，人類肯定沒辦法贏的。經過這次的演講，讓我覺得其實企管系未來要找工作其實沒有想像中困難，畢竟我們的課程中也擁有許多大數據相關的課程，未來的社會上一定有許多需要大數據處裡的工作，而需要大量面對人的工作也難被機器人取代，那我們企管系學習的，其實在未來都是有優勢的，所以經過這個演講分享，讓我對未來找工作比較不會那麼迷茫。
演講中讓我印象比較深刻的是講者分享AI時，起初還沒了解AI這個詞時總覺得人工智慧和我們文組的學生好像沒什麼關聯，但講者在簡報中有提及「人工智慧=對的人才+對的工具」讓我覺得好像對於AI有了不同的見解。在人工智慧中包含了資料科學及機器學習，其中的資料科學需要的技能例如：統計學、資料分析……這些都是我們目前在學校有涉略到的，講者也有提到在資料科學方面，其實是需要我們管理學系的相關人士的，和以往我想的人工智慧只需要科技人才是不太一樣的，讓我有些意外。
講者有提到他本身是在顧問公司上班的讓我覺得很特別，因為之前很少聽到這種類型的公司內部員工分享，在顧問公司上班感覺適應能力要還不錯，因為每次接到的案子負責的公司類別都不太一樣，可能這次是食品公司下一次的服務對象就變成了飯店業也說不定。那他們公司也是透過大數據在幫助那些求助公司，像是講者在課堂有分享的案例：聯華食品，透過收集消費者對品牌的印象來想出解決方法這點讓我覺得蠻有興趣的，因為不會一直在做同樣事情的感覺，每接到一個新案子感覺就像換了一個新工作，畢竟要幫服務對象公司想解決方案，首先必要的就是要深入瞭解公司內部營運狀況，不然提出的解決方案與服務公司想傳達的方向不同，或是根本無法實行都是在徒勞無功。因為這次的演講，讓我稍微了解了顧問公司，也希望未來有機會能接觸此行業。
企管三乙 劉又禎
這次演講的主題是大數據與輿情分析影響應用，先從一些簡單的問題問起，例如:我們的一天，會貢獻多少數據資料呢?其實在這之前，我沒有意識到每天的使用手機或是瀏覽網頁，冥冥之中會讓後台得知那麼多資訊，我會喜歡的影片、平常會注意的商品或地點等等。演講者有提到:「免費的最貴!」我們可以免費使用各種社群媒體甚至是GOOGLE地圖的代價就是我們會成為觀察的對象，不斷貢獻時下人們會購買的東西或是流行的事物，各大企業會透過這些資訊投放不同的廣告，藉以獲得利潤。
不過，上述的模式其實是現今推動個人化服務的基礎，將這些累積的數據資產，應用在顧客服務當中。正所謂數位轉型不單單只是將資訊數位化，以演講中提到的Rolls-Royce為例，企業還要透過組織調整，例如設立某某部門管理該區塊的業務、啟動監控系統好好監控重要產品，又或者是由物聯網設計的程式，蒐集產品的數據以隨時接收機器運轉的狀況，避免紕漏。
最後則是透過數據分析， 將衛星回傳的監控資料進行即時分析，和千筆資料做比對，檢查該產品是否正常運行。我認為現今這樣的執行模式相當因應時代的變化，目前很多資料和文件的處理，甚至是檢測產品的狀況都是在網路上進行的，企業行號當然也需跟進將資訊電子化處理，更進一步行數位轉型。除此之外，演講的另外一個大重點還有可以透過社群輿情的分析來行銷或是了解大眾的需求，但是任何事絕對都有一體兩面，其優勢在於可以用淺顯易懂的方式 呈現，而這些數據也可應用在找尋服務的缺口，亦或是上述所提到的成效監測，甚至是了解市場上的口碑是如何，可以知道種種消費者和賣方之間關係等等。
另一方面，在分析時也會有盲點，例如:結構、參與、意見的代表性不足，或是雜訊過多，也因此有辨識機器人的模式出現，這是為了防止爬蟲程式的干擾，避免使用者一直接收到無幫助的訊息。另外，也會有只看數據造成的判斷失誤，以為資料呈現出都是好的結果，但其實該資訊只反映了部分人群的意見，而不是全體人民的狀況。
以上這些看似有點過於教學用字化，但其實真的就是每天身為企管人或是管理者會遇到的問題，講者也有提到解決的辦法其實就是找對工具，使用恰當，就可以幫我們完成很多工作，因此我們也不需要擔心AI會搶走我們的飯碗，因為隨著時代不斷進步，為了面對新世代的工作也會出現，那些需要高度準度或是輔助性質的檢索數據資 料庫的工作也會交由AI這個「工具」來幫我們一一實現。反之，我們則需積極增進自己的能力，不要侷限住所有可能性，也不要害怕尚未到來的不確定之事!
企管三乙 張暄婕
這週是由佳興講師帶來的大數據演講，因為之前有上過大數據的相關課程，所以我對這個議題還滿感興趣的。講師在最開頭的醒腦時間裡詢問大家為什麼麥當勞和星巴克的排隊動向不同，一個是直的、一個則是橫的，雖然這兩間店在學校裡都有，但我其實沒注意過這點，所以當下有點詫異，但之後講者跟我們解釋說這兩家快餐連鎖店之所以有不同的排隊現象，原因在於消費者行為的不同。麥當勞提供的是快速、價格便宜的食品，吸引了那些想快速解決午餐或晚餐的人。相反，星巴克提供的是高品質咖啡和飲品，吸引的是那些更講究品味和經歷的人。這兩家店面對不同的客戶需求對於大數據分析和市場定位至關重要。
透過大數據分析，他們能更好地理解他們的目標客戶，調整營銷策略以迎合這些不同的需求，雖然我還是不太覺得排隊動向跟吸引消費者有正相關，但沒想到光是排隊動向中也有這麼大的管理學問，而這些學問的存在都是藉由分析客戶洞察的大數據而來。在科技廣為發達的現代，大數據已成為我們生活中不可獲缺的工具，像是佳興講師有提到說我們每天也在日常生活中不斷貢獻大量數據資料。無論是使用手機、瀏覽網頁、參與社交媒體，還是進行網絡購物，這些動作都會產生數據，包括我們的瀏覽歷史、地理位置、交易紀錄、搜索記錄和許多其他信息。
這些數據對於數位轉型有著重大影響，演講中也提到說數位轉型中最重要的資產是數據賦能，而這些數據為企業和組織提供了寶貴的信息，有助於更好地適應現代數位環境，允許企業更好地了解客戶需求和行為，從而優化產品和服務，提供更個性化的體驗，像是前面提到麥當勞和星巴克的排隊動向。數據的分析能夠幫助組織更好地預測趨勢和市場變化，使其更具競爭優勢，同時也為科學和研究提供了重要的資源，有助於解決複雜的問題和推動創新。最重要的是，數據為人工智慧和機器學習提供了訓練和學習的基礎，因為AI模型需要大量的標記數據，以便學習和進行預測，大數據的存在讓收集這些數據變得更容易，有助於訓練更準確的模型，進一步推動了數位轉型的發展。不過在貢獻數據的同時也需要注意保護我們的個人隱私，確保他們使用是合法的。
企管三乙 廖若彤
今天在大數據的課堂演講中，收穫到很多新的資訊！我覺得在一開始的醒腦時間環節所提問的問題很有趣，曾經我也有好奇過這個問題，為什麼同樣為餐飲性質的店家，所安排的排隊路線不同，其中又有什麼小小的知識點藏在裡頭，這個問題提供了我解答，原來根據店家講求的目標不同，所制定的策略也有所不同，像是這個問題舉的兩個句子，一是麥當勞，講求的是效率優先，所以將排隊路線設計成直線地的，這樣可以增進結帳取餐的速度；而將排隊動線設定成橫排的星巴克，所講求的是顧客體驗，而我相信有這項不同的結果，因該是由大數據收集資料所分析出來的，小小的動腦環節帶入主題，喜歡這種演講的開場方式。
在演講中比較有興趣的部分是關於新媒體社群與大數據之間的關係，以及它們是如何影我們的生活的，在新媒體的社交平台是收集大量的數據重要來源之一，在我們的日常生活中，可能就會有好幾億的用戶在社交媒體的上分享訊息及互動，而這些訊息創建了大量的數據內容，像是包含文本、圖片、影訊、聲音等等的樣本，形成了大規模的數據流，而在此中的數據又具有多樣性的價值，像是裡面可能又包含了文字、圖像、視頻、地理位置，情感等等的，此價值反映了用戶的行為含情感多多維度。
像是以上的數據舉例，是提供大數據分析的重要資料，大數據的分析技術加以用於處理和分析社交媒體產生的大量數據，其中技術包括自然語言處理、機器的學習和深度學習 (也就是在上堂課內容所講述到的知識)，他們可以用來識別趨勢、情感及用戶的需求，進一步地為企業和機構做出更好的決策，助於他們更好的了解他們的目標客群、為受眾制定一套完整的產品、服務及市場策略，因而來提升顧客價值！
新媒體社群和大數據之間的關係是相互依靠的，社交媒體提供了大量且多樣化的數據，大數據分析技術則使我們能夠從這些數據中獲取有價值的信息，讓企業、政府和社會採取決策和行動。這些互動將持續發展，並對未來產生深遠的影響。
大數據分析稅然很方便，但其中也隱含了一些需要探討的問題，像是數據的安全與風險管理，及資料的質量與可信度篩選，我們在使用數據的過程中，同時也要考量他帶給我們的考驗，藉由不斷的學習和適應，和政府、企業、學術界以及社會的共同努力下，來增進這方面的韌性。
企管三乙 黃羽忻
這次的演講提到，我們身處在一個大數據的時代，現代資訊量大爆炸我們要如何從中篩選出適合我們去做使用的資料，這時候數據分析就很重要，把資料轉換成有用的資訊就是有用的數據分析，而新媒體社群與數據分析之間的關係主要是以顧客為導向的行銷訴求，講師講的一句話讓我印象深刻，就是：「沒有最好的調查工具，只有最合適的方法。」我們需要先了解客戶的需求與目的，再去想解決方法，因為我們如果沒有先去了解客戶的需求和他們想要達到的目的的話，我們會毫無頭緒的去做分析，做出來的分析不符合客戶的需求，這樣只是在浪費彼此的時間而已，所以我們需要先搞懂我們要調查的方向，再去選出最合適的方法，才能達成完成客戶的需求。
之後講師又講到社群輿情分析的部分，這部分是我最感興趣的部分，社群輿情分析是一種利用自然語言處理和數據挖掘技術來分析社交媒體平台上的內容，以評估公眾或特定群體對某個主題、產品、事件、品牌或組織的情感和情感趨勢的過程。社群輿情分析通常包括以下幾個關鍵元素：數據收集、情感分類、趨勢分析、洞察報告。社群輿情分析能夠應用在市場研究、社交媒體行銷、政府和公共政策。
總之，社群輿情分析是一個有助於深入瞭解公眾情感和趨勢的強大工具，有助於組織和機構更好地應對不斷變化的社會和市場環境。但社會輿情分析也是有優點和缺點的，它的優點是能夠提供即時反饋，讓公司及時回應事件或趨勢，可以更迅速地採取行動；它可以從多種渠道收集數據，像是社交媒體、新聞、網絡論壇等，以獲得更全面的信息；採用自動化技術，利用自然語言處理技術，自動分析大量數據，減輕人工工作負擔。而它的缺點是會有數據來源的偏見，社交媒體和線上平台上的數據可能受到用戶的偏見和篩選，因此分析結果可能不具有代表性；集和分析用戶在線活動數據可能引發隱私問題，需要謹慎處理；以及過度依賴社群輿情分析，它分析的結果可能導致錯誤的決策，因此公司應該將其視為參考而不是唯一的依據。
總之，社群輿情分析是一個有用的工具，但應當謹慎使用，並考慮其優點和缺點，它可以與其他數據來源和分析方法結合使用，以獲得更全面的洞察力。在企管的五管當中，我認為行銷是與社會輿情分析最有關聯的，因為行銷需要去觀察目前的市場脈絡，不管是任何活動、廣告、文案也都要依照族群做合適設計，而定位來自於對目標族群的喜好、需求、習慣的了解，因此持續利用社會輿情分析去觀察市場變化，去創造良好的互動體驗以建立品牌認知與忠誠度，是成為品牌重要的行動之一。
企管三乙 陳芳宇
關於學長演講的大數據內容，真的讓我受益良多，經由學長分享後，我才了解原來生活中那麼多的東西都在無形之中變成數據。而所謂的大數據又是什麼意思，當我在網路上查找資料，「大數據」是指更龐大且更複雜的資料集，尤其是源自於新資料來源的資料集。由於這些資料集過於龐大，因此傳統的資料處理軟體已無力招架。
大數據在台灣又稱巨量資料，對於公司而言，資料可以說是公司最寶貴的資產。在透過大數據取得深入想了了解的方向或是項目的分析結果，瞭解哪些領域會去影響到業務，影響到市場狀況、影響到客戶購買行為以及業務程序等等，讓公司能更快去推出或是去修改成最符合目標客群的潛在消費者。這些資料統整出的結果，可以協助整個公司領導人做出具影響力的決策。而這些數據內容從哪裡來的? 沒想到竟然是來自任何地方。而隨著物聯網的興起，任何以前不可能產生資料的東西或地方都可能「資料化」。
而我的一天又將貢獻多少數據呢。照學長的講義來看，從早上被手機喚醒、搭乘捷運前往學校、之前疫情嚴峻時期進出各類場所要掃的實聯制、去便利商店買午餐、上班打發時間所觀看的影音軟體，例如: youtube、netflix、ig、fb、spotify等、晚上趁空檔運動、晚上閒暇時間看電影、出門玩回家叫uber之類的，全部都可以產生數據，最後被進行分析。
其實雖然我個人覺得很酷，可以藉由這樣的分析可以使我的帳號推出更多我感興趣或喜歡的內容，但同樣的我也會覺得很可怕，自己的行為舉止都將被匯入數據中，其實科技的發展往往也牽涉到人們的個資議題，隨著時間，資料來源將會越來越多且資料量將會越來越大，資安問題就會是迫切需要解決的問題。畢竟因為數據外洩而引發隱私問題的事件層出不窮。
數據外洩問題必定會對蒐集數據的企業產生極大影響，動搖使用者的信心，甚至可能導致使用者不願再次使用產品。但當數據對人的生活影響漸增，我們越來越依賴大數據出現在我們的生活中，並且隨時隨地都在產生數據，就像我前面所說的，使用者的隱私與企業如何正當使用蒐集而來的數據資料其中的界線也值得探討，而隱私也將成為未來大數據發展的方向抑或是討論的方向。
企管三乙 陳宇揚
在聽完有關大數據的演講後，我對於大數據和數據分析有了更深入的見解，演講中也講述了許多學長經手過的專案案例，從中可以了解到無論是哪種行業，企業都傾向於委託他們這樣的資料分析公司，以挖掘出他們有用的資訊然後進行決策判斷，學長也有提到做他們這個行業不一定是要資工的背景才能進入，像是商學院的也可以參與，因為數據分析不僅僅是處理資料，還需要理解如何根據視覺化的資料做出有意義的建議，我覺得每個行業都是如此要有不同領域的專業人才進行合作，才能使效益最大化，就像是那些企業還有政府機關就是因為數據分析公司有專業的數據分析師，分析公司有在這方面專業的知識技術和經驗，才會被他們所選擇，企業自己如果建立一個數據分析的部門，可能因缺乏經驗和知識導致成效、專業度都沒有預期的好，而且花費的時間和金錢成本，或許投資在自己的主要業務上會更有成效。
到了現在，大數據對於各個企業已經是不可或缺的了，以前，企業為了尋潛在客戶只能用傳統的方式進行試探性的市場營銷，現在則是準確度更高蒐集更多有價值的數據來篩選顧客，並依照這些數據制定策略。儘管科技帶給我們不少好處但同時也給了我們危機感，如果不與時俱進那麼隨著時間經過消亡的便是我們了，當然也有隱私安全方面的危害，某些時候，我們在網路上的一舉一動都可能被蒐集起來，那數據隱私和安全就變得至關重要了，資料外洩在近幾年已經不是新鮮事了，我們應該要遵守相關法規且同時不斷改進我們的安全措施和對策，以確保個人和群體的安全受到基本的保護。
最後，數據分析領域不斷演變和發展，許多前所未聞的工具和技術不斷推陳出新，我們能做就是要保持競爭力，不斷學習和更新知識，學校教的不一定適用於未來的環境，我們現在讀的專業也不是一定和未來自己可能從事的工作相關，但前面也提到了數據分析已經深入到各行各業，除了商業外也可用來分析社會和環境議題，像是政治民意分析、環境管理等，這些都能讓收集的資料經過處理後轉換成對我們有用資訊或可視化圖表來做為參考和評估的依據。
總之，學習數據已經是我們必須去接受的趨勢，不一定是要會將資料轉變成有用的資訊，我們必須要會的就是依據這些資訊做出預測和判斷，這樣才能為社會和企業帶來更多價值，也可以在這個變化快速的時代證明自己的價值。
企管三乙 陳亮吟
講師一開始先向我們介紹AI，AI的發展其實已經很久了，第一波：1950年代，符號思考邏輯，就是把人的思考邏輯放進電腦，是A就怎麼樣，是B就怎麼樣，但無法把全部的規則都寫進去，第二波：1980年代，專家系統，像文獻探討一樣，把所有知識放進電腦，但太多難題人類無法解答，第三波：機器學習，將我們所有看見的放進電腦，提供歷史資料，讓電腦自己歸納規則。資料科學就是擷取資料中的意涵與見解，通常是社會學跟商學的人負責，而機器學習就是讓電腦解決更複雜的問題。
另外還有數位轉型，數位轉型是持續性發展的過程，最早是E化，再來是資訊數位化，現在是數位優化，像是電子支付，買賣沒有改變現有規則，買賣是本來就存在的。而未來是數位轉型，從不同部門或產業做大規模的改變，例如勞斯萊斯的數位轉型方法就是不賣飛機引擎，改做服務，做組織調整。
數位轉型其實有點困難，因為要突破產業的框架，要有冒險的精神打破原有的結構，並且要有數據蒐集與分析能力。「你所看到的世界，其來有自。」例如床和咖啡的廣告為什麼會同時出現，通常咖啡會讓人覺得是用來提神的，而床則是讓人休息、睡覺的，雖然兩者看似是矛盾的，但壓力大的上班族通常會睡不好，因此投放床的廣告目標族群就是這些睡不好的人。
其實我們在一天之中貢獻了許多數據資料，我覺得這很有趣，因為平常不太會注意到這些，例如睡眠記錄、交易紀錄、網路互動行為資料、信用卡資料。一天裡面製造很多資料，日常的軌跡也都會被存取下來，因此許多廣告利用數據分析我們生活模式推測需要什麼，並且投放我們有興趣的商品。
現在的社群媒體是雙向的，也就是開始小眾化，有互動性與真實性，社群資料的其中一種類型就是數字，檯面上的資料，檯面下的資訊，資訊具有決策意涵，第二種是文字資料，把文字轉換成有意義的圖表，利用關鍵字的統計，將資料轉換成有用的資訊就具有商業分析的價值。
講師也有向我們介紹如何把資料轉換成資訊，首先要透過AI的邏輯，抓出keyword，以及情緒指數與關注度指數。第一步：蒐集，第二步：清理資料，因為資料規格會不同，需要整理，格式標準統一之後才能做運算價值，變得更有意義。第三步：變數轉換，第四步：運算價值。
常見的輿情資料呈現方式為文字雲，可以快速掌握資訊，也從不同論壇的態度看出世代差異，但需要注意的是每個人定義聲量的方式不同，所以在解讀時要思考一下，要帶著思維，網路上的只是參考趨勢。
聽完這場演講後，讓我了解到了AI人工智慧就是對的人才加上對的工具，在現在這種資訊變化很快速的時代下，我們必須要不斷的學習，如果想成為不會被機器取代的人，那麼就需要增進自己的實力、累積更多的經驗。
企管三乙 高伊葶
今天的大數據講座，很開心請到典通公司的佳興大哥來學校演講。其實對於電腦相關的技能，我一直都不是很在行，雖然就讀高科技管理組，依然對於大數據分析不是很擅長，也傳統的認為大數據應該是資工、資管背景的同學才會去接觸的工作，直到這一次的講解，我才明天原來大數據也可以不是那麼生硬，甚至是平易進人，且連企管同學也能勝任。
根據佳興大哥的介紹，大數據有三種力：腦力、人力、財力，要有大量硬體、維持運作的電力、水。我們一天中，從早到晚其實都在接觸大數據的領域，除了上網時，會得到的照片資訊、語音訊息、網路互動行為之外，從早上起床的睡眠記錄、天氣資訊，搭乘交通工具時的監視器、悠遊卡紀錄，還有疫情期間所熟悉的手機實聯制；而到了超商，還有店內軌跡紀錄，和消費者資料、交易紀錄、電子發票，甚至是運動健身的空檔，也包含了生理值特徵、影像辨識。
而讓我印象深刻的部分，就是勞斯萊斯的部分，傳統觀念中，它是賣豪華轎車，但是在講解中，它賣的是勞斯萊斯的服務，而這樣的服務，不但可以協助航空公司降低成本、保留引擎資產所有權，提升製造服務品質、透過數據優化引擎設計，打造出以服務為中心的商業模式。若提及數位轉型的作法，包含組織調整（設立引擎健康部門）、啟動監控（一天24小時監控4600具引擎）、蒐集數據、數據分析（透過衛星分析，引擎是否正常）等作法。
對比傳統媒體和社群媒體，傳統媒體的訊息是被設計的，且財力為王，讓大多人數知曉；社群媒體的訊息則有互動性和真實性，不同於傳統媒體，則是內容為王，讓目標對象知曉。若想要預先打造顧客需求，要打造的就是從心出發的服務，從個人消費者的行為出發，延伸到消費場景的對象、時間、事件、地點、動機。
根據我上網搜熱典通公司的資訊，發現他是一家擅長調查研究、行銷諮詢的企業。服務項目包含：市場調查、民意調查、消費者研究、使用者研究、產業研究到統計分析及AI 演算，客戶遍及各大企業、政府機構等等，甚至得到金鋒獎、金炬獎、國家新創獎的殊榮。因此很榮幸可以聽到這麼優秀公司的分享，收穫良多！
企管三乙 李承恩
這次很高興能聽到典通行銷顧問公司的鄭副理鄭佳興老師來跟我們分享有關於大數據這個議題，老師真的非常有趣而且講解認真，內容也簡單易懂，將來如果有機會希望也能跟隨老師的腳步，透過大數據幫自己謀一份好的職務。
我認為所謂的大數據不僅僅是大量數據的概念，更是一個革命性的技術和思維方式，它已經影響到各個領域，從商業到醫療、政府到媒體，無所不在。目前數據的產生速度和數量正以前所未有的方式迅速增長，這為我們提供了前所未有的洞察力，大數據的處理和分析需要強大的計算能力，這已經推動了雲計算和分散式計算技術的發展，我們可以在幾分鐘內處理的數據量，在過去可能需要幾天甚至幾週。
而大數據的多樣性也是一個重要特徵，大數據不僅包括結構化數據，如傳統數據庫中的數據，還包括非結構化數據，如社交媒體上的文字、圖像和影片，這種多樣性使我們能夠從不同的角度來理解訊息，提供更全面的洞察。大數據的應用廣泛，從商業到科學研究，在商業領域，大數據幫助企業更好地了解客戶需求，預測市場趨勢，強化運營以提供更好的產品和服務，大數據也在醫療領域得到廣泛應用，協助醫生更好地診斷疾病，像是新聞中提到的研究新藥物和改善病人護理等，我認為這實在是非常了不起的一件事，期待我們中原大學的大數據實驗室有朝一日也能朝著不同的領域發展。
然而，大數據也帶來了一些挑戰，隱私和安全問題變得更加突出，隨著數據的大規模收集和存儲，我們需要更好地保護個資，防止被濫用，此外，大數據的分析需要強大的計算資源和專業知識，這可能會造成數據科學家和分析師的需求不斷增加，如果我們企管系的學生能夠透過跨領域的方式提升自己的能力，相信對未來也有很大的幫助。
對我個人而言，大數據的學習經歷使我更加珍惜數據的價值，我明白，數據不僅僅是冰冷的數字，它背後蘊含著豐富的資訊，可以幫助我們更好地理解世界，我也要積極學習如何運用工具和技術來處理和分析數據，對於我日常生活和職業生涯都具有重要價值與潛力。大數據的崛起也提醒我們，我們生活正處在一個資訊豐富的時代，需要不斷學習和適應，大數據領域的知識和技能變化迅速，我們必須跟上這些變化，防止知識折舊影響我們充分發揮大數據的潛力。
總之，大數據是當今世界的一個重要趨勢，它正在改變我們的方式來理解和應對各種問題，這個領域仍然在發展中，我期待著未來它將繼續為我們帶來更多的啟發和機會，無論是在個人生活中還是在職業生涯中，我相信對大數據的理解和應用將繼續對我產生積極的影響。
企管三乙 張梓宸
今天的大數據演講，演講者從行銷的實務案例探討了大數據如何影響我們的生活、工作和未來，而以下是我整理以及歸納一些我從這次演講中學到的重要觀點。
首先，演講者講述了AI大數據的演變史及重要性。從最開始的符號邏輯一路經由專家系統及機器學習到了現在的深度學習，每階段都是一次截然不同的嘗試，此外他指出，我們生活在一個信息爆炸的時代，每天都產生著龐大的數據量。這些數據包括從社交媒體、傳感器、行動應用程序和許多其他來源收集的信息。這種數據的增加正在改變我們的社會和經濟環境，並創造了無限的機會。
其次，演講者提到了數位轉型的發展過程及大數據的應用領域。如以前企業認為的數位轉型其實是資訊數位化，然而實際上的數位轉型則是要發生商業上的轉變，例如：勞斯萊斯公司從原本的引擎公司改賣服務，他們調整了組織結構並啟動監控及收集大數據來優化引擎設計及提升服務品質。而大數據則是在各行各業中產生了重大影響。例如，醫療界可以利用大數據來改進疾病預測和治療，而零售業可以通過分析客戶數據來提高客戶體驗。大數據的應用不僅僅是提供更好的產品和服務，還可以幫助企業做出更明智的決策。
此外，演講者談到了如何把收集到的數據從資料轉換成資訊。隨著數據不斷的收集和分析，如何將多餘的雜訊及將獲得資料轉換也是一門學問。然而並不是所有資料都是100%正確的，當中不妨藏有許多網路輿情的陷阱，如結構代表性不足、參與代表性、意見代表性等等的數據需要加以判斷，以避免只看數據造成判斷失準，為了減少以上情況我們應先了解需求與目的，再去思考解方及工具才是。
最後，演講者鼓勵我們要學習如何利用大數據。他們提到了數據分析和機器學習的重要性，並強調了學習這些技能的價值。大數據不僅僅是企業的問題，它也關係到我們每個人的生活。了解如何處理和分析數據將使我們更有競爭力，更好地應對未來的挑戰。
總的來說，這次大數據演講讓我更深刻地認識到數據對我們的世界有多重要。它不僅是一個革命性的技術，還是一個塑造我們未來的力量。我們需要以明智的方式應對大數據，充分利用其優勢，同時保護我們的隱私和安全。這次演講確實激發了我對大數據的興趣，我期待著更多深入了解和參與這個領域的機會。
真的需要再次感謝老師，我一直以來都對大數據很有興趣，期望未來我能充分吸收相關的知識與技術，不斷的精進自己！
