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成為大數據電子商務人才的第一本書

為了解決氣壓計app的問題，作者鄭江宇許晉雄 這樣論述：

　　任何人都不該錯過的一本書！大數據浪潮來襲，在巨量、繁雜的資料之中掏選出黃金資訊，已經成為現今最兵家必爭之顯學，大數據的應用幾乎是全方位，技術和工具也不斷推陳出新，現今管理與行銷方法跟思維勢必也要經歷一番徹底的更新，沒錯！如何有效應用大數據是傳統電子商務業者的重要課題，也將成為未來電子商務趨勢所在。誰能夠迅速地掌握關鍵，誰就可以成為未來電子商務的掌舵手！ 　　本書為東吳大學巨量資料管理學院許晉雄副院長與鄭江宇教授聯合著作，蘊含其涵養多年的專業知識與豐富的教學經驗編寫而成，也是國內第一本由大數據專業教學領域學者書寫的大數據應用與實務工具書，不論是理論或是實務操演，內容上都十分的詳實而完備，用

字遣詞上也非常平易近人，即使沒有資訊背景、不會寫程式也能一讀就懂。本書非常適合當作大數據的第一本入門書，然其內涵與獨樹一格的分析也能對相關領域的人帶來一定的影響力。 　　本書重點 　　認識大數據！告訴你大數據如何影響我們日常生活?大數據如何成就電子商務4.0？ 　　運用免費工具蒐集巨量資訊！一步步教你如何使用網路爬蟲Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用實際操演畫面的步驟化教學，跟著老師做，一定能學會！ 　　活用免費網路資源分析巨量資訊！使用Google Analytics與SimilarWeb兩大利器，全方位掌握使用者的網路足跡就能化為商機！ 　　

如何從日常生活中觀察大數據電子商務機會與前景？生活化的舉例讓你輕鬆觸類旁通，成為下一個大數據電子商務人才不是夢！ 作者簡介 鄭江宇 　　現任 　　東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授 　　台北科技大學工管系兼任助理教授 　　台灣金融研訓院遴選菁英講座 　　著作： 　　《指尖下的大數據：運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》 　　《流量分析與考題大揭秘：Google Analytics》 許晉雄 　　現任 　　東吳大學巨量資料管理學院副院長兼學位學程主任 　　東吳大學財務工程與精算數學系教授 　　經歷 　　東吳大學商用數學系副教授 　　東吳大學商學院商學進

修學士班主任 　　台灣科技大學工業管理系兼任副教授 　　實踐大學企業管理系兼任副教授 　　工研院講師 　　成功大學管理顧問班講師 　　東吳大學發展處處長 　　東吳大學社會資源處處長 推薦序 序 Part 1 大數據與電子商務 Chapter1 大數據崛起與電子商務變革 1-1何謂大數據 1-2大數據對傳統電子商務之影響 1-3大數據成就新電商4.0 1-4大數據電商營運模式 Chapter2大數據電商技能與挑戰 2-1 微觀視角 2-2 鉅觀視角 Chapter3大數據電商機會與前景 Part 2 大數據電子商務之輿情探索 Chapter4站外情報探索 4-1 谷歌搜尋

趨勢Google Trends 4-2谷歌消費者氣壓計Google Consumer Barometer 4-3網路爬蟲Python Crawler Chapter5站內情報探索 5-1購物籃分析運作 5-2 購物籃分析之R語言實作 Chapter6社群情報探索 6-1 Power BI安裝與設定 6-2臉書資料探索 (具管理權限) 6-3臉書資料探索 (不具管理權限) 6-4 IBM Watson 社交情報探索 Part 3 大數據電子商務之數位足跡掌握 Chapter7深度流量分析 (Google Analytics) 7-1傳統網站HTML程式碼安裝 7-2套版式網站安裝 Chapte

r8廣度流量分析 (SimilarWeb) 8-1 SimilarWeb (自我網站絕對分析) 8-2 SimilarWeb (他人網站相對分析) Chapter9行動流量分析 (iBuildApp) 9-1行動流量分析理論依據 9-2網站型APP製作 9-3 iBuildApp之GA嵌入 Part 4 大數據電子商務之資訊濃縮與獲取 Chapter10主動式掃碼互動 10-1一維條碼 10-2二維條碼 10-3個性化QR-Code製作 10-4掃碼行為分析 Chapter11主動式擴增實境 Chapter12非主動式超聲波互動 Part 5 大數據電子商務之善用情報資料視覺化與人工智慧

Chapter13 跨境電商情報探查利器 Chapter14大數據資料視覺化呈現 14-1程式碼嵌入式 14-2 GUI介面式 Chapter15智慧語音客服訂單不漏接 結語 序 　　電子商務在台灣發展至今已二十餘年，期間歷經許多外在情勢變化，其中最明顯的改變有連網設備普及、連網費用下降、智慧型手機普及等，這些都表明了電子商務正走在一條不斷進化的道路上。近年來大數據概念興起，使得電子商務的大數據相關應用呈現多元化趨勢。這意味著，大數據或是電子商務早已是一項跨領域之技能。有感於市面上大數據電子商務相關書籍多數局限於概念傳達，即便是實作型書籍也過於艱深難懂。有鑑於此，本書兩位作者協同各自跨領

域專長及校內教學經驗，共同撰述符合資訊、商管、財務金融或社會科學領域適用之大數據電子商務教材。此《成為大數據電子商務人才的第一本書》一書共計有五大篇15 個章節，每一章節皆包含理論、個案與實作，特別是在實作部分大量採用免費或試用版軟體，期許廣大讀者能以最低成本吸收大數據電子商務新知。再者，為了因應大數據電子商務的持續進化，本書內容廣泛的將輿情探索、網路爬蟲、社群網路分析、網站流量分析、超音波非主動式推播、AR 擴增實境、資料視覺化以及智慧客服機器人等議題納入，這些議題在大數據電子商務中皆屬重要應用，本書手把手的教導讀者，使讀者能夠從中學習到實務技能，進而縮小學用落差。2018 年正值大數據應用

的衝刺階段，相信讀者從本書內容中可以收獲許多大數據電子商務知識，使大家得以順利的銜接大數據盛世。   鄭江宇、許晉雄 謹誌 東吳大學巨量資料管理學院 1-1　何謂大數據 大數據 (Big Data) 一詞最早出現在 2012 年 Viktor Mayer-Schönberger&Kenneth Cukier 兩位的著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》當中，書裡提到所謂大數據指的是 4V 數據特性，包含數量龐大 (volume)、產生速度快 (velocity)、形式多樣 (variety) 且具有價值 (value) 的資料。茲將此四大特性說明如下： 數量龐大 (volume) Vo

lume 原意為一個有形物體或容器內的空間容量，例如：某一輛汽車的油箱容量為 60 公升，若能夠將油箱擴大，那麼就可以存放更多的汽油來延長汽車續航力。在大數據世界裡，volume 卻屬於一個抽象概念，好比一個沒有刻度的量杯一樣，並無具體資料容量上限。試想，在這個世界上有幾個網站呢？而在這龐大網站量中流竄的全球網路流量又有多少呢？答案想必是非常驚人！在大數據裡，volume 其實就是指數量龐大的網路資料。 以傳統電子商務時代而言，或許網路資料僅局限於來自網站的流量，然而近年來受惠於行動網路普及，由行動裝置所產生的網路流量不約而同的加入貢獻 volume 的行列，甚至是近年流行的物聯網也不例外，在

萬物皆可連網情況下，儼然扮演額外的網路流量供應者，因此我們也可以把大數據的數量龐大(volume) 特性視為「浩瀚網路容器中的無垠數據」。再舉一個生活中常見的龐大數量 (volume) 案例，大家平常在使用手機上網的時候可能會遇到一種情況，那就是上網流量超過電信業者合約中的限額。以 1G 流量限額來說，若將流量使用完畢，等同於自己在智慧型手機上閱讀了上千本電子書的內容，然而實際上的流量限額不只有 1G，甚至有不少人是使用吃到飽方案，那麼在沒有限制的情境下比喻成電子書閱讀數量恐怕更難以計算。 產生速度快 (velocity) 大數據的產生可以說是一年三百六十五天、一天二十四小時不斷的發生著。若以

資料在網上流動的速度而言，不妨試著想想看在簡單的 LINE 對話過程裡 (傳訊方是上傳、收訊方是下載)，自己一天當中發生過幾次一來一往的傳送與接收訊息呢？如果將此單一個人每天傳訊的流動頻率放眼至全世界的LINE 用戶的話，LINE 公司的伺服器主機一天當中又得服務多少用戶傳送與接收訊息需求呢？然而這只是眾多大數據資料流動的一個小案例，在人們日常生活中，只要所從事的活動涉及到網路，就等同於隨時產生資料流動，也就是達到資料即時性 (real-time)。

氣壓計app進入發燒排行的影片

應用氣體壓力感測裝置監測胸腹腔術後肺功能訓練狀況

為了解決氣壓計app的問題，作者蔡輔元 這樣論述：

胸腹腔手術後造成肺部併發症是外科手術常見之併發症與醫院感染類別，而胸腹腔術後患者因疼痛而害怕咳嗽以及拒絕深呼吸，加上術後肺功能大約下降50%，導致肺功能因缺乏訓練逐漸下降，恐將成為感染肺部併發症之高風險群。肺部併發症占所有醫院病患罹患肺炎約一半，不利於患者康復，若無及早發現可能有死亡風險。所以一般在胸腹腔手術前作年齡、吸菸史、痰液、X光以及是否有其他肺部疾病等調查，透過調查以評估患者是否需要會診呼吸治療師，預防術後肺部相關併發症發生。胸腹腔術後建議常以Triflow作為肺部復健之用途，在吸氣時利用氣體使圓球浮起，可通過Triflow內部三顆圓球置頂時間判斷患者吸氣量。一般胸腹腔術後患者吸氣量

可達到1,200 ml至2,500 ml，透過呼吸訓練增進通氣量與氣體的交換。然而目前Triflow僅能以三顆圓球的方式粗略得知患者復健狀況，患者與醫護人員難以得知目前肺功能較細節之狀態，也不易將數據儲存作追蹤以及分析。本研究為氣體壓力感測裝置，利用氣體壓力感測器偵測患者吹入與吸出的氣體壓力，透過內部演算法將氣壓數值轉換為氣流量值，獲取患者肺活量與吸氣量數據，達到肺功能監測之目的。監測過程中，透過手機APP即時繪製量測曲線與患者作互動，並提供患者使用教學步驟，引導患者完成量測。量測後將結果顯示於手機APP，並繪製出當次曲線供患者與醫護人員參考，最後依照患者登入帳號將量測數據儲存至相對應資料庫，

讓醫護人員可長期追蹤各別患者恢復狀況，患者以及其家屬也可透過不同行動裝置，以帳號登入方式查詢患者量測紀錄，達到遠端照護以及預防肺部併發症之目的。本裝置使用示波器驗證氣壓感測器輸出電壓之穩定度，透過充氣球以及臂帶產生固定氣壓，透過三用電表量測氣壓感測器輸出之電壓值，經由轉換公式將輸出電壓轉換為氣壓值，再與數位氣壓計做比較，驗證感測器之準確度。接著使用大型空壓機、節流閥、流量計與氣壓計，與本裝置作串接，進行氣壓氣流轉換實驗。最後透過500 cc針筒進行動態氣流驗證實驗，經以上方式驗證本裝置之可靠性。