大搜查：神探「大數據」預測準如水晶球
【財經組報道】它是現代水晶球，不單能預知身邊同事何時辭職，連陌生人的預產期都知道，完全掌握客戶需要毋須「靠估」。它是新一代「神探」，連台北新任市長柯文哲都是靠它來掌握民心。它就是大數據（Big Data）。大數據帶挈Twitter一季賺逾四千萬美元（約三億一千萬港元），大數據分析公司上市僅三個月，股價便一度爆升八成。大數據，不再是科技專門術語，而是關乎賺錢的三個字。
有大數據幫手，零售商可推斷出顧客當時需要，主動出擊送優惠，不再被動等客上門幫襯。
信用卡公司可追蹤消費習慣，是大數據一個重要來源。
大數據利用得好，時裝店甚至可以估計下位顧客的心水。
美國百貨公司Target連顧客懷孕，都猜得到。
提及大數據應用，通常指運用數據分析來了解市場。那大數據與傳統數據分析有甚麼不同？分別就在於大數據分析具預測性。
香港電腦學會商務智能與大數據專題組主席湛家揚舉例，分析一家服裝店交易及零售數據記錄，銷量和營業額便一目了然，這是傳統數據分析，通常與滯後數據有關。但若是根據該店過往一萬名女顧客的購物記錄、喜好顏色、購物地區、職業等資料，發現原來凡是二十多歲的、出入旺角的、當記者的，通常會購買紅色褲；該店便可預測下一名年齡情況相若的女顧客心水，亦可以按不同地區售賣不同貨品，這便是大數據分析。
數據愈豐富愈準確
大數據的重點在於「大」。湛家揚強調，數據的量要大、種類要多，才會找到有價值的分析，預測才會準確。例如零售業本身有購物記錄，如果取得顧客在社交網站的資料，進一步了解其行為及喜好，分析便更全面。
但到底數據要幾大、幾多才足夠？以能預測員工何時辭職的軟件Workday為例，所需資料包括員工以往的升遷記錄、滿意程度、公司管理層的決定、當地生活水平及行業人才需求等。曾有公司向Workday輸入過去二十五年逾十萬名員工的資料，因為以往的數據「餵」得愈多，Workday的分析便愈準，表現拍得住資深的人事部員工。
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