大數據的運用

大數據，許多人已經耳熟能詳。多是集體的運用。

實際應用上，日本Yahoo利用啤酒屋的銷售、查詢等資料，認為與經濟指標相關，於是能搶先政府，於每個月結束後一兩天即公布最新的經濟數據。實際上，與政府一個多月之後所收集彙整的官方資料相比，相差無幾。

另外，透過google查詢流行性感冒等相關數據，已經能預測流感的流行程度與區域。依波拉，已經在用了。
http://www.google.org/flutrends/

http://vikingbar.org/2014/10/%E7%94%A8%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A%E7%95%AB%E5%87%BA%E4%BC%8A%E6%B3%A2%E6%8B%89%E6%95%91%E5%91%BD%E5%9C%B0%E5%9C%96%EF%BC%9A%E7%9C%8Bbig-data%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E7%96%BE%E7%97%85%E9%A0%90/

今晚 (11/02) 的NHK特別節目，則提供不同的應用。

一個案例是，24小時收集病人（新生兒）的資料，在確定罹患某種疾病後，回溯觀察與比對先期徵候。然後將此先期徵候運用在預測新生兒（病人）到底可能罹患何種疾病。這是個案的運用。

還有一種是，收集醫院各科住院病人呼叫或亟需看護的資料，彙整出尖峰時間。這樣可以有效率的調配醫療人力。

另外，對於不知為何觸發的氣喘病患。有利用氣喘病人，記錄用藥時間、地點與環境狀態，即時透過手機回傳中心。如此，得到容易觸發氣喘的地區與時間的地圖。配合氣溫、風向等，就可以推測到底是何種因素會觸發氣喘。

這比台北金融公司，來得更「平民」一些吧？