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  • DSP智庫驅動創辦人暨知識長謝宗震》
  • 大數據資料科學家 神機妙算大數據
  • 劉子寧/作者
  • 鄭名娟/攝影
  • 資料科學家不僅能透過大數據找出現實中未被發現的祕密,更可以預測未來可能發生的事情,防患問題於未然。資料科學是一門入世的學問,真相不在數字裡,而是在人心與世界。
  • 《30》雜誌 2016年7月號 第143期 │ 2016-6-29


2014 年8月1日凌晨,高雄地區傳出氣爆意外,數個小時間高雄多個地區發生連環爆炸,造成32人死亡、321人受傷,如此突發的重大災難,急促的時間內常出現傷患送醫過程的困難:在不清楚高雄地區各醫院急診資源的狀況下,我們該把傷患送去哪間醫院可以最快得到照顧與治療?如果高雄地區的醫院滿了,我們是否該送病患去台南?在天災之外,我們如何降低後續人禍的延伸效應?

也許我們可以從《穀倉效應》書中的一個例子裡,找到未來的救星:2011年4月25日同樣是凌晨,紐約一處貧民社區的嚴重火警造成多人喪生,一時間大家開始點名罪魁禍首,而紐約市政府當然也在其中。

但問題來了,在紐約市,住宅火警稀鬆平常,原因是消防檢查隊與住民不成比例──200人:400萬人,又沒有足夠經費增加消防預算,怎麼辦?還好,「資料科學家」出現了。

這個資料科學團隊整理紐約市的火警資料,但卻發現這些資料無法預測火警,於是乾脆走出辦公室,跟不同警察局、消防局、房屋署、建築部的檢查人員出去,不斷修正假設。終於線索浮現:他們發現當一棟建築物同時具備「房貸欠繳」、「歷史久遠」、「住戶貧窮」這些特徵時,則失火與違建的比率高出很多。

紐約市政府半信半疑的採用了這套資料科學模型作為未來住屋建築的檢查標準,結果相當驚人,原本只有13%被通報的房屋有問題,如今這個數字竄升為70%。

結論是,你意想不到的數據,在資料科學家的巧手之下,將成為解決社會問題的最佳救星。

在「八一氣爆」的例子中也不例外,台灣資料科學家、DSP智庫驅動知識長謝宗震就分享,由「Code for Healthcare」機構主辦、以「八一氣爆」為核心問題的工作坊,就集結資料科學團隊,透過每5分鐘更新的急診室資料蒐集與運算,建立起一套即時的數據系統,讓未來重大災難發生的當下,可以透過App即時告訴救護人員:傷患應該優先送到哪間醫院?是否該向台南醫院尋求協助?有些醫院雖然略遠,但是否急診室不用排隊?

甚至,在工作坊之後,相關單位也開始思考,是否有可能透過數據去重整醫療資源與人力?半夜3點到底需要幾個輪值的醫護人員?被批「血汗」的醫療工作環境,有沒有還工作者健康生活的一天?

大學念數學、碩博士班念統計的謝宗震認為,自己作為統計人,長處就是把一個真實世界的問題轉換成資料科學問題,「資料科學其實是一門入世的學問,我相信數據最後是要為人所用的,不然它就失去意義。」謝宗震說。

核心能力》資料思考的直覺

最入門的態度,就是資料思考(Data Thinking),指的是你能不能在問題出現的時候,直覺的想到可以解決問題的數據來源?舉例來說,你是一個賣場的老闆,你想要提升營業額,有哪些關鍵的數字是你要抓出來比對的?可能是銷售數字、庫存數字、行銷方案。

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