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小數據獵人：發現大數據看不見的小細節，從消費欲望到行為分析，創造品牌商機

為了解決iphone測室內溫度的問題，作者MartinLindstrom 這樣論述：

　　亞馬遜網路書店讀者好評4.5顆星 　　全球熱銷翻譯超過40國語言 　　《紐約時報》暢銷書 　　美國邦諾書店暢銷榜冠軍第1名 　　《富比士》雜誌2016年必讀商業書 　　《金融時報》強力推薦 　　《科克斯評論》讚譽推薦 　　《企業》雜誌2016年度最重要書籍 　　《成功》雜誌2016年最佳自我成長圖書 　　出版觀察網站2016年零售商必讀選書 　　Strategy+business雜誌2016年最佳行銷類商業書籍 　　800-CEO-READ商業書評網「2016年商業書籍獎」入選 　　探索大數據尋找趨勢的同時，「小數據」給你更細膩、貼近人心的解答。 　　全球首席品牌大師將訪察世界各地的

故事， 　　以偵探小說般的精采敘述，帶你抽絲剝繭，發掘小數據的力量！ 　　•為什麼有些人講手機，習慣邊講邊繞著圈圈走？ 　　•為什麼沖澡或玩水的時候，總是比較容易冒出靈感？ 　　•為什麼俄羅斯人使用最多的表情符號是微笑、澳洲人最常用的表情符號是膠囊？ 　　•為什麼遙控器沒電了，我們會更用力地按遙控器，彷彿這樣可以榨乾最後一絲電力？ 　　•為什麼我們寧願一直用吸塵器來回吸地上那條線，卻不直接用手把線撿起來？ 　　看似無足輕重的行為，背後隱含具體而微的線索──這是「小數據」，統統指向我們內心深處的渴望。而深入每一種場景收集資訊，剖析他人的興趣、想法與行為，形成強而有力的行銷洞察，就是小數據探討

的重點。 　　過去，企業界對大數據情有獨鍾。 　　現在，全世界將發現小數據的奧妙！ 　　在這個迷戀大數據的時代，企業紛紛投入資料庫的建立。然而，大數據縱使提供了寶貴見解，卻也有一定限制：對於促使顧客消費的深層動機──「人的內在感受」，它幾乎一無所悉。樂高（LEGO）根據大數據分析，認為新世代缺乏耐心，決定簡化玩具設計，但忽略數據成因的後果，是差點導致公司倒閉。由此可知，科技再怎麼發達，終究必須回歸到人的本質。對此，作者馬汀‧林斯壯提出「小數據」概念，敏銳觀察個別消費者的生活，追蹤細微線索，看穿潛在欲望，彌補了大數據的不足。 　　馬汀‧林斯壯專研「神經行銷學」（Neuromarketing

），被譽為「行銷界的福爾摩斯」；他擔任多家頂尖企業的品牌顧問，一年至少有300天都在旅行。從西伯利亞到沙烏地阿拉伯、從日本到巴西，他拜訪陌生人的家庭，深入消費者家中尋找蛛絲馬跡──無論是冰箱上的磁鐵、浴室裡的牙刷，甚至是垃圾桶，他擅於發掘「讓顧客有感」的東西，進而促成產品創新、創造產值，為品牌找到定位。 　　★小數據以人的溫度串連資訊，是大數據的補強方案 　　 　　大數據以量取勝，小而美的小數據強調資訊的意義、正確度與實質功能；大數據是找出數據的相關性，小數據能告訴你因果關係；大數據擅長的交易路線是點擊、挑選和執行，小數據訴求「情感DNA」，是人性對話工具，也是線上無法複製的「深度資料」，它

將人的情緒、喜惡、說話模式、室內裝潢、密碼、社群網站動態更新等最微小的細節拼湊起來，化為一把鑰匙，解開人心的深層渴望。 　　透過書中實例，你將發現小數據運用到極致的成功模式： 　　•11歲德國男孩家中找到的破損運動鞋，促成樂高不可思議的谷底翻身。 　　•西伯利亞家庭冰箱上的磁鐵，為美國連鎖超市帶來革命。 　　•位於3萬5000英呎上的除噪耳機，讓百事（Pepsi）創造新的招牌聲音。 　　•羅馬民眾進入教會的方式，重振迪士尼（Disney）主題樂園。 　　•奧地利女孩臥室中的填充玩具熊，讓時尚零售業者徹底改造、業績暴紅。 　　•看似普通的手環，使瘦身中心的顧客忠誠度一年內提升159%。 　　

•以人體工學配置的BMW汽車儀表板，影響Roomba吸塵器重新設計。 　　★大數據的量化＋小數據的質化，相輔相成 　　光靠大數據不足以精準掌握消費者心理，不能使業績成長。21世紀行銷的生存與成功之道，莫過於整合線上（online）與線下（offline）資料，「透過小數據觀察、結合大數據分析」，才能找到新的行銷著力點。拆解大數據、聚焦小線索，可以發現「人的真實需求」，進而以「感性行銷」喚起共鳴，讓你的品牌觸動人心！ 　　《小數據獵人》是一本品牌行銷融合行為科學的當代經典之作，其中細膩的消費者觀察，將成為寶貴的企業資產。緊湊的一篇篇故事，不只讓行銷人心醉神迷，對人類行為變化無窮感到好奇的讀

者，也將沉溺其中，不可自拔。 本書特色 　　1.作者造訪77個國家、訪問超過2000戶家庭，深入探索日常行為中的潛在渴望。本書集結多個品牌改造實例，故事生動多樣，讀來津津有味。 　　2.作者分享集結歷年來的工作心得，整理出「7C」方法，是分析新的產品、構想、創新和品牌時不可或缺的一環。 　　3.本書將「人性」概念引入市場行銷，觀察人類與消費趨勢，讓你從細微的資料分析得到全新見解。 國內權威推薦 　　（依姓氏筆劃排序） 　　丁菱娟／世紀奧美公關創辦人 　　何炳霖／cama café創辦人 　　洪順慶／政治大學企業管理學院教授 　　陳季青／和頌愛臺灣行銷總監 　　黃麗燕／李奧貝納集團執

行長暨大中華區總裁 　　黃哲斌／新聞工作者 　　溫肇東／創河塾塾長、政大科智所教授 　　鄭國威／PanSci泛科學總編輯 　　劉芳君／法國精品臺灣區傳媒經理 　　Mr.6劉威麟／網路趨勢觀察家 　　嚴秀茹／國立清華大學服務科學研究所教授兼所長 好評推薦 　　「身處網路時代的你我，在不自覺中，都已成為大數據的成員。當你上網購物、瀏覽新聞……時，充斥在其周邊的廣告，皆是經由精密演算、篩選後，不露痕跡地與你在網頁上不期而遇。廣告主透過大數據的分析，針對目標客群強化品牌知名度，然而更重要的是，如何協助消費者成功地完成最後一哩路──購買。   　　促使消費者完成購買的諸多因素中，最重要的即是消費者行

為的研究，唯有深入瞭解消費者購買的目的性、需求，乃至擔憂與疑慮，才能對症下藥、進而創造商機。 　　行動通訊與網路社群的普及，使我們低頭專注於亮著藍光的行動通訊器的時間日益增長，作者馬汀・林斯壯在書中提倡的，正是目前被忽略的觀察力與同理心。『人』是商業行為的主角，大數據提供可演算的行為模式，然而唯有透過用心體會，才能找出獨一無二、讓消費者認同的成功行銷策略。」 　　──陳季青，和頌愛臺灣行銷總監 　　「細微精到，引人入勝。」──《金融時報》 　　「幫助品牌扭轉乾坤的新法寶」──《富士比》雜誌 　　「在現今大數據啟發宗教熱忱的商業環境中，卻冒出馬汀．林斯壯這位行銷無神論者。他的本業就是揭露大

數據的諸多缺點，以及小數據如何成為克服它的必備工具。」──奇普．希思（Chip Heath），史丹佛大學商學院組織行為學教授、《讓創意更有黏性》（Made to Stick and Switch）共同作者、《零偏見決斷法》（Decisive: How to Make Better Choices in Life and Work）作者 　　「馬汀迄今最棒的著作。以個人、直覺、有力的方式來看待你的作為產生的衝擊。」──賽斯．高汀（Seth Godin），《紫牛》（Purple Cow）作者 　　「本書探索的數據或許很小，但對人類行為的意涵卻很重大。因此，凡是有人想要更加瞭解促使人決定購買的因

素，它都是無價之寶。」──羅伯特．席爾迪尼（Robert Cialdini），《影響力》（Influence）作者 　　「馬汀．林斯壯運用尖端的鑑識手法來揭開數據與學識間的對立。假如你熱愛《識骨尋蹤》（Bones）和《CSI犯罪現場》（CSI），那麼這本書就是你的菜。」──帕克．安德席爾（Paco Underhill），《商品放在哪裡才會賣》（Why We Buy） 　　「我很迷大數據，但還是忍不住會想我們說不定遺漏了哪些重要細節。馬汀‧林斯壯與我的想法不謀而合，他的著作《小數據獵人》闡述微小的事物如何能在商業界創造大不同，書中還運用了很多非常棒的例子加以佐證。這本書提醒企業家，在做分析時

別忘了偶爾要讓自己抽離，好好思索什麼能真正刺激客戶的欲望。」——艾朗‧艾吉斯∕搜尋、內容與社會行銷者

iphone測室內溫度進入發燒排行的影片

具聲紋與指紋辨識保護之居家安全系統

為了解決iphone測室內溫度的問題，作者陳竑亦 這樣論述：

本論文設計一款語音控制且具聲紋辨識保護之多功能居家安全系統，透過鏡頭模組拍下影像並即時通知使用者，在紀錄時間的同時，讓進出家庭之人物留下紀錄。為使系統更為簡易化，可透過系統之APP查看智能門鎖的操作與執行，若安全系統偵測到危險因子，如室內有毒氣體濃度過高或室內溫度過高，亦或是使用者發出求救訊號，都將自動推送緊急訊息，並且打開門鎖，使危險狀況能迅速地被得知，同時讓救援變的暢行無阻。當紅外線模組感測到物體靠近，即啟動周邊模組，燈號的閃爍與LCD螢幕顯示，將能清楚告知系統的狀態、模式與指紋按壓時間點，搭配鏡頭模組，可以清楚記錄開鎖時間和對象。此外，系統之溫溼度及有毒氣體感測器，會循環監測屋內數值，

以此達到室內安全監測功能，而最便利的語音控制功能透過iPhone之內鍵語音助理實現，使用其獨特之聲紋辨識功能，讓使用者不論在家中的任何角落，都能安全且輕鬆的操控安全系統。

基於項目的工程創新學習入門：使用LabVIEW和myDAQ

為了解決iphone測室內溫度的問題，作者李甫成 這樣論述：

通過大量真實可實現的項目進行實例展現，在項目實現過程中，循序漸進地穿插介紹所需要使用的工業界標准LabVIEW軟件設計工具以及被成功使用在大規模在線開放課程（MOOC）中的myDAQ硬件平台，並且將設計策略、創新方法和后續拓展植入各個項目中。《青少年科技創新叢書·基於項目的工程創新學習入門:使用LabVIEW和myDAQ》主要內容包括工程創新元素、基本傳感器連接、數據采集基礎、信號分析及輸出控制、用戶界面設計和虛擬儀器使用等。 本書導讀 0.1 目標讀者及預備知識 0.2 如何使用本書 0.2.1 對於學生及科技與工程創新愛好者 0.2.2 對於ST

EM教育工作者 0.2.3 對於大學工程導論類課程授課教師 0.2.4 對於PRP/SRTP工程實踐與科技創新項目/課程主講教師 0.2.5 對於傳感器類課程主講教師 0.2.6 對於虛擬儀器課程主講教師 0.3 本書及相關資源的特色 0.3.1 方法 0.3.2 延伸 0.3.3 互動第1章 實踐科技與工程創新的必要元素、方法和工具 1.1 實踐科技與工程創新的必要元素 1.2 實踐科技與工程創新的高效方法與工具 1.2.1 不同方法的實例與創新所面臨的挑戰 1.2.2 優秀設計方法的一個實例——把計算機變

成iPhone Siri。 1.3 圖形化系統設計作為科學探索及工程創新工具的應用舉例 1.3.1 控制全球最大的粒子加速器 1.3.2 全球首款實時三維OCT醫學成像系統 1.3.3 定位全球最大的望遠鏡 1.4 更好的工程實踐與科技創新方法——圖形化系統設計第2章 LabVIEW和基於項目的學習 2.1 展示項目1——模擬地震——建築物結構健康監測 2.1.1 地震波背景知識 2.1.2 搭建項目實驗平台 2.2 展示項目2——節能環保之熱傳導 2.2.1 保溫技術的背景知識 2.2.2 搭建項目實驗平台 2.

3 展示項目3——單維度直升機的起飛與降落 2.3.1 垂直起飛和降落（myChopper）的背景知識 2.3.2 搭建項目實驗平台第3章 把實驗室帶回家——初識myDAQ 3.1 未來的工程技術實驗室——虛擬儀器技術與圖形化系統設計實驗室 3.2 認識myDAQ，將「實驗室」帶回家 3.3 一步一步設置myDAQ 3.3.1 NI myDAQ裝箱內容 3.3.2 軟件安裝 3.3.3 硬件設置 3.3.4 NI ELVISmx儀器軟面板啟動窗 3.3.5 通過MAX確認設備正常連接並識別 3.4 使用myDAQ上的8

個硬件儀器（myDAQ使用方法1） 3.5 使用myDAQ和Multisim實時比對電路仿真結果與實際結果（myDAQ使用方法2） 3.5.1 NI myDAQ設計模板 3.5.2 原理圖上的myDAQ儀器 3.5.3 在Multisim中啟用或禁用myDAQ設備 3.5.4 動手項目1——高通濾波器電路 3.5.5 動手項目2——基於FGEN的示波器應用 3.5.6 動手項目3——結合ARB及DSA進行任意信號發生與頻譜分析應用 3.6 使用myDAQ和LabVIEW完成創新設計（myDAQ使用方法3）第4章 創新實踐項目實例（基礎篇

） 4.1 項目1——點亮一盞創新的明燈 4.2 項目2——使用程控方式感知身邊的溫度 4.3 項目3——感知身邊物體的距離 4.4 項目4——學會利用惠斯通電橋進行測量 4.5 項目5——學會用繼電器控制直流風扇 4.6 項目6——學會用加速度計測量加速度信號 4.7 項目7——使用熱敏電阻感知身邊的溫度 4.8 項目8——感知身邊的角速度 4.9 項目9——感知身邊的運動信號（室內報警器）第5章 創新實踐項目實例（中級篇） 5.1 動手項目1——180°自動距離掃描系統 5.2 動手項目2——DAQmx版本的音頻均衡器 5.3 動手項目3—

—紅外無線音樂遙控器 5.4 動手項目4——測量人體脂肪含量第6章 創新實踐項目實例（高級篇） 6.1 動手項目1——智能交通燈系統 6.2 動手項目2——摩爾斯電報機系統 6.3 動手項目3——用電器電能質量分析及記錄系統 6.4 動手項目4——遙控視頻監測移動機器人附錄參考文獻

基於物聯網智慧屋系統架構熱舒適度控制之應用

為了解決iphone測室內溫度的問題，作者趙孝彬 這樣論述：

　　本研究主要基於物聯網(Internet of Things, IoT)智慧屋的系統架構，使用模糊控制(Fuzzy Control)有效率地控制負載設備，讓室內環境人員處於最佳熱舒適度感受之應用的一套系統，並採用散點佈局方式找尋室內最佳量測點位，透過最小變化量來評估系統的穩定性和最小平均差來評估系統的可靠度，最後再以問卷調查方式探討實驗數據與人體實際感受是否有差異性。　　本研究熱舒適度指標(Thermal Comfort Index)藉由ISO 7730標準實現，主要透過兩種方法來評估人體對於整體空間熱舒適度的感受，分別為熱舒適度預測指標(Predicted Mean Vote, PMV)

與不滿意度預測指標(Predicted Percentage of Dissatisfied, PPD)，評估數據有六項，又可分為環境因素與個人因素，環境因素數據分別為環境溫度、平均輻射溫度、相對溼度、室內風速，個人因素數據分別為服裝絕緣度與新陳代謝率。