※ 引述《rosenzulu (玫瑰祖魯)》之銘言：
: 大數據
: 最近被媒體使用到爛掉的名詞
: 常常看到新聞「大數據顯示...」
: 身為統計系的我 也稍微爬文瞭解一下
: 大數據的魅力所在
: 但看到的不外乎是
: 「未來產業大宗就是AI、物聯網與大數據的結合」
: 「運用大數據分析得到相關 進一步得知未來趨勢作為政策」
: 但如果是要探討相關性、做預測
: 使用統計方法不是也可以嗎？
: 再查一些大數據最夯的課程
: 幾乎都是R,Python這2個程式語言
: 然後使用該2語言實作資料探勘、機器學習
: 實在搞不懂大數據的新科技點在哪裡
: 有沒有產業界大數據大師可出來為小弟解惑？
之前我去中國談生意的時候
跟幾個上海和杭州共享單車的業者談過
我當時有問他們為什麼他們好像對共享單車的管理和回收比較沒那麼在意
(就之前中國共享單車到處亂丟 被po上網那陣子)
他們幾乎口徑一致地說
共享單車其實不是要賺錢 而是要蒐集大數據
例如杭州的共享單車有30幾家
其中大概有一半其實是同老闆
他在不同單位和機構用放不同的共享單車
對了 先說一下杭州的共享單車租用模式和之前台北市有點接近
就是半小時還多少時間內不用錢
所以導致遊客都會在時間到之前就還車
一個景點一個景點還車 再借車這樣
總之共享單車的老闆會在車上放定位器
紀錄數十萬輛單車的旅線
長期累計下來
就會知道那些地方是旅客最常去逛的點
哪些是通勤族最常走動的地點
哪些地方需要增加停車位
又哪些地方適合開設商場
這些數據蒐集完 經過整理之後
就會轉賣給政府機構
或有意到當地投資的商人參考
所以對他們來說
共享單車亂丟也是一項數據
代表那邊缺乏停車或是交通動線比較擁擠混亂等等
對這些業者來說
單車的錢少
數據賣出去的錢才是他們主要要賺的
所以他們共享單車的租用規則其實蠻常修改的
可能上禮拜是租30分鐘不用錢 這禮拜是租20分鐘
這禮拜某景點排200台 下禮拜排50台等等
為的就是蒐集不同的數據
這樣的大數據分析
的確和傳統的統計分析不太一樣
給你參考