《疫情在家不適應？ 過去1年，我們在家這樣做！美國友人的5個居家建議》

疫情嚴峻，為了防疫大家非必要都不外出，身旁很多親戚朋友關了兩個多星期，已經快要受不了，不知要如何安排生活。我一名美國友人看了相當不忍，跟我分享他在美國1年多的防疫生活經驗，這5個居家建議相當實用:

一.使用線上購物買菜:美國友人用過來人的經驗說，物資不會不夠，因為大家沒去餐廳，食材反而會過剩。他平常用App買菜，在約定時間內食材就會送到門口，然後先用酒精擦拭食材外包裝，再拿進室內。我在這裡也幫大家整理一些方便線上訂購生鮮食物的網路平台，還滿好用的:
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3. 全聯
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5.愛買
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20.壽豐農會有機蔬菜箱
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21.無毒農防疫蔬菜箱
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26.古坑有機農業生產合作社有機蔬菜箱
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二.確定自己跟公司的遠距工作模式:買好相關設備，大家互相體諒一下，在生命之前，沒有什麼其他是必須的。

三.在家區分出明確的工作區域、休息區域和運動區域，在休息區就不要想工作。

四.人際往來全部轉為線上: 可以和以前常一起看電影的朋友，約好同時間看一樣的電影再討論，另外跟朋友用通訊軟體聊天也是不錯的紓壓方式。

五.有小孩的爸媽，建議可以買作業本、畫畫紙、色紙、科學教具像是紙杯、厚紙板、小馬達、樂高、小樂器、瑜珈墊，讓孩子每天都要完成固定分量的作業和運動。

譚新強：Galileo的教誨：人類非宇宙中心點
文章日期：2021年5月21日

【明報專訊】人類非常自以為是，一切以自己為中心的動物。自古以來，不止大部分人都以為大地是平或者是方的，他們更以為天上的星星、月亮和太陽，都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略（Galileo Galilei）以望遠鏡觀察得來科學證據，支持哥白尼（Nicolaus Copernicus）的太陽中心論，他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。

即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明，例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等，都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律（Law of Accelerating Returns），認為重要科技發明的速度不斷提升，很快就將達到人網合一的所謂「奇點」（Singularity）！

客觀點來看，這些科技發展雖重要，尤其互聯網和手機，令到日常生活更方便和豐富，但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要？有人曾問過李光耀，什麼是偉大發明？他的答案是對新加坡而言，最重要的發明是空調！他認為在熱帶地區，如沒有空調，工作效率非常低，經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑，小小一台冷氣機，怎可能那麼偉大？但事實擺在眼前，新加坡是熱帶國家中，極少數（差不多唯一）能達到發達國家水平的國家之一，成功原素當然不止空調這麼簡單，但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調，肯定對提升政府效率有極大幫助。

近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性，不幸客觀結論就必然是頗為失望，甚至驚訝。因為不論美國或中國，過去20年的勞動生產率（labour productivity）增長都不斷放緩（見圖1及圖2），就如數以萬億美元計的IT投資，每人手中一台超級電腦，都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人，再加5G，所有工廠都應變得更自動化，需要的工人極少，理論上人均生產效率必定急速提升。

這麼多「超偉大」發明，怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團？我認為可探討3個可能性。

（1）從1970年代開始，個人電腦（PC）開始崛起和普及，企業投入大量資源，期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期，效果一直是失望的，在互聯網普及前，大部分電腦幾乎可算是獨立的，主要用途只包括文書處理（word processing）、電子試算表（spreadsheet）和簡單資料庫（database）等，即使有通訊功能，也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下，大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機，對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及，企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展，提供了創立大量新企業的機會（但即使如此，上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩）。

同一道理，過去30年的新科技發展，將有重新提升生產力效率的一天，可能只是時辰未到。我贊同有此可能性，但到底現代科技，缺乏什麼催化劑，防止它們完全體現潛能？我也沒有準確答案，部分可能是投放的量未足夠，例如5G，大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別，但事實上在美國和中國的用戶體驗極差，平均速度提升50%不到，某些情况和地區，甚至比4G更慢，亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」，據說在中國的流行5G App是Speedtest，就是用來測試通訊速度！現時平均每個基站服務約7000用户，當然寄望繼續增加密度，到了某個水平，希望能較成功體現5G功能。除此，高頻率的mmWave網絡仍在起步階段，高頻率才可真正大幅提升速度，但不幸物理上，mmWave穿透力更差，要實現IoT夢想，實時遙控高速機器，進行精細手術和應用於交通系統等，仍面對極大挑戰。

（2）人均生產效率增長放緩，有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處，除經濟增長外，亦有助改善人類健康、延長壽命，以及提升快樂感？有可能，事實上在過去200多年，全球人類壽命的確上升很多，從不到30歲升至現在的70多歲；但大部分應該是公共衛生的改善，尤其自來水的普及，農業進步導致營養改良，以及接生技術和環境改善，大幅減低嬰兒夭折率等，而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然，近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象，跟科技發展更沒有一個必然關係，去多幾次日本就一定開心啲？著名人類學家Steven Pinker認為，原始的hunter-gatherers，以狩獵為生，不用花太多時間工作和計劃生活，平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等，全年忙碌，亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨，不止需要計劃一年，未上幼稚園，已需要開始計劃人生，每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。

有人企圖解釋，可能分母也有問題。人均生產力增長減速，或者是因為現代經濟高度自動化，需要工作的人愈來愈少，即是失業，underemployment和不需工作的人愈來愈多，所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題，首先在這次COVID大流行前，以美國為例，失業率跌至3.5%的50年新低，何來工作人數在減少？近月隨着美國疫情減退，失業率又再急速下降，所以此論點不成立。

有人指出，雖然表面失業率低，但有不少人不再尋找長工，只做點「零工」（gig），或只領救濟，所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過，但我懷疑近年underemployment的情况，是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會，鄉下的「閒人」更多，城市化才是提升人均生產力的最重要元素。

總括來說，我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響，但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。

人類發展漸近兩科學極限
（3）我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展，從古至今，尤其從工業革命開始，都可說是建築在耗用地球資源身上，尤其倚賴化石能源，最初是最髒的煤炭，後來是更好用但更有限的石油，再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放，帶來嚴重氣候變化問題，如不能在極有限時間內解決，足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難！

樂觀來看，這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛（electric vehicle, EV）、儲能、碳捕獲（carbon capture），以至「地球工程」（geoengineering）技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學（organic chemistry）的環境，最方便的能源必然是與炭相關的，石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃，人類必須在2050年前達到碳中和，談何容易？去年因疫情，全球碳排放確下降了約6.5%，接近但仍不到每年遞減7%的目標，今年美、中等經濟重開，有可能達標嗎？

另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破，毫無疑問是二十世紀初，愛恩斯坦的狹義和廣義相對論，和稍後由玻爾（Niels Bohr）、海森堡（Werner Heisenberg）和薛丁格（Erwin Schrodinger）等人所發展的量子力學（quantum mechanics）。兩套理論非常偉大，亦有極大實用性，核能和核武正是它們的結合，是禍是福，見仁見智。但不幸過去60年，理論物理已可說碰到了堅硬牆壁，相對論與量子力學有非常根本性，甚至哲學性矛盾，聰明如愛恩斯坦，窮人生最後30年努力，也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論，例如超弦理論（Superstring Theory），但全都是紙上談兵，毫無實驗證明，所以於事無補。

物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律（Moore's Law），雖並非一條真正永恒不變的物理定律，但在過去50年，一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展，雖仍在進步，但速度早已放緩，最初摩爾定律預期每9至I2個月，芯片密度即可翻一倍，近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾（Intel），已停滯於14nm兩年以上，只有台積電和三星能繼續推前，能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm，無疑必將接近物理極限，再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」（tunneling effect），極難控制芯片性能。

在應用層面上，影響也必極大。單是AI無人駕駛，已是個極重要的科技夢想，亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克（Elon Musk）教主是個頂級銷售員，他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence）應用，只需GPU或ASIC夠快，加上視覺數據，必可在短期內成功。按馬斯克的說法，年輕一代不需要學駕駛汽車，法律甚至將禁止人類開車，所有汽車變成AI無人駕駛的EV。

無人駕駛為極複雜AI難題
事實上，無人駕駛是個極複雜的AI難題，最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla，大部分其他公司都碰到同樣問題，不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門，Alphabet的Waymo，近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV，但並無太多AI功能。

我一向認為無人駕駛沒那麼簡單，應屬於AGI（Artificial General Intelligence）問題，即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢，但複雜度遠比芯片高，人腦neurons（神經元）數量超過1000億，synapses（突觸）數量更超過125萬億，更加是三維物體，連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識（conciousness）非常關鍵，遠比現時最先進二維為主，7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術，能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為，AGI需要whole brain simulation，或甚至不可以矽為基礎原料，改以用所謂wet ware，不知是否想以基因工程技術，在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統？聽起來，比Frankenstein（科學怪人）更恐怖！

我沒有答案，只想提醒大家不要過度自以為是，人類始終是渺小的，我們對宇宙的認知非常有限！

（中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益）

中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]

https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098

譚新強：電影《十二夜》金句：為何放假一定要去旅行？
文章日期：2021年4月23日

【明報專訊】這場COVID大流行已困擾全球超過一年，確診人數已近1.5億，死亡人數更已超過了300萬。因為COVID具高度傳染性，所以前所未有地，幾乎所有國家都採取了一系列疫情前無法想像，可形容為嚴重影響個人自由的所謂「社交距離」措施，包括限制聚會人數和時間，情况嚴峻的時候，甚至戒嚴和封城，國際旅遊更接近全面停頓！

過去一年多，我們恍如生活在一套反烏托邦科幻災難電影中，生活模式出現巨大變化，口罩已成為法律下的必需品，在家工作（work from home，簡稱WFH）已成為很多工作崗位的一部分，連學生都同樣在家上學。夜生活更早已變成遙遠矇矓的記憶，連上電影院這個百年人民習慣都已瀕臨「絕種」。近日在Netflix上，見到電影中所有人不戴口罩、自由聚會時，反而有種不現實，或者在看歷史紀錄片的感覺！

疫情持續逾年 生活模式變化大
全人類的寄望是科學，希望能盡快成功發展出有效疫苗，各國領袖告訴我們，到時就可回復到從前的「正常」生活。慶幸皇天不負有心人，全球各地科學家們全力以赴，破紀錄地不到一年已研發出多種不同技術的疫苗，並且開始為數以億計的人民接種。

漫長黑暗的隧道，終於出現一點曙光！但這是隧道盡頭的陽光，還是迎頭而來的火車頭燈光？美國人永遠最樂觀，雖然死亡人數已恐怖地逼近60萬，比二次世界大戰加越戰加韓戰還要多，但隨着加速接種疫苗，經濟重開的步伐也在加快，有些傳媒更自我安慰式宣布美國治疫反超前中國，已取得勝利。中國總確診才10萬不到，死亡人數不到5000，美國勝利？有點誇張無稽吧！

美國人特性就是什麼都不管，非常愛國，所以永遠偏頗、永遠雙標、永遠扮作樂觀、永遠虛偽，最擅長「Do bad, feel good, and say GREAT！」 短期內這種超樂觀態度，加上無限QE和數萬億財政刺激，對經濟反彈確有幫助，股市就更不用說，不斷創新高，直到今周才稍為歇息。

中國短命牛市 無助提升國際投資者信心
中國內部經濟早已重開，內地飛機乘客量已超越疫情前高位，第一季度GDP增長了破紀錄的18.3%，但仍稍遜部分人預期。中國更不接受美國財政部長耶倫對全球央行的（越權）建議，不用擔心通脹，過早收水反而不美。中國反而決定對着幹，採取逆周期貨幣政策，提前收水，但又沒有財政上減稅作平衝；再加上嚴打幾乎所有所謂互聯網平台企業，中國股市又再次成功打造又一個短命的牛市，對提升國際投資者信心，發展健康資本市場，中國科技龍頭走出國際跟美國Big Tech的競爭，推進人民幣國際化等大業，則毫無幫助。

不過，大流行是否真的會很快就成為過去呢？我們當然都希望盡快從這場噩夢中醒過來，我已完成兩次疫苗注射，除保護個人和家人健康外，亦在期盼關口重開，可以再次出外旅遊。

但不幸這個美夢有3個相關的大問題，第一就是始終疫苗產量有限，不可能馬上替全球78億人同時接種，今年內如全球接種人數接近20億，已非常不錯。第二個問題是發達國家異常自私，違反人道，超越種族滅絕的缺德囤積疫苗行為。「Charity starts at home」，先照顧自己人，無可厚非，但有必要訂購自己國家人口比例4至5倍的疫苗，導致發展中國家無法訂購嗎？發達國家中，平均25%的成年人已接種了最少一次疫苗，美國更已超過一半，但在近100個貧窮國家，500人之中，不到1個人曾接種疫苗！

早前美國曾召開所謂「四方安全對話」（QUAD，由美國、日本、印度和澳洲組成）峰會，又是討論如何對抗中國崛起，唯一稍為正面的結論是計劃在兩年內，為亞洲提供10億劑疫苗，主要倚靠印度號稱全球最大的疫苗產能。但會後不到兩周，印度疫情轉趨嚴峻，宣布馬上停止所有疫苗出口，即刻打了美國嘴巴！

西方食相這麼難看，真的難為他們還好意思指控中國願意跟全球分享疫苗的偉大人道救援行動（至今超過7000萬劑，送到超過60個國家，遠比世衛領導的COVAX計劃為多），為別有居心的所謂「疫苗外交」。這個指控比誣告中國在新疆進行種族滅絕更荒謬，更暴露西方自己的醜陋？

西方囤積疫苗 增「病毒變異」機率
西方的殘忍和自私，更間接導致第三個問題，就是病毒的變異。病毒不算是正式的生命，只是一堆雜亂的RNA，唯一目的是攻入宿主身體，倚靠宿主細胞替它不停複製病毒。過程經常「出錯」，這些錯誤成為所謂的「病毒變異」。愈多人受到感染，就愈多出現變異的機率。所以當發展中國家如印度、巴西和南非等，得不到足夠疫苗，一旦出現大爆發，肯定亦將出現多種變種病毒。不是每個變異都一定重要，但某些變異可令病毒變得更致命，有些則可提升病毒傳染度。

不幸COVID病毒正朝着最不好的方向變異，近月出現的主要變異病毒株，如英國、巴西和南非的，傳染度比原來（原種R0已高達5至6）的高出50%至70%，但致命率又完全沒有降低，甚至更上升了一點。大家可能有錯覺致命率上升比傳染度上升更嚴重，但其實相反，英國傳染病專家的研究顯示，假如致命率上升50%，總死亡人數亦將上升50%，是線性關係，但假如傳染度上升50%，總死亡人數將上升非常恐怖的10倍，是個exponential的關係！

我不是專家，亦不清楚此疫情預測模型的假設，但邏輯上似乎有點問題。假如某地方毫無社交隔離政策，採取所謂群體免疫的自由政策（瑞典之前接近，但已改變），同時假設沒有疫苗，那麼理論上，傳染度更高的變種病毒，將更快感染大量人，直至到達群體免疫臨界點，如R0是8，即約87.5%。但到最後，如IFR仍維持在約1.5%，那麼總死亡人數只應比原來R0是5，臨界點為80%的原種病毒略高，不可能是10倍吧！

所以此恐怖預測，肯定有很多有關社交隔離措施的假設，或者亦包含一些醫療系統因面臨太多疫症而崩潰，死亡率飈升的假設，亦可能是針對某個時間點的預測。

只看美英新聞 或有錯覺全球疫情好轉
很多人整天看美英新聞，可能有錯覺全球疫情正在好轉，幸而近日連香港疫情也在改善，但如果大家看清楚全球情况，不幸地其實疫情在全球大部分地區，尤其印度、巴西，正在加速惡化。今年1月後，美英等原來重災區開始接種疫苗，所以全球每日確診人數曾大幅跌至40萬不到，但最近的7天平均確診人數已超越1月高位，升至78萬，更無減速迹象。死亡稍為滯後，7天平均死亡人數已反彈至約1.2萬，仍未超越1月底的約1.4萬。未來數周非常關鍵，將證明專家的恐怖預測會否成真，確診宗數和死亡人數加速上升，打破之前所有紀錄。

此未來發展非常重要，不止影響疫情嚴重地區，亦關乎接種疫苗率相對高的美國和其他發達國家，和現在活在非常清潔和安全「氣泡」內的中國。因為根據研究，現在可算第一代的疫苗，對變種病毒的防禦有效性，比對原種的低很多，即使輝瑞（Pfizer）及BioNTech，對原種有效率高近95%，但對南非變種的有效率大降90%，即只約完全不及格的10%。近日美國白宮首席防疫顧問福奇（Anthony Fauci）和輝瑞CEO，已呼籲所有人未來將需要每年接種新調製的「booster shot」。

明顯COVID已由本希望是一次過的「大流行」（pandemic），演變成長期的風土病（endemic），但又同時仍然是大流行！更差的是最初時，很多專家認為COVID的變異速度比感冒慢，所以較容易控制疫情，但現在證明不是，變異速度絕對算快，且比想像中更快「擊敗」疫苗，甚至能避過以為最準確的PCR測試，愈來愈長的隔離期，連21天都可能不足夠！COVID病毒有點季節性，但不算明顯，去年夏天，北半球的疫情仍非常嚴重。

不少人料已戒掉「旅遊毒癮」
最後，人類仍需繼續生活下去，無論多麼不想，但仍須接受現實。我承認大部分人已感受「疫情疲勞」，症狀類似創傷後壓力症（PTSD），有種豁出去，不管一切後果，想回復原來生活模式的衝動。我相信部分回歸正常生活，包括旅遊是有可能的，但回復100%是不切實際的夢想，如果有50%已不錯。商務旅遊肯定減少最少一半，個人旅遊的頻率較具爭議性，有多少人將成為YOLO（you only live once）的信仰者，變得更崇尚及時行樂？但又有多少人明白到COVID的出現，或是地球反擊戰的一部分，提醒我們不應罔顧地球健康，高碳排放生活模式導致全球暖化，飛行旅遊的「罪孳」尤其深重，因此醒覺而減少旅遊？另外，不少人可能亦享受較休閒、更健康，較少飛來飛去的生活。

即使有了疫苗，亦不見得全部人積極搶先接種，部分原因是仍未通關。但我認為亦有不少人已成功戒掉「旅遊毒癮」，似乎回答了電影《十二夜》內的金句問題：「為何放假一定要去旅行，唔可以係屋企瞓覺？」

我們的祖先，可能不到三代前，絕大部分從未坐過飛機，可能從未離開過自己的國家，甚至自己的城市或農村。他們的生活質素，對生活的滿意程度，真的比現代人低很多？莫講現在差不多每個人都有互聯網，都有智能手機，不用是諸葛亮，都可足不出戶而知天下事，即使到處旅遊，大部分人不也只是在低頭望手機？

（中環資產持有Netflix財務權益）
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]

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Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式？
 開放資料範例
 內政部實價登錄、YAHOO股市資料
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如何處理與統計分析Big Data？
 EXCLE統計函數
 範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
 樞紐分析表
 範例：銷貨系統分析
 開放資料加值應用實例
 範例：實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
 EXCLE VBA(與R語言比較)
 PowerPivot增益集
 海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
 視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

上課影音內容：
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾

完整連結：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK

與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。

Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。

巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

吳老師 105/2/15

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Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)

上課影音內容：
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View

完整連結：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK

Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式？
 開放資料範例
 內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
 範例：GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data？
 EXCLE統計函數
 範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
 樞紐分析表
 範例：銷貨系統分析
 開放資料加值應用實例
 範例：實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
 EXCLE VBA(與R語言比較)
 PowerPivot增益集
 海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
 視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。

Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。

巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

吳老師 105/2/15

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