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大數據 。科技課二

破解大數據

Project NEXT 新興科技素養及價值教育計劃

教學簡報

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了解大數據的定義

了解常見的大數據工具及其於不同產業上應用

目標

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活動流程

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熱身遊戲 :$1都唔蝕

遊戲：假如世界沒有大數據？

活動：「數據迴戰」

大數據的應用

KAHOOT!

總結

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熱身遊戲

購買遊戲PS5

你終於儲夠錢，送一份生日禮物給自己

$3280

背景

預算

目標

$1都唔蝕

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任務

預算：$3280

時限：3分鐘

尋找最低價格

在3分鐘內，尋找產品最優惠價格，$1都唔蝕！

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你用甚麼方法在短時間內找出最優惠價格？

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價格比較網？

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數據

大數據

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數據

單一商品的價格、庫存等信息

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大數據

提供全面的建議

    • 性價比分析 - 根據評價、銷量進行性價比比較
    • 個性化推薦- 分析用戶的興趣偏好，推薦可能感興趣的商品
    • 用戶可在合適時機購買商品從而節省開支

智能個性化推薦

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大數據

提供全面的建議

    • 性價比分析 - 根據評價、銷量進行性價比比較
    • 個性化推薦- 分析用戶的興趣偏好，推薦可能感興趣的商品
    • 用戶可在合適時機購買商品從而節省開支

價格走勢

網站熱賣商品

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數據 vs 大數據

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數據

大數據

小

可能只有幾千或幾萬筆記錄

少

文字和數字為主

慢

每天/年/日更新

大

每天數十億條新的用戶互動數據

多

文字、圖像、視頻、社交媒體數據等

快

近乎即時的分析

種類

規模

更新速度

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日常生活的大數據

遊戲：

假如世界沒有大數據？

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假如世界沒有大數據

約了朋友大樹下西路公廁等，你會?

A. 問路人

B. 打電話問朋友

C. 爽約

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假如世界沒有大數據

約了朋友大樹下西路公廁等，你會?

A. 問路人

B. 打電話問朋友

C. 爽約

香港出行易/Google Map

協助規劃路線，預計到達時間

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你見到擠塞的地圖標示會避開嗎？

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假如世界沒有大數據

明天是去沙灘的好天氣嗎?

A. 觀察外面天氣

B. 靠第六感

C. 問媽咪

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假如世界沒有大數據

明天是去沙灘的好天氣嗎?

A. 觀察外面天氣

B. 靠第六感

C. 問媽咪

天氣預報

穿著合適衣物，安排合適活動

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大數據

數據

大數據分析能夠產生更全面、精細和富創意的結果，幫助人類做出更明智的決策

    • 做出更明智的決策
    • 避免資源浪費
    • 提高效率
    • 提高生活的便利性和舒適度

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PROJECT NEXT 短片

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大數據BIG DATA

正確和真實的資料才能得出有價值的分析！

日前有一名德國的行為藝術家Simon Weckert ，就透過 99 台二手智慧型手機，成功讓 Google Maps 出現塞車警示，讓許多駕駛提前「繞道而行」。

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大數據運作的步驟

收集數據

數據分析

結果解釋

確定問題和目標

「我希望提高銷售額（１０萬元）！」

「商品類別，付款方法，顧客的年齡」

「家庭主婦是店鋪的主要消費群」

「推出星期三媽媽優惠日！」

「店鋪銷售額有明顯增長!」

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    • 同學將化身成「數據師」，運用大數據去改善學生福利

及校園生活

    • 5-6人一組，每組會獲得一條題目
    • 每組勾選需要收集的數據，例如 : 學生年齡、性別、
    • 喜好等等

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分組活動：「數據迴戰」

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增加小食部的盈利

提升全校學生的睡眠質素

分組活動：「數據迴戰」

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提升學生之課外活動參與度

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數據收集表

性別

每日零用錢

如需要收集的數據，請加上鉤號

例子

目標：增加小食部的盈利

年齡

年齡

身高

體重

家庭成員

喜好口味

付款方法

居住地區

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數據收集表

性別

娛樂活動

如需要收集的數據，請加上鉤號

例子

目標：提升全校學生的睡眠質素

年齡

年齡

身高

體重

飲食習慣

科目偏好

運動習慣

居住地區

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數據收集表

性別

興趣

如需要收集的數據，請加上鉤號

例子

目標：提升學生之課外活動參與度

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年齡

年齡

身高

體重

家庭成員

交友習慣

社交媒體參與情況

居住地區

課後時間表

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匯報環節！

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大數據運作的步驟

收集數據

數據分析

結果解釋

確定問題和目標

如何增加小食部的盈利

同學的年齡，對零食的喜好，消費能力

增加糖果種類（滿足不同學的喜好）

原來同學的每天平均零用錢是$10

同學比較喜歡甜的零食

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大數據不同行業的應用

零售業

公共政策

娛樂

災害救援

利用客戶的瀏覽歷史、購買記錄和其他用戶的行為數據來提供個性化產品推薦

收集市民的醫療記錄、社區設施以及政府的醫療開支，治理市民慢性疾病

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使用大數據來預測客戶需求，先建立數據模型，從而預測提供新產品的方向。

通過整合氣象數據、地理信息、人口分佈和基礎設施信息，系統預測災害影響

例如：淘寶、Amazon

例如：香港地區康健中心

例如：Netflix、遊戲Call of Duty

例如：日本政府防災政策

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KAHOOT! 小測驗

透過問答遊戲

重溫一下課堂學習到的知識！

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KAHOOT.IT

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    • 一般數據無所不在，善用大數據才最實在
    • 洞悉大數據技術，有利智慧城市發展

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總 結

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THANK

YOU

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