今天來把資料分析帶進行業，講的是資料驅動，一種商業決策方法，使用事實、指標和資料來指導決策，並使其與目標和計劃保持一致的過程。他強調使用數據來評估並改進過程，他有以下特點：

• 數據優先：可以是結構化數據或非結構化數據
• 實驗、評估過程
• 決策支持：提供有關問題的客觀信息
• 透明度、可解釋性
• 持續改進

再來用一些實際的案例說明：

Netflix：

以媒體視頻服務提供電影、電視節目的公司，他同時也因出色的個性化系統聞名，是典型的資料驅動案例。

1. 數據收集：從多個來源收集數據，包括用戶觀看歷史、評分、搜索、設備......等，都存在數據中心中。
2. 用戶個性化推薦：使用機器學習㔯法分析觀看歷史和評分，預測用戶可能喜歡的節目，能向用戶推薦特定的內容，提高參與度及減少流失。
3. A/B測試：通常會將不同版本介面、推薦算法提供給不同組用戶，通過比較行為、反饋來確定更有效的版本。
4. 內容製作、購買決策：使用數據決定製作新節目和購買現有節目的策略。
5. 數據安全：非常重視數據安全，以保護用個個人資料免受任何淺在風險。

智慧交通管理：

城市交通擁堵是一個普遍存在的問題，影響了交通效率、空氣質量和生活質量。政府希望找到方法來改進交通流量和減少擁堵。

1. 資料收集：在道路上安裝感應器、監視攝像頭。包括車輛流量、速度、擁堵情況和事故報告。
2. 資料分析：使用工具監控交通情況，識別擁堵點和高峰時段。也可以分析長期數據，以暸解交通趨勢。
3. 智能交通信號：根據當時數據調整交通信號，最大程度減少擁堵。
4. 交通事故預防：幫城市預測事故高發區域，加強巡邏、執法。
5. 用戶參與、移動應用：鼓勵民眾參與收集數據，如報告交通問題、共享交通資訊。