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非結構化數據
Advice Columnist

非結構化數據

近年數據科學及人工智能發展迅速，大眾開始對數據(Data)有很大興趣，甚至有「數據是未來的石油」(Data is the new oil)的講法。很容易會聽到如大數據(Big Data)、數據導向決策(Data Driven Decision)、數據化組織(Data Organization)等等與數據相關的詞語，其中重點，不外乎都是如何運用已儲存的數據，通過數據處理及數據分析，從而得出結論，幫助決策。筆者今日希望談談的，是另一個技術用語，與大數據一詞經常一齊出現，就是非結構化數據(Unstructured Data)。   何謂數據 要理解非結構化數據，要先理解何謂數據，廣義上的數據通常指的是原數據(Raw Data)，是我們為了記錄事物而製造出來，因此要定義數據，筆者會用以下的定義。 數據本質上是紀錄(Record)，是狀態的紀錄(Record of states)，通常專指未經處理的原數據(Raw Data)。 記錄的形式可以包羅萬有、層出不窮，一個原始人結的繩結是數據；一本寫在竹簡上的書是數據；一個Excel檔案也是數據。資訊科技的高速發展，令我們可以儲存及記錄大量數據。由數據開始，人類可以掫取資訊(Information)，歸納為知識(Knowledge)，內化成智慧(Wisdom)。     所以數據是分析、學習的基礎，沒有數據，則無法從中掫取資訊，知識就更不可能由其中歸納而成。因此現今對數據的重視，最終目的，就在於希望由分析原數據，得到未知的見解(insight)。 結構化 只是有數據，仍是不夠，我們還需要將數據以結構化(Structured)的方式儲存，才能加以利用。試分析以下兩個情況: 1. 將銷售數據變成如下圖Excel欄及列的形式，分門別類處理好。 2. 收集好每一張銷售發票及銀行月結單，再作統計 要作銷售額統計，兩者較為容易呢？理所當然是前者。 分野原因何在？最關鍵的原因，在於數據是否已經結構化，Excel的欄及列有明顯數據結構:Product、Countries、Qtr1、Qtr2都是早已定義好的…

有一種病叫Excel病
Advice Columnist

有一種病叫Excel病

有一種有相當歷史的軟件，簡單易學，能滿足大多數人對電腦運算能力、資料處理的需要，除了最初設計用途，被濫用在很多不同用途上， 聰明如你，應該知道我想講的就是試算表(Spreadsheet)，其中最多人用的當然就是Microsoft Excel。 乍看之下，Excel與Word及Powerpoint分別不大，都是作為Microsoft Office三大常用軟件，但其實有很大分別： Word最適合的當然是撰寫文件，寫學術論文、鱔稿、或是一封簡單的辭職信，使用Word都是最適合不過的。 Powerpoint則是作簡報才有， 間中亦有一些人用來作其他用途（例如繪圖動畫），但絕大多數人，如果不是要做簡報的話，決不會無故使用powerpoint。 Excel與上兩者不同在於，任何一個不諳編程的普通用家，只要有任何儲存結構式資料(structured data)，或者有任何計算需要，第一時 間浮進腦海的必然是Excel。Excel最初設計為試算表，本用作數據分析、數字計算，作簡單圖表而已。但隨著大眾對儲存結構式資料的需求提升，Excel竟 出人意表地多了許多用途： 項目計劃管理、時間表製訂、公司零用錢管理、公司倉儲管理等等，總之任何可以寫成一個表(Table)的資料，大家都自然會 將資料放到Excel裏面去。我遇過最為誇張的情況，是用Excel作為資料庫遷移(Database Migration)的管理，也就是用Excel 做一個資料庫，來為資料庫儲存資料，相當滑稽。 問題來了，Excel不是為了作為資料庫而設計，而大家將Excel用成了資料庫，然後連微軟自家推出的Access也不敵敗走，難道不是証明Excel非 常適合作為資料庫使用嗎？ 其實不然，亂用Excel的，往往都架床疊屋，發展出一套外人無法理解的方法處理資料。資料庫儲存資料，是以有系統及方便讀取為前題，胡亂將所有資料都放到 一個Excel檔案中，充其量只是造了一個資料垃圾筒。 有些公司用Excel用上了癮，萬事萬物皆用Excel解決，這種情況，我會稱之為Excel病（Excel Syndrome）。 Excel病的特徵，在於相信所有問題都可以用加一個Excel去解決。 自測 想知道你工作的地方有Excel病嗎？如果每一次解決問題的方法，都包括了加一個Excel檔案的話，很不幸，你工作的地方已罹患Excel病! Excel病的影響 1. Excel速度會隨資料量上升顯著減慢。 Excel作為一個試算表，每一次更新都會重新計算格內的數值，隨著數據量上升，每一次更新所須的計算愈來愈多，因此速度亦愈來愈慢。更甚者，有一些Excel檔案動輒數十MB，老舊一點的電腦光是開啟就要花一段時間，遑論再在上面工作。 2.…

【MoneySmart專題】求職簽約 3點要留意
Advice Columnist

【MoneySmart專題】求職簽約 3點要留意

求職簽約，雖然大家均知道要小心，但有時總有機會誤墮合約陷阱！所以，MoneySmart為讀者們整理三個簽約時需注意事項，保障各位權益……