一個門外漢的資料科學學習之旅
一個門外漢的資料科學學習之旅

「嗯,就決定去試看看了!」那年大三,系上瀰漫著一股有意無意互相試探畢業專題指導教授的詭譎氛圍。

當時,我在偶然的機會下看到一則世界最大的超市集團沃爾瑪(Walmart)的網路文章。他們用資料探勘技術分析會員資料,偶然發現週五晚上男性的結帳清單中啤酒和尿布具有高度相關性,深入解析原因發現是因為年輕爸爸抓住到超市採購小朋友尿布的機會,順手拿了幾罐啤酒好迎接將到來的週末。

沃爾瑪於是調整商品陳列,將啤酒與尿布擺放在鄰近的位置,進而提升商品30%的銷售率。那是我第一次接觸到資料探勘這個名詞。就因為這樣?資料探勘?成長30%?我覺得很神奇。

於是在毫無任何先備知識的狀況下,硬著頭皮主動詢問教授能不能有機會執行相關主題?獲得同意後,我開始了人生的第一個資料科學相關實作。是的,毫無任何先備知識,沒有學過任何關於統計、機器學習的知識。

被神化而不得其門而入的資料科學

很多人神化了資料科學。過度膨脹的謠傳使得資料科學與普羅大眾之間築起了一道牢不可破的高牆。要不覺得非得要是程式天才或是數學神童,才算是真的有能力踏進資料科學領域,要不就是三不五時報章雜誌報導資料科學預測出誰會當選美國總統,或是機器學習和人工智慧又一次打敗人類棋王等等的新聞,而讓人產生一些半信半疑的幻想。

大家都在談,但卻沒有人真的知道它是什麼。我相信很多人腦海中曾經躍躍欲試想稍加了解,但卻又因為某種光怪陸離的說法讓資料科學在心裡慢慢變成比較接近玄學的不切實際,然後就漸漸演變為想接近卻又不得其門而入,望之卻步。

我想,只需要一點點好奇心跟傻勁就夠了。搜尋資料科學教學影片,或是瀏覽一個已經完成的競賽,看看別人的做法,然後找份資料動手試試看,幾十個、幾百個長度的小小資料,從Excel開始也無所謂。

因為,資料科學只是一種用資料解決問題的方法罷了!

PHP之父Rasmus Lerdorf
我不是一個真的工程師。我把東西弄一弄,弄到能跑之後就不管了。真的工程師會說「這段程式能跑,但記憶體沒管理好,我們來修好它。」我只會說,一直重新開機不就好了。

你很難想像這段話是出自世界上最頂尖的工程師之一:PHP之父Rasmus Lerdorf的嘴裡。但是資料科學也一樣,不用什麼天分或熱情,也同樣是可以學習的,並沒有想像中的難以接近。

從眾迷思的漩渦

「我不懂,所以資料科學到底能幫我們公司做些什麼,為什麼一定要資料科學?」

幾年後,在一家新創公司每月底的全公司例行分享會中,談到當時業界最火熱的資料科學話題,一個精通三國語言、承接海內外業務的產品經理問了這個問題。

「事情該發生,它就會發生,自然而然就會知道了。」印象中,我聽到公司的資料科學家是這麼回答的。

「我想,他的意思是當事情水到渠成時,該產生幫助時就會產生幫助,也非得一定要資料科學,而只是剛好被它實現。」看著那位產品經理仍一臉狐疑後,執行長補充道。

我知道會議結束後,那位產品經理仍然沒有真的理解他們的回答。

我確定我想舉起手補充一點什麼,但很意外的我語塞了,做過大大小小的專案,我一直以為我很清楚資料科學在做些什麼。

資料科學浪潮

進入資料科學領域的歷程似乎一切都來得太過自然。自然的就像企業間無不戰戰兢兢的爭相仿效,並大張旗鼓聲明要投資多少資金在資料科學領域一樣。沒有太多原因,只因為不做的話,好像會被所謂的「大數據浪潮」吞噬。

我試著從頭釐清我的學習歷程,給出一個能說服自己的說法。資料科學,必須建構在資料可以被輕鬆且大量存取的技術成熟之後。

受益於雲端化的普及,當今的企業幾乎都能輕鬆存取資料,而就因為資料夠多、夠齊全,我們便能試著從這些資料中,用一些科學化的方法去產生可以被公司利用的價值,進而將資料轉化為知識。

也許是預測公司下一季的財報,幫助財務部門編列預算。也許是分析生產線機台的工作數據,預測出未來一週內可能故障的機台,早一步檢修以降低產品良率不佳的風險。甚至是分析客戶資料,將不同特徵的客戶分類,並進一步針對不同分類的客戶給予適合的行銷手段等等。

當然,我絕對同意上述例子不見得需要資料科學也可以完成。資料科學,是一種透過資料為媒介,講求流程性與科學化的方法,進而輔助、驗證甚至主導所訂下的目標,讓目標的達成能更有效率且更準確。

「其實,資料科學只是一種讓公司的某些策略不全然只是依靠主觀意識判斷的方法而已,它一樣是一種提出問題、驗證問題進而解決問題的方法,和其他方法唯一的不同只是:它的載體可以是公司中的任何資料罷了!」我仔細的思考後給了自己這樣的答案。

那趟回家的路途,是踏實而滿足的。

本文為讀者投書,出自<一個門外漢的資料科學學習之旅>。

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從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?
從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?

5G開台邁入第五年,戰場早已從「誰有5G」轉向「誰的5G好用」。夜市、演唱會、地鐵、商圈——這些人潮洶湧、訊號最容易卡頓的地方,才是檢驗網路品質的真實考場。要打造真正有感的5G體驗,靠的不是技術名詞,關鍵在於能否把網路資源變成看得見、用得到的流暢速度。

台灣大哥大擁有最大5G黃金頻寬,以及高覆蓋率的NRCA載波聚合領先技術,為網路傳輸佈局暢行無阻的地圖,打通每一個收訊死角,再加上OpenSignal權威認證背書,不僅是技術成績站得住腳,更讓用戶日常生活使用有感提升。

全台獨家最大頻寬100MHz,讓5G跑得快又穩

要解析5G效能優劣,關鍵在於「頻寬」配置。頻寬就像道路的寬度,直接決定數據傳輸的承載容量。頻寬越寬,越能支撐大量用戶同時連線,確保下載、串流、直播等應用維持順暢體驗,避免因流量壅塞導致服務中斷。簡言之,頻寬就是撐起網路用戶體感的關鍵。

台灣大哥大目前在全球主流5G黃金頻段3.5GHz上,獨家取得全台最大100MHz頻寬資源,達到頻譜配置的頂規水準。實測結果顯示,在理想條件下,此頻寬配置可擁有高達2Gbps下載速率。

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圖/ shutterstock

同時,台灣大哥大也已在全台超過2,000處熱點完成5G黃金頻段基地台升級。因此即使遇到夜市商圈、大型演唱會、跨年活動等高密度人流聚集場景,當用戶數量暴增、頻寬需求激增時,完整的基礎建設布局仍能確保訊號不中斷、網速不卡頓。

打通收訊死角,體驗有感不只是口號

除了速度與流量,5G還有一項棘手難題——涵蓋死角與訊號穿透力。特別是在室內深處、地下室等場域,即使該處已有5G涵蓋,實際使用仍有可能無法完全避免的卡頓或不穩狀況。

原因在於5G高頻段雖速度快,但穿透力弱,容易因手機功率有限而發生不穩定的情況。對此,台灣大哥大結合700MHz低頻段的穩定性優勢,以互補式的高低頻協作架構,強化訊號深度與廣度。換言之,在戶外大場景跑得快,在室內密閉空間也能收得到。

NRCA自動切換最佳頻段,上網不怕訊號塞車

台灣大哥大的核心技術優勢,還有NRCA(New Radio Carrier Aggregation)載波聚合技術;NRCA讓行動裝置能同時使用多個頻段上網,如同多車道高速公路,讓資料流在不同頻段間靈活切換,兼顧高速率與深度覆蓋率。當某一頻段出現壅塞,系統能自動將資料流量轉至其他頻段傳輸,以提升整體承載效率與傳輸穩定性。

自2021年率先佈建高低頻NRCA,目前已有超過六成基地台支援這項技術,有效壓縮延遲、提升連線穩定度、強化訊號覆蓋與穿透。此外,合併台灣之星後,台灣大哥大更將全球主流5G黃金頻段3.5GHz的60MHz與40MHz頻寬合併,打造業界最大100MHz,為全台唯一同時整合5G高高頻與高低頻NRCA的電信業者,在5G網路體驗與穩定度領先同業,達到頻譜配置的頂規水準。

隨著短影音、直播、雲端工作等即時傳輸需求爆炸成長,用戶對「穩定滑順」的網路依賴不斷提高。台灣大哥大領先的NRCA載波聚合技術,正好回應用戶需求,無論是在捷運上滑臉書,還是在人聲鼎沸的夜市直播吃美食,都能享受多場景流暢切換的優質5G體驗。

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圖/ shutterstock

優質有感體驗,經國際權威OpenSignal認證

根據國際第三方認證機構OpenSignal於2025年6月公布的行動網路體驗報告,台灣大哥大在「可用率」、「5G影音體驗」與「整體影音體驗」三項用戶有感的指標上獲得第一名。所謂可用率,意指用戶隨時隨地都能連上網路,關鍵時刻訊號不缺席,不論身處室內或移動場景,都能穩定連線不中斷;同時,良好的影音體驗指標,則代表用戶在觀看影片、雲端會議或滑短影音時,能享有畫質流暢、連線穩定、不易中斷的完整體驗。OpenSignal向來以實測數據為依據,其認證結果可視為對 5G 體驗品質的權威背書。

今年第一季,OpenSignal也針對合併電信後的網路表現進行評比。自2023年底台灣大哥大與台灣之星完成合併後,其在涵蓋體驗的評分顯著提升,並在品質一致性指標上維持82~84%的穩定水準。相較其他合併案例,台灣大哥大是體驗提升幅度最大、整體穩定性維持最佳的合併業者,顯見其網路品質、營運韌性與整合效率。

5G技術是否能成為使用者真正信賴的基礎,關鍵在於能否在生活場景中「被感受到」。台灣大哥大以完整的頻寬資源、彈性技術架構與佈建策略,從速度到穩定、從戶外到室內,打造順暢5G體驗,可期待在這場長期5G競賽中,成為用戶最仰賴的行動網路選擇。

有關更多相關資訊,請查詢網站:https://www.taiwanmobile.com/content/event/nrca/index.html

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