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大数据和人工智能在中国很火,那么在台湾如何呢?

台湾大数据

史葛夏(Scott Hsia),电通安吉斯网络台湾分公司AAA的首席执行官,他的那句引证早已广为流传:“在产品零售当中最大的风险就是猜疑。”这个本身就是大数据要解决的问题。史葛夏是最近电子时报在台北举办的大数据会议的主题发言人。

史葛夏从零售和市场的前景来处理分析大数据。他描述道,市场已经从原来的主动地位上“指导”顾客什么是最好的,什么是流行趋势还有什么时候应该消费发展到一个新的现实——网络时代下,你需要在特定的情景和时间里准确地定位你的产品的消费者。

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换句话说就是,在数据时代,企业所应该满足的是现实的消费者需求,而不是去创造需求。从根本上说产品和服务需要无缝对接给客户并且不强制改变他们的日常规划并且不能等待太久。这同时产生了另一个问题,那就是收集的数据必须时刻更新来及时让你意识到顾客使用你的产品后接受与否。掌握这些数据,才可能使市场营销中在投递广告、选择呈现形式、获取顾客认同的最佳时机的自动化成为可能。智能传感器和标签可以在这个方面起到一定的作用,在中国,这些在微信上海量数据的与个人有关的身份甚至可以让你了解到特定人群是否在你的朋友圈之内。

来自电子政务云平台e-Cloud Valley(一个与亚马逊服务网站有密切关系的云服务公司)的蒋桥指出了大数据的三个大的挑战,即质量、速度、种类。数据温度

How do you characterize the temperature of your data?

An easy way to think about it is to classify data as being hot, warm or cold. Hot data is data that is frequently accessed.

Warm data may have been hot at one time, but is less frequently accessed.

Cold data is not accessed very often or not at all.

可以按照数据使用频率分为热、暖、冷)她表示有多种解决方法,这取决于数据温度和可以接受的延迟。有一些功能需要数据被立刻处理,然而,另一些形式的数据并不要求立即产出。因为有不同的要求,所以有不同的存储量带来的不同的定价。

她列出了大数据的几个发展进r程(如下表1)

大数据

表一:大数据的演变过程;来自:蒋桥的观点

这个观点得到了日本日立数据公司顾问陈建伟的回复,他认为目前大数据还没有被完全透析。他设想的大数据的发展如下图所示:(略)

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陈建伟表示从不同的来源中协调数据最重要的事情是确保数据的纯净,也就是它们需有同样的格式并用相同的方法衡量。

关于“啤酒与尿布神奇的购物篮分析”的传说和“台湾学校的餐饮问题”

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图1: 因为赵晓伦的妻子比预期早产无法到达现场,潘老师代替赵晓伦作为因特内学科服务发言 。来源:萧振宇

虽然这被认为是一个由顾问凭空捏造的传说,但是这个在啤酒销售和尿布之间让人惊讶的联系仍然被用来解释“基于查询的分析”和“数据挖掘”之间的不同。

来自因特内的潘老师不定地在周四或是周五重复这个说法,为了说明他们发现了啤酒销售和尿布之间的惊人联系。正如这个说法所言,在事后我们很容易去想象故事背后的联系:一个男人在星期五工作之后对自己在周末购买啤酒的行为感到内疚,所以便买了尿布来哄妻子开心。基于查询的分析——筛选数据去发现已知的数据——如果不是调查者已经寻找到内在联系的话是不会呈现出这样的联系的,反而数据挖掘技术旨在发掘那些未知的联系,比如关于“啤酒和尿布”之间不协调的联系。这个故事发展到后来变成了啤酒和尿布被放置在超市相邻的位置,随后销售上升了不少,不过这好像只是一个捏造,它唯一有用的也只是指出了“基于查询的分析”和“数据挖掘”之间的不同。

她开始举另一个例子——在欧洲发现了雨天和甜品消费以及晴天面包师生产三明治之间的联系,她说这样的做法使利润提高了20%。这一切都显示了大数据对于揭开那些基于查询的分析所不能发现的内在联系所起的重要性。(编者注:大数据的核心是相关性,而不是因果关系。)

针对“大数据如何利用在交通运输业”这个问题,她摆出劳斯莱斯所用的模型作为典例——将卖点放在发动机运行时间而不是发动机本身,劳斯莱斯从他们飞机的发动机作为一部分服务中产生不断的数据,去预测必要修理的最佳时间,让他们能够比反对者占上风。通过有计划考虑修理的时段而不是在紧急情况下才修理飞机,这样能够帮助他们的顾客避免延误飞机。这些数据同样能够让他们查找出设计的缺陷并且改进设计。

潘老师描述了她们的公司如何利用大数据去为台湾的客户解决问题。她展示的最主要的方面包括在一连续的食品安全丑闻发生后,为学校的餐饮创设数据链,去着重关注食品安全,这其中包括评估涉及的利益相关人并创建一个信息链。

他们创建了一个能够收集和处理数据的平台,让每一个利益相关者都能够监督产业链。

在做完成本分析后,他们发现学校餐饮中75%的花费是在食材方面,23%在设备和安置职工上,剩下仅仅有2%的利润。他们发现15%的食品成本都是源于额外的食物,比如若学校报道了食物供应不足,那么食品提供商就要承担相应罚款。而且还有10%是粮食浪费。在台北食品供应商仅仅能赚取1.03-1.04新台元的成本费。

能够预测食品的需求量便可以让供应商减少额外的食物花费去确保他们既不会被罚款也不会浪费。这些节省的钱就可以提高他们的利润,或者使得食物的品质被提升,由此满足了家长对无公害有机食品的选择的需求。

一些最有趣的数据发现到目前为止气候不会真正影响食物的消费,但是气温会影响而且与民间认知相反,在体育课和常规课中学生在食物方面的消费并没有什么差别。另一个有趣的现象是,尽管在同样的地区,有一些学校就可以达到较低的浪费水平。

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图2:盛一达在台北会议上的演说 来自:萧辰宇

日本电通公司台湾分公司的资深总监盛一达同样在论坛上介绍了一些日本电通的人工智能技术,包括CONOHA】通讯设备,一个能进行复杂对话的人工智能(见视频1),他详细地描述了该公司改进的智能相机系统,这个系统可以识别定位行走在楼宇间的同一个人,同样可以甄别出可疑行为和一般行为,比如蹲着和坐立不安。这对于一些安全保障部门是非常有用的,可以帮助他们施行医疗救助和零售相关物品。

大数学堂的创始人丘佑玮更加关注将大数据用于处理一些公关问题并在它们成为丑闻之前负压。他的演说中最有趣的一部分要数“人工智能在文本分析方面的作用”了——通过扫描新闻去分析政治候选人的受欢迎程度,这个技术同样适用于企业中。丘佑玮现在是台北现任市长柯文哲的顾问,柯文哲可以算是单枪匹马与势力较大的反对者竞争,真可以算是一批黑马啊。

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End.

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