第二屆台灣資料科學愛好者年會於8月22日至23日舉行，加上協力廠商論壇，活動共為期四天。年會總召陳昇瑋表示，今年與會人數有1300人，去年只有800人，與會者中有七成是男性，三成為女性，今年邀請共24名來自各行各業的大數據科學家，傳授不同專業領域的大數據心法，從公共衛生、漫畫、政治、新聞到網路業一應俱全。
阿里巴巴副總裁車品覺也特地出席演講，分享阿里巴巴的大數據心法，會後車品覺被聽眾重重包圍，反應熱烈。陳昇瑋表示最初沒料到車品覺會答應演講邀約，沒想到車品覺只回了他：「行，年輕人我一定支持。」就應邀了，讓他備受感動。
##從預測數據到用數據，阿里巴巴分水嶺
車品覺表示，現在大數據已經從預測進化到行動決策了，而這也是阿里巴巴近年來大數據應用的分水嶺，當企業領導認識到數據的力量之後，他不會只滿意於描述現象，而更需要診斷，也因此數據的精準度變得越來越重要，畢竟用來看的數據跟用來做決策的數據，兩者的質量要求完全不同。
（圖說：阿里巴巴副總裁車品覺特地來台參與第二屆資料科學愛好者年會。照片來源：李欣宜攝。）
車品覺身兼阿里巴巴數據委員會會長，有一天車品覺走到總裁辦公室問：「我身為一個數據領導，我能做什麼讓你爽的？」總裁回覆：「我想知道我上禮拜做的什麼事情是對的，什麼事情是錯的。」他因而體會到應用數據做行動的重要性。
##數據科學兩大派別
車品覺指出，數據科學現在有兩大派別：數據很平但用深厚的演算法解決問題，另一種是數據廣泛而大但是用簡單的演算法。「我個人的喜好是第二個，發現好的數據策略，當演算法變得複雜的時候，背後的假設也很複雜，我會懷疑它的穩定性，當你老闆問你預測準確率多高的時候，你要反問他三個問題：對的概率？錯的概率？穩定嗎？因為我們做數據的人常常發現現在的演算法過了半年就不能用了。」
數據種類也可以分成兩種：快加準或廣加亂。第一是在已知的規律裡面產生價值，第二種是可以找到自己不知道的東西。「數據不僅是資產，也是一種信仰。」車品覺說。在行動互聯網時代，企業不必在乎使用者喜歡什麼，只要知道使用者下一步會做什麼就可以了，而且每個行業都對應不同的數據框架，例如有一個美國調研公司的報告顯示有65％的人會在廁所裡看手機，這就是非常好的行銷點，行銷人員應該去思考要趁機推播什麼商品給這個消費者，因為現在手機不只是傳感器還是媒體，手機已經不是手機，他就是媒體。
（圖說：阿里巴巴大數據十誡。照片來源：李欣宜攝。）
##KKBOX用大數據提升歌曲觸及率
年會第二天則由全球唯一獲利的音樂串流業者KKBOX資料科學家接力，分享KKBOX月初才推出的大數據個人推薦歌單服務。KKBOX研究中心資料科學家羅經凱表示**，KKBOX歌單雖然號稱2千多萬首，但是實際上會被點播的只有340萬首，有將近八成的歌無法觸及使用者。除此之外，KKBOX用戶偏好的音樂類型高度集中，收聽率前10％的歌佔了所有被播放歌曲次數的87％，顯示音樂播放多樣性不足。**
由於音樂播放次數決定歌手收入，為了維護體系健全，如何維持音樂多樣性，刺激用戶脫離「同溫層」，成了KKBOX大數據科學家的首要挑戰。KKBOX根據用戶的收聽習慣和時段，將華語音樂聽眾分成九大族群，將收聽行為類似的用戶歸類在同一個群體，推薦他們風格類似但前所未聞的音樂。
（圖說：KKBOX近三年歌曲點擊率逐漸趨向集中。照片來源：李欣宜攝。）
但有時候用戶聽音樂是有目的性的，例如哄小孩睡覺放輕音樂、工作時放心靈音樂等等，KKBOX又再根據用戶在不同時間點下的音樂收聽習慣，推薦各式情境歌單。KKKBOX研究中心資料科學家羅經凱表示，目前編輯團隊推薦的歌單還是比機器學習推薦的更精準，再加上每個國家的使用者都有不同的喜好，要精準推薦使用者新歌又不招致反感其實是很困難的。
KKBOX研究中心經理林佑璟是KKBOX第一個研究員，剛來KKBOX的時候發現資料取得困難度高，遇到資料散亂、溝通成本高昂以及資料格式不齊等問題，他建議有心從事數據分析的企業，一定要做好內部溝通，讓大家了解做數據分析對於公司有好處，而且數據是重要公司資產，絕對不會拿去變賣或者侵犯使用者隱私。
（圖說：KKBOX研究中心資料科學家羅經凱。照片來源：資料科學愛好者年會提供。）
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