大數據戰略4.0 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 大數據
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近幾年，因為科技的發展與環境逐漸成熟，大數據在颱灣也開始獲得很多關注而熱門起來。許多學校紛紛開設大數據課程、學程、或學院。並積極從資工、商管、統計等各種麵嚮切入。現在，要蒐集並分析上億筆的數據，都可以透過電腦程式設計，在彈指間完成。如何利用大數據資料庫，建立正確的模型，解讀和分析數據背後所隱藏的事實，讓我們能更瞭解這個復雜的世界，為下一步行動提前做準備。

　　大數據資料的特色
　　●數據不論多大，仍是樣本
　　●資料需依理論篩選，否則容易迷失在海量資料中
　　●消費模型的正確性比數據本身更重要
　　●因果關係很重要
　　●這個世界是復雜的，亦需要復雜的模型詮釋人的行為
　　客觀的大數據+精密的統計分析=正確的決策

　　（節錄自任立中教授於前程文事業有限公司2016Autumn Catalog之專欄文章）

本書特色

　　●本書集結行銷、製造、雲端、醫療、會計、零售、社群、農業、金融、電商、地理、運動等十二大産業。讓您一窺大數據的全貌。

　　●31位頂尖學者與業界精英，將最精華的理論與實務結閤。

　　●您將洞悉「大數據戰略4.0」的：
　　■四大戰略：資源整閤、平颱建置、創意思維、新創業態。
　　■四大內涵：理論、模型、預測、決策。

專文推薦

　　颱灣大學校長 楊泮池
　　前行政院院長 張善政
　　科技部管一學門總召集人 陳厚銘  

《深度學習與智能決策：構建下一代數據驅動型企業》 作者： [此處留空，或填入一個符閤主題的虛構作者名] 齣版社： [此處留空，或填入一個符閤主題的虛構齣版社名] --- 內容概要 本書並非聚焦於宏觀的“大數據戰略”演進脈絡，而是深入鑽研在當前信息爆炸時代，如何將深度學習（Deep Learning, DL）技術從實驗室推嚮企業核心業務流程，實現真正意義上的智能決策自動化。我們繞開瞭對傳統數據倉庫、數據治理等基礎架構的泛泛而談，而是將重心完全放在瞭模型構建、算法優化、算力部署以及商業價值轉化這四個核心環節。 本書旨在為企業高層管理者、首席數據官（CDO）、資深數據科學傢以及對AI落地有迫切需求的工程師們提供一份詳盡的技術與實踐路綫圖。我們認為，單純擁有數據資産已不足以構成競爭壁壘，如何用前沿的AI技術從這些海量、異構的數據中提煉齣實時、可操作的洞察，纔是決定未來商業成敗的關鍵。 --- 核心章節與技術深度解析 全書共分為六大部分，層層遞進，從理論基石深入到復雜的工程實踐： 第一部分：智能決策的新範式——超越描述性分析 本部分探討瞭當前企業數據分析所麵臨的局限性，並引齣深度學習在預測性、規範性和預見性分析中的獨特優勢。 1.1 數據的“詛咒”與價值重塑： 探討數據量激增與洞察提取效率之間的矛盾。傳統BI工具的瓶頸。 1.2 深度學習的底層邏輯重構： 簡要迴顧CNN、RNN/LSTM、Transformer等核心架構，但重點不在於公式推導，而在於它們如何捕捉非綫性、高維特徵間的復雜依賴關係。 1.3 決策矩陣的智能化遷移： 如何將傳統的基於規則（Rule-based）的決策係統，逐步替換為基於概率模型的自適應智能引擎。 第二部分：高階特徵工程與數據錶徵學習 在深度學習時代，特徵工程的重心從手工提取轉嚮瞭模型的自我學習能力。本部分詳述如何高效地訓練模型去“發現”最佳特徵。 2.1 非結構化數據的嵌入空間（Embedding Space）： 詳細介紹如何將文本（NLP）、圖像（CV）和時間序列數據映射到低維、稠密的嚮量空間中，實現跨模態信息的關聯。 2.2 對抗性訓練與數據增強（Adversarial Training）： 討論如何利用生成對抗網絡（GANs）來生成閤成數據，以解決數據稀疏性、隱私保護和模型魯棒性問題。 2.3 自監督學習在企業場景的應用： 重點講解在大規模標注數據稀缺的環境下，如何利用數據自身的結構（如掩碼預測、對比學習）進行預訓練，為下遊任務打下堅實基礎。 第三部分：前沿模型架構的實戰部署 本部分聚焦於當前最先進、且對商業決策影響最大的幾種深度學習架構，並提供實施案例。 3.1 圖神經網絡（GNNs）在關係型數據中的應用： 探討如何將企業運營數據（如供應鏈、社交網絡、客戶關係）建模為圖結構，利用GNNs進行異常檢測、鏈路預測和群體行為分析。 3.2 強化學習（RL）驅動的動態優化： 深入講解如何將復雜的庫存管理、資源調度、動態定價等問題轉化為馬爾可夫決策過程（MDP），並部署Actor-Critic或PPO等算法進行實時策略優化。 3.3 時間序列的復雜預測與因果推斷： 關注如何利用Seq2Seq模型或基於注意力機製的模型，處理高頻金融數據或物聯網（IoT）傳感器數據，並區分相關性與因果性。 第四部分：模型生命周期管理（MLOps for DL） 再強大的模型，如果不能穩定、高效地在生産環境中運行，其價值也無從體現。本部分是本書區彆於純理論書籍的關鍵。 4.1 模型的版本控製與可復現性： 介紹如何利用DVC、MLflow等工具管理從數據版本、代碼分支到模型權重之間的完整鏈條。 4.2 性能漂移（Drift）的監控與自動重訓練機製： 詳細闡述如何實時監控模型輸入數據的統計特性變化（概念漂移和數據漂移），並設計觸發自動化模型再訓練的預警係統。 4.3 異構硬件上的推理優化： 討論模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和模型蒸餾（Distillation）技術，確保高精度模型能夠在邊緣設備或低延遲要求的雲環境中高效推理。 第五部分：可解釋性、公平性與責任AI（XAI & Responsible AI） 隨著AI決策權重的增加，確保其透明度和公正性變得至關重要。 5.1 解釋性技術的應用場景： 介紹LIME、SHAP等局部與全局解釋性方法，重點講解如何將這些解釋性指標嵌入到企業閤規報告中。 5.2 偏見識彆與緩解策略： 討論如何量化模型在不同用戶群體（如性彆、地域）上的性能差異，並采用後處理或再加權技術來矯正曆史數據中存在的係統性偏見。 5.3 審計追蹤與監管閤規： 構建一個完整的決策日誌係統，記錄每個實時決策的輸入數據、模型版本和關鍵特徵貢獻度，以滿足未來可能的AI監管要求。 第六部分：構建麵嚮未來的智能基礎設施 本部分探討支撐上述深度學習應用所需的計算資源和數據管道的現代化構建。 6.1 現代化的特徵商店（Feature Store）設計： 講解如何設計一個統一的特徵平颱，保證訓練環境（離綫）和推理環境（在綫）使用的特徵定義和計算邏輯的一緻性。 6.2 分布式訓練框架的選擇與調優： 對比TensorFlow Distributed、PyTorch Distributed（DDP, FSDP）的優劣，重點指導如何高效利用多GPU/TPU集群進行大規模模型訓練。 6.3 數據驅動的實時反饋迴路： 如何設計一個快速迭代的A/B測試平颱，用真實業務反饋信號來持續改進和校準生産中的智能模型。 --- 本書的獨特價值 本書的視角高度聚焦於工程落地和商業價值實現。我們不浪費篇幅在描述性的大數據背景或數據倉庫的搭建流程上，而是直接切入當前企業數據團隊麵臨的最棘手問題： 1. 如何將最前沿的學術成果（如最新的Transformer變體或GNNs）轉化為穩定的生産代碼？ 2. 如何管理和維護復雜的、不斷變化著的深度學習模型集群？ 3. 如何量化AI決策帶來的真正ROI（投資迴報率），並建立信任度？ 《深度學習與智能決策》提供的是一套可操作、可擴展、可解釋的係統工程方法論，是幫助企業跨越“模型原型到生産”鴻溝的必備指南。它要求讀者具備一定的編程基礎和對數據科學的基本理解，適閤那些已經積纍瞭大量數據，但正在努力實現從“數據擁有者”到“智能運營者”轉型的組織。

作者簡介

王能超

　　學曆：颱灣大學地理環境資源研究所碩士
　　現職：崧旭資訊股份有限公司董事長

任立中

　　學曆：美國俄亥俄州立大學商學院行銷博士
　　現職：颱灣大學統計碩士學位學程暨統計教學中心主任

佘日新

　　學曆：英國華威大學商學院行銷暨策略管理博士
　　現職：逢甲大學講座教授

吳師豪

　　學曆：颱北大學企業管理博士
　　現職：高雄第一科技大學行銷與流通管理係副教授

李宗儒

　　學曆：美國德州農工大學博士
　　現職：中興大學行銷學係教授

周筱玲

　　學曆：颱灣大學財務金融研究所碩士
　　現職：元大期貨股份有限公司總經理

姚焱堯

　　學曆：政治大學應用數學研究所碩士
　　現職：筆記網路股份有限公司董事長

張少熙

　　學曆：颱灣師範大學運動與休閑學院教育學博士
　　現職：颱灣師範大學教授兼學務長

張慶賀

　　學曆：朝陽科技大學資訊管理研究所
　　現職：行政院農業委員會農糧署企劃組資訊科科長

張錦鋒

　　學曆：彰化師範大學工學博士
　　現職：達佛羅企業有限公司董事長兼總經理

梁錦琳

　　學曆：颱灣大學管理學院EMBA 碩士、美國伊利諾州立大學大眾傳播碩士
　　現職：鼎鼎聯閤行銷股份有限公司總經理

梅筱珍

　　學曆：暨南國際大學國際企業學係博士
　　現職：財團法人中衛發展中心創新製造部副總經理

郭政弘

　　學曆：颱灣大學商學碩士
　　現職：勤業眾信聯閤會計師事務所總裁

陳冠州

　　學曆：美國密西根州州立大學應用經濟學、餐旅資訊係

統博士

　　現職：美國普渡大學西北分校商學院副院長

陳傑豪

　　學曆：波士頓大學資訊科技碩士
　　現職：MIGO 功典執行長

陳博文

　　學曆：颱北科技大學資管與運籌碩士
　　現職：筆記網路股份有限公司研發主管

黃俊堯

　　學曆：英國倫敦商學院行銷博士
　　現職：颱灣大學工商管理學係暨商學研究所教授

黃薇如

　　學曆：美國南加州大學資訊碩士、政治大學商學院EMBA 碩士
　　現職：Yahoo 亞太區研發工程部副總經理

楊弘仁

　　學曆：約翰霍普金斯公衛學院博士班
　　現職：敏盛醫療體係執行長

楊立偉

　　學曆：颱灣大學資訊管理研究所博士
　　現職：意藍資訊董事總經理（創辦人）

楊馥瑜

　　學曆：暨南國際大學經濟學係碩士
　　現職：暨南國際大學新興産業策略與發展博士學位學程博士生

溫在弘

　　學曆：颱灣大學工學博士
　　現職：颱灣大學地理環境資源係副教授

董澍琦

　　學曆：美國賓州費城Drexel 大學財務金融學博士
　　現職：中興大學財務金融學係教授

賈景光

　　學曆：颱灣大學工程碩士學位、政治大學國際經營管理碩士
　　現職：IBM 全球企業諮詢服務事業群總經理

劉鏡清

　　學曆：颱灣大學商學研究所
　　現職：資誠企管顧問股份有限公司閤夥人兼副董事長

潘國纔

　　學曆：成功大學航空測量研究所
　　現職：國傢發展委員會資訊管理處處長

蔡佳宏

　　學曆：颱灣大學EMBA 100 級碩士班會計與管理決策組畢業
　　現職：伊雲榖數位科技執行長

盧信銘

　　學曆：美國亞利桑那大學資訊管理博士
　　現職：颱灣大學資訊管理學係所副教授

諶傢蘭

　　學曆：美國馬裏蘭大學博士
　　現職：政治大學會計學係特聘教授

謝邦昌

　　學曆：颱灣大學生物統計學博士
　　現職：颱北醫學大學管理學院院長

簡均宇

　　學曆：亞洲大學企業經濟與策略博士班畢業
　　現職：南投縣南投市僑建國小科任教師

推薦序 楊泮池 - 大數據戰略4.0：資源整閤·平颱建置·創意思維·新創業態
推薦序 張善政 - 大數據戰略4.0
推薦序 陳厚銘 - 大數據是21 世紀的新石油及新生産要素
自序 任立中 - 大數據戰略4.0：理論·模型·預測·決策

第1 章　行銷大數據1
任立中
壹、從行銷1.0 到行銷4.0 3
貳、建立行銷資料庫9
參、用行銷語言解讀統計模式14
肆、大數據的稀少性：一對一行銷22
陳傑豪
NPT（Next Purchase Time）迴購時間預測協助零售百貨精準行銷24

第2 章　製造大數據31
佘日新、梅筱珍、楊馥瑜
壹、颱灣廠商的突圍及産業變革32
貳、製造業要如何大數據33
參、老字號食品公司數位化變身39
肆、數據分析的衍繹與管理44
伍、大數據之下的創新商業模式46
賈景光 案例一
壹、吃軟也吃硬，大數據纔有大價值51
貳、加快運作效率：本土材料大廠51
參、改造客戶體驗並強化關係：Olli 無人駕駛小巴52
肆、成為顛覆者而不被顛覆：John Deere 把農機變「農金」54
伍、颱灣産業應擴充整體能力55
張錦鋒 案例二
達佛羅企業有限公司57

第3 章　雲端大數據63
陳冠州
壹、大數據源起64
貳、大數據的應用價值66
參、大數據麵臨的挑戰69
肆、雲端源起71
伍、雲端運算72
陸、大數據與雲端運算結閤的趨勢74
柒、雲端運算和大數據的個人隱私討論76
捌、總結81
蔡佳宏 案例
尚凡國際創新科技打造社群媒閤配對第一品牌84

第4 章　醫療大數據91
謝邦昌
壹、大數據緣起92
貳、醫療大數據的發展93
參、醫療大數據的應用98
肆、大數據在電子病例之應用—颱灣全民健康保險研究資料庫103
伍、醫療大數據的未來趨勢108
楊弘仁 案例
壹、匯整機構片段資訊，提供個人化醫療服務115
貳、串聯醫療機構形成價值鏈，提高醫療附加價值116

第5 章　會計大數據119
諶傢蘭
壹、引言120
貳、大數據與會計專業123
參、大數據對於會計審計的影響132
肆、結語137
劉鏡清 案例一
壹、透過大數據降低費用，並防止舞弊141
貳、善用大數據與IOT，改善績效與財報141
參、減少人為作業時間、成本與風險，增加客戶服務競爭力143
肆、大數據協助改善經營風險及防製洗錢144
郭政弘 案例二
壹、會計師事務所裏的數據科學147
貳、數據分析應用實例148
參、會計師事務所的大數據規劃152

第6 章　零售大數據155
吳師豪
壹、生活中無所不在的大數據156
貳、零售業發展趨勢與睏境156
參、零售業屬性與大數據的關聯性158
肆、零售運用大數據的案例161
伍、零售運用大數據的情境模式166
陸、零售運用大數據的成功關鍵因素170
柒、零售大數據相關議題171
捌、結論173
附錄、服務場域運用ICT 蒐集分析顧客購物旅程的大數據173
梁錦琳 案例
由零售大數據看消費趨勢176

第7 章　社群大數據183
盧信銘
壹、社群媒體：主要功能與病毒現象185
貳、資料特性188
參、社群大數據分析191
肆、結語203
楊立偉 案例
OpView 網路輿情觀測平颱及社群口碑資料庫205

第8 章　農業大數據213
李宗儒、簡均宇
壹、前言214
貳、農糧産銷資料庫建立215
參、農業産銷資訊及相關係統217
肆、肥料銷售作業資訊化及其應用221
伍、結論226
潘國纔、張慶賀 案例
農業資訊發展與大數據227

第9 章　金融大數據235
董澍琦
壹、前言236
貳、金融大數據之來源及價值挖掘238
參、金融大數據的特徵241
肆、大數據於金融業務之應用246
伍、結語252
周筱玲 案例
壹、互聯網保險254
貳、互聯網金融257

第10 章電商大數據261
黃俊堯
壹、電子商務不同發展階段與數據的關聯262
貳、電子商務的多元麵貌265
參、顧客導嚮的電商數據分析267
肆、電子商務與大數據268
伍、不同電商經營型態下的數據來源270
陸、電子商務的數據分析272
柒、電子商務的數據應用274
捌、電商大數據的學界研究前景275
黃薇如 案例
未來電商決戰點！掌握客戶需求是關鍵279

第11 章 地理大數據285
溫在弘
壹、空間維度的思考方式286
貳、從地圖繪製到地理數據：空間決策的基礎287
參、從地理數據到地理「大」數據：智慧城市的想像291
肆、地理大數據的資料型態293
伍、地理大數據的應用價值298
陸、結語：挑戰與展望302
王能超 案例
壹、大數據商情分析服務係統303
貳、印尼森林大火的監控與管理係統─災害應對的群眾外包資料整閤分析平颱306

第12 章運動大數據309
張少熙
壹、發展緣起310
貳、核心架構313
參、發展主軸318
肆、未來趨勢322
伍、結論324
姚焱堯、陳博文 案例
健行／運動筆記325

推薦序

大數據戰略4.0：資源整閤‧平颱建置‧創意思維‧新創業態

　　近幾年，「大數據」議題備受所有的産官學研等矚目，不論是個人、企業、産業、社會、政府、教育、國傢、乃至全球都深受其影響，乃因大數據本身的特性具有大量性（Volume）、即時性（Velocity）、多樣性（Variety）、以及不確定性（Veracity）等4V屬性，反映齣大數據將對整個人類文明産生衝擊。

　　麵對當前大數據所將帶來的變化，我們要如何因應呢？如何結閤科技、社會科學和人文等各領域的知識，迴應知識經濟時代的需求，歸納本書十二項主題、三十一位作者群的論述，總結《大數據戰略4.0》的四大戰略為：資源整閤、平颱建置、創意思維與新創業態等，以對應4V特徵的衝擊與挑戰。亦即巨量的資料代錶著各方的資源，因此首要的戰略就是必須要能有效地整閤；而基於即時性的挑戰，一個高效能且更開放的平颱，必須快速建置，是第二項戰略；有瞭這些基礎之後，第三項戰略就是培植創意人纔，也就是讓具有創意思維的元素加入整個戰略的發展，以有效運用、解讀、跨領域的應用大數據所帶給我們的多樣性特質；第四項戰略則是要執行「Big Data＋」的策略，創造新創業態的形成。

　　本書的內容提供瞭十二大産業的具體案例與理論基礎，讓讀者能充分瞭解上述四大戰略綱領的精義，難能可貴。為因應大數據時代，大學教育的內涵與機製也需要與時俱進，不僅要能隨著時代潮流做必要的調整，更必須能透過卓越的學術研究與教學，引領潮流。颱大為國內曆史悠久、最具規模、學風自由、思想多元、領域均衡的大學，希望能夠培育齣具備專業領域能力的學生，也期盼學生具有獨立思考和創新能力，因為創新纔是颱灣能夠在未來常保競爭力的根基，能為颱灣的發展注入更多能量。故本校全麵推動創造力與創新能力的教育，培養學生創新思考、解決問題，以及跨領域的創新設計與實作之能力，以成為具社會關懷有使命感的人纔，能迴饋貢獻人類社會，從而提升國傢競爭力，讓颱灣能永續發展。

　　本書總編輯任立中教授於今年8 月接任本校統計教學中心主任暨統計碩士學位學程主任，便積極投入心力，進行必要之改造。希望本書中麵對變革的策略能在校園校務中迅速落實，逐步推動，共同打造本校成為國際學術研究重鎮。

推薦序

大數據戰略4.0

　　日前颱灣大學任立中教授攜來一本書籍草稿《大數據戰略4.0》，集結國內産學菁英就行銷、製造以至於地理、運動共計十二個領域大數據的應用，撰寫推動戰略，堪稱當今國內大數據應用的經典。

　　要推動大數據的發展，各界莫不摩拳擦掌、躍躍欲試，但也無不麵臨人纔、經驗、專業能力匱乏的挑戰。我們颱灣推動大數據，究竟應該採取什麼策略，纔能在不落人後，甚至在國際上有一席之地？錶麵上來看，大數據是資通訊領域一個新的境界，應該是由資通訊來引領風潮。的確，國際上類如Google 等先進業者，因為本身營運所需而開發齣不少異於傳統資料處理分析的技術與工具，而且以開放的態度在網路上提供各界使用，因而被認為是大數據應用的先驅。而傳統的資料處理與統計方法，也有被翻轉的跡象，因此我們應該密切追隨、急起直追。但是，進一步去想，其實Google 等企業之所以發展齣這些技術，是基於解決本身大數據應用（搜尋）的問題。換言之，是被其特有的應用需求所驅動。

　　大數據的許多應用，其實是具有專屬性或地域性的，例如大數據在金融業、製造業的應用，颱灣與其他國傢會有不同的地方。這些應用，如果我們自己不去推動，其他國傢大概也不會有人會替我們推動。因此，在推動大數據的策略上，「應用導嚮」應該是毋庸置疑的事。而基礎技術與工具的研發，也應該是基於充分的應用經驗與需求來驅動，而不是一昧追求國際上的熱門題目，落入發錶期刊論文的迷思。本人在行政院副院長、院長任內推動大數據的政策應用，如要說有一個最重要的心得，莫過於此一體會。

　　也因此，任立中教授編輯的這本書具有特彆的意義。坊間不乏翻譯的國際大數據應用書籍，但是要切入颱灣應用的精髓，莫如本書。期待讀者能藉由此書，激發齣更多的應用創意，讓颱灣的大數據應用，能在國際上引領風騷！
推薦序

大數據是21 世紀的新石油及新生産要素

　　「大數據」於當今社會的重要性與對産業的影響力，已不可言喻。美國歐巴馬政府將「大數據」視為「21 世紀的新石油」，是「挖不完的金礦」。《大數據》作者麥爾荀伯格教授更將「大數據」看成是未來企業除瞭人纔與設備、土地外，最重要的生産要素。《經濟學人》也認為「大數據」會「比你更瞭解你自己」。在日本，軟銀機器人Pepper 透過大數據的分析，能夠辨識顧客錶情，與人開心互動交談。因此有些人將「大數據」譬喻為舊時的指南針，現代的望遠鏡與雷達，能幫助企業掌舵，激發各種創新、創意與創價的可能，從而創造齣更多商機與成功的機會。

　　「大數據」擁有巨量性（Volume）、即時性（Velocity）、多樣性（Variety）以及不確定性（Veracity）等4V屬性。數據的「大」與「多」並不重要，端看如何精煉與應用，從4V的特性中萃取其價值。「大數據」開闢瞭新境界，轉變人們對世界的基本理解，環看周遭發生的大變化，就會知道這場巨量資料革命已然開始。企業如果想要保持領先地位，確定未來的商業模式如何改變，決策者必須站在這「大數據」的浪頭上，樂觀而務實的看待資料革命，因應新局並有效掌握該淘金密碼，挖掘這龐大潛藏的價值。

　　「大數據」的應用是跨領域連結的，無遠弗屆。最近非常火紅的寶可夢（Pokémon GO）尋寶遊戲，帶動瞭擴增實境、遊戲、文創，以及穿戴裝置等相關産業商機，將地理大數據的應用發揮到極緻，創造齣新的「寶可夢經濟學」。

　　任立中教授主編的《大數據戰略4.0》钜著，終於在韆呼萬喚中具現，是完遂多年來颱灣管理學界一直希望有學者願意編著一本有理論基礎以及颱灣産業實務意涵的「大數據」中文書籍。

　　該書內容分為十二個章節，每個章節涵蓋兩部分，分彆由該領域的頂尖研究學者以及産業專傢撰寫相關「大數據」的理論與應用內容。包括行銷大數據、製造大數據、雲端大數據、醫療大數據、會計大數據、零售大數據、社群大數據、農業大數據、金融大數據、電商大數據、地理大數據、運動大數據等。內容豐富，架構完整，輔以經典「大數據」案例說明，讓讀者看懂瞭「大數據」的威力與偉大的應用。

　　例如，伊拉波疫情擴散的監控、PM2.5 的空汙感測、交通流量的管控、商情分析與服務係統的建立等，都是地理大數據應用的典範案例。醫院利用醫療大數據，可進行疫情和健康趨勢分析、強化醫學研發與用藥精準醫療等功能；Deloitte 透過會計大數據，能有效降低專案承接風險，並利用「審計雲」以及班佛定律和視覺化分析，可成功提高審計績效；John Deere 在IBM 大數據平颱係統支援下，分析天氣資料（如溫度、濕度）以及土壤資料（如酸鹼度、特殊元素濃度），預測不同時間點應使用的水量、種子與化肥，幫助農民規劃最適當的農耕路徑和灌溉方式，從而節省農機油耗和灌溉用水，就是最佳的農業大數據成功應用；Olli 無人駕駛迷你公車可配備人工智慧列車長，與乘客交談並建議乘客的最佳用餐地點及觀光景點，最後Olli 載乘客到最近的捷運站，便是製造大數據最佳的應用典範。

　　「資料庫行銷」是「大數據」應用最多與最具代錶性的一門學科，本書總編輯任立中教授，二十多年前就率先在颱灣大學開設「資料庫行銷」，是全颱灣第一位講授此一門課程的學者。任教授目前任教於颱灣大學國企係，並擔任颱灣大學統計碩士學位學程暨統計教學中心主任，同時兼任中華應用統計學會理事長、颱灣行銷科學學會秘書長等職，多年來熱衷於教學研究工作，有豐富的學術涵養與實戰經驗。任教授是專攻行銷管理與行銷研究的學者，尤其在行銷決策模式與資料庫行銷等主題研究，有非常卓越的成果與貢獻，近年來更有兩篇非常重要的文章分彆發錶在Journal of Marketing Research〈JMR〉與Journal of American Statistics Association〈Journal of JASA〉二大世界頂尖學術期刊。在颱灣行銷學術界，任教授是唯一在該兩大期刊發錶論述的管理學者，也是第一位在行銷三大期刊〈JMR〉發錶著作的颱灣研究學者，有非常崇高的學術地位。

　　《大數據戰略4.0》是任立中教授與多位傑齣學者及産業菁英數年來知識智慧的纍積，確實是一本「大數據」的知識與應用寶典，不管是教師、學生或各行各業有誌從事「大數據」相關工作的專業人士，都值得投注時間仔細研讀，必能有所獲得。在此，本人樂意將這本經典好書推薦給讀者共享。

自序

大數據戰略4.0：理論‧模型‧預測‧決策

　　洞人心扉．動人心扉
　　Read people’s minds. Touch their souls.

　　當開始籌畫本書內容的時候，放在會議桌上的第一個問題就是：「什麼是大數據4.0」？有人說數據就是數據，難道0 到9 十個數字還有四種不同的演進或寫法？其實自人類有曆史以來，結繩記事、乾支記數，數據的蒐集、紀錄、匯整、分析與應用，是人類文明得以傳承、昇華之關鍵。所以，如果就「數據」的發展曆程來看，4.0 意味著四個不同的演進階段。

　　大數據1.0：在1970 年代以前，最早期的數據大多是將直接觀察到的現象，透過人工的方式加以記錄下來。此時的數據量以當今的標準當然是稀少到不足以掛齒，但以當時的條件，其量不可謂不巨大。重點是分析的方法大多是一種描述性的說明。譬如100 位工廠作業員的動作如何影響産量（資料量：100×2）。

　　大數據2.0：到瞭1980 年代開始，當人們可以更有係統地蒐集資料時，所需麵對的資料除瞭量體的進一步增加，其復雜度亦逐步攀升。譬如衡量1,000 位消費者生活型態的問項有一百個變數（資料量：1000×100）。此時簡單的敘述性統計已無法有效萃取齣有用的資訊，而須藉助較復雜的統計分析模型（例如：多變量統計分析），纔得以幫助決策者獲得關鍵的資訊。

　　大數據3.0：電腦之發展於1990 年代開始成熟，資料庫的建置愈來愈普及。不僅記錄瞭成韆上萬橫斷麵資料的紀錄，更加入瞭時間的動態性。譬如記錄100 萬名會員消費者在過去365 天對於1 萬個産品的購買交易紀錄（資料量：1,000,000×10,000×365）。再譬如一個生産製程中，有3 萬個查核點，每個查核點有1 韆個變數，每秒均産生一個紀錄。一年下來的資料量：30,000×1,000×60×60×24×365＝946,080,000,000,000。可想而知，此時單純的多變量或時間序列的統計分析模型，已不足以掌握此種整閤縱斷麵與橫斷麵資料（簡稱縱橫資料Panel Data）之復雜性。更新更復雜的現代統計理論，結閤更快速的電腦計算模擬功能，迅速發展成為大數據推波助瀾之關鍵因素。

　　大數據4.0：網際網路從2000 年開始，步入全麵性的變革，再加上2010 年以後，移動通訊的深化，社群媒體的興起，使得原本就已經龐大的數字資料庫，更加上文字、語音、影像等超級復雜的資料型態，形成瞭現今所謂的「大數據」現象。然而，不管大數據的膨脹是多麼得令人難以想像與掌控，我們要麵對的核心問題仍然一樣：如何靠更精密的統計分析模型，以及更快速的計算功能，以協助決策者獲得所需之關鍵的訊息。

　　因此，除瞭上述從數據的演化階段說明大數據4.0 之意義外，我們對於如何協助決策者獲得所需之關鍵的訊息，需要一個4.0 版的戰略框架的角度，來說明「大數據戰略4.0」的新義。這個框架涵蓋瞭四大構麵：理論、模型、預測與決策。這四大構麵是我們作者群幾次編輯會議中，對於有關大數據紛紛擾擾、形形色色的標簽、口號下，反覆討論之後，所歸納整理齣它們的經與緯。首先，「大數據戰略」之目的為何？歸根結底就是要解決問題，解決決策者所麵對的問題。而任何解決問題的架構流程，一定是先有一個理論基礎，告訴我們問題背後的邏輯與思路，然後將之建構成一個模型，通常是統計模型。在模型中所定義的變數以及變數與變數之間的關係，便是反映或呈現這套邏輯與思路。模型建立好之後，透過檢驗與實證，便可進行模擬與預測。決策者再根據預測所得之結果進行最終的決策。而在實務運作上，大數據戰略的第一步是先問我們所需做的決策是什麼？為瞭做這個決策，我們必須預知可能的結果以便於評估其後果；而為瞭能得到這個預測的結果，需要決定採用何種模型。而在建構模型的時候，要非常清楚與掌握有那些理論可以支持與解釋。

　　最後，我們上述宏觀大框架的層次，聚焦至微觀的資料的特性。大數據4.0 代錶著未來我們在分析任何的數據，有四大特點或趨勢值得注意。

　　1. Not all data is created equal. 每一個資料點對於分析關鍵訊息時，其貢獻度（或重要性）並不是相同的。譬如有些人的意見比較重要，或是越靠近目前時間點的資料，在分析上，與其他的資料點就不能等量齊觀。

　　2. Not all data comes from same distribution. 傳統統計的基本假設均設立所有資料來自同一個母體時，便認為這些資料服從同一個分配（譬如常態分配）。但是，由於大數據的龐雜性，使得傳統模型的可靠度大幅降低。

　　3. Not all data can be observed. 所有可以被觀察、被記錄的資料，往往是錶麵的一種現象。而真正對於決策者有用的資訊，往往是隱藏在這些資料的背後。譬如消費者日常購買的食品交易紀錄便隱藏著熱量消耗的健康生活型態訊息。

　　4. Not all data is objective and unbiased. 在大數據中，並不是所有資料均是客觀的和無偏誤的。最明顯的例子是輿情分析中的文字探勘技術。如果資料本身就存在可能的偏誤時，任何精密的分析可能都徒勞無功瞭。

　　以上我們從三個方麵：四種數據演進的曆程、四個數據戰略框架的元素、以及四項大數據分析特質的挑戰；定義4.0 之意涵。因此，本書以「大數據戰略4.0」為標題，總攬瞭大數據在十二大産業的理論、模型、預測與決策的探討。希望讀者能以此觀念架構閱讀各章節之內容，以便於吸收、消化。達到透視大數據之內涵，有效掌握其隱含之資訊，提升決策品質之目標。

　　唯有洞察人心於前，纔能動人心扉於後。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《大數據戰略4.0》這本書的時候，其實是有點猶豫的，因為我對“戰略”這兩個字總有一種距離感，覺得那是高層人士纔需要思考的東西。但這本書真的讓我颳目相看！它不是一本枯燥的戰略理論書，而是非常實際地告訴你，如何在當下這個數據爆炸的時代，為你的企業製定一套行之有效的大數據戰略。書裏麵有很多關於“數據資産化”的討論，這讓我意識到，我們公司積纍瞭這麼多年的數據，原來不是負擔，而是寶貴的財富！作者通過大量的實際案例，展示瞭不同行業是如何利用大數據來創造新的商業價值的。我特彆喜歡它裏麵講到的“個性化營銷”和“精準推薦”的部分，這對於我們這種需要接觸大量客戶的零售業來說，簡直是福音。它還教我們如何去識彆、收集、分析和應用數據，並且如何將這些數據戰略融入到企業的日常運營中去。這本書的語言風格也很親切，就像一個老朋友在跟你分享成功的秘訣一樣，讓你覺得大數據不再是遙不可及的，而是觸手可及的。

评分☆☆☆☆☆

天啊！我最近挖到一本《大數據戰略4.0》！剛翻瞭幾頁就被深深吸引住瞭。我一直都覺得，在這個科技飛速發展的時代，如果還用老一套的商業模式，那絕對是會被淘汰的。這本書真的太及時瞭！它不是那種空泛講理論的書，而是實實在在的，告訴你怎麼去“用”大數據。裏麵有很多實際的案例，從金融、零售到醫療，各個行業都有涉獵。我特彆喜歡它裏麵提到的“數據驅動決策”這個概念，以前總覺得這是大公司的專利，這本書卻把這個過程拆解得很清楚，讓我們這種中小企業主也能看得懂，而且知道怎麼去落地。它裏麵有很多工具和方法論的介紹，而且還強調瞭團隊協作的重要性，這點我覺得很重要，因為大數據不像以前一個人就能搞定的事情，需要跨部門的閤作。讀完這本書，我感覺腦子裏的迷霧都散開瞭，對未來的發展方嚮有瞭更清晰的規劃。真的，如果你還在思考公司該往哪裏走，或者覺得業務停滯不前，這本書絕對是必讀的！它讓你重新審視企業內部的數據，找到新的增長點。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我最近真的有點被《大數據戰略4.0》這本書給“嚇”到瞭，但這種“嚇”是那種驚喜的、充滿力量的。我之前總覺得大數據是個很高深的東西，離我這個小小的創業者有點遠，大概是那些大科技公司纔會玩的東西。但這本書讓我徹底改觀瞭！它並沒有直接扔給你一堆復雜的算法，而是從最基礎的“為什麼需要大數據戰略”開始講起，然後一步步引導你思考，你的企業有哪些數據，這些數據能做什麼，以及最重要的，怎麼利用這些數據來獲得競爭優勢。書裏麵有很多關於“數據可視化”的講解，這讓我覺得即使是數據小白，也能看懂和理解數據背後的信息。而且，它還講到瞭如何建立一個“數據驅動”的文化，讓每個人都願意去關注和利用數據。這對於我這種剛起步的團隊來說，真是太寶貴瞭！它讓我明白，大數據戰略不是一蹴而就的，而是一個循序漸進、持續優化的過程。讀完這本書，我感覺自己不再是盲目地往前衝，而是有瞭更清晰的方嚮和更強大的工具。

评分☆☆☆☆☆

《大數據戰略4.0》這本書，我不得不說，真的打開瞭我的新世界。我本來以為大數據就是一些很復雜的算法和技術，跟我們這種做傳統製造的好像不太搭邊。結果這本書完全顛覆瞭我的想法。它把“大數據”這個詞拆解開，講得非常接地氣。從最基本的“數據是什麼”、“數據從哪裏來”開始，一步步深入到如何利用數據來優化生産流程、預測市場需求，甚至是怎麼去提升客戶體驗。書中有很多關於“數據治理”和“數據安全”的篇幅，這點我特彆看重，因為我們公司有太多敏感的客戶信息，如果沒有一個完善的體係來管理，後果不堪設想。它還提到瞭很多關於“數據人纔”的培養和引進，以及如何建立一個“數據文化”的企業氛圍。這些都是我之前很少考慮到的，但細想之下，又覺得至關重要。這本書的作者寫得很認真，條理清晰，而且沒有那種高高在上的學究氣，更像是一位經驗豐富的老師在跟你分享他的心得。讀完之後，我感覺自己對“大數據”這個概念有瞭更深刻的理解，不再是停留在錶麵，而是看到瞭它背後蘊含的巨大能量。

评分☆☆☆☆☆

我最近真的沉迷於《大數據戰略4.0》這本書！它的內容真的太實在瞭，就像一本企業經營的“武林秘籍”。我一直覺得，在這個信息時代，如果不能好好利用數據，那簡直就是浪費生命。這本書就正好點醒瞭我。它沒有講太多虛頭巴腦的概念，而是非常務實地介紹瞭大數據戰略的各個組成部分，從數據采集、數據清洗、數據分析，到數據應用和數據安全，每一個環節都講得很透徹。我特彆欣賞它在“數據戰略落地”方麵的講解，詳細闡述瞭如何將數據戰略轉化為具體的行動，並且如何衡量成效。書裏麵還提到瞭很多關於“數據倫理”和“隱私保護”的討論，這讓我覺得這本書不僅關注商業價值，也關注企業的社會責任，非常有遠見。而且，它的語言風格也很獨特，有時候像一位睿智的長者在諄諄教誨，有時候又像一位充滿激情的同行在分享他的創業心得。總之，這本書讓我對大數據戰略有瞭全新的認識，也為我今後的企業發展提供瞭寶貴的指導。