20170414大數據驅動之創新服務專案實務—以人類學家大數據探索觀點
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1.大數據對商業模式影響 2.計畫創新性 3.思翱夫子雲倍力大數據創新服務 4.Talent education 5.Methodology 6.先期研究 7.巨量資料應用 8.練巨量資料之神功 9.資料分析數據應用與人才
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20170414大數據驅動之創新服務專案實務—以人類學家大數據探索觀點
- 1. —以人類學家大數據探索觀點 1 大數據驅動之創新服務專案實務 張大明 Ta-Ming Chang 執行長 育睿科技股份有限公司 richard@abctech.pro 淡江大學 資工系 @淡水 April 14, 2017 圖片來源 https://goo.gl/IIuaB9
- 2. 2 創業 Startup 電腦老師 & 數位學習 專案管理 PMI-TW 志工 & 秘書長 教育科技研究 資訊 講師 數位學習 教育科技 454 33 1.5 5 社群 創新&創業 在2014國際認知負荷理論論壇，與 4C/ID-Model知名學者Jeroen van Merriënboer (Maastricht University, Netherlands) 合影留念
- 3. 張大明 張大明執行長，育睿科技（2012）創辦人，資訊教育及教育科技專家，並擔任新 北市專業職能培訓人員職業工會-大數據應用職能發展委員會主委，xAPI中文實踐社群 指導委員會-Corporate L&D Coordinator，淡江大學教育科技研究所，台灣首位 4C/ID模式實證研究發表人，國際副價值工程專家 AVS，美國ATD會員，經濟部中小企 業領袖班第十二屆結訓。有近二十年成人教育訓練實務及數位化學習設計經驗。 • SBIR經濟部小型企業研發補助計畫—思翱夫子雲倍力大數據服務開放創新研發計畫主持人 （ALBiTER，2015-2016） • 2016台灣資料愛好者社群年會-教育大數據「有志一同」議程協同主持人（中央研究院資料科 學研究所，2016/7/17） • ALBiTER歐倍特教學設計與實施手冊（張大明，羅志傑，2016/6） • 張大明, 羅志傑, 蕭舒方（2016），整合學與教脈絡大數據應用的教育創新-以思翱倍力大數據 服務為例，2016數位學習學術研討會：學習科技新趨勢（淡江大學，2016/5/20） • Use VA/VE on Online to Offline (O2O) Cloud Learning Services Study（Hong Kong-SAVE， 2015） 講師 3
- 4. 張大明 • 國家發展委員會105年資訊新知研討會-巨量資料分析的現況與展望（北中南三場，2016/8-9月） • 105年下半年度產業人才投資計畫-生產力4.0巨量資料應用班：ALBiTER歐倍特螺旋式4 Cycles 課程（2016/8-10月） • ITI外貿協會國際企業人才培訓中心：專案管理Excel資料分析實務應用，EXCEL資料分析實作- 商品創新與商業模式、淺談大數據與智能行銷商業模式（2016/5、9、10月） • 2016台灣資料愛好者社群年會-教育大數據有志一同協同主持人（中央研究院資料科學研究所， 2016/7/17） • 聯輔中心企業培訓課程-高雄兆豐銀行，物聯網中的大數據：中小企業商機無限（2016/6月） • TBLC台灣企業領袖交流會：商業4.0智能化大數據應用 & 企業數據力應用心法與技法，CSIA中 華兩岸跨業聯盟總會：大數據智能化人才服務（2016/6-8月） • 教育部優質高中計畫－教師課程發展會議（2016/6月） 講師 4
- 5. BIG DATA 關於教育大數據 專案 104-105 5
- 6. Agenda 1.大數據對商業模式影響 2.計畫創新性 3.思翱夫子雲倍力大數據創新服務 4.Talent education 5.Methodology 6.先期研究 7.巨量資料應用 8.練巨量資料之神功 9.資料分析數據應用與人才 淡江大學 資工系 @淡水 April 14, 2017
- 9. Canvas 9大要素 • VP 價值主張 • CA 客戶活動 • CH 通路 • CS目標客戶 • R$ 收益 • KP 合作夥伴 • KA 關鍵活動 • KR 關鍵資源 • C$ 成本 9
- 10. 創意與創新 ─使用者體驗：改善一小步 資料來源：www.businessmodelgeneration.com 10 VP 價值主張 CR 客戶關係 CH 通路 CS目標客戶 R$ 收益 C$ 成本 KR 關鍵資源 KP 合作夥伴 KA 關鍵活動
- 11. 商業模式 Business Model 價值主張關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 Data Drive 學&教 20% & 80%
- 12. 結語
- 15. x = 學生學習成效 (時間、學習力、投入、其他) y= 老 師 教 導 成 效 ( 時 間 、 教 導 方 法 、 教 材 、 其 他 ) 高 高 低 學習成效：科技創新 由數位內容轉為由資料驅動 以人為本 以科技為碁 ( 社 群 ) 教 導 接 力 。 因 材 施 教 ─ 透 過 方 法 與 科 技 創 新 結 合 ， 有 效 提 高 學 習 成 效
- 16. 以問題為導向（1.學習任務） 持續的學習任務 & 即時資源與支援 （2.支援資訊 & 3.即時支援資訊 ) ） 演練與學用合一 （4.部分工作演練） 4C/ID-Model四元素教學設計模式 ＆思翱157闖關式學習工作坊 由資料驅動（Data Drive）的學與教對話、互動，能深化學習 （整合 & 對話）並提高學與教的價值產出，並能有效精準回答，在學 習與教學指導情境，隨時的Why, Who, What, When, Where, How 1.深度學習 2.適性與個別化學習 3.支援回覆學生需求 4.評鑑與改善內容與流程 5.適切資源供學生選擇 美國教育部教育科技辦公室在 2012教育科技白皮書五項創新建議…
- 17. Xtiveco Cloud & App 登入 選取課程 選取單元 閱讀學習內 容 闖關 闖關 五個問題 解決與回答 幫幫忙： 社群參與 評分 & 支援 獲得倍力指 數 下一 關／單 元／ 課程 Data Drive 個人學習量化指標 ─倍力曲線 & 指數：個人績效（戰力M）、學習效能（效力E）、 關卡等級（硬力D），與參與貢獻 （協力S）
- 18. ALBITE Mind Map ALBITER-P1 設定目標 ALBITER-P2 擬定計畫 ALBITER-P3 闖關式問題設計 ALBITER-P4 螺旋式學習 ALBITER-P5 闖關式教學 ALBITER-P6 倍力大數據運用 Designed by Ta-Ming Chang & Roger Lo , 2015 1 2 3 4 5 6 ABC.LSTP redoubles Big Data T+D Service Guide for Instructor ALBITER六動力 歐 倍 特 ─ 推 動 學 教 移 轉 中 心 的 六 項 動 力 ABC.LSTP redoubles Big Data T+D Service Guide for Instructor
- 19. The 7 Principles of Design Learning Action Plan in 21 Century ‧Channel 7 Principles 實踐未來教育創新七種原則 Ta-Ming Chang (Aug , 2013 ) ALBITE七原則 ALBITER-R1 發揮大腦優勢與特性 ALBITER-R2 結合專家與群體資源與支援 ALBITER-R3 深入了解學習者需求 ALBITER-R4 以問題導向學習為策略 ALBITER-R5 結果與歷程的個別化評鑑 ALBITER-R6 善用學習科技為樞紐工具 ALBITER-R7 獲得老師的支持及參與 歐 倍 特 ─ 推 動 學 教 移 轉 中 心 的 七 項 原 則 ABC.LSTP redoubles Big Data T+D Service Guide for Instructor
- 20. 老師為中心 學生為中心 Online to Offline 使用者體驗 倍力大數據 MEDS Outcome to Outcome Level 1~5 整合 & 對話 評鑑 闖關幫幫忙 專家 & 群體 設計 & 發展 多元角色。LSTP 利害關係人 學生。老師。管理者 Learning Smart Smart Training Training Performance 學習生態 封閉 & 開放 共好 & 分享 以科技為碁 有效 結果 理性 以人為本 有趣 歷程 感性 1.深度學習 2.適性與個別化學習 3.支援回覆學生需求 4.評鑑與改善內容與流程 5.適切資源供學生選擇 數位學習新定義： 探索、體驗、 樂趣、授權 美國2012教育科技白皮書
- 22. 關於線上與線下
- 26. 計畫執行架構 A1.研發闖關式教材框架 執行單位:合作研究 (5%) 權重15% A2.發展闖關式教材指引 執行單位:合作研究 (10%) B1.研發闖關式教學框架 執行單位:合作研究 (5%) 權重15% B2.發展闖關式教學指引 執行單位:合作研究 (10%) 權重100% C1.發展倍力數據雲端服務框架 執行單位:委託開發 (20%) 權重40% C2.發展雲端服務系統雛型 執行單位:委託開發 (20%) D1.研發線上及線下教學場域闖關式教材 執行單位:合作研究 (15%) 權重30% D2.教學場域模擬測試 執行單位:合作研究 (15%) D雲端雛型線上及線下教 學場域模擬測試 思翱夫子雲倍力大數 據創新服務研發計畫 A研發倍力闖關式教材發 展指引 B研發倍力闖關式教學實 施指引 C開發倍力大數據雲端服 務雛型
- 27. 刀譜-設計 屠龍刀-科技 耍刀的你 -師師認證 • Handbook (智財) • Cloud & Web App (大數據) • Trainer Certification (商業模式) 27
- 28. AlbiTer Mind Map P1 設定目標 P2 擬定計畫 P3 闖關式教學設計 P4 實施闖關式教學 P5 產生倍力大數據 P6 持續螺旋式學習 Designed by Ta-Ming Chang & Roger Lo , 2015/9ABC.LSTP redoubles Big Data T+D Service Guide for Instructor A l b i T e r ─ 推 動 學 教 移 轉 中 心 的 六 項 動 力 ABC.LSTP redoubles Big Data T+D Service Guide for Instructor 1 2 3 4 5 6 你感受過這樣的動力感覺嗎? 28
- 30. 實施方法：研發聯盟 訓練實施(D) 研發聯盟會議(檢討ABC) 依據指引進行 訓練需求 課程設計 教材發展 實施方法:委外開發 A教材發展指引 B課程實施指引 佐證文件 D教學場域模擬測試 AB指引改善 C系統改善 雛型開發 C雲端資訊系統 研發AB指引 研發C雲系統 A.B 指引 C 使用手冊 D各課程實 施紀錄 A.B C 改善執行 內容清單 計畫執行流程
- 33. 台灣日立 在線下(
- 34. 台灣日立
- 35. 安麗直銷商訓練BTC
- 36. 安麗直銷商訓練BTC
- 37. Business Goal & Transformation LSTP （Level 3-4-5） Learning Smart Smart Training Training Performance LSTP, Learning Smart Training Performance-Design by Ta-Ming Chang LSTP （Level 1-2-3） 學的好 & 教的棒 - 訓練績效看的見 37 Level 1 學到 賺到 得到 做到 問卷-滿意度（外） 能力自評 & 前後測 做 & 產出 績效、商業影響 效益-營收、 成本、社會責任 人到 準備度自評（內） Input & Process Micro Micro Macro Mega Kirkpatrick's four-level evaluation framework (update) + ROI and Kaufman & Keller’s five levels of critical organizational concern and evaluation. Point 5 Strategy Level 1-Reaction, Satisfaction, and Planned Action Level 2-Learning Level 3-Application Level 4-Business Impact Level 5-ROI、CSR Vision & Mission 1 2 3 4 5 0心到 （ 進 入 策 略 ） 6 Readiness 老手＋ 老手 中手＋ 中手 新手＋ 新手 Level 0-Level 0
- 39. P>, E< | P<, E> | P>, E>，前者題目太簡單，中者題目太難，後者學習最多，再觀察小組，學員的闖關 看P泡泡大小，泡泡大為前提，E> | E <，前者表學習最多，後者學習沒效果，再觀察小組，學員的闖關 看P泡泡大小，泡泡大為前提，R> | R <，前者表對資源&支援需求多（投入學習動機強），後者則少，再觀察小組，學員 的闖關 看P泡泡大小，泡泡大為前提，Ｓ> | Ｓ<，前者表參與社群多（評分、支援投入多），後者則少，再觀察小組，學員的闖 關 整合學與教脈絡大數據應用的教育創新：以思翱倍力大數據服務為例（張大明，羅志傑，蕭舒方）@2016 39
- 46. 46
- 48. Demo • 培訓數據雲端系統 – 課程上架後台 – 視覺化圖表 – ALBiTER DBC • 研發專案管理 • 系統分析與介面
- 50. Agile Design Thinking Innovation Flipped Learning & Analysis—以終為始、學習分析、數據驅動 A D D I E 50 D D E 教 學 設 計 要 讓學 教 ( 移轉 ) 更好 ? ! “Transformation & Scale” 以 問 題 導 向 的 教 學 與 學 習 ? !
- 51. 51 http://www.learndash.com/9-essential-instructional-designer-skills/ H2H （Human to Human）教學設計 vs. 學習體驗設計 more… Agile Design Thinking
- 52. Transform & Scale 雲端大數據學習新趨勢 52 人 才 培 育 練 兵 移 轉
- 53. 53 食 衣 住 行 育 樂
- 55. 55 項目 需求 體驗如何 食（1） 適合聚會又好吃餐廳？ 搜尋-地點-評比-官網-價錢-菜色-訂位 衣（2） 好看價錢實在衣服？ 搜尋-電商-推薦-樣式-售價-購物車-物流 住（5） 生活機能好租屋？ 搜尋-租屋網-地點-物件-價錢-外觀照片-房東-評比-看屋 行（3） 交通路線如何規劃？ 搜尋-地圖-起站-終點-交通工具-路線-車程時間-路況 育（6） 提升能力的名師課程? 搜尋-課程-時間-地點-名師-推薦-實體vs線上 樂（4） 哪裡好玩又如何玩? 搜尋-地點-景點介紹-推薦-遊樂設施-住房-價錢 有效、快速 精準、體驗
- 56. 56 需求 體驗如何 育（1） 提升能力的保證課程? 搜尋-課程-時間-地點-名師-推薦-實體 vs 線上 能力強化移轉與保證? 有效、快速、精準、體驗 練兵移轉 期盼他們能把很難的把我們教得很好。 如果能夠複製這樣的經驗與歷程， 那我們必定強大! 組織中總是有那些身手好，或是身懷絕技的人! 我們總希望他們能將知識、技能、經驗傳授出 來，因為生存環境是挑戰的! 選訓 用留
- 57. None of the five levels have experienced a statistically significant change in usage since 2009. ATD_Research_Evaluating_Learning_Getting_to_Measurements That Matter (2016) Level 1 Level 4 & 5 Level 2 Level 3
- 58. Ideally, evaluation efforts should provide insights that can be acted upon to drive improvements in the effectiveness of learning programs and the success of the business as a whole. ATD_Research_Evaluating_Learning_Getting_to_Measurements That Matter (2016)
- 60. 機器學習 Machine Learning 一個電腦程序從經驗E至學會， 針對某類任務T和性能指標P， 如果在T中的任務性能， 按P測量，提高了有經驗的E。 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. 60 Tom M. Mitchell, WIKI 另一個定義：機器學習目標是要電腦編碼運用舉例的資料，或過去的經驗來 解決已知問題。 麻省理工學院 https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
- 61. 知識傳達 vs 能力傳授 徒：請問…師傅，您真是了得! 師：飯可以亂吃，問題不可以亂問!? Association for Talent Development(from ASTD T+D Magazine April 2016) 一個電腦程序從 [E] 至 學會，針對 [T] 和 [P]， 如果在 [T] 中的任務性 能，按 [P] 測量，提 高了有經驗的 [E] 。 E:根據知識、技能與經驗提問問題 P:部屬問題闖關及格通過率 T:部屬要對提問解決問題並回答
- 62. 62 What happened? • 描述性分析 Descriptive Analytics Why did it happen? • 診斷式分析 Diagnostic Analytics What will happen? • 預測式分析 Predictive Analytics How can we make it happen? • 指導性分析 Prescriptive Analytics 價值 困難度 & 複雜度 傳統BI 進階分析-大數據 落後指標 洞見與覺察 領先指標 撿 找 人 算 神 算 Edited by Ta-Ming Chang , 2016/8/2 Big Data應用技術演變， 人 & 技術，大數據專案 本身
- 63. 63 Next Big Thing. 機器人Pepper月薪26888 4勝1敗 - AlphaGo勝 五段棋王李世乭
- 65. 三大要素決定 Machine Learning 是否可以幫我們解決問題 • 第一：現象具有模式 (Patterns) – 現象、行為、規則 • 第二：該現象無法用簡單數學式表達 – 演算法： Supervised learning，Unsupervised learning， Reinforcement learning • 第三：必須要有數據 (Data) – 小、中、大數據 65http://chinese.classroom-aid.com/2014/10/the-classroom-will-learn-you.html/
- 67. 4C/ID-model Learning Tasks Part-task practice Supportive Information Just-in-time Information Prof. dr. Jeroen J. G. van Merriënboer Full professor of Learning and Instruction Maastricht University, FHML Dept. of Educational Development and Research Maastricht, The Netherlands http://www.tensteps.info/ 在2014國際認知負荷理論論壇，與 4C/ID-Model知名學者Jeroen van Merriënboer (Maastricht University, Netherlands) 合影留念
- 68. ABCTech - Learning and Performance©
- 69. ABCTech - Learning and Performance© The 7 Principles of Design Learning Action Plan in 21 Century ‧Channel 7 Principles 實踐未來教育創新七種原則 ，Ta-Ming Chang (Aug , 2013 )
- 70. 發揮大腦優勢與特性 基於大腦學習的特性，設計發展教學課程與學 習活動 ABCTech - Learning and Performance© 70 結合專家與群體資源與 支援 要能夠融入專家經驗與知識社群， 其資源與支援在學習與教學上 深入了解學 習者需求 要實踐以學習者為中心，需要更深入了解 學習者的需求，設計學習內容，直接以生 活或工作的實務問題解決，就是一個絕佳 的實作典範 以問題導向學習為策略 以問題導向或專案導向的學習教學設 計，能夠讓學習者整合所學習的內容 與自己的經驗 結果與歷程的個別化評鑑 評鑑學習者解決問題的結果外，觀察與 紀錄學習者解決問題的歷程，似乎是一 個更佳的評鑑方法，足以實踐適性的個 別化學習診斷與建議 善用學習科技為樞紐工具 要善用科技在教學及學習的運用，不 論在教室或線上學習，充分讓科技成 為支援學習與教學的樞紐，就可以讓 學習無所不在 獲得老師的支持及參與 教育創新的成功關鍵，在於有使命感的老師與管 理者的支持與參與，成效與影響力才能事半功倍 The 7 Principles of Design Learning Action Plan in 21 Century ‧Channel 7 Principles Ta-Ming Chang (Aug , 2013 ) 實踐未來教育創新七種原則
- 71. ABCTech - Learning and Performance©
- 72. 科技 vs. 個人化學習 ─全球五大學習趨勢： 主動、合作、適性、有效、公平 72 確認資源促使深化學習 適性支援個別化學習 結合數據能即時回饋 改善內容與流程評鑑 尋找學習資源供選擇 Expanding Evidence Approaches for Learning in a Digital World ─ Ｕ.S. Department of Education Office of Educational Technology. 2012
- 74. 74 教室學習 數位學習 行動化學習 無所不在學習 Exploration Experience Excitement Empowerment + Learning fx (ABC.LSTP)=AlbiTer(handbooks, clouds, train the trainer) Ta-Ming Chang(2014, 2016) Online to Offline
- 75. 75 不要小看科技的力量!
- 76. 雲端學習教室學習 76 融合
- 77. ISD 系統化教學設計 ─導航員 & 航道 （全面評鑑：學員、老師、助教、管理者、內容） 教學設計的功能： 如同導航員，協助老師駕駛這艘 大船，讓學習者體驗每個時刻的 學習的旅途，減少航道偏離的機 會(學習成效的不彰) 教學設計的挑戰困難： 要如何精準行駛在預定的航道呢? 77
- 78. SME-Based線上訓練發展 ─敏捷式開發：數位教材、錄音、錄影，利用現有資源 & 社群 Evaluate DesignDevelop Start End • 內容數位化 • 發佈上傳 • 教學實施 • 學習成效評鑑 • 修正與改善 78 SAM ：An Agile Model for Developing the Best Learning Experiences (ASTD, 2013) Begin with a quick evaluation (analysis) of the situation, need, and goals. Quickly, but with thought, prepare a rough design for discussion. Prepare prototypes using whatever tools can quickly provide a sense of the design idea in application.
- 79. 6.先期研究 4C/ID-model—思翱157 & 思翱157 計分板 79
- 80. 80 4C/ID-model & Complex Learning Learning Task Part-task practice Supportive information JIT information
- 81. 81 思翱157研發成果投稿2013 TELDAP，中央研究院舉辦2013數位典藏與數位學習國際論壇海報評選（Poster No.23） Ta-Ming Chang (Mar, 2013) Apply experts' and groups' wisdom in an innovation of the digital learning.
- 82. 讓學習因遊戲而生動 ─課堂競賽活動 & App：靈活思考、活用知識，整合經驗的最佳行動方案 82 Question + Creation & Action + Sharing
- 84. 領取問題後，開始進行參與式群體學習! 分別要記錄學生學習過 程的三件事： 1. 紀錄筆記查詢的次數 2. 紀錄同儕討論的次數 3. 紀錄求助老師的次數 84
- 85. 闖關操作:整合 & 對話 ─選擇組別，闖關面對問題 & 提出解方前，可尋求協助 & 支援與評分 Xtiveco App Beta v 3.0 85
- 86. 專家 引導 & 指導 群體 學習者個體 與主動 實體 群體互動學 習教室 虛擬 Facebook 社群媒體 歷程 持續的績效 評鑑 結果 績效診斷報 告 86 1.物聯網感知層、2.物聯網連結 與儲存層、3.物聯網應用層 2014物聯網跨界人才培育計畫©
- 87. 實績 ─大專院校、創業競賽、政府 • 大專院校 – 亞東技術學院（行銷流通系） – 淡江大學（教育科技系） – 新生醫護（國際商務科） • 創業競賽 – 物聯網跨界人才培育創業競賽 – 遊戲物聯網創業競賽 • 政府 – 北市公訓處（Excel高階函數） – 松山社區大學講師研習 （學習型城市計畫） • 活動 – 西門紅樓創業群聚-青草商圈 – Freedom實況園遊會 思翱157課堂競賽─儀表板
- 88. 實績 ─政府、公協會、公開課 • 政府 – 勞動部勞動力發展署大小人提種子 講師研習會 • 公協會 – 桃園培訓人員工會 （3D DIY助理工程班） – 新北市專業人員職能培訓人員職業 工會 • 公開課 – Catch你的眼 : 20種簡報提案力 – 系統思考專案管理即戰力
- 89. 實績 ─中小型企業、大型企業 • 公司 – 頂鑫會計師事務所 – 台灣日立內部講師訓練 • 政府創新研發補助 – 思翱夫子雲大數據服務開放創新 研發計畫
- 90. 4C/ID- model 2012 思翱 157 2013 闖關 幫幫忙 2014 思翱 倍力 2015 研發 設計 科技 服務 90 活動設計複雜學習 行動遊戲式 數據驅動 2010, 2013, 2015, 2016 思翱157計分板，Xtiveco v1 v2 v3 (2013,2014,2015) AlbiTer歐倍特—培訓數據雲。AlbiTer歐倍特專家培育&認證AlbiTer Cloud & Web ApppAlbiTer Cloud Big Data & Visual Charts 2016 設計思考 ─持續改善：設計本位研究 Design Based Research
- 91. 德國企業凱馳—賣清潔機器 vs. 賣空氣 • 顛覆原有的商業模式，客戶可以不買機器，改買 使用多少壓縮過的空氣來計費的服務 – 因為凱馳的清潔設備，都是壓縮空氣形成壓力，讓 水變成高壓強水柱，來清潔髒污。 – 以前，賣愈大台機器利潤好，但客戶不一定需要 – 現在可以選擇訂定最低用量、付一定金額，根據客 戶的需求預估，來配置設備給客戶使用，用量超過 合約最低門檻，就再支付額外費用 – 客戶不必再購置機器，維修服務也可以一應交予凱 馳處理。 91 賀桂芬，凱馳百年企業三年「換心」、秤斤論兩賣空氣。 2016-07-06 天下雜誌601期 http://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5077226
- 93. 價值主張VP關鍵夥伴KP 關鍵活動KA 關鍵資源KR 客戶關係CR 通路CH 目標客戶CS 成本流C$ 收益流R$ 轉型工業4.0 (物聯網 + 大數據) 賣設備 維修設備 賣空氣 待維修時間長 無線通訊感應 代理商 維修設備 KA 關鍵活動
- 97. 97 案例 應用大數據取向 大數據價值 UPS 四萬六千台車輛通訊感應器（物聯網） 修正送貨路線、節省成本 聯合健保 NLP 客服紀錄顧客錄音，並轉為文字 分析顧客滿意度資料，其他多個來源顧客資料， 由大數據團隊進行分析：健保理賠，疾病病程與 治療狀況 梅西.com 顧客導向資料分應用：個人化、精準廣 告與電子郵件、搜尋引擎最佳化 高數據技術大數據團隊：不該為用而用，注重投 資報酬率，只投資真能解決問題的技術上 美國銀行 龐大分散於各管道的交易、顧客、未結 構化等資料，注重前兩者 以往僅能抽樣，轉改採大數據技術，了解顧客， 明確定義區隔顧客，提供更一致、有吸引力的產 品與服務，由專案化大數據團隊負責 花旗銀行 有了總資料室基礎，面對日益增長企業 資訊，做好整合性、品質，轉換至大數 據善用開放源碼工具平台 降低成本、拓展環境、促進對顧客關係與顧客行 為了解，加深大數據科技創新，擴展地理限制顧 客影響範圍 希爾斯控股 領先同業的資訊科技應用能力，大數據 技術PB級零售資料整合-顧客、產品、 銷售、活動 提高行銷成果，把更多顧客找回店裡，從八週複 雜行銷活動推出時程，縮短成一週，更將大數據 營運能力獨立成公司對外服務 LinkedIn 活躍大數據活動-資料工程團隊、資料 產品團隊、商業資料分析團隊、產品資 料科學團隊等 加值應用數據的功能-搜尋用戶技能、可能認識 的人、類似工作、可能喜歡團體，預測最可能感 興趣的內容 資料來源：大數據@工作力
- 98. • A Culture of Big Data: Case Studies from Google • Data Science at Riot Games • 善用資料改善線上教育 : 一個十五人團隊，如何從無到有，融入資訊做決策 • 用數據解決都會城市的停車問題 • 有志一同：社群網路分析、電商、零售及網路行銷 • Data as a Service: 數據的新經濟 • 隨機對照實驗在公共領域的應用 • 數據分析在運輸管理之應用 • 全球網路攝影機帶來的機會與挑戰 • 大數據下的情緒分析 • 一個賭徒的告白 2：交易策略建構與分析，為何你該賭小一點 • 銀行資料這樣玩 • 從薪酬制度讀 CEO 的行為心理學 • 數位廣告大數據 • How to Approach Data Science Problems from Start to End: Two Case Studies • 自己的空氣品質自己量 : 談參與式環境感測的機會與挑戰 • 如何備料：資料的抓取、清理以及串接 • 心理與行為資料中的因與果 • 資料科學與防疫應用的結合 : 以登革熱防治為例 • 資料分析前的奏曲 : 談資料收集的挑戰 98 http://datasci.tw/agenda.php#!tab4 第一天 7/16 重要主題Big Data案例介紹
- 99. • 未來城市的任意門 (Mobility on Demand for Future Cities) • 從電腦視覺看人工智慧 : 下一件大事 • 人類行為訊號處理 : 跨學科 (醫療、教育、心理) 應用實例分享、心得、展望 • 有志一同：資料視覺化、資訊安全、教育大數據、健康醫療、財務金融、人工智慧/機 器學習/深度學習、開放資料及個資保護 • 公私協力的公共服務 - 以資料面詮釋 • The Inception of Learning from Big Video Data • 從手機解讀行為與心理 • Crowd Computing for Big and Deep AI • 智慧型工程管考系統 : 資料分析經驗談 • 音樂資料檢索 • 當語音處理遇上深度學習 • 貓都學得會的手機維修資料分析 • The Growth of a Data Scientist • Practical Issues in Machine Learning • 沒有大數據怎麼辦 ? 會計師事務所的小數據科學 • Feature Engineering in Machine Learning • 未來城市的交通運輸 • 漫談 R 的學習挑戰與 R 語言翻轉教室 • 娛樂產業中的資料科學家 : 談資料科學於線上遊戲與職業運動之應用 • 空間數據分析推動精準新農業 • Open Innovation as Strategic Plan • 世代之爭爭什麼 ? 談談如何從調查資料挖掘出豐厚的意義 • 資料視覺化的 20 個小訣竅 99 http://datasci.tw/agenda.php#!tab5 第二天 7/17 重要主題Big Data案例介紹
- 100. 2016台灣資料科學愛好者年會論壇， 以及兩天的前課程，分享! 100 1. 擁有資料並積極善用者，才能發揮資料的價值 2. 資料累積如同投資，要有長遠觀點與紮實行動 3. 資料在精不在多(微量、輕量、巨量)，面對資料要能問對問題，或是 從問對問題開始，才能找到並梳理資料 4. 大數據世界裡，強調分享與合作，誰都無法握有全部的資料，如何 拿到別人的資料? 或許從分享自己的手上"油"開始 5. 資料科學家為何身價如此高? 豐沛的實務經驗與對問題的敏銳度，同 時要經過資料科學技術鍛鍊(千錘百鍊)，大數據團隊沒有這樣的人才， 資料的一點價值都找不到? (擠不出半滴油? 或是劣油傷身?!) 6. 未來每家企業或組織都需要有"油"保身，挖礦礦工工作都得時時做， 不然對日後發展只能說「 Good Luck & Good Byte!」 分享與共勉! From Ta-Ming Chang
- 102. 資料價值：有效分析 vs. 靈活運用 5.決策 最佳化 • 運用機器學習等 演算法，由程式 自動建議產生參 數， 4.行為 解讀 • 根據資料來解讀 個體／群體行為 背後的動機 3.預測 • 同樣是根據歷史 資料，但目的是 要預測，預測未 來的表現或需求 2.推薦 • 基於歷史資料， 將廣告或商品推 薦給潛在消費者 1.情勢 評估 • 利用資料分析， 來評估組織／個 人／產品／決策 的績效 102 大數據分析的技術導入，獲得有價值結果的五個目的與內涵 資料來源：陳昇瑋。為什麼很多企業大數據應用的效益，沒有專家說的那麼神？科技橘報 https://buzzorange.com/techorange/2016/06/27/big-data-analysis-practice/
- 103. Big Data應用 —加速、自動化、智能化 • Big Data萃取出智慧的作法，和傳統人工智慧 （artificial intelligence）的作法有很大的區別 – 過去很多人所發展的人工智慧技術，重視演算法 （algorithm）和模型（model）的開發 – 自然語言處理（natural language processing, NLP） 這個領域，偏重於文法、語意的規則（rules），想辦 法把諸多的規則放進電腦，希望讓電腦成為有能力分 析人類語言的專家系統（expert systems） 103
- 104. 教英文的方法為例 • 在台灣國中裡面文的方法 – 要學生背誦各種拼音、造字、文法規則，希望 他們能夠以此看懂文章，按照文法作文 以Big Data做自然語言處理 的方法，並不講究文法 104
- 107. Impact • TEDxBroadway演講，Ben Wellington 提供五項原則， 透過故事讓數據更有意義(Making data mean more through storytelling) – 1.連結人們的經驗 Connection with People's Experiences – 2.專注一個創意 Focus One Idea – 3.讓它簡單化 Keep it Simple – 4.探索你最熟悉的 Explore the Things You Know Best – 5.發生改變 Make an Impact 107 https://youtu.be/6xsvGYIxJok
- 112. 112 領先指標 vs 落後指標 好設計 vs 好服務 門面 vs 包 裝行銷 持續改善
- 113. 大數據專案 —資訊系統開發專案 • 失敗 or 成功 – 為什麼需求會議開了多次，需要異動狀況還是層出不前，造成時 間延遲，預算超支? – 為什麼花了這麼多錢的大數據專案(系統)，使用者總是抱怨連連， 預期效益沒有發生或不佳? • 需求 or 目的 – 「這個Idea在幹什麼」? – 客戶您知道 「您真的知道自己在幹什麼」? – 專案經理您知道 「您真的知道客戶在幹什麼」? – 討好客戶的PM，亂開難以實做與無實際效益的規格 – 規格表現的形式讓RD難以理解實做 – Problem Statement的人，不懂技術是搞不定的? 113 http://blog.xdite.net/posts/2014/05/29/from-idea-to-product-user-story
- 114. ABOUT 願景 vs. 需求 願景 → 價值→ 目的→需求
- 116. 溝通形式與流程 • 感性的感覺 –故事情節 –情境 vs. 角色 –情境：人事時 地物 • 理性的事實 –邏輯的考驗：因 果 vs 順序 –提問者 vs. 回答 者 –問題的描述 –回答的描述
- 117. Story Board & Why-How —Tools • Story – 當我是(As a) – 我想要(I want to) – 所以(So that) • Acceptance Criteria – 就提供使用者(Given) – 當(When) – 然後(Then) • Conversations – 對於目的需求確切的描述 – 對於一些額外限制的描述 – 轉換為規格描述 Why How
- 118. 改善流程 • 分析 – 方法：量化與質化 – 溝通：當責者與參與者-團隊合作 • 找出問題 – 發散 & 收斂 • 行動-改善措施 • 驗證確認 – A/B Test
- 119. 119 What happened? • 描述性分析 Descriptive Analytics Why did it happen? • 診斷式分析 Diagnostic Analytics What will happen? • 預測式分析 Predictive Analytics How can we make it happen? • 指導性分析 Prescriptive Analytics 價值 困難度 & 複雜度 傳統BI 進階分析-大數據 落後指標 洞見與覺察 領先指標 撿 找 人 算 神 算 Big Data應用技術演變， 人 & 技術，大數據專案 本身 Edited by Ta-Ming Chang , 2016/8/2
- 120. Machine learning? 120 Machine Learning Tutorials for Beginners (Microsoft) https://youtu.be/xmvEGS5Xbpg
- 121. 簡單說… 121 Machine Learning Tutorials for Beginners (Microsoft) https://youtu.be/xmvEGS5Xbpg
- 122. Machine learning…How? • Supervised learning – 監督式學習，可以由訓練資料中學到或建立一 個模式，並依此模式推測新的實例。 • Unsupervised learning – 非監督式學習，並不需要人力來輸入標籤。它 是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選 擇。 122 Source : WIKI https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
- 123. 123 Machine Learning Tutorials for Beginners (Microsoft) https://youtu.be/xmvEGS5Xbpg
- 124. 124 Machine Learning Tutorials for Beginners (Microsoft) https://youtu.be/xmvEGS5Xbpg
- 125. 三大要素決定 Machine Learning 是否可以幫我們解決問題 • 第一：現象具有模式 (Patterns) – 現象、行為、規則 • 第二：該現象無法用簡單數學式表達 – 演算法： Supervised learning，Unsupervised learning， Reinforcement learning • 第三：必須要有數據 (Data) – 小、中、大數據 125http://chinese.classroom-aid.com/2014/10/the-classroom-will-learn-you.html/
- 127. 模板、範本 127
- 128. 如何找尋、適配並說故事 128
- 129. DELTA模式 —大數據資料分析發展模式 資料 Data 企業 Enterprise 領導 團隊 Leadership 目標 Target 分析 Analysis 129資料來源：大數據@工作力
- 130. DELTTA 大數據 資料 找出可能的資料來源、經過處理將未結構化資料轉換為結構化資料，將 多個來源資料整合到同一資料集中；平日的資料治理，整合至大數據流 程 企業 早期接納-新創或線上企業；試探-驗證概念或探索資料，非完全量產應 用；導入-合理分配資源或結合多項專案、創造綜效 領導團隊 對大數據信心；待在橋上的溝通者；很難評估投資報酬率，投如新產品、 新服務或加快決策流程的挑戰；決策者的耐心 目標 組織的選擇與大數據應用的順序；嘗試與驗證 vs. 效益價值（降低成本、 提高處理資料的速度、開發新產品或服務、利用新資料與新模型改良決 策） 技術 平台架構、語言、視覺化工具，與機器學習演算法等 分析 資料科學家-水平或垂直型，駭客、科學家、顧問、量化分析師、商業 專家 130資料來源：大數據@工作力
- 131. 大數據整體技術架構 —如何與傳統資料倉儲＆資料分析基礎架構並存 • Hadoop – 用於在多個平行伺服器上處 理大數據開放原始碼軟體 • MapReduce – Hadoop據以發展的基礎架 構 • 腳本語言 – 與大數據企業的程式語言 （如 Python、Pig、Hive、 R等） • 機器學習 – 用於迅速找出最適於某資料 集的軟體技術 • 視覺化資料分析 – 以影像或圖像形式呈現資料 分析結果 • 自然語言處理 – 用於分析文字出現的頻率、 意義等事項軟體 • 記憶體內建資料分析 – 能夠在電腦記憶體中以更高 速處理大數據 131資料來源：大數據@工作力
- 132. 資料科學家 —要有經驗的Big Data分析師是很困難的事 • 因為除了懂得分析之外，還必須能充分了解和運 用Big Data所使用的平台技術， • 目前具備實務經驗的Big Data分析師一位難求 132
- 136. 商業模式 Business Model-Case01 價值主張關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 136 在路邊臨時或緊急 乘車服務 計程收費 / 現金 馬路 提供搭乘工具 營業車 開車維生者 的合作社 專業駕駛 交通部 營業車維修 車行規費
- 137. 商業模式 Business Model-Case02 價值主張關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 137 在路邊臨時或緊急 乘車服務 計程收費 / 現金 馬路 網路 計程收費 / 信用卡 提供搭乘工具 隨時隨處臨 時或緊急 乘車服務 創造共享經濟 加值服務 營業車 開車維生者 的合作社 專業駕駛 私家車車主 Uber 網路系統 雲端網路系統 交通部 高額罰款 行政救濟官司 營業車維修 車行規費
- 138. 商業模式 Business Model-Case03 價值主張關鍵夥伴 關鍵活動 關鍵資源 客戶活動 通路 目標客戶 成本流 收益流 138 在路邊臨時或緊急 乘車服務 計程收費 / 現金 馬路 網路 計程收費 / 信用卡 提供搭乘工具 隨時隨處臨 時或緊急 乘車服務創造共享經濟 加值服務 營業車 開車維生者 的合作社 專業駕駛 私家車車主 Uber 網路系統 雲端網路系統 交通部 高額罰款 行政救濟官司 營業車維修 車行規費 無人車 vs 自動駕駛 ? ? ?
- 146. 4C/ID- model Step.1 思翱 157 Step.2 闖關 幫幫忙 Step.3 思翱 倍力 Step.4 研發 設計 科技 服務 146 活動設計複雜學習 行動遊戲式 數據驅動 規模化與 智能化 數據蒐集 與應用 設計-活 動（虛） 設計-活 動（實） 基礎理論 目的與需 求
- 147. 147 大數據研 究方法 大數據專 案團隊 學教脈絡 理論模式 學習分析 方法論與 演算法 學教脈絡 視覺化圖 表 企業內部練兵 學習 & 外部資源 1. 由使用者行為現場脈絡，蒐集必要資料，並且依照產業專業模式，對待與 探索這些資料? 2. 資料室如何進行加減乘除的，或是進階的演算法? 數據是拿來用的，不是拿 來看的! 3. 數據轉換成視覺圖表後，經探索發掘了什麼，這時需要的想像力! 4. 大數據團隊成員是否對數據分析探索是否充滿熱情? 5. 外部資料是否能夠為我們所用? 6. 我們要如何分享我們的資料?
- 149. 對資訊部門 —分辨資料分析技術差異並盤點現況 • 資料分析差異 – 傳統統計分析：建立假說，再檢驗它是否有資料相吻合 – 大數據資料分析：運用機器學習，自動建模手法，套用多種模式 到資料上，以找出最吻合模式 • 技術評估 – 如何將大數據能力加到目前的資訊基礎架構 – 是否具備適切技術基礎能力，能夠切入大數據方案，譬如：開放 源瑪工具平台 • 組織評估 – 評估組織初步性問題是大數據的新技術可能幫忙解決的 – 思考大數據技術在未來組織中扮演特定角色與功能 – 運用與導入大數據技術的階段步驟，以及經費與人力的資源 149資料來源：大數據@工作力
- 151. 151 天下武功 無堅不摧 唯快 (準 & 先) 不破 大數據神功很神奇，不過也很平凡，基本功還是關鍵… 外功、內功 vs. 心法
- 152. 152 Source：IFPC
- 153. 學習資源-搜尋關鍵字 • 資料科學 Data Science • 大數據 Big Data • 機器學習 Machine Learning • R語言、Python • 網路爬蟲-Crawler • 分析方法- – 描述性分析 Descriptive Analytics、診斷式分析 Diagnostic Analytics、 預測式分析 Predictive Analytics、指導性分析 Prescriptive Analytics • 演算法- – Supervised learning，Unsupervised learning，Reinforcement learning • 大演算-機器學習五大學派 – 演化論學派、類神經網路學派、符號理論學派、貝氏定理學派、類比推理學派 • 歐倍特 AlbiTer 153 http://www.books.com.tw/products/0010722761
- 154. 154 育睿科技股份有限公司 since 2012 註冊商標 。台灣─ABC, Active Brain Capacity，LSTP, Learning Smart Training Performance ，ABC.LSTP ，思翱 ，思翱 157，思翱夫子學院 ，思翱夫子雲。中國─思翱 ，思翱157 地址：亞東技術學院創新育成中心 （22061新北市板橋區四川路二段58號60420F室） T:02-77385766 | F:02-77385768 www.abctech.pro | service@abctech.pro ActiveBrainCapacityTech-Learning and Performance Inc. Room 60420F, Oriental Institute of Technology - Innovation Incubator Center （Room 60420F, No.58, Sec. 2, Sichuan Rd., Banqiao Dist., New Taipei City 22061, Taiwan R.O.C.） T:886-2-77385766 F:886-2-77385768 願景：以愛、智慧成就豐盛人生， 使團隊更卓越、世界更美好 使命：愛、智慧、傳承