數據分析研究所的問題，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

大數據制勝：數據驅動型企業成為行業領導者和創新者之路

為了解決數據分析研究所的問題，作者（美）阮友壽 這樣論述：

本書介紹了公司如何通過數據分析獲得策略性見解，提高收益，實現增長。其中，關鍵的因素是整合能力和端到端能力，包括從商業角度和IT角度進行數據管理和分析的能力。作者通過大量的案例還原真實的場景，向讀者展示優良的分析系統是如何變革公司業務的。將數據庫、內存分析和Hadoop整合在一起使用，公司不僅可以提升業績，還可以減少處理時間，之前需要花費數周或數月的工作現在幾個小時或幾分鍾就可以完成。Tho Nguyen，1980年來到美國，和他一同來到美國的還有他的父母、六位姐妹和一位兄弟。Tho隨后受北卡羅來納州格林斯博羅市聖方濟各聖公會的資助，並獲得來自美國家庭的幫助和支持，在他們的指

導下學會了英語，從此他開啟了在美國的精彩生活。Tho取得了北卡羅來納州立大學計算機工程學院的理學學士學位，並獲得了英國布里斯托大學國際貿易學院的工商管理學碩士學位。在碩士就讀期間，Tho先后訪問過法國國立橋路大學、香港大學和加州大學伯克利分校。Tho還曾擔任過扶輪社的學者大使，這一經歷加深了他對世界的認識。 在信息科技領域從業18年以來，Tho同世界范圍內的科技合作伙伴、研發人員和客戶建立了緊密的合作關系，在數據分析、數據存儲和數據管理方案方面，為客戶提供增值的商業方案。得益於其在技術和商業領域的工作背景，Tho獲得了在產品管理、全球營銷以及商業聯盟和戰略管理方面的廣泛經驗。Tho目前在

國際數據分析研究所擔任教職員，活躍於各種學術會議，同時撰寫數據管理和分析方面的博客。業余時間，Tho喜歡和家人待在一起，喜歡旅行、跑步和打網球。此外，他還是一位不折不扣的美食家，希望嘗遍世界各地的美食。

數據分析研究所進入發燒排行的影片

青世代對熟食外送平台顧客滿意度之研究

為了解決數據分析研究所的問題，作者鄭軒宜 這樣論述：

本研究旨在探討隨著時代進步、科技網路發達進而引起大眾消費習性也隨之改變，在此同時也帶動線上購物平台的興起，特別對於外送熟食的服務更是現代人不可或缺的選項。消費者在熟食外送可服務的區域內，就可以透過Google及GPS衛星定位使用線上訂餐，既可以省去人擠人排隊等待的時間成本又可以輕鬆訂購熟食外送和享受熟食外送服務的便利性。因此，在日益競爭的熟食外送平台下，20～30歲「青世代」（1990年～2001年出生）族群使用頻率尤其極高，對於提出符合「青世代」期待、需求及滿意的合作熟食餐廳極為重要。本研究回收問卷386份，回收有效問卷368份，運用統計軟體SPSS 25.0進行資料分析，以驗證本研究之研

究目的與推論假設，並期望本研究結果可以提供日後研究及企業作參考。經過「問卷調查」模式進行實證分析後主要有以下研究結果發現︰(1)「不同社會經濟背景的平台使用者對服務品質有顯著差異」為部分成立。(2)「不同社會經濟背景的平台使用者對品牌形象有顯著差異」為部分成立。(3)「不同社會經濟背景的平台使用者對顧客滿意度有顯著差異」為部分成立。(4)服務品質對顧客滿意度有顯著正向之影響。(5)品牌形象對顧客滿意度有顯著正向之影響。

下一個工作在這裡！：智慧科技時代，人機互助的5大決勝力

為了解決數據分析研究所的問題，作者湯瑪斯．戴文波特茱麗亞．柯比 這樣論述：

智慧科技時代來臨， 你的競爭力，升級了嗎？ 　　名列全球25大頂尖顧問、資訊科技百大最有影響力人物， 　　大數據權威──戴文波特的未來預言： 　　10年內，10種知識工作將由機器接手！ 　　然而，機器不只帶來威脅，也帶來希望， 　　人類的下一個工作，將發揮獨一無二的人性特質， 　　善用機器借力使力、徹底發揮超強能力！ 　　★亞馬遜讀者評價4.8顆星★ 　　戴文波特指出將被智慧科技取代的10種知識工作，包括傳輸內容給學生的教師、分析大量文件的法務、仰賴資料回答問題的財務規畫師等工作；即使某些決策交由電腦判斷可能會出錯，但這樣的浪潮已勢不可擋！ 　　工作者與智慧機器將會密切攜手合作， 　

　不只是分工，而是加乘雙方的價值！ 　　面對自動化科技的挑戰，知識工作者應該重新定位，找出機器無法替代的自我價值；企業領導者更須改變思維，以人機互助化為優先目標，才能維持永續優勢。書中提供具體可行的5種思考策略和行動指南，讓每個工作者獲得更大成就感、創造更高價值： 　　․自我提升 　　提升至自動化系統的層級上，在過分混沌與變化快速到電腦或機器人無法處理的領域，開發綜觀全局的深入看法與決策能力。 　　․轉進 　　轉移到電腦不擅長的非決策導向工作類型，例如銷售與激勵別人，或者以直截了當的方式描述電腦做出決定的工作。 　　․投入 　　參與電腦系統的自動化決策，了解、監看與改善它們。例如財務規

畫師與經紀人在公司引進新工具時，會很快了解機器做出決策仰賴的邏輯，並勇於告訴公司內部與外部廠商的科技專家，如何修改與升級機器。 　　․專精 　　在你的專業領域內，找到一個狹隘到無人試圖將它自動化，而且自動化可能永遠不划算的地方。 　　․邁步向前 　　在特定領域內，開發能支援智慧決策與行動的新系統以及科技。 　　本書並提供行銷人員、記者、教師、律師、財務規畫師等精彩案例，看各領域傑出人才如何洞悉先機、再創事業高峰。 　　「與其追問會被機器取代的下個工作是什麼，不如了解機器帶給我們的下個工作是什麼。」你想成為哪一種工作者？由你來決定！ ◎名人推薦 　　「這本來得正是時候、經過深入研究的著

作，提出了讓人信服與激勵人心的觀點：人類面臨的挑戰，將激勵我們超越潛能，同時讓我們變得更人性。本書是一紙強力動員令，同時提出一份未來藍圖，忽視這份藍圖的人將會陷入險境。光是閱讀本書還不夠，還要根據內容立即採取行動！」──勤業眾信創新優勢中心董事長約翰•海格   　　「每位知識工作者、企業主管以及政府領袖，都應該閱讀這本書。智慧機器將改變我們的工作與生活，愈早開始與智慧機器的能力相輔相成，經濟發展就會愈成功。戴文波特與柯比所言甚是：人類將與這些工具建立互助關係，而非被它們自動化。愈快學會互助化，未來你在勞動市場的成就會愈高。」──前IBM華生電腦部門總經理，現任認知規模公司董事長馬諾•薩希納  

　　「分析化革命的贏家不僅將取代人類決策，更將與其相輔相成。對於這項管理革命，戴文波特與柯比的優秀著作提供了基礎指南。」──麻省理工學院教授，《第二次機器時代》共同作者艾瑞克•布林優夫森   作者簡介 湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport） 　　貝伯森學院（Babson College）資訊科技暨管理學教授、國際數據分析研究所共同創辦人、麻省理工學院數位商業中心研究員、勤業眾信分析（Deloitte Analytics）資深顧問。在貝伯森學院、哈佛商學院、麻省理工學院史隆管理研究所，以及波士頓大學的主管課程教授分析學與大數據，著有《大數據@工作力》或合著《哈佛教你

精通大數據》等17本書。 　　曾獲《顧問》（Consulting）雜誌提名為全球25大顧問，是齊夫．戴維斯（Ziff Davis）出版社「資訊科技百大最有影響力人物」之一，也是《財星》雜誌全球50大商學院教授之一。 茱麗亞．柯比（Julia Kirby） 　　《哈佛商業評論》特約編輯。曾合著《站在太陽上：海外的資本主義爆炸如何改變各地商業》。 譯者簡介 王鼎鈞 　　從青年時代起迷上文字的美好，因此踏入翻譯領域。日後完成大眾傳播與空運管理碩士學位，職場工作經驗主要在公關業與航空業。沒有在旅行的時候，會兼職從事翻譯工作。 前言 第1章 你的工作會被電腦取代嗎？ 1

0種工作即將消失 社會新鮮人愈來愈難找到工作 10年內，職場將會改變 到頭來，人類擅長什麼？ 進入「後自動化時代」的人類工作 第2章  智慧機器有多聰明？ 智慧機器是怎麼開始被運用的？ 機器支援人類的最新方式 智慧機器也有情境感知與學習的能力 未來的機器也會有「自覺」 人類必須與各種形式的機器合作 第3章 不要自動化，要互助化 電腦是人類心智之輪 互助化形式：超強能力與借力使力 每週只要工作15小時？ 互助化的五個選項 保險核保工作將被電腦全面取代？ 其他工作者的五個步驟 第4章 自我提升 自我提升者要做哪些決策？ 新聞業自我提升的案例 自我提升者擅長綜觀全局 建立生態系 在電腦與人類的

技能間找到平衡 ◎給「自我提升者」的建議 第5章 轉進 未來更需要累積多種智能 找出精進「非認知」技能的方法 需要創造性和同理心的工作將會大增 人類的深層實力會被人工智慧超越嗎？ 要提升力量，互助化的好處超過自動化 ◎給「轉進者」的建議 第6章 投入 投入者扮演的角色 投入者的價值 你是天生的投入者嗎？ 投入者的共通點 ◎給「投入者」的建議 第7章 專精 建立你的專業利基 追求狹隘領域的專業 專業領域中的互助化科技 利基員工是利基企業的根基 ◎給「專精者」的建議 第8章 邁步向前 邁步向前的不同角色 邁步向前者的工作重點 ◎給「邁步向前者」的建議 第9章 如何管理互助化關係？ 互助化

是維持競爭優勢唯一方法 執行互助化的七大步驟 第10章 社會如何適應智慧機器？ 教育應強調互助化 創造就業的政策應鼓勵互助化 保證工作比保證收入更有意義 工作以外，還要面對道德與政策問題 誰有決定權？ 制定互助化的規範 謝辭   推薦序 當熊逐漸逼近…… 文／鄭志凱　矽谷Acorn Pacific Ventures 創投基金共同創辦人 　　人工智慧一向是科幻小說的題材，自從2015年AlphaGo贏了圍棋九段棋士之後，大家才驚覺到人工智慧已經兵臨城下。 　　面對人工智慧的威脅，人們有三種態度。第一種以未來學者雷•庫茲威爾（Ray Kurzweil）為代表 ，他認為有了人工智慧加

持，人類的智能如虎添翼，必然會突破奇點，展開另一個階段燦爛的文明。第二種人包括知名的物理學家史帝芬‧霍金（Stephen Hawkin），他曾經憂心忡忡地提出警告：人工智慧是人類滅絕的預言。第三種人像是MIT教授艾瑞克‧布林優夫森（Erik Brynjolfsson），他很務實，認為人工智慧是一刃之兩面，帶來機會，也帶來前所未有的威脅，人們最好學會趨福避禍。 　　本書作者，屬於第三類人。 　　悲觀的人認為人工智慧或機器人將取代各種白領或藍領的工作，讓當今的高失業率雪上加霜。樂觀的人認為歷史上科技雖然消滅了許多傳統工作，同時也創造許多更有挑戰性的工作機會，人工智慧自然不會例外。但不管樂觀悲觀

，大家都同意，無論人工智慧進一步成為人類的對手或是助手，十年、二十年之後，未來工作的內容跟現代將大不相同，人們無法與潮流對抗，只能學會適應；不能適應，只有淘汰。 　　《下一個工作在這裡！》的初心，便是討論人們該如何適應，兩位作者提出了五個建議：stepping up, stepping aside, stepping in, stepping narrowly, stepping forward。本書翻譯為：自我提升，轉進，投入，專精和邁步向前，總之，要適應就要自我改變，不能坐以待斃。 　　今年五月，美國白宮廣發英雄帖，徵詢學研產界對發展人工智慧的建議。IBM在人工智慧領域投入超過50年，

它的回覆詳實而全面，值得所有對人工智慧有興趣的朋友參考。 　　在IBM內部，人工智慧被稱為擴增智慧（augmented intelligence），以凸顯它只是用來擴充增加人的智能，而不是模仿人的智能。這個微細的差別，便定位了這項科技在IBM內的發展方向，它只是聽命於人的聰明助手，而不是人類被取而代之的競爭對手。同時，做了這樣一個巧妙的轉換，同樣AI這個簡寫，便沖淡了一些負面意涵。 　　閱讀人工智慧未來的發展可能，不免要同時思考：對台灣的科技經濟發展而言，人工智慧代表了一個未來產業，還是一項能夠增加生產力的工具？ 　　台灣軟體產業占全國GDP只有2%，在人工智慧的技術能力上，台灣與美國的

差距大約等於國中生與研究所的程度差別，要能產生像DeepMind（被Google收購，成為Alpha Go 的技術後台）這樣一流的AI技術公司，機會不高。如果學習矽谷許多新創公司，用AI來幫大公司解決問題（例如6Sense幫Dell、IBM做銷售預測）也許是一個可行的方向，但必須留意台灣市場規模大小的問題，假設發現規模有限，便需要努力突破各國際市場的屏障。 　　但更重要的是，其他占GDP總值98%的各種製造業、服務業、金融業，以及政府部門公共支出，如果不能充分利用人工智慧，在國際生產力的競技場上敗下陣來，這樣的後果對台灣的整體經濟前景造成的衝擊更為深遠。 　　本書作者湯姆和茱麗亞用了一個很

好的比喻：當兩個人在森林裡遇到一隻熊，求生之道不是跑得比熊快，而是比另一個人快。面對人工智慧這隻來意不明的熊，作為一個務實主義者，本書十分盡職地告訴讀者如何跑快一些。不過，對於喜歡思考的讀者而言，也許心中揮之不去的問題是：那個跑得比較慢的人後來怎麼了？   第1章　你的工作會被電腦取代嗎？是的，智慧機器能把你部分的工作做得更好，甚至取代你全部的工作，請認真看待這個威脅。 十種工作即將消失 威爾斯（H. G. Wells）的經典小說《世界大戰》（The War of the Worlds）中，有一段雋永的台詞。故事的敘述者悔恨地說道，對於「超越人類的智慧」來到──在他的例子中，是來到地球的火

星人──自己沒有及早做出反應。把自己與躲在舒適窩中的渡渡鳥（編註：又叫嘟嘟鳥，生活在模里西斯島上，200年間迅速滅亡的一種鳥類）相比，他想像入侵島嶼的飢餓水手，必定曾讓那些可憐的鳥兒躊躇無措：「親愛的，明天我們再啄死他們。」 至於你呢？隨著智慧科技接管愈來愈多過去由人類主掌的決策，你採取行動了嗎？你是否已經充分體認，應該採取行動了？為了幫助你開始採取必要的行動，以下是你必須離開舒適圈的信號，這些都是知識工作者的工作正在邁向自動化的證據。 1.目前已有能執行部分核心任務的自動化系統 關於自動化會對一份工作逐漸構成威脅，最有力的證據就是目前已有能夠執行所有或部分核心任務的自動化系統。舉例來說，如果

我們是放射師或病理學家，我們應對能判讀影像、從乳房攝影或子宮頸抹片中發現問題的電腦輔助偵測系統感到憂慮。如果我們是資訊工程師，我們應對由一名工程師掌管2萬5千具伺服器的臉書系統感到憂慮。這些系統尚未全面普及，但是這種狀況也許會在十年內發生。 2.工作不需要真正接觸實物或操作 如果你執行的工作不需要接觸實物，或者與客戶面對面進行，就沒有理由不自動化。如果你主要的工作是處理文件（例如不動產或許多其他領域的律師）或影像（例如放射師），系統就能夠閱讀內容與斷定其意義。如果你的工作需要以不確定方式挑戰實體，就不會很快消失。筆者有位麻醉師朋友表示，他經常需要移動病患，保持他們的氣管暢通，所以他不相信機器人

會讓他失業。