大數據只是第一步,最重要的是如何萃取有用的情報!

104 年開工第一天就在 Facebook 上看到織田紀香老師超寶貴的分享,二話不說,先把資料留存,再慢慢消化!

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(資料來源:織田紀香老師臉書)
老師分享了一些需要學習的知識,以下搜集老師分享的連結:

先去學「演繹法
還有這個「動機理論」再來學「消費心理學」然後是「行為主義心理學

織田紀香老師說到:「上面四個連結看完到看懂,至少最快需要一年的時間,慢則三年,弄懂了就能懂數據分析的很多東西。」

有些是大學有接觸到皮毛,但真要說懂,還真說不出來,就以現在為起點吧!還有很多東西要學!

 

接者補充其他的相關資訊:

例如這個「數據分析

再補充這個「混沌理論

以及這個「回歸分析預測法

或這個「時間數列

最常被人拿出來用的是這個「消費動機

補充,其實要研究使用者的選擇行為,基本的心理學還是得了解「心理學」、「組織行為學」、這網址裡面的幾門學問「科學邏輯學

 

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翟大之前也對大數據發表過一些言論:「大數據的層次」,最難的就是如何把這些數據轉換成有用的資訊,進而變成情報!
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有大數據只是第一步,最重要的是如何萃取有用的情報!在萃取有用數據之前,先確定你的數據是正確的,也必須了解該如何使用!
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Google Analytics 也是一種收集資料的工具,但也只是數據的收集(而且還不是全面的數據收集),重點在於使用的人是否可以結合產業資訊,擁有解讀能力,分析能力,實驗設計能力,充滿創意,以及上下是否都能協作(這不是技術人員可以單獨完成的事情阿)。
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年前數位時代專訪了Teradata首席技術長寶立明的文章可以參考閱讀,雖然用了衝擊性的下標法!(什麼!五年內就會消失,我都還沒有真正的踏進去呢!)
他們以為大數據就是指大數目的數據,事實上,我認為這是大數據中最無趣的部分,我們真正在尋找的是非傳統的、而且未曾被挖掘過的資料。
 
人們常常忘了這件事,他們專注於技術,卻忘了創造價值,但這卻是一個大數據計畫能否成功的關鍵:這不只關乎技術,而是你能用技術創造出什麼價值。
(資料來源:數位時代)
回到最前面的知識分享,要懂的知識還很多,雖然有些略懂皮毛,但還不夠格,今年要好好加油!
看看年底進步了多少!

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