數據分析未來的問題，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

未來互聯網

為了解決數據分析未來的問題，作者（美）珍妮弗·溫特 這樣論述：

互聯網相關技術和服務的發展，成為影響社會變革的重要因素。共享經濟、移動支付等服務和產品正悄悄改變著我們的生活習慣。我們在未來還會遇見什麼？本書集思廣益，整合了多位互聯網和未來學領域權威專家對於未來互聯網的不同看法，呈現了未來互聯網將怎樣重塑我們的生活，展示了波瀾壯闊、扣人心弦的各種未來場景，是一本打開腦洞力作。 本書深入探討了互聯網的進化變革、物種網路、感染性鏈接、大數據分析、未來趨勢、數字社會等影響人類未來命運的重大命題。在互聯網時代，唯有思考的河流永不止息。在思想碰撞間，本書為讀者開啟了一次互聯網的精神之旅。 珍妮佛·溫特（Jenifer Winter） 馬諾

阿夏威夷大學（the University of Hawai’i）新聞與傳播學院副教授、夏威夷未來研究中心成員。 良太小野（Ryota Ono） 日本愛知大學（Aichi University）工商管理系副教授，研究領域主要集中在發展中國家電信政策與規劃、資訊與通信的融合、未來規劃以及未來的映射。 鄭常青 英語語言文學碩士，擁有多年互聯網工作經驗。 關注創新、互聯網技術與人文社會科學交叉話題。 1 CHAPTER 01 簡介 32 CHAPTER 02 高壓網路空間及未來 互聯網管理 81 CHAPTER 03 虛擬環境下的公民參與 109 CHAPTER 04

互聯網的權力及其未來 138 CHAPTER 05 未來互聯網——數位化意義社會的塊莖革命 169 CHAPTER 06 物種網路：合成生物學與 生物計算時代 198 CHAPTER 07 感染性連結：後常態時代的互聯網與情感薰染 230 CHAPTER 08 演算法歧視：大資料分析及

數據分析未來進入發燒排行的影片

以機器學習估算台北市空氣汙染物在混合土地使用結構的變化

為了解決數據分析未來的問題，作者陳俞蒨 這樣論述：

近年來因為人口都市化的關係，都市內土地使用強度逐漸提高，建築物的建蔽容積率也快速高升，各種都市蓄熱、空氣汙染物聚集成為都市現象之一，因此使都市熱島效應成為了都市人口最迫在眉睫的問題。因此本研究將以空氣汙染物的角度切入此議題，分析在各種混合土地使用的狀況下汙染物濃度之變化如何，進而如何影響都市熱島效應。為了了解空氣汙染物是如何影響整體都市，因此本研究主要是以二手資料進行大數據分析，先確認空氣汙染物與體感都市熱島之間的關聯性，再以結構方程式探討不同都市型態與氣象因子間對於都市空氣污染濃度之影響性，並且在最後以機器學習結果了解混合都市土地使用是如何影響空氣污染物濃度，進而探討如何改善都市土地的使用

以減少累積於都市內的空氣污染物濃度，進而達成減緩都市熱島現象。研究結果顯示，都市內的土地使用與建築型態皆會影響體感都市熱島與空氣汙染物濃度，因此都市內空氣汙染物與體感都市熱島之間是有高度關聯性的，並且體感都市熱島與空氣污染物濃度之間的關係強度受到季節性影響，尤其是在夏季與秋季最為顯著，而近一步以結構方程式進行討埨時，又發現部分土地使用與建築型態因子是與空氣污染濃度有關聯的，尤其是休閒、交通使用土地面積及與特殊汙染物距離，而在建築型態上則是容積率與平均建築高度是與空氣污染濃度有關聯的。而在最後根據機器學習演算出的樣態，可以發現土地使用型態相較於建築型態來說對汙染物濃度更有直接關係，其中又以建築面

積、道路面積及與特殊汙染源距離有關連。而在建築形態上則是法定空間面積及容積率對汙染物濃度有高度相關，了解高容積率、高開放空間能有效改善空氣品質。透過機器學習與大數據分析，未來可作為探討都市規劃之手法，進而降低聚集在都市內的空氣汙染物濃度，並作為降溫移除熱量對策之參考依據。

數據新常態：如何贏得指數級增長的先機

為了解決數據分析未來的問題，作者(美)克里斯托弗·蘇達克 這樣論述：

在科技和互聯網領域，有一股暗流正在涌動，它就是：數據的指數級大爆發。隨着大數據分析和應用技術的進一步成熟，傳統的類如ERP系統等管理工具已然不再適用於企業今日要應對的數據浪潮，新的商業范式已經成型。指數思維引領出了一種商業上的新常態，成為當今企業迎戰數字未來的利器。在《數據新常態：如何贏得指數級增長的先機》一書中，作者克里斯托弗•蘇達克帶領讀者直擊大數據前沿，進一步洞悉數據大爆發的6大根源——移動互聯、虛擬生活、數字商業、在線娛樂、雲計算、數據分析，並在此基礎上，構建了場景化、社交化、量化、應用化、雲化、和物聯網化等6個大數據成熟度模型，以幫助企業了解由這些趨勢構建起的商業新秩序，贏得指數級增

長的先機。在數據以指數級速度大爆發的風暴中，只有能作出深度回應的企業才能獲得發展的「指南針」和「救生衣」。最后，蘇達克描繪了我們與之緊密相連的、高度數字化世界的藍圖，向我們展現了2020年可能會出現的5個場景。這些場景中描述的數據賦能時代，將會是一個生活和工作的美麗時代。克里斯托弗·蘇達克：賓夕法尼亞州立大學機械工程學學士，美國塔夫脫大學法學學士。賓夕法尼亞大學沃頓商學院高級技術管理學碩士，美國維拉諾瓦大學信息安全學碩士。商業數據系統與業務模式的設計者和創新者。大學畢業后，進入世界最大的國防工業承包商洛克希德·馬丁空間系統公司總部，擔任空間系統工程師和火箭專家。離開該公司后，先后於BDM 信息

技術公司和瑪氏糖果公司擔任高級戰略顧問，后又在埃森哲、西門子、戴爾和花旗銀行等領先企業擔任高級戰略顧問和技術架構師。他的服務對象包括美國商務部、世界銀行、國際貨幣基金組織、摩根士丹利、百事可樂、三星、沃爾瑪等。2014年getAbstract國際圖書獎獲得者，《歐洲商業評論》雜志撰稿人。 中文版序 數據新常態，商業大未來推薦序 大數據，一切有效商業決策的基礎前言 指數級增長下的數據大爆發第一部分 指數級增長，顛覆商業世界 第1章 移動互聯，驅動指數型數據大爆發 移動性與數據增長 數據支持與App時代 定位服務與語境計算 行動數據服務 可穿戴技

術 物聯網 第2章 虛擬生活，社會化媒體的崛起和日益增長的主導地位 facebook：免費服務的背后 twitter：小「推文」，大商機 社會化媒體的商業影響：消費者契約 新常態的形成 社會化媒體的風險與回報 什麼造就了Facebook 的數十億美元身價 社會化媒體革命已經爆發 第3章 數字商業，網購商品和服務的無限選擇 消費者的兩極化：高價格VS 高品質 實體零售店的「夕陽危機」 體驗式消費與反向團購新模式 當退出已不再是一種選擇 第4章 在線娛樂，每個人都是導演和演員 youtube：娛樂界的大亨 在

線游戲，商機無限的虛擬世界 觀眾即演員 第5章 雲計算，世界正在向「雲」移動 企業應用「雲計算」的兩大動因 雲供應商准入門檻的終結 一切即服務 第6章 數據分析，未來企業的核心競爭力 數據革命：重新認識大數據 數據分析：企業決戰數據時代的關鍵手段 數據價值：零售業復興之路第二部分 數據為王，指數級增長下的商業新常態 第7章 場景化從有求必應到預測營銷 至關重要的時間和地點 預先滿足消費者的需求 私人定制，商業決勝新法寶 產品推銷幾秒間 場景化成熟度模型 大數據成熟度模型實例 星巴克咖啡如何締造傳奇 第8章 社

交化個性化、參與感與侵入式親密的建立 社交化引爆參與感 定制營銷信息，「拉動」消費者需求 維基百科上的5億條目 讓消費者上癮 社交化成熟度模型 大數據成熟度模型實例 Linkedln，不只幫你找工作，還給你報酬 第9章 量化流程至簡，以外包換取更大結果 外包，量化的結果 維持供應鏈的平衡 新工作范式：作為過程的管理者，而 不是參與者 流程自動化 量化成熟度模型 大數據成熟庹模型實例 外包，從反應式監督到積極監督 第10章 應用化讓消費者獲得即時滿意度 軟件革命：從大型走向小而美 下一波應用浪潮：

「管理員」App 應用化成熟度模型 大數據成熟度模型實例 新型保險業App，讓推銷力度進一步增強 第11章 雲化一切即服務 逐漸侵蝕的價值鏈：商品化和外包業 務正在激增 中層，流程質量的內傷 自動化，商業的未來 將一切外包出去 雲化成熟度模型 大數據成熟度模型實例 Salesforce.com：雲時代供應商的優化之路 第12章 物聯網化 要麼聯網，要麼智能化 一切都在智能化 物聯網化成熟度模型 大數據成熟度模型實例 智能冰箱：對你的冰箱無所不「知」 智能汽車：混合型動力已漸成趨勢 智能胰島素泵：

虛擬胰腺將指日可待第三部分 應對指數級增長，企業如何贏得商業新契機 第13章 戰略一致化，商業模式新常態 制定核心戰略，告別戰略性痴呆 商品業務公司與價值業務公司數據搜集的選擇 產品創新，讓你的商品永不過時 第14章 加速，你唯一的商業需要 場景化：從預測需求到預測消費者 社交化：從超能回應到即時滿意度 應用化：從商品價值到口碑營銷 物聯網化：從計划流程到毀滅流程 第15章 數據賦能，挖掘你最具價值的數據資產 舊數據的新價值 數據賦能提升的3大方法 額外的流程也需量化 數據分析，企業利潤最大化 第16章 核心度量與SPC，讓流

程減半 定義核心度量 統計過程控制（SPC），讓流程可控 不拒絕任何一位消費者的需求 第17章 游戲化思維，成本最低的商業驅動力 開始游戲：啟動評分機制 得分與獎勵：深化消費者的參與感 適應與擴張：讓游戲轉化為貨幣 第18章 眾包，將觀眾的作用發揮到極致 適銷性構思，外包流程的優化之道 眾包，企業效益和靈活性最大化的利器 從眾包走向雲包結語 2020年，大數據驅動大未來 情景1：一場預謀下的拉斯維加斯之行 情景2：減肥，用贅肉換收益 情景3：一個准備期中考試學生的在線學習與謀生軌跡 情景4：納稅申報表自動化之后 情景5：一天一

蘋果（谷歌），不用請醫生

以深度學習模型探討亞熱帶都市熱島垂直結構熱特性

為了解決數據分析未來的問題，作者蔡欣樺 這樣論述：

都市土地使用及景觀規劃影響都市熱環境的分佈，在都市熱島效應的相關研究上，多為近地層的平面觀察，以都市氣象學角度切入，都市熱島效應具有明顯的空間特性，在熱島的疏導上不應只在平面上敘述，應包含都市的冠層及邊界層，研究透過不同尺度與不同氣象因子下的數據，探討都市熱環境的垂直結構。研究以結構方程模式，整合氣象水文研究資料庫之數據，來了解影響都市熱環境之因子；並透過平面與垂直熱島結構的實地量測，進行都市熱島地表面氣象因子與景觀元素的剖析，得出以濕度、風速結論之影響主因子，二者作為探空氣球數據進行深度學習演算歸納之參數指標；透過深度學習結果了解垂直結構熱分佈之樣態與地表舒適度之關聯，進而探討都市熱島邊界

層與冠層的消長與特性。研究結果證實存在邊界層與冠層現象，且邊界層逆溫現象落在77m-667m之間，顯示邊界層有消長的現象，且熱島邊界層結構在冬季時較厚；透過板橋單點垂直結構樣態分析，推論台北都會區的熱島邊界層應為一層厚薄不一的棉被，而非一般圖示都市熱島圖的半圓形穹頂。根據深度學習演算出的樣態，都會區0至6000m區間的氣溫垂直遞減率應由理論數值每上升100m溫度下降0.649℃，修正為本研究所運算的夏季板橋下降0.54℃與花蓮下降0.53℃，冬季修正為板橋下降0.43℃與花蓮下降0.42℃；且樣態斜率呈現冬季溫度偏離理論值斜率的現象比夏季更大，顯示冬季的都市熱島現象更為顯著。透過深度學習與大數

據分析，未來可作為探討都市規劃之手法，讓垂直熱流可更加速上升並且作為降溫移除熱量對策之參考依據。