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• 大数据
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近几年，因为科技的发展与环境逐渐成熟，大数据在台湾也开始获得很多关注而热门起来。许多学校纷纷开设大数据课程、学程、或学院。并积极从资工、商管、统计等各种面向切入。现在，要蒐集并分析上亿笔的数据，都可以透过电脑程式设计，在弹指间完成。如何利用大数据资料库，建立正确的模型，解读和分析数据背后所隐藏的事实，让我们能更了解这个复杂的世界，为下一步行动提前做准备。

　　大数据资料的特色
　　●数据不论多大，仍是样本
　　●资料需依理论筛选，否则容易迷失在海量资料中
　　●消费模型的正确性比数据本身更重要
　　●因果关系很重要
　　●这个世界是复杂的，亦需要复杂的模型诠释人的行为
　　客观的大数据+精密的统计分析=正确的决策

　　（节录自任立中教授于前程文事业有限公司2016Autumn Catalog之专栏文章）

本书特色

　　●本书集结行销、制造、云端、医疗、会计、零售、社群、农业、金融、电商、地理、运动等十二大产业。让您一窥大数据的全貌。

　　●31位顶尖学者与业界精英，将最精华的理论与实务结合。

　　●您将洞悉「大数据战略4.0」的：
　　■四大战略：资源整合、平台建置、创意思维、新创业态。
　　■四大内涵：理论、模型、预测、决策。

专文推荐

　　台湾大学校长 杨泮池
　　前行政院院长 张善政
　　科技部管一学门总召集人 陈厚铭  

《深度学习与智能决策：构建下一代数据驱动型企业》 作者： [此处留空，或填入一个符合主题的虚构作者名] 出版社： [此处留空，或填入一个符合主题的虚构出版社名] --- 内容概要 本书并非聚焦于宏观的“大数据战略”演进脉络，而是深入钻研在当前信息爆炸时代，如何将深度学习（Deep Learning, DL）技术从实验室推向企业核心业务流程，实现真正意义上的智能决策自动化。我们绕开了对传统数据仓库、数据治理等基础架构的泛泛而谈，而是将重心完全放在了模型构建、算法优化、算力部署以及商业价值转化这四个核心环节。 本书旨在为企业高层管理者、首席数据官（CDO）、资深数据科学家以及对AI落地有迫切需求的工程师们提供一份详尽的技术与实践路线图。我们认为，单纯拥有数据资产已不足以构成竞争壁垒，如何用前沿的AI技术从这些海量、异构的数据中提炼出实时、可操作的洞察，才是决定未来商业成败的关键。 --- 核心章节与技术深度解析 全书共分为六大部分，层层递进，从理论基石深入到复杂的工程实践： 第一部分：智能决策的新范式——超越描述性分析 本部分探讨了当前企业数据分析所面临的局限性，并引出深度学习在预测性、规范性和预见性分析中的独特优势。 1.1 数据的“诅咒”与价值重塑： 探讨数据量激增与洞察提取效率之间的矛盾。传统BI工具的瓶颈。 1.2 深度学习的底层逻辑重构： 简要回顾CNN、RNN/LSTM、Transformer等核心架构，但重点不在于公式推导，而在于它们如何捕捉非线性、高维特征间的复杂依赖关系。 1.3 决策矩阵的智能化迁移： 如何将传统的基于规则（Rule-based）的决策系统，逐步替换为基于概率模型的自适应智能引擎。 第二部分：高阶特征工程与数据表征学习 在深度学习时代，特征工程的重心从手工提取转向了模型的自我学习能力。本部分详述如何高效地训练模型去“发现”最佳特征。 2.1 非结构化数据的嵌入空间（Embedding Space）： 详细介绍如何将文本（NLP）、图像（CV）和时间序列数据映射到低维、稠密的向量空间中，实现跨模态信息的关联。 2.2 对抗性训练与数据增强（Adversarial Training）： 讨论如何利用生成对抗网络（GANs）来生成合成数据，以解决数据稀疏性、隐私保护和模型鲁棒性问题。 2.3 自监督学习在企业场景的应用： 重点讲解在大规模标注数据稀缺的环境下，如何利用数据自身的结构（如掩码预测、对比学习）进行预训练，为下游任务打下坚实基础。 第三部分：前沿模型架构的实战部署 本部分聚焦于当前最先进、且对商业决策影响最大的几种深度学习架构，并提供实施案例。 3.1 图神经网络（GNNs）在关系型数据中的应用： 探讨如何将企业运营数据（如供应链、社交网络、客户关系）建模为图结构，利用GNNs进行异常检测、链路预测和群体行为分析。 3.2 强化学习（RL）驱动的动态优化： 深入讲解如何将复杂的库存管理、资源调度、动态定价等问题转化为马尔可夫决策过程（MDP），并部署Actor-Critic或PPO等算法进行实时策略优化。 3.3 时间序列的复杂预测与因果推断： 关注如何利用Seq2Seq模型或基于注意力机制的模型，处理高频金融数据或物联网（IoT）传感器数据，并区分相关性与因果性。 第四部分：模型生命周期管理（MLOps for DL） 再强大的模型，如果不能稳定、高效地在生产环境中运行，其价值也无从体现。本部分是本书区别于纯理论书籍的关键。 4.1 模型的版本控制与可复现性： 介绍如何利用DVC、MLflow等工具管理从数据版本、代码分支到模型权重之间的完整链条。 4.2 性能漂移（Drift）的监控与自动重训练机制： 详细阐述如何实时监控模型输入数据的统计特性变化（概念漂移和数据漂移），并设计触发自动化模型再训练的预警系统。 4.3 异构硬件上的推理优化： 讨论模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和模型蒸馏（Distillation）技术，确保高精度模型能够在边缘设备或低延迟要求的云环境中高效推理。 第五部分：可解释性、公平性与责任AI（XAI & Responsible AI） 随着AI决策权重的增加，确保其透明度和公正性变得至关重要。 5.1 解释性技术的应用场景： 介绍LIME、SHAP等局部与全局解释性方法，重点讲解如何将这些解释性指标嵌入到企业合规报告中。 5.2 偏见识别与缓解策略： 讨论如何量化模型在不同用户群体（如性别、地域）上的性能差异，并采用后处理或再加权技术来矫正历史数据中存在的系统性偏见。 5.3 审计追踪与监管合规： 构建一个完整的决策日志系统，记录每个实时决策的输入数据、模型版本和关键特征贡献度，以满足未来可能的AI监管要求。 第六部分：构建面向未来的智能基础设施 本部分探讨支撑上述深度学习应用所需的计算资源和数据管道的现代化构建。 6.1 现代化的特征商店（Feature Store）设计： 讲解如何设计一个统一的特征平台，保证训练环境（离线）和推理环境（在线）使用的特征定义和计算逻辑的一致性。 6.2 分布式训练框架的选择与调优： 对比TensorFlow Distributed、PyTorch Distributed（DDP, FSDP）的优劣，重点指导如何高效利用多GPU/TPU集群进行大规模模型训练。 6.3 数据驱动的实时反馈回路： 如何设计一个快速迭代的A/B测试平台，用真实业务反馈信号来持续改进和校准生产中的智能模型。 --- 本书的独特价值 本书的视角高度聚焦于工程落地和商业价值实现。我们不浪费篇幅在描述性的大数据背景或数据仓库的搭建流程上，而是直接切入当前企业数据团队面临的最棘手问题： 1. 如何将最前沿的学术成果（如最新的Transformer变体或GNNs）转化为稳定的生产代码？ 2. 如何管理和维护复杂的、不断变化着的深度学习模型集群？ 3. 如何量化AI决策带来的真正ROI（投资回报率），并建立信任度？ 《深度学习与智能决策》提供的是一套可操作、可扩展、可解释的系统工程方法论，是帮助企业跨越“模型原型到生产”鸿沟的必备指南。它要求读者具备一定的编程基础和对数据科学的基本理解，适合那些已经积累了大量数据，但正在努力实现从“数据拥有者”到“智能运营者”转型的组织。

作者简介

王能超

　　学历：台湾大学地理环境资源研究所硕士
　　现职：崧旭资讯股份有限公司董事长

任立中

　　学历：美国俄亥俄州立大学商学院行销博士
　　现职：台湾大学统计硕士学位学程暨统计教学中心主任

畲日新

　　学历：英国华威大学商学院行销暨策略管理博士
　　现职：逢甲大学讲座教授

吴师豪

　　学历：台北大学企业管理博士
　　现职：高雄第一科技大学行销与流通管理系副教授

李宗儒

　　学历：美国德州农工大学博士
　　现职：中兴大学行销学系教授

周筱玲

　　学历：台湾大学财务金融研究所硕士
　　现职：元大期货股份有限公司总经理

姚焱尧

　　学历：政治大学应用数学研究所硕士
　　现职：笔记网路股份有限公司董事长

张少熙

　　学历：台湾师范大学运动与休闲学院教育学博士
　　现职：台湾师范大学教授兼学务长

张庆贺

　　学历：朝阳科技大学资讯管理研究所
　　现职：行政院农业委员会农粮署企划组资讯科科长

张锦锋

　　学历：彰化师范大学工学博士
　　现职：达佛罗企业有限公司董事长兼总经理

梁锦琳

　　学历：台湾大学管理学院EMBA 硕士、美国伊利诺州立大学大众传播硕士
　　现职：鼎鼎联合行销股份有限公司总经理

梅筱珍

　　学历：暨南国际大学国际企业学系博士
　　现职：财团法人中卫发展中心创新制造部副总经理

郭政弘

　　学历：台湾大学商学硕士
　　现职：勤业众信联合会计师事务所总裁

陈冠州

　　学历：美国密西根州州立大学应用经济学、餐旅资讯系

统博士

　　现职：美国普渡大学西北分校商学院副院长

陈杰豪

　　学历：波士顿大学资讯科技硕士
　　现职：MIGO 功典执行长

陈博文

　　学历：台北科技大学资管与运筹硕士
　　现职：笔记网路股份有限公司研发主管

黄俊尧

　　学历：英国伦敦商学院行销博士
　　现职：台湾大学工商管理学系暨商学研究所教授

黄薇如

　　学历：美国南加州大学资讯硕士、政治大学商学院EMBA 硕士
　　现职：Yahoo 亚太区研发工程部副总经理

杨弘仁

　　学历：约翰霍普金斯公卫学院博士班
　　现职：敏盛医疗体系执行长

杨立伟

　　学历：台湾大学资讯管理研究所博士
　　现职：意蓝资讯董事总经理（创办人）

杨馥瑜

　　学历：暨南国际大学经济学系硕士
　　现职：暨南国际大学新兴产业策略与发展博士学位学程博士生

温在弘

　　学历：台湾大学工学博士
　　现职：台湾大学地理环境资源系副教授

董澍琦

　　学历：美国宾州费城Drexel 大学财务金融学博士
　　现职：中兴大学财务金融学系教授

贾景光

　　学历：台湾大学工程硕士学位、政治大学国际经营管理硕士
　　现职：IBM 全球企业谘询服务事业群总经理

刘镜清

　　学历：台湾大学商学研究所
　　现职：资诚企管顾问股份有限公司合伙人兼副董事长

潘国才

　　学历：成功大学航空测量研究所
　　现职：国家发展委员会资讯管理处处长

蔡佳宏

　　学历：台湾大学EMBA 100 级硕士班会计与管理决策组毕业
　　现职：伊云谷数位科技执行长

卢信铭

　　学历：美国亚利桑那大学资讯管理博士
　　现职：台湾大学资讯管理学系所副教授

谌家兰

　　学历：美国马里兰大学博士
　　现职：政治大学会计学系特聘教授

谢邦昌

　　学历：台湾大学生物统计学博士
　　现职：台北医学大学管理学院院长

简均宇

　　学历：亚洲大学企业经济与策略博士班毕业
　　现职：南投县南投市侨建国小科任教师

推荐序 杨泮池 - 大数据战略4.0：资源整合·平台建置·创意思维·新创业态
推荐序 张善政 - 大数据战略4.0
推荐序 陈厚铭 - 大数据是21 世纪的新石油及新生产要素
自序 任立中 - 大数据战略4.0：理论·模型·预测·决策

第1 章　行销大数据1
任立中
壹、从行销1.0 到行销4.0 3
贰、建立行销资料库9
参、用行销语言解读统计模式14
肆、大数据的稀少性：一对一行销22
陈杰豪
NPT（Next Purchase Time）回购时间预测协助零售百货精准行销24

第2 章　制造大数据31
畲日新、梅筱珍、杨馥瑜
壹、台湾厂商的突围及产业变革32
贰、制造业要如何大数据33
参、老字号食品公司数位化变身39
肆、数据分析的衍绎与管理44
伍、大数据之下的创新商业模式46
贾景光 案例一
壹、吃软也吃硬，大数据才有大价值51
贰、加快运作效率：本土材料大厂51
参、改造客户体验并强化关系：Olli 无人驾驶小巴52
肆、成为颠覆者而不被颠覆：John Deere 把农机变「农金」54
伍、台湾产业应扩充整体能力55
张锦锋 案例二
达佛罗企业有限公司57

第3 章　云端大数据63
陈冠州
壹、大数据源起64
贰、大数据的应用价值66
参、大数据面临的挑战69
肆、云端源起71
伍、云端运算72
陆、大数据与云端运算结合的趋势74
柒、云端运算和大数据的个人隐私讨论76
捌、总结81
蔡佳宏 案例
尚凡国际创新科技打造社群媒合配对第一品牌84

第4 章　医疗大数据91
谢邦昌
壹、大数据缘起92
贰、医疗大数据的发展93
参、医疗大数据的应用98
肆、大数据在电子病例之应用—台湾全民健康保险研究资料库103
伍、医疗大数据的未来趋势108
杨弘仁 案例
壹、汇整机构片段资讯，提供个人化医疗服务115
贰、串联医疗机构形成价值链，提高医疗附加价值116

第5 章　会计大数据119
谌家兰
壹、引言120
贰、大数据与会计专业123
参、大数据对于会计审计的影响132
肆、结语137
刘镜清 案例一
壹、透过大数据降低费用，并防止舞弊141
贰、善用大数据与IOT，改善绩效与财报141
参、减少人为作业时间、成本与风险，增加客户服务竞争力143
肆、大数据协助改善经营风险及防制洗钱144
郭政弘 案例二
壹、会计师事务所里的数据科学147
贰、数据分析应用实例148
参、会计师事务所的大数据规划152

第6 章　零售大数据155
吴师豪
壹、生活中无所不在的大数据156
贰、零售业发展趋势与困境156
参、零售业属性与大数据的关联性158
肆、零售运用大数据的案例161
伍、零售运用大数据的情境模式166
陆、零售运用大数据的成功关键因素170
柒、零售大数据相关议题171
捌、结论173
附录、服务场域运用ICT 蒐集分析顾客购物旅程的大数据173
梁锦琳 案例
由零售大数据看消费趋势176

第7 章　社群大数据183
卢信铭
壹、社群媒体：主要功能与病毒现象185
贰、资料特性188
参、社群大数据分析191
肆、结语203
杨立伟 案例
OpView 网路舆情观测平台及社群口碑资料库205

第8 章　农业大数据213
李宗儒、简均宇
壹、前言214
贰、农粮产销资料库建立215
参、农业产销资讯及相关系统217
肆、肥料销售作业资讯化及其应用221
伍、结论226
潘国才、张庆贺 案例
农业资讯发展与大数据227

第9 章　金融大数据235
董澍琦
壹、前言236
贰、金融大数据之来源及价值挖掘238
参、金融大数据的特征241
肆、大数据于金融业务之应用246
伍、结语252
周筱玲 案例
壹、互联网保险254
贰、互联网金融257

第10 章电商大数据261
黄俊尧
壹、电子商务不同发展阶段与数据的关联262
贰、电子商务的多元面貌265
参、顾客导向的电商数据分析267
肆、电子商务与大数据268
伍、不同电商经营型态下的数据来源270
陆、电子商务的数据分析272
柒、电子商务的数据应用274
捌、电商大数据的学界研究前景275
黄薇如 案例
未来电商决战点！掌握客户需求是关键279

第11 章 地理大数据285
温在弘
壹、空间维度的思考方式286
贰、从地图绘制到地理数据：空间决策的基础287
参、从地理数据到地理「大」数据：智慧城市的想像291
肆、地理大数据的资料型态293
伍、地理大数据的应用价值298
陆、结语：挑战与展望302
王能超 案例
壹、大数据商情分析服务系统303
贰、印尼森林大火的监控与管理系统─灾害应对的群众外包资料整合分析平台306

第12 章运动大数据309
张少熙
壹、发展缘起310
贰、核心架构313
参、发展主轴318
肆、未来趋势322
伍、结论324
姚焱尧、陈博文 案例
健行／运动笔记325

推荐序

大数据战略4.0：资源整合‧平台建置‧创意思维‧新创业态

　　近几年，「大数据」议题备受所有的产官学研等瞩目，不论是个人、企业、产业、社会、政府、教育、国家、乃至全球都深受其影响，乃因大数据本身的特性具有大量性（Volume）、即时性（Velocity）、多样性（Variety）、以及不确定性（Veracity）等4V属性，反映出大数据将对整个人类文明产生冲击。

　　面对当前大数据所将带来的变化，我们要如何因应呢？如何结合科技、社会科学和人文等各领域的知识，回应知识经济时代的需求，归纳本书十二项主题、三十一位作者群的论述，总结《大数据战略4.0》的四大战略为：资源整合、平台建置、创意思维与新创业态等，以对应4V特征的冲击与挑战。亦即巨量的资料代表着各方的资源，因此首要的战略就是必须要能有效地整合；而基于即时性的挑战，一个高效能且更开放的平台，必须快速建置，是第二项战略；有了这些基础之后，第三项战略就是培植创意人才，也就是让具有创意思维的元素加入整个战略的发展，以有效运用、解读、跨领域的应用大数据所带给我们的多样性特质；第四项战略则是要执行「Big Data＋」的策略，创造新创业态的形成。

　　本书的内容提供了十二大产业的具体案例与理论基础，让读者能充分了解上述四大战略纲领的精义，难能可贵。为因应大数据时代，大学教育的内涵与机制也需要与时俱进，不仅要能随着时代潮流做必要的调整，更必须能透过卓越的学术研究与教学，引领潮流。台大为国内历史悠久、最具规模、学风自由、思想多元、领域均衡的大学，希望能够培育出具备专业领域能力的学生，也期盼学生具有独立思考和创新能力，因为创新才是台湾能够在未来常保竞争力的根基，能为台湾的发展注入更多能量。故本校全面推动创造力与创新能力的教育，培养学生创新思考、解决问题，以及跨领域的创新设计与实作之能力，以成为具社会关怀有使命感的人才，能回馈贡献人类社会，从而提升国家竞争力，让台湾能永续发展。

　　本书总编辑任立中教授于今年8 月接任本校统计教学中心主任暨统计硕士学位学程主任，便积极投入心力，进行必要之改造。希望本书中面对变革的策略能在校园校务中迅速落实，逐步推动，共同打造本校成为国际学术研究重镇。

推荐序

大数据战略4.0

　　日前台湾大学任立中教授携来一本书籍草稿《大数据战略4.0》，集结国内产学菁英就行销、制造以至于地理、运动共计十二个领域大数据的应用，撰写推动战略，堪称当今国内大数据应用的经典。

　　要推动大数据的发展，各界莫不摩拳擦掌、跃跃欲试，但也无不面临人才、经验、专业能力匮乏的挑战。我们台湾推动大数据，究竟应该採取什么策略，才能在不落人后，甚至在国际上有一席之地？表面上来看，大数据是资通讯领域一个新的境界，应该是由资通讯来引领风潮。的确，国际上类如Google 等先进业者，因为本身营运所需而开发出不少异于传统资料处理分析的技术与工具，而且以开放的态度在网路上提供各界使用，因而被认为是大数据应用的先驱。而传统的资料处理与统计方法，也有被翻转的迹象，因此我们应该密切追随、急起直追。但是，进一步去想，其实Google 等企业之所以发展出这些技术，是基于解决本身大数据应用（搜寻）的问题。换言之，是被其特有的应用需求所驱动。

　　大数据的许多应用，其实是具有专属性或地域性的，例如大数据在金融业、制造业的应用，台湾与其他国家会有不同的地方。这些应用，如果我们自己不去推动，其他国家大概也不会有人会替我们推动。因此，在推动大数据的策略上，「应用导向」应该是毋庸置疑的事。而基础技术与工具的研发，也应该是基于充分的应用经验与需求来驱动，而不是一昧追求国际上的热门题目，落入发表期刊论文的迷思。本人在行政院副院长、院长任内推动大数据的政策应用，如要说有一个最重要的心得，莫过于此一体会。

　　也因此，任立中教授编辑的这本书具有特别的意义。坊间不乏翻译的国际大数据应用书籍，但是要切入台湾应用的精髓，莫如本书。期待读者能借由此书，激发出更多的应用创意，让台湾的大数据应用，能在国际上引领风骚！
推荐序

大数据是21 世纪的新石油及新生产要素

　　「大数据」于当今社会的重要性与对产业的影响力，已不可言喻。美国欧巴马政府将「大数据」视为「21 世纪的新石油」，是「挖不完的金矿」。《大数据》作者麦尔荀伯格教授更将「大数据」看成是未来企业除了人才与设备、土地外，最重要的生产要素。《经济学人》也认为「大数据」会「比你更了解你自己」。在日本，软银机器人Pepper 透过大数据的分析，能够辨识顾客表情，与人开心互动交谈。因此有些人将「大数据」譬喻为旧时的指南针，现代的望远镜与雷达，能帮助企业掌舵，激发各种创新、创意与创价的可能，从而创造出更多商机与成功的机会。

　　「大数据」拥有巨量性（Volume）、即时性（Velocity）、多样性（Variety）以及不确定性（Veracity）等4V属性。数据的「大」与「多」并不重要，端看如何精炼与应用，从4V的特性中萃取其价值。「大数据」开辟了新境界，转变人们对世界的基本理解，环看周遭发生的大变化，就会知道这场巨量资料革命已然开始。企业如果想要保持领先地位，确定未来的商业模式如何改变，决策者必须站在这「大数据」的浪头上，乐观而务实的看待资料革命，因应新局并有效掌握该淘金密码，挖掘这庞大潜藏的价值。

　　「大数据」的应用是跨领域连结的，无远弗届。最近非常火红的宝可梦（Pokémon GO）寻宝游戏，带动了扩增实境、游戏、文创，以及穿戴装置等相关产业商机，将地理大数据的应用发挥到极致，创造出新的「宝可梦经济学」。

　　任立中教授主编的《大数据战略4.0》鉅着，终于在千唿万唤中具现，是完遂多年来台湾管理学界一直希望有学者愿意编着一本有理论基础以及台湾产业实务意涵的「大数据」中文书籍。

　　该书内容分为十二个章节，每个章节涵盖两部分，分别由该领域的顶尖研究学者以及产业专家撰写相关「大数据」的理论与应用内容。包括行销大数据、制造大数据、云端大数据、医疗大数据、会计大数据、零售大数据、社群大数据、农业大数据、金融大数据、电商大数据、地理大数据、运动大数据等。内容丰富，架构完整，辅以经典「大数据」案例说明，让读者看懂了「大数据」的威力与伟大的应用。

　　例如，伊拉波疫情扩散的监控、PM2.5 的空污感测、交通流量的管控、商情分析与服务系统的建立等，都是地理大数据应用的典范案例。医院利用医疗大数据，可进行疫情和健康趋势分析、强化医学研发与用药精准医疗等功能；Deloitte 透过会计大数据，能有效降低专案承接风险，并利用「审计云」以及班佛定律和视觉化分析，可成功提高审计绩效；John Deere 在IBM 大数据平台系统支援下，分析天气资料（如温度、湿度）以及土壤资料（如酸硷度、特殊元素浓度），预测不同时间点应使用的水量、种子与化肥，帮助农民规划最适当的农耕路径和灌溉方式，从而节省农机油耗和灌溉用水，就是最佳的农业大数据成功应用；Olli 无人驾驶迷你公车可配备人工智慧列车长，与乘客交谈并建议乘客的最佳用餐地点及观光景点，最后Olli 载乘客到最近的捷运站，便是制造大数据最佳的应用典范。

　　「资料库行销」是「大数据」应用最多与最具代表性的一门学科，本书总编辑任立中教授，二十多年前就率先在台湾大学开设「资料库行销」，是全台湾第一位讲授此一门课程的学者。任教授目前任教于台湾大学国企系，并担任台湾大学统计硕士学位学程暨统计教学中心主任，同时兼任中华应用统计学会理事长、台湾行销科学学会秘书长等职，多年来热衷于教学研究工作，有丰富的学术涵养与实战经验。任教授是专攻行销管理与行销研究的学者，尤其在行销决策模式与资料库行销等主题研究，有非常卓越的成果与贡献，近年来更有两篇非常重要的文章分别发表在Journal of Marketing Research〈JMR〉与Journal of American Statistics Association〈Journal of JASA〉二大世界顶尖学术期刊。在台湾行销学术界，任教授是唯一在该两大期刊发表论述的管理学者，也是第一位在行销三大期刊〈JMR〉发表着作的台湾研究学者，有非常崇高的学术地位。

　　《大数据战略4.0》是任立中教授与多位杰出学者及产业菁英数年来知识智慧的累积，确实是一本「大数据」的知识与应用宝典，不管是教师、学生或各行各业有志从事「大数据」相关工作的专业人士，都值得投注时间仔细研读，必能有所获得。在此，本人乐意将这本经典好书推荐给读者共享。

自序

大数据战略4.0：理论‧模型‧预测‧决策

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

　　当开始筹画本书内容的时候，放在会议桌上的第一个问题就是：「什么是大数据4.0」？有人说数据就是数据，难道0 到9 十个数字还有四种不同的演进或写法？其实自人类有历史以来，结绳记事、干支记数，数据的蒐集、纪录、汇整、分析与应用，是人类文明得以传承、昇华之关键。所以，如果就「数据」的发展历程来看，4.0 意味着四个不同的演进阶段。

　　大数据1.0：在1970 年代以前，最早期的数据大多是将直接观察到的现象，透过人工的方式加以记录下来。此时的数据量以当今的标准当然是稀少到不足以挂齿，但以当时的条件，其量不可谓不巨大。重点是分析的方法大多是一种描述性的说明。譬如100 位工厂作业员的动作如何影响产量（资料量：100×2）。

　　大数据2.0：到了1980 年代开始，当人们可以更有系统地蒐集资料时，所需面对的资料除了量体的进一步增加，其复杂度亦逐步攀升。譬如衡量1,000 位消费者生活型态的问项有一百个变数（资料量：1000×100）。此时简单的叙述性统计已无法有效萃取出有用的资讯，而须借助较复杂的统计分析模型（例如：多变量统计分析），才得以帮助决策者获得关键的资讯。

　　大数据3.0：电脑之发展于1990 年代开始成熟，资料库的建置愈来愈普及。不仅记录了成千上万横断面资料的纪录，更加入了时间的动态性。譬如记录100 万名会员消费者在过去365 天对于1 万个产品的购买交易纪录（资料量：1,000,000×10,000×365）。再譬如一个生产制程中，有3 万个查核点，每个查核点有1 千个变数，每秒均产生一个纪录。一年下来的资料量：30,000×1,000×60×60×24×365＝946,080,000,000,000。可想而知，此时单纯的多变量或时间序列的统计分析模型，已不足以掌握此种整合纵断面与横断面资料（简称纵横资料Panel Data）之复杂性。更新更复杂的现代统计理论，结合更快速的电脑计算模拟功能，迅速发展成为大数据推波助澜之关键因素。

　　大数据4.0：网际网路从2000 年开始，步入全面性的变革，再加上2010 年以后，移动通讯的深化，社群媒体的兴起，使得原本就已经庞大的数字资料库，更加上文字、语音、影像等超级复杂的资料型态，形成了现今所谓的「大数据」现象。然而，不管大数据的膨胀是多么得令人难以想像与掌控，我们要面对的核心问题仍然一样：如何靠更精密的统计分析模型，以及更快速的计算功能，以协助决策者获得所需之关键的讯息。

　　因此，除了上述从数据的演化阶段说明大数据4.0 之意义外，我们对于如何协助决策者获得所需之关键的讯息，需要一个4.0 版的战略框架的角度，来说明「大数据战略4.0」的新义。这个框架涵盖了四大构面：理论、模型、预测与决策。这四大构面是我们作者群几次编辑会议中，对于有关大数据纷纷扰扰、形形色色的标签、口号下，反覆讨论之后，所归纳整理出它们的经与纬。首先，「大数据战略」之目的为何？归根结底就是要解决问题，解决决策者所面对的问题。而任何解决问题的架构流程，一定是先有一个理论基础，告诉我们问题背后的逻辑与思路，然后将之建构成一个模型，通常是统计模型。在模型中所定义的变数以及变数与变数之间的关系，便是反映或呈现这套逻辑与思路。模型建立好之后，透过检验与实证，便可进行模拟与预测。决策者再根据预测所得之结果进行最终的决策。而在实务运作上，大数据战略的第一步是先问我们所需做的决策是什么？为了做这个决策，我们必须预知可能的结果以便于评估其后果；而为了能得到这个预测的结果，需要决定採用何种模型。而在建构模型的时候，要非常清楚与掌握有那些理论可以支持与解释。

　　最后，我们上述宏观大框架的层次，聚焦至微观的资料的特性。大数据4.0 代表着未来我们在分析任何的数据，有四大特点或趋势值得注意。

　　1. Not all data is created equal. 每一个资料点对于分析关键讯息时，其贡献度（或重要性）并不是相同的。譬如有些人的意见比较重要，或是越靠近目前时间点的资料，在分析上，与其他的资料点就不能等量齐观。

　　2. Not all data comes from same distribution. 传统统计的基本假设均设立所有资料来自同一个母体时，便认为这些资料服从同一个分配（譬如常态分配）。但是，由于大数据的庞杂性，使得传统模型的可靠度大幅降低。

　　3. Not all data can be observed. 所有可以被观察、被记录的资料，往往是表面的一种现象。而真正对于决策者有用的资讯，往往是隐藏在这些资料的背后。譬如消费者日常购买的食品交易纪录便隐藏着热量消耗的健康生活型态讯息。

　　4. Not all data is objective and unbiased. 在大数据中，并不是所有资料均是客观的和无偏误的。最明显的例子是舆情分析中的文字探勘技术。如果资料本身就存在可能的偏误时，任何精密的分析可能都徒劳无功了。

　　以上我们从三个方面：四种数据演进的历程、四个数据战略框架的元素、以及四项大数据分析特质的挑战；定义4.0 之意涵。因此，本书以「大数据战略4.0」为标题，总揽了大数据在十二大产业的理论、模型、预测与决策的探讨。希望读者能以此观念架构阅读各章节之内容，以便于吸收、消化。达到透视大数据之内涵，有效掌握其隐含之资讯，提升决策品质之目标。

　　唯有洞察人心于前，才能动人心扉于后。

评分☆☆☆☆☆

《大数据战略4.0》这本书，我不得不说，真的打开了我的新世界。我本来以为大数据就是一些很复杂的算法和技术，跟我们这种做传统制造的好像不太搭边。结果这本书完全颠覆了我的想法。它把“大数据”这个词拆解开，讲得非常接地气。从最基本的“数据是什么”、“数据从哪里来”开始，一步步深入到如何利用数据来优化生产流程、预测市场需求，甚至是怎么去提升客户体验。书中有很多关于“数据治理”和“数据安全”的篇幅，这点我特别看重，因为我们公司有太多敏感的客户信息，如果没有一个完善的体系来管理，后果不堪设想。它还提到了很多关于“数据人才”的培养和引进，以及如何建立一个“数据文化”的企业氛围。这些都是我之前很少考虑到的，但细想之下，又觉得至关重要。这本书的作者写得很认真，条理清晰，而且没有那种高高在上的学究气，更像是一位经验丰富的老师在跟你分享他的心得。读完之后，我感觉自己对“大数据”这个概念有了更深刻的理解，不再是停留在表面，而是看到了它背后蕴含的巨大能量。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《大数据战略4.0》这本书的时候，其实是有点犹豫的，因为我对“战略”这两个字总有一种距离感，觉得那是高层人士才需要思考的东西。但这本书真的让我刮目相看！它不是一本枯燥的战略理论书，而是非常实际地告诉你，如何在当下这个数据爆炸的时代，为你的企业制定一套行之有效的大数据战略。书里面有很多关于“数据资产化”的讨论，这让我意识到，我们公司积累了这么多年的数据，原来不是负担，而是宝贵的财富！作者通过大量的实际案例，展示了不同行业是如何利用大数据来创造新的商业价值的。我特别喜欢它里面讲到的“个性化营销”和“精准推荐”的部分，这对于我们这种需要接触大量客户的零售业来说，简直是福音。它还教我们如何去识别、收集、分析和应用数据，并且如何将这些数据战略融入到企业的日常运营中去。这本书的语言风格也很亲切，就像一个老朋友在跟你分享成功的秘诀一样，让你觉得大数据不再是遥不可及的，而是触手可及的。

评分☆☆☆☆☆

我最近真的沉迷于《大数据战略4.0》这本书！它的内容真的太实在了，就像一本企业经营的“武林秘籍”。我一直觉得，在这个信息时代，如果不能好好利用数据，那简直就是浪费生命。这本书就正好点醒了我。它没有讲太多虚头巴脑的概念，而是非常务实地介绍了大数据战略的各个组成部分，从数据采集、数据清洗、数据分析，到数据应用和数据安全，每一个环节都讲得很透彻。我特别欣赏它在“数据战略落地”方面的讲解，详细阐述了如何将数据战略转化为具体的行动，并且如何衡量成效。书里面还提到了很多关于“数据伦理”和“隐私保护”的讨论，这让我觉得这本书不仅关注商业价值，也关注企业的社会责任，非常有远见。而且，它的语言风格也很独特，有时候像一位睿智的长者在谆谆教诲，有时候又像一位充满激情的同行在分享他的创业心得。总之，这本书让我对大数据战略有了全新的认识，也为我今后的企业发展提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

天啊！我最近挖到一本《大数据战略4.0》！刚翻了几页就被深深吸引住了。我一直都觉得，在这个科技飞速发展的时代，如果还用老一套的商业模式，那绝对是会被淘汰的。这本书真的太及时了！它不是那种空泛讲理论的书，而是实实在在的，告诉你怎么去“用”大数据。里面有很多实际的案例，从金融、零售到医疗，各个行业都有涉猎。我特别喜欢它里面提到的“数据驱动决策”这个概念，以前总觉得这是大公司的专利，这本书却把这个过程拆解得很清楚，让我们这种中小企业主也能看得懂，而且知道怎么去落地。它里面有很多工具和方法论的介绍，而且还强调了团队协作的重要性，这点我觉得很重要，因为大数据不像以前一个人就能搞定的事情，需要跨部门的合作。读完这本书，我感觉脑子里的迷雾都散开了，对未来的发展方向有了更清晰的规划。真的，如果你还在思考公司该往哪里走，或者觉得业务停滞不前，这本书绝对是必读的！它让你重新审视企业内部的数据，找到新的增长点。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最近真的有点被《大数据战略4.0》这本书给“吓”到了，但这种“吓”是那种惊喜的、充满力量的。我之前总觉得大数据是个很高深的东西，离我这个小小的创业者有点远，大概是那些大科技公司才会玩的东西。但这本书让我彻底改观了！它并没有直接扔给你一堆复杂的算法，而是从最基础的“为什么需要大数据战略”开始讲起，然后一步步引导你思考，你的企业有哪些数据，这些数据能做什么，以及最重要的，怎么利用这些数据来获得竞争优势。书里面有很多关于“数据可视化”的讲解，这让我觉得即使是数据小白，也能看懂和理解数据背后的信息。而且，它还讲到了如何建立一个“数据驱动”的文化，让每个人都愿意去关注和利用数据。这对于我这种刚起步的团队来说，真是太宝贵了！它让我明白，大数据战略不是一蹴而就的，而是一个循序渐进、持续优化的过程。读完这本书，我感觉自己不再是盲目地往前冲，而是有了更清晰的方向和更强大的工具。