公共政策中的數據驅動決策
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我們生活的時代，這個“信息時代”，正在肆無忌憚地產生海量數據。在許多創新技術和技術工具的幫助下——包括廣泛的數學技術、數據分析技術、可視化技術、雲計算和模糊集和系統——這些數據可以被詳細描述以構建令人興奮的數據集，這些數據集可以通過以下方式訪問全部。這些越來越大的數據集包含從不同來源更快獲得的高度詳細信息，將基於交易的傳統數據與自動收集的數據（如手機和網絡連接發出的信號）或自願收集的數據相結合，如我們在社交媒體上發布的材料。
數據科學——創新地使用“分析”從這些多種多樣的數據集中提取信息和見解的總稱——最初是為商業目的而開發的。端到端分析數據的最常見方法是 CRISP-DM。
用於數據挖掘的 CR oss 工業標準過程 (CRISP-DM )是一個具有六個階段的過程模型，自然地描述了數據科學生命週期。它就像一組護欄，可幫助您計劃、組織和實施您的數據科學（或機器學習）項目。以下是 6 個 CRISP-DM 階段：
- 業務理解——業務需要什麼？
- 數據理解——我們擁有/需要什麼數據？乾淨嗎？
- 數據準備——我們如何組織數據進行建模？
- 建模——我們應該應用哪些建模技術？
- 評估——哪種模型最能滿足業務目標？
- 部署——利益相關者如何訪問結果？
回到前段的主題，數據科學用於支持公共部門的決策，幫助我們更深入、更透明地了解我們的世界，同時改進我們識別和組合人們做出的選擇的方式當面臨許多可能的選擇時。分析信息的可用性和使用可以幫助，特別是實現：_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
- 在規劃和實施公共政策方面提高效率和有效性，因為越來越容易理解每個用戶的期望是什麼，從而“針對”任何倡議。
- 更迅速地了解社會中正在發生的現像如何需要特殊干預，例如，通過測量當地或全國的人口情緒或對特定病理學如何通過 DDD（數字疾病檢測）傳播進行實地觀察。
當我上週在上面了解到時，我最喜歡的圖片是西爪哇政府根據交通、人口密度、擁擠點、貧民窟定居點和確診病例分析 Covid-19 傳播的潛力和風險的案例。
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數據驅動的專案管理如何提升決策質量，涵蓋數據收集與管理、數據分析策略、實際應用技巧，以及面臨的挑戰和解決方案。通過描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析，專案經理能夠優化資源分配、進度管理和風險控制，確保專案順利進行。
透過簡單的舉例，分享從原始資料到洞察發現的完整過程，包括資料清洗、特徵工程、探索性資料分析，以及如何根據分析結果提出具體建議。
隨著數據資產化進程的加速，數據不僅成為企業的重要資源，也逐漸影響到我們的日常生活。了解數據資產化如何改變我們的生活，以及我們如何利用這個趨勢進行套利，對每個人來說都是有價值的。
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在當今數位化的商業環境中，新商品開發已經不再僅依賴傳統的市場調查和直覺決策。隨著大數據和人工智慧技術的迅速發展，數據驅動的開發策略成為推動創新和保持市場競爭力的關鍵。本文將探討如何利用數據驅動的方法來優化新商品開發流程，從而更有效地滿足消費者需求，提高產品成功率。
本文以一成功案例探討如何運用數據洞察促進保險公司業務發展。通過定期熱度報告分析、GPT產生報表、個性化服務、先進數據分析、精準商品評論情緒分析和個性化商品推薦模型等解決方案，提升客戶留存率、新客戶獲取率及市場份額。
有別於試圖直接從數據中找出洞察，商業分析的精髓在於先思考 so what——從定義目標開始，做出商業決策的雛形後，才用數據去支持假說。這篇文章介紹 A/B 測試的技巧，以及摘櫻桃的應用，解說數據篩選的操作、摘櫻桃的好處，以及企業案例：數位轉型後的報社，亞馬遜CEO貝佐斯改造百年郵報。
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1.5
Date Techonlogy
DT時代的特徵是體驗，體驗就是感受。顧客要的不是服務，顧客要的是體驗。
2.4
在大數據時代，企業必須運用DT技術從資料收集至中探索巨大的價值，因為它能夠讓企業比顧客更懂顧客。DT技術運用方式
一、自動預測趨勢和行為
二、關聯性分析
三、分群
在當今數據化時代，保險行業正在經歷一場前所未有的變革，除了傳統的訪談法進行保險產品開發，用數據增強新產品的可信度越來越重要。但公司不一定具備條件探索顧客關心的議題、產品條件、商品情緒，因此從產品開發到客戶關係管理，每一環節都充滿了創新的機遇。
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