數據分析
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購屋之前必須重點關注的新增房貸（流量）數據＿購屋族與金融機構篇：收入決定授信金額與核貸成數、年齡則決定利率高低、30–39歲為購屋主力、房貸承辦以銀行為主。
大數據是甚麼？如何定義大數據？
大數據與人工智慧幾乎是一同線性發展的，AI的成長幾乎是由大數據構建而成。
一、大數據的定義
容量(Volume)
資料量達到我們對於運算它有一定的困難，目前大概是10 Tera或是100 Tera。
速度(Velocity)
速度指的是資料變化的速度很快，
給正在摸索方向的採購人員，一些實戰經驗分享。文章探討如何從基層採購轉型為策略採購，重點在於培養策略思維、善用數據分析、主動跨部門合作，並從「把事情做完」提升到「看得懂事情怎麼發生」。
📌 TL;DR：這是偏向於技術實戰導向的文章。我將聚焦於如何以 n8n 搭配 crawl4ai 建構出一套模組化、自動化的電商資料分析平台，並分享我為什麼選擇這套組合。內容將包含n8n中每個節點的配置、流程邏輯、錯誤處理、資料清洗、排程執行與跨平台串接等。
談起數據分析，很多人的印象都大概是先由Excel或是CSV檔案開始，套用算式、生成圖表、造儀錶板等的工序。然而，在實戰的情境下，數據不一定像是課程教學一樣，早早整齊地排列分佈，等待你進行分析。
聯徵房貸市場的購屋者、建物與金融機構的鑑估值、授信額度、核貸成數與利率數據統整：收入與年齡影響貸款條件、建物以36年老屋與電梯大廈為主、銀行為主要承貸方。
加入新公司滿三週，寫下這些適應過程中的觀察與心情：從一開始摸索到開始產出，從資料量級、團隊協作到技術細節，每一步都讓我重新認識自己作為 DA 的成長。這篇文章，記錄當下，也留給未來的我回頭看看這段轉變。
