✍️ [ 5 個你可以記住的執行數據分析專案的關鍵步驟 ]

這與是不是技術人員無關，只要你做的事情需要透過 #數據驅動成果，那你就需要了解這個流程。
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如果你剛好是以下的角色，那讀完肯定對你有幫助：
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🧑‍🦰數據分析專案經理
➡️ 你可能需要理解所謂的數據分析產品與服務要經過哪些流程，以便於拆解管理專案工作計畫與專案時程，並找到合適職能的工作者一起來完成這個專案。

👩‍🦰參與數據分析專案的數位行銷人
➡️ 我在猜已經不少數位行銷的人已不知不覺跨界到數據分析領域了，不論你是用 google sheet/Excel ，或是已經開始學習商業智慧報表工具 (Data Studio/Tableau/PowerBI)，那你就更方便可以完成數據分析題目，因為使用商業智慧工具的操作過程也需要有數據分析流程的 mindset 喔。

🧑‍🦱參與數據分析專案的技術人
➡️ 那就更不用說了，你要開始用大局的角度思考數據分析專案，要知道你演算法跑到天荒地老到底是在解決什麼問題，讓你花的心力可以真正跟老闆或其他 stakeholder 看得懂的成效成正比。

👧你還沒工作，或想要開始轉換到數據分析領域，需要一些經歷來證明自己
➡️ 很多人都會問我，我都沒相關工作經驗那怎麼辦？我要如何走向數據分析領域？
✔️這就是最好的解答 - 「#累積數據作品集」，不要責怪周遭沒有真實的數據，現在已經有太多外部的公開數據可以使用，只要拿到你有興趣的數據，你就可以試著站在這些流程來做成作品集，切記，「定義商業問題」很重要！就算你下載的數據本身沒告訴你他的 #商業痛點 是什麼，你也可以 #試著自己想像商業痛點，並針對商業痛點對症下藥，那即使你沒有任何相關工作經驗，你也有機會讓面試官知道你有很紮實的數據分析思維與技術了。
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如果還有其他更想知道的內容，歡迎留言或私訊我喔🙌

#資料科學知識 #資料科學 #AI #機器學習 #數據思維 #行銷科技 #預測 #資料科學與我們日常有關 #martech #數據分析流程 #數位足跡 #客戶生命週期 #ltv #成長行銷 #職涯建議

創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列：看看馬上贏如何在巨頭競爭下，用大數據驅動業務，實現傳統零售商和品牌商的雙贏。

改造者系列：科技巨頭下的AI企業制勝之道？-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

馬上贏是創新工場投資的大陸領先的快消行業大數據公司，其定位是中國快消品行業的風向標，零售監測的新標準，成為中國的「尼爾森」。通過信息化賦能小規模零售商，馬上贏打通一個個數據孤島，以大數據的方式挖掘零售數據的商業價值，為品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。

為了讓數據更好地服務於新品研發和上市，馬上贏引入了PDCA（Plan, Do, Check, Act）循環，通過數據說話指導快消品快速迭代，提升零售商銷售收入。

具體來說，品牌商可以在零售商的渠道內測試包括售價、外觀、營銷、陳列等要素，通過數據回饋指導新版本，實現往復循環。

在采訪中，馬上贏創始人猴哥（王傑祺）表示，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在零售領域，馬上贏致力於定義中國快消品零售監測行業的新標準，成為「中國的尼爾森」，通過免費為連鎖零售商提供市場情報和「零售數字化鐵三角」2，與零售商進行數據合作，將海量的線下快消品零售數據轉換成精准的市場洞察情報。

1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2 「零售數位化鐵三角」指通過PDCA循環迭代的方法提升零售商銷售收入。P=Plan：52周企劃；D=Do：會員營銷；C=Check：BI看板；A=Act：改進。

■本期受訪嘉賓：猴哥（王傑祺）

馬上贏正在建設覆蓋線下門店最多的零售監測網絡，為連鎖企業免費提供BI看板、52周企劃3、會員營銷和市場情報，推進連鎖企業數字化轉型。

猴哥（王傑祺）是馬上贏的創始人兼首席執行官，清華大學學士，美國華盛頓大學碩士。他是原阿里巴巴集團資深產品專家，曾于美國UPS供應鏈部門擔任高級工業工程師。在創立馬上贏之前，他曾創業推出購物助手（如意淘），後被阿里收購。

3「52周企劃」指依托馬上贏的大數據AI技術説明零售商實現精細化管理。零售商可以瞭解一年中每周適合銷售什麼類目的產品，與陰曆節日、陽曆節日、節氣、特殊事件（如比賽活動）關聯，提升門店的銷售計劃能力。

■對談實錄

Q1 馬上贏為什麼選擇切入零售賽道？如何定義「中國的尼爾森」？

猴哥：馬上贏致力於定義快消品零售監測的新標準，做「中國的尼爾森」，為零售商和品牌商提供服務。面向零售商，馬上贏免費提供ABC服務，即AI、big data（大數據）、Cloud（雲服務），以換取訂單數據；面向品牌商，馬上贏基於零售商的脫敏數據提供大陸市場情報，賺取收入。

馬上贏發現，大陸的市場過於分散，零售的毛利又低，大量規模小的零售商缺乏足夠的IT費用以支援其獨立完成信息化應用，但他們對信息化的需求又是真實存在的。另一方面，品牌商有意願和能力為市場情報、動銷數據支付費用。馬上贏看到了零售商和品牌商的痛點以及購買力的巨大差異，嘗試通過為零售商和品牌商提供所需服務來提升整個行業的效率。

馬上贏一方面向零售商免費提供差異化的信息技術服務，按零售商的需求提供BI看板和市場情報支援，另一方面向品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。此外，馬上贏還在著重提升AI演算法和大數據中台數據處理能力，以便支援更多零售商和品牌商的數據服務需求。同時，這些技術優勢和服務支撐能力説明馬上贏建成大陸覆蓋範圍最大的即時零售數據監測網絡。對於馬上贏和客戶而言，這是雙贏。

在數據治理中，馬上贏需要做的是建立相對統一的內容體系，實現統一的度量衡。比如同一個條碼的商品在不同門店的名稱寫法不同，傳統方法是通過人工進行校驗和修正之後才能統一名稱入庫。馬上贏通過自己搭建的超1,600萬條碼的商品庫，使用AI演算法對零售數據做分類、清洗，並基於完善的商品知識圖譜體系標記商品屬性，再由BI看板提供數據洞察服務。馬上贏的這套全流程自動化體系，極大地提升了數據處理和情報產出的速度和效率。

Q2 相比數據咨詢商、科技巨頭等其他類別的競爭對手，馬上贏的差異化優勢是什麼？如果品牌方想自己做零售大數據，馬上贏怎麼應對？

猴哥：以往零售商想實現信息化必須高價購買專門技術公司的服務，只有少數資金充足的大零售商可以負擔得起，零售行業中數量眾多的中小型零售商往往望洋興嘆。而品牌方一般很難獲取到這些生意占比很大的中小型零售商數據，因而會尋求數據咨詢商的數據服務。但出於成本和利潤的考慮，數據咨詢商往往只服務最頭部的品牌商，在大陸可能只有幾百個品牌商能消費得起數據咨詢商的服務。相比之下，馬上贏合作的品牌商更加廣泛，從新銳品牌、區域性品牌到成熟品牌、頭部品牌，馬上贏都可以提供符合客戶需要的數據服務。

數據咨詢商從少數零售商那裏提取商品月度銷售匯總數據，再將數據整合為大盤情報，賣給少數頭部品牌商。但馬上贏從「激活生態」的角度出發，説明零售商提升數據運營能力，獲得大量一手銷售訂單數據，可以為品牌商提供更詳細的數據洞察服務。此外，馬上贏由AI賦能數據清洗和BI交付，從而可以提供即時的、更細顆粒度的看板，可以提供細到省級、地級市級、業態級、SKU級顆粒度的數據。

相比電商巨頭，馬上贏選擇線下快消品零售行業，覆蓋更多的線下零售商，涉及更豐富的業態，有大賣場、大超市、小超市、便利店、食雜店等等。在商品品類的選擇上，馬上贏暫不拓展美妝、服裝等電商渠道占比超過50%的品類，而選擇線上化率相對更低的品類，如食品、飲料、日用品。這些品類消費時效性高、頻次高、單價低，線上購物場景並不適合線下。

至於品牌方自己做零售大數據，馬上贏早前就思考過這個問題。我們和大品牌都聊過，如果建立品牌方自己的銷售追蹤網絡是否可行，得出的結論是不可行。一是單一品牌方來做大數據，做完了只能自己受用，成本攤下來很不合算，還不如投資AI企業，實現專業化分工；其次，品牌方還有一些技術壁壘解決不了，攻克下來只會對成本端造成更大的壓力，得不償失。

Q3 馬上贏在賦能零售商和品牌商的過程中遇到的最大挑戰是什麼？

猴哥：最大的挑戰來自於行業裏不透明的競爭——現在做AI的企業太多了，很多企業會虛報準確率，噪音特別大。

AI在每個垂直行業的落地需要很多行業知識，其次才是疊加AI演算法。但很多傳統企業對AI的期待特別高，導致市場上各種聲音魚龍混雜，每個企業都在講述「AI萬能」的故事。馬上贏不會激進地過度承諾，但這種冷靜和狂熱之間的衝突會帶來很多麻煩——當別的AI企業過度承諾其自動補貨的準確率高達95%的時候，馬上贏如果表示我們的準確率位於70%—85%的區間，傳統企業就會輕視我們的實力。現在，垂直行業裏缺乏行業組織或者專業機構來做客觀、公允的第三方普查。比如在圖像識別、自然語義處理領域，都有比較公認的訓練賽，大家用演算法的跑分說話，相對而言就比較客觀。落到垂直領域裡，每個企業自己報數據，很多時候就會有水分。

馬上贏曾經考慮把收集的數據脫敏之後貢獻出來，讓大家有一個公平的舞臺競技，但是很難運行起來。僅僅共享數據不足以激勵演算法團隊，需要行業組織定期舉辦競賽、活動等，或者像Netflix舉辦推薦演算法比賽，通過資本來激勵大家參與，僅僅靠社區運轉不起來。

Q4 你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼？

猴哥：有能力的巨頭要持續加強行業的基礎設施，讓開發AI的人能有更好的工具，讓雇不起博士生的企業也能應用AI，實現技術普惠。同時，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，AI企業要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。我相信這是我們的生存之道——「科技巨頭靠算力，我們靠設計」。

同時，大陸的零售行業在洗牌，有很多更具備數據化思維的新品牌在躍躍欲試。以前是渠道經濟，在社區裏搶到點位就能有流量，未來是有技術、數據和管理能力的品牌才能從老品牌手中搶到點位。此外，隨著許多快消品牌逐步上市，出現資本外溢，更多的人會開始創業，疊加當前快消巨頭的二代交棒窗口，零售領域將有新一波浪潮湧動。我相信，未來的零售行業會更加擁抱數據，擁抱AI。

■要點回顧

1. 不只是技術層AI要有標準，應用層AI也需要標準。垂直領域應用AI需要由行業組織或龍頭企業牽頭制定公認的行業標準，從而促進AI企業公平有序發展，這也將反哺傳統企業，促使傳統企業的AI應用提質增效。

2. 「科技巨頭靠算力，AI企業靠設計」，結合巨頭提供的行業通用基礎設施和「改造者」特有的垂直領域數據集和算法，各取其長，方能最大化傳統企業應用AI的效率。

ref: https://iximiuz.com/en/posts/devops-sre-and-platform-engineering/

本篇是一個由 Twitter 討論串引發的後續文章，作者想要聊聊 DevOps, SRE 以及 Platform Engineering 的差異。
文章中附有相關 Twitter 討論串的連結，對於原文有興趣的也可以去參閱一下 Twitter

註:就我個人觀察到的現象，台灣企業很少看到 Platform Engineer 的職位，有人知道有哪些公司有開這種職位可以留言分享一下

作者自述自己是個從事 SRE 工作但是內心卻是個軟體工程的技術專欄作家，因此就自己的過往經驗想分享一下對於這三者的看法，而這些討論就引起了一些回文
因此作者將這些概念整合下來寫下這篇文章來總結一下各方網友們的看法。

作者的軟體生涯中，從分工仔細的團隊到新創公司都經歷過，再還沒有認知到 DevOps/SRE 這類型名詞前就已經體驗過部署開發維運三合一的人生。

隨者愈來愈多人開始探討 DevOps 以及 SRE 這兩個詞，兩者之間的比較沒有停過，甚至還有專屬的兩個 awesome 系列 awesome-sre, awesome-devops 清單來列舉如何學習這兩個技術。
整個求職市場也因為這兩個名詞的出現而有變化，作者也因應這股潮流開始往下探索，因此最後就以自己自身的經驗來分享自己對於這些名詞的想法。

其中作者有提到一點也是我非常認同的，就是這些名詞代表什麼含義，這些職稱要做什麼都會隨者不同公司不同團隊而有變化，畢竟每個公司的產品跟商業走向都不同
期待能有一個一統天下的職稱跟工作內容反而才是不切實際的。所以接下來的探討就只是作者跟幾個網友們的討論，不要當作圭臬，也不要當作聖旨，自己有自己的想法比較重要。

# What is Development
1. 作者認為開發的概念非常簡單，就撰寫程式，唯一能夠為公司貢獻 $$$ 的職位，畢竟有人寫程式還有產品，沒人寫程式也沒什麼好部署的。
2. 推特網友表示: 只有 sales 才是幫公司賺錢的，剩下都是公司的支出
3. 作者從 2011 開始了軟體工程師生涯，過往作者都很期望自己可以去部署一下自己撰寫的程式，但是基本上都是團隊內的其他神秘人物會默默的部署這些程式到生產環境。

# What is DevOps
1. 作者不想探討何謂官方的正式定義，只想聊聊自己多年工作經驗的感想
2. 對作者來說， DevOps 是一個能夠讓開發者對於部署應用程式有更多機會與權力的文化，實作上沒有一定的準則
3. 作者還待過那些開發者都擁有 sudo 權限來部署應用的新創公司，不過現在這些流程都慢慢的被自動化 CI/CD 流程給取代。
4. DevOps 最初的想法應該是遠遠超過作者所描述的，不過作者就自己工作上的經驗，找工作的經驗，看職稱 JD 的經驗來看，DevOps 更像讓開發者打造的產物可以更有效率的被部署
5. DevOps 本身不應該去探討產品的商業邏輯，那是開發者要探討的。

# What is SRE
1. Google 推出了一系列的書來探討何謂 SRE，那系列書籍的想法偏向 SRE 是其中一種 DevOps 文化的實作方式。
2. 相對於 DevOps，作者更喜歡 SRE 帶來的職缺內容。
3. 作者對於提到 CI/CD pipeline 之類的職缺都感到無聊且沒興趣，而 DevOps 的工作職缺往往都充滿這些令人無聊的東西。
4. 相反的，作者更喜歡去專研系統問題，譬如探討為什麼會有 bug, memory leak, 效能不好...等
5. 作者認為 SRE 要負責去維護上線環境，確保使用上沒有問題。
6. Google 的 SRE 系列書籍還提到了關於 monitoring, alerting, SLO 等各種如何確保服務正常的機制。 Facebook 則是有非常著名的 Production Engineer 的職稱，其跟典型的 SRE 基本上沒太大的差別。
7. 推特網友表示: SRE 專注於生產環境, DevOps 專注於 CI/CD 與開發效率與流程
8. 另外一名推特網友表示(這也是我目前最喜歡的答案): DevOps 從開發角度為起點， SRE 從維護上線環境出發，兩職缺於某處產生交集。

# What is Platform Engineering
1. 作者想起當年還是一家新創的唯一一位工程師時，那時候還要去租借實體機器來架設環境，所以那時候也撰寫了不少腳本來安裝機器，也要確保機器之間的網路可以正常運作。
2. 加入一間比較有規模的公司後瞭解到看來 infra 相關的工作是一個很類似 SRE/DevOps 但是又有些許不同的領域
3. 作者認為 Platform Engineering 目標就是要打造一個可以讓 Dev, Ops, SRE 能夠使用的環境
4. 作者感覺 Platform Engineering 要負責維護 data-center 內上千台的機器，確保這群機器能夠正常運作，維護外也要包含升級，設定等。

# What's about titles?
1. 作者前述探討的都是基於負責領域，比較不去談這些職稱應該要做什麼
2. 根據作者經驗，當公司規模逐漸變大時，分工就會愈來愈細，這時候 Dev, Ops, SRE, PE 等職缺就會開始逐漸專項化。
3. 重點就是， YMMV (Your Mileage May Vary )，不同情況，不同答案，不要太專注於一個死板板的解釋。

個人想法: 公司要開什麼職缺名稱就不管他了，工作內容才是最重要的，有錢的任性老闆也可以開一個"開源軟體整合工程師"但是要你整合 CI/CD 加上維運的工作。

#免費專線0809000123轉10742 #尚藝室內裝修設計 #俞佳宏

如何用音樂打造極致豪宅?
尚藝室內裝修設計俞佳宏設計師，打破你的想像，在92坪空間裡，只保留一房空間，用音樂打造極致豪宅。

屋主夫妻不喜歡過度裝飾性的裝潢，且不約而同看上俞佳宏設計師大器內歛的作品，因而委請他規劃位於高雄指標性建案都廳苑的新居。92坪空間以兩道軸線延展而開，橫軸為客廳、演奏廳、餐廳，縱軸為視廳室及臥室區，中央為一座可自動演奏的三角鋼琴，清脆樂音於餐敘、閱讀時飄揚於各場域，營造典雅情境。此外，各區塊皆搭配不同藝品，建構博物館氛圍，同時仍運用彈性隔間使各場域既開放又串聯，讓居者能輕鬆互動，又能保有隱私。

玄關鋪陳無任何塗層的生鐵牆面，隨著人的觸摸及時光流動形成專屬於這個家的獨特風貌，展呈蓬勃生命力。客廳立面拼貼大小不一的進口石材，表面經特殊處理，呈現質樸觸感，再搭配白色圓形壁燈，繪製出充滿自然況味的畫面。

音樂廳天花採圓弧線條，塑造成洞窟般的穹頂，營塑莊嚴感，壁面則請專業師傅手工塗抹特殊塗料，呈現與鋼琴樂器一致的細膩質感。餐廳尺度非常寬綽，主牆位置位於橫軸端點上，因此特別邀請夫妻倆仰慕的徐永旭藝術家量身打造陶藝作品掛置於此。未經上釉的陶土砌疊，散發天然純粹感。

音樂廳和臥室區中間原本為次臥室，被設計師改為視廳室，滿足屋主影音娛樂的嗜好，亦把空間的縱軸線串聯起來。臥室區前的端景牆上，懸掛著英國藝術家的作品。轉身進入主臥，可見俞佳宏跳脫傳統的床頭主牆設計，改以特殊漆塗料刷出多變層次，搭配一道皮雕掛布及皮編造型床組，增添精品質蘊。

主衛浴特別設置在景觀窗旁，並於精心設置流動水池，讓使用者在泡澡時，能夠欣賞到瑰麗暮色與水中倒映，心境變得明淨而澄澈。俞佳宏設計師摒棄突顯視覺張力的繁複，改以簡單明亮語彙與細膩的人性化設計詮釋空間，締造極致音樂豪宅。


【Case Data】
居住成員：大人×2
房屋坪數：92坪
設計風格：現代風
房屋類型：大坪數
房屋狀況：新成屋
空間格局：1房、2廳、1衛、演奏廳、視聽室

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豪宅新定義 無價景觀全開展
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馬的郭正亮今天又罵我笨蛋，我說緊急授權不是應該要緊急狀況存在嗎，可是行政院發言人羅秉成說不缺疫苗啊，既然不缺哪裡有緊急狀況需要授權？

為什麼硬要這個時候硬要通過
我跟你講阿宅你這個就不懂了
我又不懂了糟糕
我跟你講
因為當初衛福部對高端做了採購合約
他有一個但書 對
EUA通過之後才能啟動
就是說之前
你的資金不能用
所以我跟你講那個合約
就是這個合約要啟動
你EUA要通過
那是高端急啊關我屁事
所以我說為什麼要這個時候過嘛
裡面有人在配合他
因為他只要過了
那這個合約就可以到銀行貸款
直接把錢領出來
因為這是國家的合同
那他錢領出來要幹嘛去買乖乖嗎
因為他沒錢了
他當然沒錢他本來股本就不夠

然後第二個當然也包括股價一定漲停
我跟你講今天台康台耀國光高端全部漲停
然後聯亞漲29%
所以我跟你講就是基本上
你要從金融面去理解這件事
就是他怎麼那麼急呀
那第一個就是有人要退場
資金從股市退場
那第二個就是這個公司真的沒錢了
那沒錢了 不是看起來
你給他過了萬一他倒了怎麼辦
不會啦
881乘以500萬是40億 怎麼倒
不是啊
但是他如果真的認真要做三期
他如果認真要做三期錢不夠
真正的挑戰是在哪裡
比如說我們這一波AZ打完大概八月中
那平均現在AZ一天大概打到
十六萬到二十幾萬之間
那你如果高端啟用那一天
那結果打得人突然低於五萬呢
那就當然跑啊廢話 要我我也跑啊
阿宅我跟你講
那個時候才是見真章的時刻
就是表示人民的信任到哪裡嘛對不對
就沒有信任啊
那因為它的瑕疵太多嘛
比如說我隨便舉兩個例子
第一個就是
你明明二期完全解盲是十月二十八號
是 因為要過兩百九十天 我如果沒記錯
就將近六個月
你完全解盲還沒完
那表示副作用還有實際的療效
你都不確知
長期觀察沒看到
結果你就急著在七月二十號就急著讓他過
那是什麼意思啊
而且他通過之後
就可以立即開始製造
他EUA是緊急授權可以開始製造
我跟你講今天柯P講一句話是蠻對的
他說可以允許製造
不等於可以允許接種
對對對不一樣
我覺得柯P講這句話真的是對
那為什麼我要讓你試
我為什麼要當白老鼠
因為他後面規定有個很鳥
我跟你講第一個
我要按部就班罵因為這東西實在太多了
我們有二十一個委員
藏頭不露臉名字比劃生辰八字都不知道
他什麼領域專業你也不知道
他姓什麼你也不知道
他長什麼樣你不知道
他在會場講了什麼話你也不知道
通通都不知道的狀況之下 過了
就怕被噹嘛
你如果有專業你怕被噹個屁
阿宅我再講另外一點
國民黨不是開了一個記者會
公佈了食藥署裡面流出來一些文件
那就講到高端的 本來在六月
有三個時間點的製造成品
那有百分之八十二不合格嘛對不對
這個居然跟緊急授權也沒有關係
因為緊急授權只看他的臨床數據
他的中和抗體效價是不是高於AZ
他的標準就是這樣
那至於我製成的品質優不優良
他不管 你知不知道
他只看數字
這個完全是一個很北爛的東西
全世界哪有這種事
你讓他緊急授權是指
他的中和抗體效價夠了嘛 對不對
可是你怎麼可以允許
這個製作的良率這麼低的公司
然後就放心讓他來製造疫苗來讓我們打
而且你不是說
我已經不是良率的問題
是你今天看到的所有數據
是沒辦法證明他真的有抵抗力的
它的T細胞反應到底怎麼樣
我跟你講沒有錯因為中和抗體大概跟B比較連繫
那T細胞怎麼作用不知道
就是因為會產生保護作用
有B細胞跟T細胞
那T細胞通常都是要體內要觀察
它的實際作用才會知道
就是有看過工作細胞的都知道
T細胞是對抗病毒的時候主要作戰能力
也就是在台灣幼稚園到小學生都看得懂
所以為什麼要做三期就這原因
因為要打到人體裡面要做觀察
而且量要夠大 是
要做三、四萬人
那他現在的問題就在這
所以今天路透社發了一個新聞講的很坦白
他說他的臨床實驗沒做完
然後他用的詞是efficacy data
not available
就efficacy就是效力效能效價
連這個最重要的數字都沒有
他就直接這樣寫
然後說可是台灣的衛福部說這樣
他的文章這樣寫
我這樣講因為這個東西真的很誇張
我們再告訴大家
聯亞跟高端是二階中期解盲
但並沒有二階臨床完成
二階臨床還沒有完成
你就申請EUA還過了
陳時中真的很荒謬
還拿去跟全世界其他比
世界上其他的Moderna Pfizer
Johnson & Johnson然後AZ阿斯特捷利康
都是在三期期中報告已經解盲才申請EUA
他們天差地遠好嗎


而且我還是要講美國這個
我一定要唸一下美國的FDA
都會說他的諮詢委員是經過仔細篩選
有排除掉任何存在利益衝突的人士
以便公眾科學界能夠更了解的
更清楚了解新冠疫苗
FDA官網是把這十八個成員
全部列出來有一個席次從缺
他列出來這些人的背景是
德州休士頓大學醫學院博士
傳染病學教授Hana El Sahly
其他成員有臨床研究、兒科專業
免疫與呼吸疾病病理學
還有行業代表Head of Medical Affairs副總裁
還有FDA的生物製品評估研究中心負責人
聯邦政府指定科學顧問
我講到這裡我就問
請問那二十一個人開會的人是誰
阿亮你知道嗎
不知道
我們就這樣講
而且到底是誰投反對票也不知道
連會議紀錄都沒有連錄音錄影都沒有
阿宅我跟你講一點更離譜的
你記不記得昨天食藥署的吳秀梅
她本來怎麼講
她說十八個人只有一票反對
有一票說要補件對不對
那其他都是同意
那今天改口今天說什麼你知道嗎
今天說十五個人是有條件同意
結果我去查什麼叫有條件 兩個條件
第一個每月都要交安全監測報告
第二個
第二個是一年之後要交出保護效益報告書
可是等等等等等等等
我光聽到這裡我就覺得不太爽
你就快昏倒了
你的保護效益
報告書是奠基於中華民國台灣
這些沒有選擇的國民 來當你的白老鼠
在不情願的狀況下接受注射
我問你一下
假設你就開打了 開打了
假設第一個月第二個月這樣下來
有一堆人打了高端嘛
然後他又確診假設有這種狀況
那他的保護效益就會被質疑
那當然 那你要不要喊停
以AZ的狀況我們都死了那麼多人也不喊停
調查應該是不會停 是嘛
他就要一年之後才要他提保護效益報告
那如果說你明明打一個月打兩個月
然後你明明打了之後還確診
那你不用停下來停打
來檢驗一下你的保護效益嗎
你知道我的意思 我知道
這個問題多核心啊
那我們一定要試完一年
才可以看他的保護效力報告
我們這樣講
這什麼邏輯啊
這個網友講的對
三期的受測者
在所謂的各藥廠的三期臨床裡面是拿錢的
我不但有保險
我還要跟你拿錢
一個人所有成本加一加夯不啷噹大概3萬美金左右
那可能我實際拿到手上也許一萬五
因為還要分給醫生 還要給醫生還有護理師
那現在他在台灣是我中華民國
不只免費 是我政府花錢買的
我們花錢買的東西打自己身上
然後給你做報告然後拿去賣給國外
結果你這樣講好了
高端今天又宣布一個好消息
說我們在巴拉圭找到了一千個人做第三期臨床
這個怎麼叫第三期 笑死人
第三期還有一千人的喔
第三期是三萬到四萬
而且你知道他的內容嗎
他說那一千個也是一樣
一半打高端一半打AZ
這個哪裡是第三期
我跟你講這個狀況就完全的
把台灣的狀況
我不知道他在那邊花了多少錢
你把台灣這種不合理的狀況
搬到國外去的時候
我最後還是要講一件事情
你知道那些人
那十五個人說都要交報告的那些人
我只問一件事情
請問阿亮
如果國會要調查這二十一個人是誰
衛福部可不可以
食藥署可不可以保密為由不公開
今天阿中不是講了嗎
說他要提供去識別化的那個審議的過程
我跟你講我就問一件事情
你說我們網友這個仔細想一想
你是中華民國國民
國家要決定有一樣東西
可不可以打到你身上
結果他決定的過程
是叫二十一個沒有臉不知道名字
連他聲音是什麼都不知道
你也不知道他有沒有利益糾葛
而且阿宅我嚴重懷疑這二十一個
可能都打了AZ或莫德納
對啊 不然這二十一個人要不要全打高端
他也不可能
那結果我們在一個不公開不透明的黑箱裡面
決定了中華民國的國民要花多少錢
買這個五百萬劑的疫苗
然後打到我們身上
那你看這個東西到底對不對

我就問阿亮一件事情
你政治學博士
請問什麼時候憲法高度的監督
立法監督行政權力怎麼會低於民法
沒這回事
我們所有的機密預算
都必須在立法院開機密會議
來審查 那對不起疫苗採購不是機密採購
這個是主計處的定義
對主計處已經講了
所以根本就是胡說八道
而且還沒完
他連著二十一個人資料公佈都要去識別化
我就問一件事情
這二十一個人如果是專家
為什麼不敢堂堂正正的面對大家
你今天做了一個決定
然後你說不好意思
我不能露臉我不方便
然後陳時中還說
我怕他們不能暢所欲言
這是國家的政策你說不能暢所欲言
你以為是在酒店叫小姐
你不能暢所欲言不好意思
而且如果是獨步全球的台灣創新
你不是應該要很驕傲嗎
對啊你講出來啊
你到時候告訴全世界
中華民國台灣的高端疫苗用的是
immuno-bridging就是免疫橋接
就是我就是我李秉穎弄的
我叫全世界給我一個諾貝爾獎
就不敢啊
你講到這四個字才令人火大
他說日本也在搞免疫橋接
那到底是怎麼樣
今天風傳媒登了一篇文章
他說日本人家也做非劣性的比較
非劣性比較不等於免疫橋接
他等於是設定一個疫苗來做比較
比如說高端比AZ
人家日本人就很老實
比如說第一三共製藥
因為他是要做mRNA
那他就老老實實的去對比
輝瑞就BNT或者是莫德納
那請問你高端不是做次蛋白疫苗嗎
你為什麼不去對比Novavax呢
你應該要比同級疫苗
你做的是腺病毒就比AZ
為什麼去對比AZ這種腺病毒疫苗呢
我們還是要講
但是之前不是有側翼講說
沒有啊他們做的是類似
我們的免疫橋接的非劣性實驗
我先這樣講
non-inferiority原來都是
大部分是在藥學裡面
藥學裡面的概念就是
舊藥可能有一些副作用或是比較貴
那我今天做了一個新藥
我必須要證明我的新藥
並不比它inferior
就是並沒有比它劣等
也就是我證明我的效能在它以上
那我就有必要做這個新藥
病患就有可以考慮買我的藥
我也許比較便宜也許比較沒有副作用
所以non-inferiority是要經過臨床實驗
不是單純數據在比
你也許中間會有拿抗體或是數據在比
但是你要做non-inferiority
你可以去看藥學的研究報告
都要做臨床
我問過陳秀熙教授
這個如果要做的準
高端要比AZ他說要做十三萬
要做這麼多

樣本要做到十三萬
根本不可能
我們姑且不要講十三萬你做不到
那你為什麼選AZ呢
你是選那個比較好吃的 最差的
因為這個邏輯我再幫阿亮解釋一下
我跟你講我們的網友在我們的教育之下
大概已經變成全世界
國民對疫苗的常識平均了解率已經最高了
AZ目前來講在第一劑第二劑的注射來講
相對它的efficacy是在所有疫苗裡面比較低的
所以你今天Novavax可以超過九成
次蛋白Novavax系列可以超過九成的時候
你高端也做次蛋白 為什麼你的
我們就算高端做的是non-inferiority
就是不比它藥劣的非劣性實驗的時候
為什麼不挑Novavax
你為什麼不挑比較高的你要挑一個AZ
那AZ我們還是要講
各位我對AZ都沒有特別的意見
但它就是一個比較早期的
人類對抗新冠病毒最早的一個武器
最早的武器一定不夠完美
可是現在有個狀況是你拿這個東西來比
而且我們要特別講
我再唸一遍
Daiichi Sankyo's next trial is
expected to test non-inferiority
meaning that the goal is to show
the company's new treatment matches or
outperforms those made by Pfizer and Moderna
also mRNA shots
in terms of efficacy
Details of the study are being ironed
out with the health ministry
就是他還在跟厚生勞動省在討論要怎麼做
但是他們講的很明白
我今天做mRNA我的efficacy就一定是跟mRNA比

久違的「她也懂電腦」出新影片啦～這次要介紹的是還活生生站在光鮮亮麗的舞台上的人 — Lyndsey Scott & Karlie Kloss！她們真的站在舞台上，因為她們不但是程式設計師也是超級名模！
之前在聊女黑人在電腦科學軟體工程領域的貢獻時，就有聊到Lyndsey Scott，這次我們就來更深入了解她的故事...

也來探討：
為什麼有人要對漂亮的人會寫程式這件事大驚小怪？
為什麼美麗跟聰明的共存就要備受質疑？
一定要胸大無腦嗎？

這集會聊到...

Overview 💬
🔹 Lyndsey Scott 的童年
🔹 Lyndsey Scott的模特兒/工程師職涯
🔹 Lyndsey Scott 如何回擊酸民
🔹 Lyndsey Scott 的成就
🔹 也是模特兒+工程師的Karlie Kloss
🔹 美麗與聰明的共存，女人不該被外表所定義

#模特兒也懂電腦 #美麗與聰明可以共存 #不要眼紅只要愛 #SheInspiresMe
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凱心琳: 一個喜歡電腦科學邏輯推理，在科技圈努力為性別平等奮鬥的工程師。
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Resources:
https://en.wikipedia.org/wiki/Lyndsey_Scott
https://www.vogue.com.tw/feature/content-42790
https://www.lyndseyscott.com