2025 數據大禮包-新春加強版-LnData

內容物內容物02禮品清單與選物指南03成功案例與精選內容业04特別加碼：數據實戰手冊业05附錄：心理測驗詳解3點擊左上角回到目錄頁將會跳轉到詳細的分頁或官網。什麼樣的價值嗎?我們準備了2024的精聯繫我們並尋找最合適您的解決方案！們！現在透過數據大禮包聯繫，將獲得專案優惠。vv52025數據選物指南數據分析/使用人員不知如何分析、數據分析/使用人員不知如何分析、盤點數據想導入AI？數據市集數據市集遇到困難了?百搭系日常系實用系遇到困難了?數據分散各處、管理不統一大人系日常系百搭系數據分散各處、管理不統一百搭系實用系永續系百搭系數據顧問數據中台數據顧問360°、CIM、BLS、360°、CIM、BLS、SII協助您解決深度與OMO行銷場景的解決方案Social、KII、Site、Track、O2O、6-Degree協助您每日收集數據、快速洞察市場的解決方案GHG、CBAM、LCA、AIoT智慧減碳、碳權與碳交易協助您淨零減碳、解決碳焦慮的解決方案-AI部屬數據中台(含資料整合導協助您打造完整的數據整合管理、堅實的底層架構數據市集、數據顧問、產業分析、客製化儀表板協助您彈性且輕鬆獲得洞察，以外部數據賦能其他專案與解決方案。Social、KII、Site、TrackSocial、KII、Site、Track、O2O、6-Degree協助您每日收集數據、快速洞察市場的解決方案快速洞察市場的解決方案*Ln{6-Degree}請聯繫我們了解更多回禮物一覽360°、CIM、BLS、SII協助您解決深度與OMO行銷場景的解決方案回禮物一覽GHG、CBAM、LCA、AIoT智慧減碳、碳權與碳交易協助您淨零減碳、解決碳焦慮的解決方案回禮物一覽回禮物一覽實用系數據禮物數據中台(含資料整合導協助您打造完整的數據整合管理、堅實的底層架構「LnData數據中台」為企業提供了一站式的數據治理解決方案.協助企業打造關鍵的數據基礎建設。透過一站式、自動化、透明、高效且low-code的平台.讓企業輕鬆實現數據從採集、存儲、管理到應用的任數據中台(含資料整合導協助您打造完整的數據整合管理、堅實的底層架構「數據無塵室DataCleanRoom」解決方案.讓企「數據無塵室業能夠在安全、可控的環境下.進行跨部門或跨企業的數據協作.挖掘數據價值.同時兼顧資料安全與隱回禮物一覽百搭系數據禮物單一禮物不太夠？搭配這些試試看！數據市集：取得精準、合規、高價值的各種商業數據。數據市集、數據顧問、產業分析、客製化儀表板協助您彈性且輕鬆獲得洞察.以外部數據賦能其他專案與解決方案。數據顧問：幫助客戶解決數據問題數據市集、數據顧問、產業分析、客製化儀表板協助您彈性且輕鬆獲得洞察.以外部數據賦能其他專案與解決方案。產業分析：客製化針對不同市場、競品進行客製化商業分析報告。客製化儀表板：高彈性串接不同數據來源.可模組化彈性導入、自定義需求數據.也能根據需求選擇所需的平台與報表.精準使用預算。回禮物一覽百搭系日常系實用系數據不足或品質不佳數據不足或品質不佳數據標註成本高數據標註成本高數據孤島：數據孤島：企業數據分散在不同部門和系統中.難以整合利用缺乏缺乏AI人才與關鍵技術數據市集數據管理數據管理數據中台數據顧問數據顧問數據合規、安全與AI數據合規、安全與AI倫理等問題模型訓練成本高或難以解析黑盒子模型訓練成本高或難以解析黑盒子缺乏AI缺乏AI基礎設施.部署困難缺乏AI缺乏AI模型監控和維護組織在AI組織在AI應用、治理策略上仍有不足缺乏具體應用場景缺乏具體應用場景.難以評估AI投資數據顧問數據無塵室數據顧問數據中台數據中台數據中台數據顧問數據中台數據顧問有時候，客戶會問我們…各種數據應用難題，交給專業的來更快更省！查看你是否有以下痛點?大人系日常系百搭系不了解顧客輪廓.無法跨渠道追蹤並精準鎖定目標客群廣告投放成效不佳.預算浪費缺乏有效歸因模型無法準確衡量行銷活動的ROI缺乏數據與技術.無法或難以提供個人化體驗Ln{TRACK}Ln{BLS}Ln{TRACK}Ln{TRACK}Ln{SITE}難以監控品牌聲量.及時應對負面輿情或趁勢行銷KOL成本過高、缺乏科學化評估方法不知道如何進行與有效管理KOC口碑線上線下數據無法整合.難以實現OMO全通路行銷品牌自有數據有限.需要外部數據與洞察輔助Ln{SOCIAL}Ln{SII}Ln{KII}Ln{6-Degree}Ln{CIM}Ln{O2O}數據市集產業分析永續碳焦慮?查看你是否有以下痛點?永續系百搭系無法有效收集和管理碳排數據無法有效收集和管理碳排數據.難以掌握碳排放現狀。碳盤查流程複雜碳盤查流程複雜.耗時耗力且效率低下碳排數據來源分散碳排數據來源分散.品質與準確性難以保證碳排放相關法規日趨嚴格與複雜碳排放相關法規日趨嚴格與複雜.公司制度難以追趕查驗費用過高查驗費用過高.如何有效降低成本?GHG模組GHG模組數據永續顧問GHG模組數據永續顧問數據永續顧問GHG模組如何正確地應對歐盟如何正確地應對歐盟CBAM等碳關稅挑戰？2025急需收集數據減碳措施執行困難減碳措施執行困難.缺乏有效的監控和評估機制、科學的減碳策略供應鏈碳排放難以追蹤與取得供應鏈碳排放難以追蹤與取得.無法精準計算產品碳足跡想要更有效率地產出符合標準的永續想要更有效率地產出符合標準的永續報告書想購買或販售碳權想購買或販售碳權.有沒有更好的價格或選擇?CBAM模組AIoT智慧減碳客製化儀表板GHG模組生成式AI輔助數據永續顧問來自開放資料、其他企業來自開放資料、其他企業等第三方的數據。控制權屬於不特定的第三方。企業在廣告、社群等平台上的數據.或來自合作企業的數據.控制權屬於平台或對方企業企業直接擁有的數據.控制權屬於企業消費者主動提供的意圖數消費者主動提供的意圖數據.控制權屬於消費者與企業碳足跡數據網站資料(碳足跡數據網站資料(SITE)APP資料數據串接整合(例如旅系統等.可高度客製)廣告資料CMeta平台資料數據無塵室市場調查心佔率(BLS心佔率(BLS)客服與Chatbot數據*部分解方不在本禮包範圍.您仍可到官網查詢或是聯繫我們*部分解方不在本禮包範圍.您仍可到官網查詢或是聯繫我們定期針對不同產業趨勢內容.透過獨家發票、社群、人流等大數據.分享有趣且扎實的數據洞察內容。歡迎聯繫我們取得數據與分析報告報價。《咒》社群分析《咒》社群分析 精選內容：產業報告前往官網看更多定期針對不同產業製作產業報告或白皮書.同時完全免費。 每月28日是LnData永續日 精選內容：互動式數據專題客製化儀表板客製化儀表板整合來自企業內外部跨渠道數據來源.建立客製化儀表板.根據需求彈性調整方案.無須每月高昂的授權與維護費。協助客戶釐清問題、盤點數據.將碎片化的消費者數據整合並打造品牌的顧客數據平台.掌握消費者完整輪廓與線下到線上的消費足跡、偏好.打造個人化的行銷體驗。1.數據來源多且零散.難以整合再運用2.每波廣告獨立設定.無法最大化廣告效益.難以累積用戶軌跡拉長戰線。3.無法跨媒體辨識用戶.除廣告資源易浪費.也難以追蹤用戶與其品牌的續購力表現1.拿回品牌數據所有權.不被walledgarden綁架(e.g.Google、Facebook)2.減少廣告規劃時程3.精準鎖定TA.廣告投遞更具效率4.讓所有數據最終導回客戶資料庫再優化5.媒體規劃與獲客時間縮短40-45%6.CPM成本降低20%7.平均單波廣告CTR提升50%1.幫助客戶建立品牌數據庫.搜集數據的同時也能將其貼標.精準掌握受眾輪廓2.整合線上與線下數據.解鎖消費者360%全視角3.統整客戶痛點與實際需求.導入產品帶來營收1.搜集每一波廣告案以及活動網頁數據.持續累積數據量2.建立品牌數據庫.並提供受眾性別、年齡、居住地、興趣等標籤.描繪受眾完整輪廓3.根據每波專案特性.打包相應受眾包.跨媒體再投遞數據顧問Ln{360°}數據顧問。單位/%。單位/%020%A活動B活動單位/%200%37%56%單位/日874成功案例：國際製鞋大廠碳盤查與碳足跡客戶：Walmart客戶：Walmart全球鞋類產品第六大供應商解方：自動化溫室氣體盤查與供應鏈碳足跡管理。•提升效率：使用LnData的溫室氣體系統.客戶及其15家供應商在兩個月內產生了16份年度溫室氣體報告。自動化減少了花費在手動Excel輸入上的時間.顯著提高了團隊效率。•增強CDP披露報告：借助全面的溫室氣體報告.客戶成功完成了CDP披露.並獲得了最高榮譽評級。•專注於業務核心專案：透過自動化節省的時間與獲取的Insight.使得客戶團隊能夠將重點轉移到客戶開發和創新的AI驅動永續發展專案。Ln{CARBON}成功案例：設備製造業CBAM申報客戶客戶：台灣領先的工業風扇供應商解方：使用LnData的CBAM模組進行數據管理、計算與CBAM申報•減少人工工作量並提高效率：透過使用LnData的CBAM系統進行歐盟CBAM申報.客戶減少了85%的人工工作量.大幅縮短了填寫Excel中各產品報告的時間。這使得申報速度更快、更合規.並且最大程度地減少了人工操作。•增強碳足跡洞察力：借助基礎的CBAM報告.客戶獲得了計算產品碳足跡的知識.減少了60%的重複數據輸入。這些數據現在可以用於未來的碳足跡評估.使報告更加高效且數據驅動。Ln{CARBON}該案例榮獲2024MMASmartiesAPAC-Connected-TV該案例榮獲2024MMASmartiesAPAC-Connected-TV銀獎視（CTV）、OTT和影片通路投放廣告。照受眾。果。•根據調查結果調整後續廣告溝通策略，並追蹤轉換成效與收集受眾行為及輪廓。•廣告能精確地接觸到其他電信用戶費者，有效推動行銷活動。•提升遠傳電信的品牌知名度及廣告記憶度。Ln{BLS}······业v在本章節中.將帶您從企業團隊角度培養數據思維。v在進行數據決策過程中.通常會歷經以下流程.每個步驟地確實達成.將影響最終成果。實際上.根據不同企業的業務場景.可能有更複雜的模型與流程.以下為了方便說明.採取最基本的架構。/分析在執行之前.請務必記得先確認目標.並且明確定義問題(當然.您可以在必要時重新調整)；接下來.您可以盤點您既有的數據資產.並思考可能需要哪些數據來解決您的問題.而這些數據是否可取得、資料的狀態、指標是否齊全也應確認。接下來.您需要取得這些數據。有些數據您可能本來就有.而有些數據則可能需要重新或開始收集.而有些數據您則可能需要透過外部來源才能取得。但不論您需要什麼數據接下來.您需要取得這些數據。有些數據您可能本來就有.而有些數據則可能需要重新或開始收集.而有些數據您則可能需要透過外部來源才能取得。但不論您需要什麼數據.請記得…據2數據處理與管理3.數據太多、數據分散、數據孤島你們可能還有許多這樣的資料來源.分散在不同部門、子品牌.甚至在其2數據處理與管理3.數據太多、數據分散、數據孤島你們可能還有許多這樣的資料來源.分散在不同部門、子品牌.甚至在其6.效率與瓶頸的人員.但他們也許花了80%人工處理總會有人因錯誤.一形負擔；數據中台&數據顧問團隊助您解決問題S當您擁有數據後.也不能忽略數據的處理與管理。原始數據可能相當髒亂且分散.需要經過適當的前處理與整合才能使用。而如何有效率地管理數據則是長期優化目標。73245180702.不數位化、自動化數據分散各處、管理不統一4.2.不數位化、自動化數據分散各處、管理不統一4.資料整合難題你們需要去比對、數據不數位化、數據不數位化、人員不知如何分析、3＆4分析與視覺化人員不知如何分析、關鍵一步關鍵一步.在於數據的分析與視覺化呈現。您可以先進行探索性分析了解數據概況並聚焦方向.接著透過不同的分析模型或機器學習算法找出您的問題解答。而視覺化則是幫助分析者分析過程中發現趨勢、以及幫助決策者理解與使用數據的方法。不論是分析或是視覺化.「解決問題」沒有所謂的標準答案。請根據您的情境、數據、資源選擇.過程中必經不停地驗證、試錯與優化.請不要擔心!透過專業團隊協助或工具.能幫您更有效率實現。將心力放在產業知識與業務核心！將心力放在產業知識與業務核心！5化為洞察與行動當您掌握數據與答案後.接下來則是將洞察結果化為決策與行動(還記得一開始的問題與目標嗎？)。我們將此過程稱為「數據出口」.包含將結果輸出為報告、由團隊執行新的策略、將數據導入其它系統或平台使用等。透過AI自動貼標、分群透過AI自動貼標、分群.已經掌握消費者數據.難後呢?想知道我的消費者除了在我家外.廣告數據都有了.然後廣告數據都有了.然後AIoT數據收集.分析製程效率與能耗模式.找出優化建議已經有生產製程數據.已經有生產製程數據.如何減碳與優化運營?庫結合.發展生成式AI庫結合.發展生成式AI已經收集各種社群輿情數據.可以怎麼用?預警風向變化.即時甚那具體的流程、評估、天機器人不難.但是數在本章節中.將帶您從個人職涯角度培養數據思維。數據就是對的、數據就是對的、請記得：請記得：數據不是萬能的，不要為了數據而用數據，而是該配合目標、策略、想解決的問題，進而正確地收集、解讀以及應用數據。請試著判斷應該使用的圖表類型.答案在下頁：04%12月8%4%12月8%6%11月7%6%9%4月8%9%4月8%8%9月8%6月7%7月9%6月7%7月9%請試著判斷應該使用的圖表類型.答案在下頁：各月銷售額4%12月8%2月6%11月7%9%10月8%4月8%4%12月8%2月6%11月7%9%10月8%4月8%9月8%6月7%7月9%06月7%7月9%0答案：連續的月份資料答案：連續的月份資料.應使用直條圖.或折線圖.以時間為橫軸。在此題中.圓餅圖也不適合過多的項目呈現請試著判斷應該左右兩張圖表何者正確.答案在下頁：000請試著判斷應該左右兩張圖表何者正確.答案在下頁：000答案：歷年出國人數.用折線圖表示沒有問題。但是如果是不同分店的銷售.因為分店之間沒有連續關係.不應使用折線圖.應該使用直條圖或是圓餅圖較為合適。請理解敘述中的數據誤區或盲點.試著想像更適合的說法：過去半年內.粉絲數成長了80%過去一個月股價都在上漲.所以明天抖音上的影片都是年輕女生在跳舞.量也在夏天比較好.所以冰品的銷量太過直觀相信單一數據指標如果只從常見或單一指標來看.可能會得到錯誤的結果因此.我們提出三大心法：假設並小心求證假設並小心求證反覆驗證，不停優化或是多練習費米問題.培養數據敏銳度如果想發展數據職涯.一定要先了解這三個核心職位：注意.職稱不一定代表一切.建議以實際技能與任務分工來區別！工作時確保團隊人員分配比例平衡求職時根據自己的職涯需求.優先發展需要的技能樹參考此圖.規劃您的數據職涯發展藍圖.培養技能並尋找適合職缺：1.詢問相關領域工作者2.3.保持學習、應對快速迭代的技術發展s可先入手的硬技能/工具Excel、GoogleSheetsMongoDBJava、ScalaRFlourish簡報與設計軟體Hadoop雲端平台(AWS,Azure,GCP)Airflow,LuigiTensorFlowScikit-learnAutoML工具CI/CD工具練習題：基本數據處理、分析與視覺化口 試試看用試試看用GoogleTrends尋找2024萬聖節、聖誕節與七夕的搜尋趨勢變化，並製作分析圖表。如看到中文亂碼.資料剖析、(*正常來說.您不太會需要對GoogleTrends的資料分析中用到這些函式.但還是建議熟悉)請熟悉折線、長條、作.並練習編輯樣練習題：製作高階／可互動的圖表試試看將任意整理過的數據，使用Flourish製作各種可互動的圖表，並且放到自己的Blog。建議搭配服用：建議搭配服用：推薦學習資源不論付費或免費都有不錯的課程.影片可以觀看。強烈推薦盡早進入職場累積經驗。其中.到乙方公司可以接觸更多的產業、品牌資料。加入我們或是近期興起的Threads等.越來越涯分享等.是無痛輕鬆充電的方式。平台本身通常就會提供豐富資源.如blog、前輩問答、學習資料、競賽、各種職涯分享或成長活動等.也可以做為社團參與真實或虛擬專案。作坊(可與社群相輔相成).通常可以較本頁開放業配與合作置入.聯繫我們敬請關注我們.我們預計2025將重啟麟數據學院課程總共有哪些角色想知道其他角色有哪些嗎？別忘了分享給朋友、家人、同事們試強、善於傾聽、樂於助人.就像聖誕世界中的智者.能為他人提供數據方面的建議和指導.幫助他們解決問題.找到方向。他的禮物.並帶領團隊與麋鹿.前往目的地。數據角色：數據顧問.擁有豐富的知識和經驗.能夠協助企業制定數據策略.並提面的專業建議。潛在發展方向：數據顧問、產業知識和