Month: 9 月 2015

一次幹掉多張影像!巨匠電腦Photoshop影像批次處理教學 

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一次千圖斬好威!巨匠電腦Photoshop批次處理教學

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巨匠電腦分享9招大數據神劍法 評價好文

錚/巨匠電腦課程評價好!

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巨匠電腦分享9招大數據神劍法 巨匠電腦課程評價好!
有誰比情人更會讀心?有誰比你更懂你自己?當你跑步時,你的手機馬上讀出你想聽什麼歌,立即挑出與你腳步最「合拍」的音樂,還可以計算你的心跳。

洪嘉蓮、劉子寧 / 作者
關立衡、鄭名娟 / 攝影

哪個老闆在訂價?一瓶水,手機螢幕馬上跳出數 10 萬個行銷點的訂價。哪家最便宜,要不要馬上調價,一目了然,還告訴你哪裡賣出幾瓶、哪裡有特殊節慶需要大量進貨。

旋轉盤上少了一盤蔥鮪,30 秒內師傅就會補上一盤;今天雨下那麼大,客人少 3 成,備料馬上可以決定少 3 成。

租房照片怎樣拍,下訂率比別人多 5 成?大數據算出訂房的排名,一看照片果真有黃金角度。

別再猜了!

未來的行銷世界,「我們知道什麼?」將遠比「我們怎麼想?」重要。

上述 4 個故事告訴你,百年來我們習以為常的行銷操作,那個用「猜」的年代已經終結。

「我覺得消費者會喜歡紅色」「我想這個產品在冬天會賣」「我猜這會失敗是因為⋯⋯」「根據上半年的報告,我們認為⋯⋯」這些句子都將留在過去,大數據顛覆各產業的超能力,不只改寫消費者體驗、翻轉電子商務,更改變品牌操作的所有流程。

  • 「猜」時代終結

為什麼可以讀心?

比情人更會讀心的其實是間音樂串流公司。Spotify 與 Nike +、RunKeeper 等 App 合作,運用大數據分析技術,在數張 DJ 精選及用戶最常聽的歌曲中推薦最「合拍」的音樂。甚至還可以根據用戶的喜好、年齡、生活情境等模擬出用戶的喜好,未來,它就是你的專屬 DJ,為你人生的每一個當下製造音樂回憶。

為什麼可以動態訂價?

電商 1 號店的 PIS 價格智慧系統,早就運用大數據建好商品的進價、售價、銷量,也納入其他網站商品的資訊及售價變化。靠著大數據,不但能隨時與對手競價,還能即時推薦最便宜的商品。

為什麼可以精準控制食物存貨量?

答案是 OPEN DATA+經驗值,透過抓取外部數據,例如天氣、星座、血型或是地區特色等資訊,分析這些資料跟店鋪內部交易數據有什麼關聯性。例如天氣熱的時候鮭魚生魚片會多賣 15%,下雨天時味噌湯的銷量會減少 10%,隨情境變換進貨的需求,甚至即時發現迴轉盤上少了什麼東西,少一個補一個,減少隨便出餐的浪費。

為什麼可以算出訂房轉換率?

租房網 Airbnb 明明在美國,如何控管來自世界各地的房屋品質?透過大數據,分析最受歡迎的房子們有什麼特點,偵測屋主的照片對於房客的吸引程度,那些愈美、愈有魅力的影像,就愈會出現在搜尋結果的前面。

大數據,重畫了全球行銷地圖,我們已進入一個阿基米德「Eureka!」的時代!

當年阿基米德在浴缸中領會到「物體所受的浮力等於排開的水量」時,欣喜若狂跑到街上大喊「Eureka!」意思是我找到了。

當大數據遇上行銷,以開發產品為核心的行銷 1.0,以滿足消費者為導向的行銷 2.0,以社會價值或品牌責任為使命的行銷 3.0,會變成怎麼樣?

  • 大風吹,行銷人要換行銷腦

一場翻天覆地的經濟轉型開始了,別再猜你的 TA 在哪裡、別再為銷量海底撈針、也別再擔心如何向老闆報告,流量會成獲利嗎? 大數據時代 360 度的行銷又該怎麼做?

進入「Eureka!」大數據行銷時代,在每天以 PB 飆速的巨量資料高速公路裡,在人類商業智慧新 Map 中,有 3 個關鍵思考:稱為 DHE。

D, 能說一口流利商業語言的資料科學家 (Data Scientist);
H,懂行銷的人類學家 (Human Science);
E,富有產業經驗的專家 (Experts)。

行銷將跨出腳步,與不同領域互相交疊,找出未來世界中,大數據的新人類面孔。

過去行銷人常常陷入一個迷思,就是「為結果找答案」,但一旦假設錯誤最後只得到錯誤的推論。在新的行銷世界裡,最重要的心態就是要放下專業的傲慢,保持好奇心、並願意跟數據學習。大數據時代應該轉換的「行銷腦」:

不要迷信「假的大數據」:

只想知道 What,卻不想知道 Why,只能獲得假的大數據。畢卡索曾說:「電腦沒有用,他們只能給你答案」。人類學家及產業專家看似在大數據地圖失去蹤影,其實是整張地圖的核心 insight,他們的價值不在提供最高指示,而在於懂得掌握世界的溫度,問出人最真實的欲望與心靈。

從 Outside-in 到 Inside-out 的思考螺旋:

過去的思考都是從外到內收斂的 Outsidein 模式,找出最核心的一項產品或服務,卻也將自己侷限在框框裡,像處在平穩的颱風眼,沒有風浪也沒有新機會;但大數據教你要 Inside-out 思考,從企業核心價值出發,廣泛蒐集消費者的需求與意見,做出分眾、客製化的產品與服務,向外快旋的氣流,就是每一個創新機會點。

先瞄準後開槍 vs. 先開槍後調整:

保守行銷人會認為應該「先瞄準後開槍」,所以花好幾個禮拜做出完美的分析報告,才敢做決策;但在大數據時代下,速度就是力量,必須隨時做出決策,秒動決策、快速反饋的特點,讓新行銷人「先開槍後瞄準」,根據回收的數據做快速調整。

  • 大數據 Map×9 個行銷新節點

過去行銷人最在意的 9 個 KPI,改成新的由人類學家駕駛的大數據列車,公式會這樣變化:

1 找到 TA:IN 1 對 1 行銷,0UT 大眾行銷,目標客群×大數據=1 對 1 行銷

從群眾走向分眾,是行銷領域的大躍進,而當大數據遇上分眾,代表著分眾的極致,也就是 1 對 1 行銷的誕生。

個人取代了群體,1 對 1 行銷取代了大眾行銷,每個消費者最真實且獨一無二的需求,都是品牌主需要滿足的缺口。大數據實現如何實現 1 對 1 行銷?個人化的 campaign 來自於消費軌跡與購買習慣投其所好,品牌主開始提供個人化商品與服務,有效掌握顧客個別需求、並且滿足需求,短期目標是為了提升顧客滿意度,長期來看,還是回歸到創造利潤,以及維繫良好顧客關係。

2 廣告轉換:IN 投報率最大化,0UT 投報率 <1,廣告前測×大數據=ROI 最大化

ROI 小於 1,這種虧本的生意不要再做了。

當數位行銷剛出現時,廣告量化指標成為品牌與廣告主的「救星」,落實在數位策略上,變成一堆行銷人永遠追也追不上的 KPI, 追求 impression( 曝光次數)、click( 點閱率)、PV( 頁面瀏覽次數)⋯⋯,海投行銷預算都在補足廣告 KPI,卻忘了 ROI 最大化的真正目標。

大數據行銷破解了「瞎子摸象」這種最沒效率的行銷方法,取而代之的是小量廣告前測,從找到潛在 TA、A/B test、反饋修正,快速的修正決策,擁有低成本、快速、精準的特性,讓行銷預算真正的花在刀口上,用數字告訴你「誰對你的產品感興趣?」讓品牌主對最有可能買東西的人說話,達到 ROI 最大化。

3 顧客管理:IN C2B,0UT B2C,CRM×大數據=C2B

當 CRM 遇上大數據,代表了以往形同陌路的客服與行銷部門,終於可以化整為零,讓顧客心聲轉變成獲利來源,也顛覆了零售業長久以來 B2C 的遊戲規則。

在 B2C 時代,將同一件商品賣給一萬個人,這一萬個人在品牌主眼中毫無差別,大數據時代,翻轉了規則,C2B 是最夯的「逆生產」方式,品牌主是將一萬件不同商品賣給一萬個顧客,而這一萬個顧客裡,絕對沒有一模一樣的兩個人。

個性化生產、少量多樣,都是 C2B 帶給零售產銷的巨大衝擊,CRM 從 management 轉換成 marketing 思維,品牌從了解產品變成了解會員,拋棄本位主義改從消費者端思考,還能依照會員活躍度,投放相對應的行銷資源,甚至研發生產新產品,從生產到行銷都不要再猜了,顧客直接告訴你答案。

4 商品開發:IN 精準預測,0UT 直覺猜測,經驗值×大數據=精準預測

「我的經驗告訴我往 A,數據卻告訴我往 B,到底要聽誰的?」答案是,都要聽!

「經驗法則」向來是專家們賴以為重的權威來源,但卻可能產生「專業的傲慢」,或可稱之為「專業盲」,只看見過去,卻無法跨足預測。

大數據讓經驗法則加值,讓行銷可以從「結果分析」,進展到「預測未來」。值得關注的是,大數據的結果常常都在挑戰經驗法則,「挑戰你過往所學的一切」。

當機器人擔負起數據分析的重要任務,行銷人的角色又是什麼呢?一個最佳的行銷團隊,必須要有數據機器人、人類學家、產業專家,三足鼎立,才能趨近 100% 的行為預測。

5 廣告投放:IN 精算轉換率,0UT 流量至上,導流導購×大數據=精算轉換率

別再相信流量至上了,當各品牌花盡行銷預算買流量、經營社群,雖然讓流量跟粉絲量的數字相當亮眼,但老闆更想知道的是,「這些數字真的可以變成獲利嗎?」

即使瞄準目標族群買流量,所謂導流、導購的「精準投放」,往往帶來了流量,卻不見轉換率,有流量沒獲利,是品牌主最傷腦筋也傷荷包的痛點。請破除流量迷思,把路人引到店門前還不夠,更重要的是「把過路客變成顧客」,讓流量變獲利,精算每一顧客的「成交轉換率」。

想要達到高成交轉換率,祕密就在讓每個上門的網友都想埋單,每一階段的服務體驗才是能否促成轉換率的關鍵,像是避免網頁的跳出率 (bounce rate)、簡化結帳步驟,努力讓進入漏斗的所有流量,進階成為忠誠度高的活躍會員,有獲利才能使品牌生生不息的運轉。「流量變獲利」,就是轉換率的真正意義。

6 市場預測:IN 秒動決策,0UT 慢工出細活,消費者洞察×大數據=秒動決策

隨著行動載具的出現,消費者與品牌的關係愈來愈細緻複雜,購買行為、觀看廣告、在臉書上按讚、回應留言,這些零碎時間的一舉一動,都成為品牌研究消費者洞察的依據,「秒動」成為了數據時代的新節奏。

「觀察、分析、決策」的快速輪轉是品牌要練習的新速度。以往消費者洞察的過程都需要 1 週以上的回饋週期,遠落後於消費者善變的速度。

正因消費者的變化之快,大數據連帶改變了組織決策的速度,快速蒐集資料、分析後立即回應,錯誤就立即修正,組織決策變得更扁平靈活。

7 組織決策:IN 機器人決策,0UT 等老闆決策,BI×大數據=機器人決策

有人說,當大數據出現,證明 BI 已死。這個說法或許太過聳動,但大數據的出現,的確是因為 BI 做得不夠好。

大數據解決了 BI(Business Intelligence,商業智慧) 無法處理的非結構化與半結構化資料,活化企業長年無法處理的閒置資料,雙軌運行淬煉出的數據庫價值,優化了組織決策的過程。

BI 與大數據的合作並非渾然天成,還必須經歷數據融合 (data fusion) 到數據挖掘 (data mining) 的磨合過程,協力提煉出有價值的「數據金礦」,BI 與大數據的加乘綜效,啟動資料庫活化,多了大數據的背書,讓機器人真的可以代替老闆做決策。

8 虛實整合:IN 360 度行銷,0UT 單點行銷,O2O ×大數據=360 度行銷

你還以為線上、線下是兩個世界嗎?大數據時代,只有一個世界,線上與線下已無法劃分。

行動網路的普及,掀起以消費者為中心的全方位行銷方式,O2O 的行銷觀念已經過時,因為消費者所處的不是線上線下的嚴格二分,品牌必須將消費者視為一個獨立個體,每一個人都有著不同的生活情境,結合大數據的 360 度行銷,創造出全新的全情境行銷方式。

360 度行銷大幅提升品牌產生與消費者發生接觸的機會,像是 LBS 定位、搜尋紀錄、線下的購買行為,這些環繞著消費者生活情境的行銷點,不斷地增強品牌印象或是購買意圖,增加與消費者互動的機會,累積認知品牌到購買決策的過程,更重要的是,每個消費者接收到的都是獨一無二的專屬服務。

9 社群經營:IN 口碑預警,OUT 傳統危機管理,社群行銷×大數據=口碑預警

網路時代,總是壞事傳千里,在社群經營時,正面肯定的回應固然重要,但更應該關注的是負面口碑效應,若負面的網路民意達到沸點,勢必對品牌造成不可彌補的形象傷害。

網路民意像是潮汐,有醞釀期、高峰期、消退期,週期運轉快速,透過議題風向,品牌主可以了解網路民意真正在乎的痛點,可以集中資源回應處理,也知道哪些問題不用回應。

大數據應用在監測網路聲量的最大優點,即為率先洞察網路民意,有效率的危機處理,能在民意醞釀期持續關注、回應。

你還窩在舊行銷世界裡一錯再錯嗎?當 9 大新節點出現,許多行銷人常遇見的問題也跟著出現解方。跟著以下個案情境,告訴你大數據怎麼應用在實務上:

◎目標族群在哪裡?
◎顧客心,海底針?
◎殺手產品在哪裡?
◎舊客戶留不住?
◎360 度行銷怎麼做?
◎流量會變獲利嗎?
◎網路抹黑怎麼辦?

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評價好文 Apple地圖測試版步行規劃 巨匠電腦分享給你

錚/巨匠電腦課程評價好!

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巨匠電腦分享Apple地圖測試版步行規劃 巨匠電腦課程評價好!

說來從我 2012 年第一次使用 Apple 產品到現在三年多,從沒有用過內建【地圖】程式,一、次、都、沒、有,當時還是 3C 白痴的我一打開,連介面都看不懂,馬上下載了 Google 地圖,從此再也沒打開過【地圖】,儘管它就在 Google 地圖的旁邊。

▲ 若非看在它是內建程式,我可能早就刪了,不會留他下來跟 Google 地圖朝夕相伴。

在 6 月份的 WWDC 得知【地圖】即將有重大更新,真的非常振奮!如果它的功能真的可以追趕、甚至超越 Google 地圖,以後就可以跟 Google 說拜拜了。畢竟我是有桌面潔癖的人

最新發佈的 iOS 9 Beta 版已經開放部分【地圖】功能,是不是已經足以應付日常所需,測試一下就知道。我人在忠孝新生,想去大安森林公園,怎麼樣最快到達?

▲ 各位觀眾,一起見證歷史性的一刻。Apple 地圖能規劃路線了!能規劃路線了!從圖片可以看到,開車前往大約只需要 5 分鐘時間。那如果想要散步過去的話呢?

 

2015/8/3 更新:有網友提醒【地圖】規劃路線的功能已經很久了,感謝網友指正!
▲ 步行過去也只要 16 分鐘左右,路線很簡單不怕走錯。


▲ 細看一下,不難注意到,地圖上的設施跟商家建置都好完整!警局、人氣餐廳或者藝廊全都添加上了,如果途中想買點心,點一下商家就能看到網友的評論,看完再決定要不要過去。

▲ 【地圖】直接連結老字號的美食評論網 yelp,讓你更方便看到網友們值得參考的評價。看完滿意只要點一下右上角的愛心收藏,這家店的地址會存入你的常用路線,下次不用再重新打字搜尋。

測試到這裡為止,一切都很讓人滿意,不過有一個非常重要的功能還不能使用!就是大眾交通的路線規劃。

▲ 忠孝新生到信義誠品的路線很簡單,也無法查到,應該是全部都還不能用吧。

畢竟還是測試版本,有些功能未竟也可以接受,不過很希望大眾運輸導航也快點完成,畢竟在台彎有很多人交通方式是步行+捷運(或公車),能夠合併導航才實用吧。再來就等街景功能,最近一兩個月頻繁傳出 Apple 街景車出沒的消息,但願這個功能不會讓我們等太久,不管怎麼說,這個功能在 Google 已經行之有年,Apple 至少做到這一點,在【地圖】能力上才可說是站上同樣立足點。

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文章與圖片出處: http://appleuser.com/2015/07/31/ios-9-beta-map/

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【電腦資訊技能見證影片】巨匠電腦學員熱血工程師方姿雅評價 …

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關於我自己的經驗 – 程式-資料庫評價巨匠電腦知識庫

好評價 資料中心模組化時代 巨匠電腦來分享囉

錚/ 巨匠電腦課程評價好!

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巨匠電腦分享資料中心模組化時代 巨匠電腦課程評價好!

IT技術日新月異,不僅大幅減輕IT管理人員的負擔,同時也對企業提升業務靈活度有極大的助益。然而,這些新興技術應用對於電力及冷卻空調的需求,往往也讓企業舊有的資料中心無法招架。資料中心的容量與密度增加、能源效率開始受到重視,再加上虛擬化以及雲端技術興起,超大型服務業者如Facebook、Google紛紛設計出自有架構機房,使得資料中心在設計思維以及硬體規劃層面都有了不同的思維。

模組化架構資料中心正是為了因應IT技術變化而產生的演進,透過元件、模組設計,輕易地便能以複製的概念隨需擴建,除了成本效益可被提升、便於維護、部署迅速、採購周期短之外,更能因應IT技術的變化來打造一個更適宜的環境。

從元件到資料中心層次緊扣 改善傳統問題提升能效

空間、設施交叉運用 模組化配套不只一種

模組化架構是資料中心為了因應IT技術變化的其中一項演進。這項發展並非一夕之間興起,其實從冷熱通道規劃開始便慢慢成型,而有了現今的設計樣貌。而另一方面,IT基礎設施也為了成為隨著伺服器、儲存改變而能動態調整擴充的有機體,紛紛採行了標準化、模組化設計。

不僅設施模組化 DCIM軟體亦依容量功能區分

正確規劃建置階段 中大型資料中心展績效

並非所有的企業都適合模組化資料中心的部署模式。倘若資料中心的規模不大,相較於企業整體總用電量,資料中心用電佔比也微乎其微時,那麼打造一個模組化資料中心其實彰顯不出效益,反而有可能增加成本。

單一模組整合完整設施 四大方案依規模與用途設計

四級模組滿足各種需求 電力容量應優先規劃

目前在市場上還有另一種設施模組化的設計,是將電力系統、冷卻空調以及監控管理系統集結起來構成一個模組,也有一說法稱為「模組式資料中心」。早期All in One貨櫃式機房的作法就是如此,在一個模組中承載了伺服器、UPS、空調設備、消防設施以及管理系統,儼然可以視為一個小型的資料中心。

重視各子系統間供需比例 全盤考量才能平衡運作

預製式模組化資料中心 依關聯性設部署規則

集結樓宇自動化及安全、電力監控及控制、關鍵電子及冷卻系統服務,施耐德電機(Schneider Electric)對於模組化資料中心有其獨到的見解,提出設施模組化、子系統模組化以及模組關聯的論點,將各個子系統模組之間的關係也視為一個重要因素。

專注概念設計 模式架構設施不綁定廠商

整體設計需先界定極限 模組複製認證先溝通

由於資料中心橫跨許多不同的專業領域,包含建築、機電、冷卻空調、消防等等,也因此,即便模組化架構也要強調整體性設計。

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文章與圖片出處: http://goo.gl/zN0SZl
想要學: 網路管理課程

視覺設計-巨匠電腦,評價

【認證輔導見證影片】學員評價巨匠電腦,考取9張證照系統工程師

程式-資料庫巨匠電腦評價王

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