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大數據應用模式案例分析：即時個人最佳化

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大數據應用模式案例分析：即時個人最佳化

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一、應用模式類型

即時個人最佳化（Real-time Individual Optimization）

特徵：針對單一用戶，根據即時數據進行分析，快速提供個人化內容或服務。

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二、案例介紹：Spotify 音樂推薦系統

1. 應用說明：

Spotify 利用使用者的聆聽行為（播放、暫停、跳過、加入最愛）、裝置資訊、時間點等資料，即時分析並推薦歌曲，讓每位使用者都能享受量身訂做的音樂體驗。

2. 技術核心：

• 利用 機器學習與大數據分析 建立個人偏好模型。

• 應用 協同過濾（Collaborative Filtering） 和 內容式推薦（Content-Based Filtering）。

• 實時更新使用者輪廓，推播符合情境的歌單（如早晨、運動、下雨天等）。

3. 具體功能：

• Discover Weekly（發現週報）：每週依據用戶偏好自動生成新歌單。

• Daily Mix（每日精選）：結合熟悉與新推薦曲目，分風格呈現。

• Release Radar（新歌雷達）：推播你可能喜歡的最新單曲。

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三、應用優點：

• 強化使用者黏著度與滿意度。

• 提升播放時間與續訂率。

• 增加藝人與聽眾的精準媒合。

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四、參考資料：

• Spotify 官方介紹

• How Spotify’s Recommendation Engine Works

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大數據的四種應用模式具象化分類：

1. 即時個人最佳化（Real-time Personal Optimization）

定義：根據個人行為即時分析，馬上給出最佳決策或建議。

小新案例：

小新在便利商店用會員卡買零食，系統即時分析他平常都買哪種巧克力，馬上推播「今天XX牌巧克力第二件六折」的優惠給他。

→ 特點：立刻反應、針對個人。

2. 批次個人最佳化（Batch Personal Optimization）

定義：收集一段時間內的個人數據後，做出分析與調整建議。

小新案例：

老師根據小新整學期的作業成績、上課出席與行為數據，學校平台給出「建議每天花20分鐘補強數學」、「可安排睡前閱讀活動」的個人學習建議報告給家長。

→ 特點：個人化，但非即時，是累積後分析。

3. 即時全體最佳化（Real-time Global Optimization）

定義：即時分析大量用戶或事件，做出整體最好的系統決策。

小新案例：

風間、小新、美冴等人搭公車，交通系統透過GPS與人流監測，即時調派更多公車到人潮擁擠地段，減少大家等車時間。

→ 特點：非針對個人，是針對整體狀況，且即時反應。

4. 批次全體最佳化（Batch Global Optimization）

定義：根據累積的大量用戶或群體數據，做出政策或系統級優化。

小新案例：

學校分析全校學生整學期的飲食、運動與健康紀錄後，調整下學期營養午餐菜單與體育課課程設計，以提升整體學生健康狀況。

→ 特點：群體導向、非即時、強調長期效果。

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基因檢測輔助的個人用藥建議（藥物基因體學）

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基因檢測輔助的個人用藥建議（藥物基因體學）

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說明：對特定病人做基因定序，並批次分析基因變異與常見藥物（如 warfarin、clopidogrel）的代謝反應，提供個人化的長期用藥建議。

大數據應用模式中的「批次個人最佳化」，並以藥物基因體學為例說明它在臨床上的實際應用。

這個模式的特色，是針對個別病人，運用批次資料分析的方式，找出最適合他們的治療方式。

舉個例子，像是我們臨床常用的抗凝血藥 warfarin，或抗血小板藥 clopidogrel，這些藥物的代謝效果，會受到病人基因變異的影響。
如果我們在治療前對病人進行基因檢測，例如檢查 CYP2C9、VKORC1 或 CYP2C19 的基因型，就能更精準地調整藥物劑量，減少副作用或無效治療。

目前在台灣，有像TPMI 精準醫療計畫這樣的大型專案，已經針對數萬名個案進行基因資料收集與分析，幫助我們建立預測模型，讓未來的病人也能受益。
另外，美國 FDA 也支持這樣的應用，並透過 PharmGKB 資料庫整合全球基因與用藥資料，提供臨床決策參考。

這個例子充分展現了如何運用大數據與個人基因資訊，達成更準確、安全的個人化醫療。

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TPMI 台灣精準醫療計畫 – 人人享有量身訂製的醫療及健康照護

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台灣精準醫療計畫提供每個人量身訂製的醫療與健康照護方案，讓您了解計畫願景、執行團隊及相關資訊。

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Uber 動態定價機制

批次全體最佳化：統一考量所有區域的供需，調整整體價格策略以提升平台效益

批次個人最佳化：針對不同乘客/司機的使用頻率與地點偏好，進行差異化價格調整或折扣

即使全體/個人最佳化：某些時段交通流量異常或天氣驟變，即使模型已最佳化也無法完全準確預測需求

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應用模式：即時個人最佳化（Real-time

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應用模式：即時個人最佳化（Real-time Personal Optimization）

例子：智慧健身鏡（如 Mirror 或 Tonal）

你在家裡對著健身鏡運動，這台鏡子內建感測器與 AI 系統，會即時偵測你的動作、姿勢、肌肉用力狀況，並根據你今天的身體狀態、過往的訓練紀錄，即時為你個人調整訓練強度與動作建議。

例如：

當你做深蹲時，AI 偵測到你的膝蓋內夾、不夠穩定，會立刻提醒你調整動作，還會根據你的疲勞程度，自動把下一組的負重從 20 公斤調整到 15 公斤，避免受傷。

這就是「即時 + 個人」的完美體現：

每一秒都在根據你的狀態，做出量身訂做的優化調整。

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✈️ 航班調度系統與即時全體最佳化

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✈️ 航班調度系統與即時全體最佳化

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📌 所屬模式：

👉 即時全體最佳化（Real-time Global Optimization）

處理時效：即時分析與反應

最佳化對象：整體航班與機場資源運作效率

📖 應用說明：

在全球或區域性的航空運輸系統中，飛機、空域、跑道與乘客量都是變動極快的因素。為了確保航班準時、降低延誤風險並最佳化機場資源（如登機門、跑道、機坪），航空公司與航空管制中心會導入即時大數據系統，針對「全體航班與空間配置」進行動態調度與協調。

🔍 實際技術與流程：

1. 即時資料來源

飛機即時定位（ADS-B / GPS 資訊）

機場氣象資料（雷雨、風速、能見度）

空中交通量（雷達回報、航班排程）

機場資源狀態（登機門、跑道是否開放）

2. 即時分析與最佳化演算法

使用排程演算法（如滑動窗口調度）

整合機場容量模型（Airport Capacity Model）

模擬與優化航班路徑與地面引導路徑

加入緊急事件處理（如機械故障、轉機延誤）

3. 動態航班調整與通知

即時調整起降順序

將飛機引導至可用跑道/登機門

通知航空公司與旅客航班變更資訊

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Amazon 商品推薦系統

批次全體最佳化：初期會推薦整體銷售最佳的熱門商品（如年度暢銷品）

批次個人最佳化：根據每位用戶的瀏覽、購買、評價行為進行深度學習建模，打造個人化推薦

即使個人最佳化：系統可能推薦了符合偏好的商品，但消費者因價格或當下不需而未轉換

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進口廠商因應美國關稅政策的最佳化方案

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進口廠商因應美國關稅政策的最佳化方案

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1. 💼 產品訂單決策最佳化

業務下單時，系統根據最新關稅、庫存、替代品資訊，自動推薦「優先採購A產地」，甚至直接帶出詢價單

若遇上高關稅商品，跳出警示：「⚠ 建議轉單越南產，節稅16%」

2. 🧮 報關路徑最佳化

報關時系統自動辨別商品歸類的HTS code風險等級

根據歷史清關紀錄推薦：「📦 建議使用上次低稅率包裝報法」

3. 🕐 即時通知式決策介入

當美國政策一公布新稅率，資料平台即時推播提醒：貴司有5項商品受影響，請立即調整採購策略

或直接調整ERP價格與安全庫存量