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大數據發展趨勢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
大數據發展趨勢的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦大數據戰略重點實驗室寫的 中國數谷：趕超美國矽谷的大數據革新 和王燃的 大數據偵查都 可以從中找到所需的評價。
另外網站數據分析當道！八大Martech數據分析趨勢 - 阿物也說明：以數據為中心的8大MarTech趨勢 · 趨勢一：資料統一性 · 趨勢二：資料處理過程將成為主流 · 趨勢三：視覺化工具更加重要 · 趨勢四：在地化為基礎的客製化分析.
這兩本書分別來自時報出版 和元照出版所出版 。
國防大學 運籌管理學系碩士班 郭俊良、蔡馥璟所指導 李品萱的 預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例 （2021），提出大數據發展趨勢關鍵因素是什麼，來自於預測式警務、遞歸神經網路、長短期記憶網路。
而第二篇論文國防大學 資訊管理學系 林杰彬所指導 鄭明忠的 電信詐騙提款熱點與捷運站點關係之初探 （2021），提出因為有 電信詐欺犯罪、ATM轉帳、GIS、犯罪製圖、犯罪熱區的重點而找出了 大數據發展趨勢的解答。
最後網站大數據發展趨勢以及在犯罪防治領域之應用則補充：大數據發展趨勢 以及在犯罪防治領域之應用. The developmental Tendency of Big Data and the Application in the field of Crime Prevention and Fighting Strategies.
中國數谷：趕超美國矽谷的大數據革新
為了解決大數據發展趨勢 的問題，作者大數據戰略重點實驗室 這樣論述：
這是一場數據、科技的全球資訊戰！ 比新、比快、比精準，誰能搶占先機，就能掌握大局！ ►將要與美國矽谷相較量的「中國數谷」到底是什麼？ ►一場大數據競賽，由中國貴陽展開 大數據顛覆性地改變了經濟形態、安全態勢、治理格局和資源配置方式，引發了經濟社會的巨大變革。這就是大數據給我們帶來的新時代。 貴陽深入實施大數據戰略行動，全力推動「中國數谷」建設，不僅成為中國大數據發展的戰略策源地，而且成為引領全球大數據發展的重要風向標。中國數谷的品牌化和國際化，已超越其現實利益和經濟價值，而彰顯出貴陽獨特的文化軟實力和品牌競爭力，並逐步內化成為一種城市文化信仰和品牌力量，為貴陽創新發展
提供不竭動力。
大數據發展趨勢進入發燒排行的影片
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翁P國際教室今天要跟大家聊聊美國霸權是否真的不霸了？然後連德國梅克爾也被阿富汗拖累了？撤軍阿富汗事件的警世錄
美國歷史上最長的戰爭告終，但是從撤軍阿富汗看到拜登的崩盤危機，根據中央社的報導指出，總統拜登在美國完成從 #阿富汗撤軍 ，結束長達20年戰爭後首度公開發表的談話中，宣稱阿富汗撤離行動驚人成功，從阿富汗撤軍符合美國的利益。拜登今天(8/31)在白宮發表的演說中表示：「我們完成史上最大規模之一的空運行動。在歷史上，沒有國家曾經做過這樣的事，只有美國有能力、有意志、有能耐做這樣的事。」他為撤軍的決定辯護說：「我們在阿富汗無限度的任務中，不再有明確目的。這是正確的決定，明智的決定，對美國來說最佳的決定。」
但是事實真是這樣嗎？聯合新聞網是這樣說的，根據上月31日發布的一項摘錄，美國總統拜登（Joe Biden）與阿富汗前總統甘尼（Ashraf Ghani）之間的最後一次通話中，拜登表示「需要改變外界對神學士迅速發展的看法」。
「每日郵報」報導，在喀布爾淪陷的四個星期前，甘尼曾懇求提供更多的空中支援和金錢。路透社獲得的一份記錄顯示，兩位領導人對即將發生的災難「一無所知」。由此看出拜登的阿富汗撤軍工作小組完全失控…
而拜登的民調也因此崩盤，恐怕連任機會也提前關門？根據新頭殼在8/27報導指出，美國民調和數據分析公司 Echelon Insights 的最近的一項民意調查顯示，51% 的美國人不希望看到拜登競選連任，34% 的受訪者持相反意見。大部分民眾不贊成拜登處理阿富汗問題的方式，還有一些批評者對拜登的工作能力表示擔憂。拜登的支持率直線下降，使民主黨人感到焦慮。目前民主黨在眾議院僅領先共和黨 7 個席位，而歷史趨勢顯示，共和黨有望在明年贏得多數席位。因此民主黨一直寄希望於拜登獲得廣泛的公眾支持，讓他們保住微弱多數席位。
不僅如此美國是否在世界的霸權已不再呢？從季辛吉跟弗朗西斯·福山在經濟學人兩篇文章看出端倪。
(法蘭西斯·福山小檔案生於1952年10月27日，日裔美籍學者。哈佛大學政治學博士，現任約翰霍普金斯大學、保羅·尼采高級國際問題研究院、舒華茲講座、國際政治經濟學教授，曾師從撒母耳·亨廷頓。)
季辛吉《美國搞不清自己在阿富汗的目標》是這樣說的，「塔利班接管阿富汗帶給我們的近憂，是如何解救滯留在阿富汗各地的數萬美國人、盟國人和阿富汗人。如何營救他們應是我們的當務之急。然而，更重要的問題是，美國應反思自己的決策過程，自己的盟友和相關人員在過去20年做出了巨大犧牲，而美國卻在未發出足夠警告和與他們進行充分協商的情況下擅自做出撤軍決定。美國還應思考，為什麼阿富汗問題被以一種非此即彼的方式呈現給公眾，使大眾以為美國只能在完全控制阿富汗和全面撤軍間做出選擇。在開打治安戰的過程中，美國撕裂了自己，因為它搞不清自己可以實現什麼目標，也無法在美國政治進程中將這些目標持續結合起來。軍事目標過於絕對和難以實現，政治目標過於抽象和難以捉摸。在一眼望不到頭的戰爭衝突中，無法將這些目標結合在一起一直困擾著美國，並導致我們深陷國內紛爭的泥沼中無法團結一致…」
弗朗西斯·福山：阿富汗事件標誌著美國霸權的終結。 弗朗西斯·福山指出，「美國支持的阿富汗政權垮台，絕望的阿富汗人竭力想要逃離喀布爾。隨著美國與世界漸行漸遠，阿富汗的這一恐怖畫面顯示出在世界歷史上出現了一個重大的轉捩點。這一事件所反映出的真相是，美國時代的終結提早到來了…」
而撤軍阿富汗不僅重創拜登，連 #梅克爾 路線也被阿富汗拖累，基民盟恐失主導權？根據聯合新聞網報導，德國政府也認定，拜登倉促從阿富汗撤軍是西方政治和道德信譽的問題。梅克爾雖然沒有公開批評拜登，但她的可能繼任者、德國基民盟黨（CDU）主席拉謝特（Armin Laschet）直言，此次阿富汗撤軍是北約創立以來遭遇的最大潰敗。而且，在川普右翼主政美國時就已呼籲「靠自己爭取未來」的梅克爾還訪問了俄羅斯，向俄總統普亭求助，希望普亭與塔利班溝通，讓塔利班允許西方盟友在阿人員安全撤離。這對美國來說是莫大的諷刺。
除了美國撤軍阿富汗後續政治動盪之外，翁P還想跟大家聊聊非洲地區會不會成為下一個阿富汗？因為從美國在阿富汗的表現，恐怕讓非洲的恐怖組織蠢蠢欲動…
根據新頭殼報導，在奈及利亞北部地區，綁架已成「日常」。2014 年 4 月 14 日至 15 日，奈及利亞伊斯蘭恐怖組織「博科聖地」挾持了位於該國東北部博爾諾州奇布克鎮中學中，267 名預備參與考試的女學生，且被綁架者多為 16 至 18 歲的基督徒。至今，僅有 50 多人脫逃與 100 餘人獲釋放，另 100 多人至今仍下落不明。此外，該恐怖組織光在 2016 年與 2017 年兩年間，就累積收到約 370 萬美元的贖金。
據統計，自去年 12 月起，光奈及利亞西北部地區已發生 10 多起大規模綁架學生案件，遭綁架的學生數高達上千人。雖然多數學生在當地政府與武裝分子談判且交付大量贖金後，即遭釋放。然而，綁架事件的頻繁也導致該地區多所公立學校被迫關閉。
再來要來看一份讓台派非常振奮的調查，根據美國芝加哥商會針對全美民眾進行的調查報告顯示，有69%的美國民眾認為美國應該承認台灣是一個獨立的國家，65%認同美國應該協助台灣加入國際組織，還有57%的過半比例，支持台美簽訂自由貿易協定。這一份年度報告，其實從80年代就開始進行，只不過在2016年之前，美國民眾被問到如果中共侵犯台灣，美國應不應該協防，支持美國用行動挺台灣的比例一直無法突破3成。
但是呢，翁P直接突破盲腸的指出「台灣要思考的，是美國民眾到底是因為真心在乎台灣的利益，所以打算支持台灣，還是因為討厭中國，所以支持對手的對手？兩種心態的差別，在於前者會得到更全面的支持，而後者則會因為對於中國討厭程度的下降有所變化。」
翁P說了「藍綠政治人物或是支持者總是爭執美國來不來救援，但是雙方最該做的，其實是面對事實，讓民眾知道不管美國來不來支援，台灣都應該開始做準備！美國民調傳遞出來的訊息，是美國已經準備好面對台海最壞的情況，問題是，台灣自己準備好了嗎？」
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📍直播大綱：
00:00 開播
12:00 阿富汗撤軍事件 衝擊拜登
56:00 拜登民調因為阿富汗事件崩盤
01:01:00 討論季辛吉投書
01:08:00 民進黨政府疫苗施打順序邏輯與選票相關
01:19:00 弗朗西斯·福山文章--美國霸權不再?+拜登撤軍阿富汗拖累梅克爾
01:35:00 美國芝加哥商會民調:69%的美國民眾認為美國應該承認台灣是一個獨立的國家
預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例
為了解決大數據發展趨勢 的問題，作者李品萱 這樣論述：
預測性警務 (Predictive Policing) 是近年在先進國家熱門的研究議題，其目的是企圖在執法的過程中運用預測性和分析性技術創建特定的演算法來區分或識別潛在的犯罪活動。透過以數據驅動及機器學習建立的預測系統可直接從現有相關警務資訊系統提取資料（涉及清理、重新組織和處理犯罪記錄數據），並透過資料視覺化技術，從巨量數據中彙整時空特徵變項，據此運用深度學習法建立預測性警務模型，用於識別任何未來犯罪的潛在屬性。 根據我國內政部警政署之全般刑案分析資料的定義，公共危險、毒品、竊盜、傷害及詐欺為全般刑案中的前五大主要犯罪類型，而相關犯罪案件與社會治安高度相關，然而隨著快速累積的巨量資料
，傳統分析方法已無法充分提供犯罪偵防所需的精準分析與預測，因此其所衍生的相關議題進一步突顯運用預測式警務技術協助犯罪偵防的重要性。 有鑑於當今社會已進入科技時代，人工智慧日益精進，本研究提出運用深度學習之長短期記憶網路（LSTM）方法，分析警務系統之歷史資料，並透過演算法的訓練，建立具有信度及效度的犯罪預測模型，進而提供相關單位調整犯罪偵查作為及防制策略，並提升辦案效率，希冀透過智慧化之警政資訊，精實掌握犯罪脈動，預先防範及降低犯罪發生，並提供警政機關於研議犯罪偵防議題相關決策參考。
大數據偵查
為了解決大數據發展趨勢 的問題，作者王燃 這樣論述：
大數據偵查是什麼？ 大數據偵查的思維特徵以及相關誤區？ 大數據偵查的技術方法？ 大數據偵查的模式有哪些？ 大數據偵查可能對個人信息權、正當法律程序產生哪些影響？ 大數據偵查的相關配套制度構建有哪些？ …… 本書緊扣「大數據」這一時代主題，著眼於偵查領域大數據運用在法律研究方面的空白，構建起包括思維、模式、方法等全方位的大數據偵查體系，同時對大數據偵查可能產生的法律問題進行探討，為偵查實務中大數據的運用提供方法、法律理論及程序上的指導。
電信詐騙提款熱點與捷運站點關係之初探
為了解決大數據發展趨勢 的問題，作者鄭明忠 這樣論述：
謝辭 i摘要 iiAbstract iii目錄 iv表目錄 vii圖目錄 viii第一章、 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的與研究問題 31.3 研究架構 5第二章、 文獻探討 72.1 電信詐欺犯罪 72.1.1 電信詐欺集團現況統計 82.1.2 電信詐欺案件法津上定義 112.1.3 犯罪學上的定義 122.1.4 犯罪偵查學實務上的定義 142.1.5 實務電信犯罪類型分類 172.1.6 電信詐騙提款犯罪與詐騙手法的關聯性 202.2 環璄犯罪學理論 212.2.1 理性選擇理論 212.2.2 新機會理論 222.2.3
日常活動理論 232.3 地理資訊系統與空間分析 282.3.1 地理資訊系統概述 282.3.2 犯罪熱點矩陣 322.4 警政犯罪製圖概述 372.4.1 犯罪製圖使用概況 372.4.2 交通便利性與犯罪 38第三章、 研究方法 403.1 研究流程與範圍 403.1.1 研究流程 403.1.2 研究範圍 423.2 專家訪談與訪談大綱 453.2.1 專家訪談法 453.2.2 犯罪資料蒐集與清洗 523.3 研究工具與分析方法 553.3.1 研究工具 553.3.2 資料分析 57第四章、 研究分析與結果 614.1 詐騙提款犯罪地圖製作
614.2 詐騙提款犯罪熱點空間分析 874.3 詐騙提款犯罪熱時冷時分析 92第五章、 結論與建議 1015.1 研究結論 1015.2 研究貢獻 1055.3 研究建議 1065.4 研究限制 1075.5 未來研究建議 108參考文獻 110附錄A-訪談問卷 120附錄B-訪談對象回答對照表 122 表目錄表 2-1: 2017年臺北市、臺中市、高雄市詐欺案數據 9表 2-2: 2018年臺北市、臺中市、高雄市詐欺案數據 10表 2-3: 2019年臺北市、臺中市、高雄市詐欺案數據 10表 2-4: 2020年臺北市、臺中市、高雄市詐欺案數據 10表 2-5
: 2021年01_06月臺北市、臺中市、高雄市詐欺案數據 10表 2-6:電信詐欺類型 10表 2-7:環境犯罪學相關理論 27表2-8 :國內有關犯罪GIS製圖相關文獻整理 35表2-9:國外有關犯罪GIS製圖相關文獻整理 36表3-1:訪談名單 47表3-2:訪談重點整理 51表3-3:全國門牌地址定位雲端服務提供門牌檔 54表4-1:臺北市提款犯罪全域式群聚分析表 88表4-2:臺中市詐提款犯罪全域式群聚分析表 88表4-3:高雄市提款犯罪全域式群聚分析表 89表4-4:臺北市詐騙提款熱時冷時分析表 95表4-5:臺中市詐騙提款熱時冷時分析表 97表4-6:高
雄市詐騙提款熱時冷時分析表 99圖目錄圖1-1 :研究架構圖 6圖2-1:十年詐欺案件發生及破獲率 8圖2-2:電信詐欺集團架構示意圖 17圖2-3:「電信詐騙提款」犯罪手法流程圖 21圖2-4:誘發犯罪三要素 25圖2-5:犯罪三角理論 26圖2-6:空間點型分布 30圖2-7:犯罪熱點空間分佈模式 33圖2-8:犯罪熱點時間分佈模式 33圖2-9:犯罪熱點矩陣與犯罪預防 34圖3-1:研究流程圖 42圖3-2:資料轉換 55圖3-3:點資料空間分析流程圖 57圖4-1:2017年臺北市點位圖 63圖4-2:2018年臺北市點位圖 63圖4-3:2019年臺北
市點位圖 64圖4-4:2020年臺北市點位圖 64圖4-5:2021年 01~06月 臺北市點位圖 65圖 4-6 :2017年臺中市點位圖 66圖 4-7:2018年臺中市點位圖 66圖 4-8:2019 臺中市點位圖 67圖 4-9: 2020年臺中市點位圖 67圖 4-10:2021年 01~06月臺中市點位圖 68圖 4-11:2017年高雄市點位圖 69圖 4-12:2018年高雄市點位圖 69圖 4-13:2019年高雄市點位圖 70圖 4-14:2020年高雄市點位圖 70圖 4-15 2021年01~06月高雄市點位圖 71圖 4-16:臺北市詐騙提
款熱區圖(網格250公尺) 73圖 4-17:臺北市詐騙提款熱區圖(網格500公尺) 73圖4-18:臺北市詐騙提款熱區圖(網格750公尺) 74圖 4-19:4-16:臺北市詐騙提款熱區圖(路網) 74圖 4-20:臺中市詐騙提款熱區圖(網格250公尺) 75圖 4-21:臺中市詐騙提款熱區圖(網格500公尺) 75圖 4-22:臺中市詐騙提款熱區圖(網格750公尺) 76圖4-23:臺中市詐騙提款熱區圖(路網) 76圖4-24:高雄市詐騙提款熱區圖(網格250公尺) 77圖 4-25:高雄市詐騙提款熱區圖(網格500公尺) 77圖4-26:高雄市詐騙提款熱區圖(網格75
0公尺) 78圖4-27:高雄市詐騙提款熱區圖 (路網) 78圖4-28:臺北市最近路網圖(路網) 80圖4-29:臺北市最近路網圖(無路網) 80圖4-30:臺中市最近路網圖(路網) 81圖4-31:臺中市最近路網圖(無路網) 81圖4-32:高雄市最近路網圖(路網) 82圖4-33:高雄市最近路網圖(無路網) 82圖4-34:臺北市服務區掃描 84圖4-35:臺北市服務區掃描(局部) 84圖4-36:臺中市服務區掃描 85圖4-37:臺中市服務區掃描(局部) 85圖4-38:高雄市服務區掃描 86圖4-39:高雄市服務區掃描(局部) 86圖4-40:臺北市詐騙提
款熱區與捷運站點核密度圖 90圖4-41:臺中市詐騙提款熱區與捷運站點核密度圖 91圖4-42:高雄市詐騙提款熱區與捷運站點核密度圖 92圖4-43:臺北市詐騙提款熱時冷時分析圖 95圖4-44:臺中市詐騙提款熱時冷時分析圖 98圖4-45:高雄市詐騙提款熱時冷時分析圖 100