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巨量資料應用實例的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃正傑寫的 雲端運算應用與實務(第三版) 可以從中找到所需的評價。
另外網站第十四屆CIO價值學院第三堂課人工智慧與資料經濟也說明：胡筱薇東吳大學巨量資料管理學院副教授. 透過數據及AI助力行業轉型與加速創新 ... 專家對談- 金融業資料治理與AI應用實例解析. 張智星玉山金控科技長
淡江大學 運輸管理學系碩士班 陶治中所指導 蔡易辰的 三元決策理論應用於國道計程收費議題之情感分析研究 （2015），提出巨量資料應用實例關鍵因素是什麼，來自於三元決策理論、情感分析、情感認知迴歸分析、國道計程電子收費。
最後網站第一章. 大數據基本概念則補充：大數據（Big Data）又被稱為巨量資料，其概念其實就是過去10年廣泛用於企業. 內部的資料分析、商業智慧（Business Intelligence）和統計應用之大成。 (圖片來源.
雲端運算應用與實務(第三版)
為了解決巨量資料應用實例 的問題，作者黃正傑 這樣論述：
本書目的在於提供雲端運算的基礎知識，讓讀者能了解雲端運算的概念、創新模式、技術應用與產品實務，並進一步介紹物聯網、巨量資料、人工智慧、智慧應用、物聯網等概念與發展。本書嘗試作為理解雲端運算應用、技術與實務的藍圖，提供讀者起點，進而可實作雲端服務與產品或研讀更艱深的雲端運算、巨量資料等相關技術。 本書特色 1.深入淺出介紹雲端運算的定義、服務模式與案例、技術類型與架構 2.完整涵蓋雲端運算應用技術，包含︰參考架構、虛擬化技術、軟體架構設計、行動運算、巨量資料、人工智慧、資安管理、資料中心 3.以實務為導向，提供學生從事相關管理或技術工作的基礎知識
巨量資料應用實例進入發燒排行的影片
Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
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
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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三元決策理論應用於國道計程收費議題之情感分析研究
為了解決巨量資料應用實例 的問題，作者蔡易辰 這樣論述：
交通運輸一直是人類生活需求當中不可或缺之環節，各種交通政策執行績效的成敗與否，使用者網路意見蒐集與即時化解民怨的變化往往影響整體政策的發展大局。實施國道高速公路計程電子收費政策之後， ETC整體用路人滿意度在2015年雖達七成，政策執行過程仍產生諸多爭議及問題，短期間網路上常湧現大量的評論，使得部分民眾消極使用；同時新興媒體的出現，也使得輿情更加多元更具時效性，政府應當正視並避免危機擴大，對ETC使用者之想法、意見與經驗等資訊進行有效的蒐集與分析，將有利於營運管理者能即時掌握重要議題，進而擬訂相對應之策略並有效化解無法預期的危機。有鑒於此，本研究係使用爬蟲系統蒐集輿情文本，以網路評論意見為資
料基礎，進行意見挖掘並建構三元決策情感分析模式。本研究運用三元決策理論於情感分析，輿情文本情感傾向將可具有正面情感、中立情感與負面情感，以較精準的分類方法，輿情文本依其內容計算情感值，並根據情感區間門檻值劃分正面、負面與中立區域。輿情文本情感值計算以正、負面情感詞庫為情感值計算之依據，利用詞頻演算法計算輿情文本的情感值，透過三元決策情感分析模型進行情感分析，最終計算出三元決策情感分析模型之通用模型與情感區間門檻值。在與遠通電收公司達成保密協定下取得客服語音資料，進行ETC使用者對ETC服務項目抱怨程度之分析。本研究利用三元決策情感分析模型對網路評論文本進行分析，而客服語音資料僅藉由計算情感值以
探討民眾抱怨之情感程度。研究結果顯示，ETC網路輿情八大構面與主題之情感分析部分，正面情感傾向之主題以交管措施為主，中立情感傾向之主題以申裝異動/車輛過戶與供裝，負面情感傾向之主題絕大多數為收費員議題；ETC客服語音六大構面與主題之負面情感程度分析部分，繳費服務構面之繳費逾期主題跟平信掛號與通知主題，以及申辦服務構面之查詢管道與流程主題，其為遠通電收公司較需注意與改善之服務項目。ETC網路輿情與客服語音之情感認知迴歸分析，網路輿情之檢定結果係以政策構面為特別顯著構面，而客服語音之檢定結果顯示繳費服務構面為特別顯著構面，其為半年期間內特別會影響ETC整體情感趨勢變化之構面。建議後續情感認知迴歸式
之更新計算宜以年度為時間單位，將使整體分析結果更為完整。