既然談到AI需要用到大量資料庫，就來稍微談談曾經在學校學過的資料庫，資料庫可以使用的套裝軟體很多，但因為在學的那個年代有些久遠，能夠用上的就是Microsoft Access、 Excel、Visual Basic、C++等軟體，其實到現在還是有人繼續使用，也就是青菜蘿蔔各有所好，其中Visual Basic算是最容易上手，介面也比較討喜，也曾是微軟企圖用圖像式拖曳的方式來編寫程式，不過沒想像中那麼簡單，圖像方塊拉好，並不代表這程式可以馬上用，還需要依照需求去修改，才能執行。不過，現實較殘酷的是，當時教我們的老師，是一個從軍校退伍的軍官，教資料庫這門課，買了一大本比電話簿還厚的資料庫用書，還指定用Microsoft Access作為主要軟體，雖然師生雙方學習歷程衝突不斷，但在那段時間也稍微摸索出一些心得。

「如果當時有Python就好了！」這是現在內心想吶喊的，雖然教資料庫的老師教得很生硬，不過回頭來看，最後的分組實作，卻是他指導最出色的一段，首先，老師要我們先去找科技廠或公司行號的報廢進出貨單，想也知道這是商業機密，不容易索取，所幸有認識的貨運公司，把一家中ＸＸ管的極度報廢的進出貨單提供給我，報表拿到後的第一階段，先將『重複的品項』、『重複的庫存』、『重複的出貨量』、『重複的價格』、『重複的報廢量』、『重複的日期』等先進行篩檢和排除，只能用筆和紙做先期作業，也就是最終目標是留下「最精簡的資料」，還要畫流程圖解釋原因，所以此段最開頭的吶喊就是如此。

沒有經過工作實戰的洗禮，很難看的懂報表中呈現的資料，彷彿在看天書一般，要刪那些？老師不會給你答案，但會在流程圖中給建議，重複修改好幾次後，就以流程圖搭配Access去製作學期末的報告，然後要上臺用投影機演繹（當時是用列表機印在透明片的喔！），要呈現的除了數據表格外，也要呈現長條圖和圓餅圖，不過顯然自己去摸索過後的報告，還是被老師打槍，且大力評論我做的錯誤百出，當時是情緒很不滿，不過出社會後回顧這一段，才體會其實老師是用心良苦，用公司要給顧客看精準資料的角度，去讓學生錯誤中學習。

雖然Python提供很方便的功能，就編寫程式的模式，還滿像C++和Linux的綜合體，但下指令和參數的語法就很痛苦，附帶一提還是要有些SQL資料庫的基礎學習，沒有捷徑，只能按部就班地推進，才是向AI大數據的敲門磚，也就是說「要讓AI變得精準，資料庫一定要聰明」。