資料分析之路的雜談 系列

在過去資料分析的資料量通常是小量資料，近幾年因為IOT的發展加上硬體運算速度的突破，運算大資料的所需時間縮短為可接受時間內，因此需要複雜運算的類神經網路再度蓬勃發展起來，拜GPU之賜資料分析師可以處理更接近母體數的資料量，在預測的準度上比過去只能處理小資料的限制下大大提升，也因此目前世界各地都在鼓吹AI的發展，但真正把AI落實到生活的各個面向的資料其實是還遠遠不足的，舉凡政府開放的資料、民間團體所收集的資料，有被分析與應用的程度還非常低，如何找到有價值的分析方向與資料的來源，是未來的一個重要資料分析議題，透過這次的鐵人賽，想寫寫本身研究過的議題，或是未來需要更多人投入的議題。