網路輿情有哪些特性AppWorks 在Facebook 的評價

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網路輿情有哪些特性在 AppWorks Facebook 的最佳貼文

2020-07-08 08:03:42 有 21 人按讚

【 Recap 6/23 19:00 June AppWorks AI Meetup: AI 與大數據在 Fintech 的應用】

在上上禮拜二晚上，AppWorks 舉辦了睽違已久的 AI Meetup 實體活動。這次我們邀請到動見資本營運長，同時也是奧索金融科技技術長與 AppWorks Accelerator #10 校友學思科技創辦人 Giga 曾思遠前來分享 AI 與大數據在 Fintech 的應用。

在分享的開頭，Giga 解釋了大數據的特性與類型，並帶領大家了解哪些資料的含金量比較高，哪些資料容易取得但相對價值不高。緊接著，他說明了他認為使用人工智慧創新所需的三元素：大數據、訓練模型、以及定義需求。在這當中，定義你的需求是最為重要的。若你想解決的問題其實並沒有商業或是創新價值，不管模型訓練得再出色，最終可能也只有娛樂的效果。同時，他也依據自身的觀察，介紹了目前人工智慧在金融科技市場上常見的應用和創新。

而分享的後半段，Giga 依據自己在動見資本與奧索金融科技的經驗，簡單介紹了 OTC (Over the Counter Market, 場外交易) 與社群交易的運作原理，以及這些交易創造的數據如何透過各種演算法和模型將交易數據分類判讀，並對風險都可以有更好的掌握。此外，他也闡述了如何利用 AI 和大數據，透過結構化資料 (歷史行情、基本面分析)、非結構化資料 (網路輿情)，去做行情預測、最佳化下單研判與情緒預測等等，並輔以策略研發實例說明 AI 與大數據如何提升交易績效。

AppWorks 每個月都會舉辦一場 AI Meetup，如果有最新的活動，我們會第一時間發佈在粉絲專頁上。若你對這類型的分享有興趣，歡迎追蹤 AppWorks 粉絲專頁，獲得第一手資訊。

By Norman Chi, AppWorks Analyst

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Tags: 網路輿情有哪些特性

AppWorks

About author

【The leading accelerator in Greater Southeast Asia】 Founded in 2009, AppWorks is a startup community built by founders, for founders. We are committed to fostering the next generation of entrepreneurs in Greater Southeast Asia (SEA+TW) and helping them facilitate the region’s transition into the digital era. Just as mobile completely transformed the status quo, we believe nascent technologies such as AI and blockchain will eventually redefine the global paradigm. As such, whether it’s mentorship, investment, or talent, AppWorks has established a one-stop shop for ambitious founders willing to bet against the consensus and drive a change they see in the world. As a VC, AppWorks has US$170 million under management, and is invested across 50 portfolio companies, including leading startups in GSEA like 91APP, KKday, ShopBack, Carousell, and iCHEF, while having produced 4 IPOs— Uber, NetPublishing, KuoBrothers, and MobiX. We close 10-15 deals a year, with ticket sizes primarily covering Series Seed, A, and B, and up to C, investing in AI, Blockchain and SEA founders. As an equity-free accelerator, AppWorks serves as the leading launchpad for entrepreneurs targeting Greater Southeast Asia. Every six months, we invite the most talented AI / IoT, Blockchain / DeFi and Southeast Asian startups across the region to join AppWorks Accelerator With 395 startups and 1,331 founders in its alumni network to date, the AppWorks Ecosystem is the largest of its kind in Asia. All AppWorks startups collectively generate US$ 8.05B in annual revenues, provide 17,359 jobs and are valued at US$ 11.07BB. State of The AppWorks Ecosystem Active Startups: 395 (+8 YoY) Total Founders: 1,331 (+218 YoY) Total Raise: US $ 2.36B (+140% YoY) Total Valuation: $ 11.07B (+160% YoY) Annual Revenues: $ 8.05B (+162% YoY) Total Employees: 17,359 (+73% YoY) 【If you are a founder working on a startup in SEA, or working with AI / Blockchain, apply to AppWorks Accelerator to join the largest founder community in Greater Southeast Asia: https://bit.ly/3bbDw7Q】

由創業者，為創業者所設立，專注在 AI 與 Blockchain 兩大領域，提供創業者從 0 到 1 的 AppWorks Accelerator 創業加速器，以及從 1 到 100 的 AppWorks Funds 創投資金兩大服務。

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#87. 前程文化創新教育電子報第37期

付費廣告有哪些？原理為何？跟傳統廣告有何不同？做電商幾乎都得買廣告來導引流量、經營社群、曝光產品，但該如何買？網路廣告最大的威力來自那些特性？

#88. 搶進先機探索巨量資料(108年高普考基訓專用)

網路輿情分析主要進行什麼分析？聲量分析與次數分. ... NoSQL的特性為何？ ... 隨著巨量資料技術的發展，教師可以從哪些方面檢視學習者的學習成效？

#89. 搶進先機探索巨量資料『解答』 - 21點情報網

巨量資料具有的特性包括？ ... 物聯網是由哪些元件組成？ a. 感測器 b. 網路 c. 附有感應標籤的物品 ... 網路輿情分析主要進行什麼分析？

#90. 寂寞帶來的新型態社交及效益

在條件符合雙方要求的基礎下，配對成. 功的使用者有較大機率擁有相同的價值觀、生活習慣、興趣等。且因為網路交友速. 度快的特性，一旦發現對方不符合自己擇偶的條件，就 ...

#91. 【立專欄｜數據，碰！】防疫有「藝」思三級警戒的線上展演

網路輿情暨社群媒體資料庫的資料發現，社群媒體提到線上與展覽詞彙的討論中，充斥各式不同類型的展演單位， ... 或是有哪些線上展覽想推薦給大家？

#92. 走進數據行銷：怎麼挑選適合的數據，達成行銷目標 - Digit Spark

那直面消費者的現場銷售端，包括實體店人員的經驗、和網路銷售的訂單與客服紀錄，就是 ... 除了「業績」之外，銷售端能統計、觀察的數據資料有哪些？

#93. 高公局分析90億筆ETC大資料，預測高速公路何時塞車 - iThome

除了楊梅路段外，高速公路還有哪些易塞車路段？ ... 找到變因相對應的資料來源，包括交通特性、觀光遊憩、天氣、網路輿情以及閉路電視，因此除了ETC ...

#94. 公共政策網路參與平臺民眾提議成案之特性與政府回應之分析 ...

5. 請問你受理的案件是否有受民意代表關注？有哪些案子？ 6. 請問你認為回應時間的長短是否合理？ 7. 你們單位對於參與平臺的 ...

#95. 重磅數、排汗涼感！10大人氣素T品牌，隨便搭都好看 - 風傳媒

今天就和《DailyView網路溫度計》一起，透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統， ... 認為，基本的單品，更有能力襯托出自我風格，著重質感與優異剪裁的特性，讓它 ...

#96. 政府數位轉型：一本必讀的入門書 - 第 38 頁 - Google 圖書結果

... 藉此產生為了網路文本分析的需要,資料科學家與語言學家事先蒐集並且羅列的一 ... 的輿情主題分析,藉由電腦建構關鍵字之間關聯性的統計,瞭解網路輿情討論時有哪些 ...

#97. 汽車燃料使用費徵收制度之研究 - 第 4-10 頁 - Google 圖書結果

作業規劃網路輿情分析作業係為瞭解民眾對於汽燃費政策的態度,本研究依工作執行進程分階段進行網路 ... 並進一步探討不同分群的互動者有哪些共同偏好的文章或粉絲專頁。

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