大數據中心不容販賣市民個資,甚至淪為柯P政黨工具,此恐涉資訊倫理問題!應由全民監督,由議會制定自治條例把關資安。
市府要投入1200萬成立大數據中心,但到底大數據中心成立的目的、打算怎麼運作,去年審預算的時候就不知道,至今一年過了政策研考規劃都還不清不處!未來大數據中心到底是柯市府的的資料公司?還是民眾黨的政治工具?
今年3月19日智慧城市委員會議記錄就曾說大數據中心未來要發展data company針對資料收費預先規劃準備。當時資訊局回應,這只是有委員在會議上建議,未來大數據中心還是以跨局處的政策研考為主,至於研究的內容可分為局處提供、府級長官交辦兩個途徑。但目前看來,局處的需求並不高,而府級長官從頭到尾只有交辦一項跨局處研考的任務,政策研考功能薄弱,這讓人如何相信大數據中心不是柯P的政治工具?
大數據中心從年初人力陸續報到,至今年9月只到9個局處訪談,檢視備忘錄內容,大都是初步了解各局處已有哪些資料庫,至於局處列出的需求也多半是目前的研究案就能處理,有的甚至每年都有類似的例行性研究報告,例如社會局的志工樣態分析;教育局要整合文化局、體育局的志工服務證及學習歷程;產發局藉營業額和勞保資料,研究北市產業分布及發展趨勢;研考會分析1999陳情系統等。
至於府級長官交辦的跨局處政策,就只有年初建置的疫情儀表版。這的確是整合了各個疫情數據以視覺化方式呈現,但如果大數據中心只有這個功能,那麼年費2.4萬的Tableau、企業方案年費約14.3萬的Power BI等數據交換軟體也可以達成。
何況交通局、都發局、警察局等,都各自有大數據資料庫,且目前各局處也無明確需求,大數據中心的功能、目的至今仍不清楚,卻要投入1200萬設備費、67萬顧問費,若只是將資料數據視覺化,也難以進一步發展為跨局處政策研考,因為各領域的研究都高度仰賴專業背景與經驗,屆時勢必得追加人事或委外研究費,這與各局處政策研究案重疊,恐怕砸了大錢也未必能見成效。
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https://www.ftvnews.com.tw/news/detail/2020C14L05M1
📌北市府砸1200萬創「大數據中心」 議員:恐淪政治工具(三立)
https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=864886
同時也有1071部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,健保資料分析及互動式視覺效果工具應用-04.預測.數據清理與視覺化分析,資料分析目的,瞭解資料轉置與樞紐的差別。轉置的使用時機,使用功能操作,不用寫複雜函數,相信人人都可以理解。 00:00:00 取得資料 00:10:00 資料轉置 00:20:00 樞紐分析 00:25:00 重新整理...
資料數據視覺化 在 高虹安 Facebook 的最佳貼文
昨日虹安很榮幸受到 亞太青年協會 Asia Pacific Youth Association 邀請,擔任【#第二屆亞青政治幕僚培訓營】的講師,與大家分享「#資料數據視覺化」主題。
由於營隊的主題是讓學員從多元視角了解政治幕僚的必備能力和經驗分享,多數的講師不論現在台前幕後,多有著豐富的政治幕僚經驗,報名參加的學員也是以成為政治幕僚為職志的大學在學或畢業同學。虹安出身理工背景,過去從事的是科技業還有新創事業。進入鴻海集團後雖然是擔任郭台銘董事長的幕僚,但主要是企業經營上的幕僚,而非政治上的幕僚。即便後來從政,也是以科技業熟悉的數據科學方式去理解政策,呈現出來的「視覺化」結果也會有所不同。
虹安認為,資訊數據的視覺化,除了是政治幕僚協助製作質詢簡報的必備技能外,更重要的是作為自己去理解,還有讓其他人也能夠理解複雜資訊的重要工具。設計時的美工或美感固然重要,能夠針對不同的受眾,而在不同的呈現模式之中取捨,比方說圖像、表格、數據的結合,或是去判讀其他人做出來的視覺化數據,都是比單純的文字或數字敘述來的更有說服力並有效率的說服方式。
除了視覺化已有的數據外,虹安也和大家分享了近來熱門的「網路輿情大數據」系統,介紹他的系統架構、數據類型、應用限制或技術瓶頸等。比方說網路輿情的P/N值,代表的是個人聲量的正負比,才能釐清一個網路聲量很高的人,到底是大家都喜歡,還是大家都討厭他,結論是南轅北轍。但P/N值所奠基的數據為字詞的語意要如何判讀,還有完整的語句如何正確斷詞,都是很大的學問。
最後,虹安也透過上個會期總質詢的口罩議題,向大家說明如何運用數據問政,還有如何透過視覺化的方式來呈現議題。以及虹安過去從事工業互聯網系統工作時的「#數據收集、#分析比對、#改善作為」循環系統,同樣適用於民意代表和行政官員間的問政互動。利用自己的專業找到關鍵的數據,代表民眾問出必要的問題,敦促政府施政品質的改善提升,期許學員們未來若踏足政治領域,也都能找到自己的專長、創造自己的價值。
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00:10:00 資料轉置
00:20:00 樞紐分析
00:25:00 重新整理
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數據科學概論-以Tableau為例(通訊數據)-04.其他常用的視覺化分析,資料分析目的,瞭解資料轉置與樞紐的差別。轉置的使用時機,使用功能操作,不用寫複雜函數,相信人人都可以理解。
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資料數據視覺化 在 資料視覺化/ 商業分析研究社 - Facebook 的推薦與評價
大家好,本社團於2020.7.5 成立,主要著重討論以下主題: -- ① 資料視覺化(設計方法、觀念皆可) ② 商業分析(商業分析模型、技巧等) ③ 數據分析(廣泛數據分析 ... ... <看更多>