關於 Data Analytics

資料分析（Data Analysis）大概是人類「理性思考」的一種表現，無論在任何領域的專業裡，這都是一項核心的技術：從經驗裡去焠鍊原則，並且對未來遭遇的狀況做出預測、因應或建議，只是每個領域的「經驗」性質都不一樣，「焠鍊」的方法也就不同。

拜過去半個世紀的資訊革命及數位化之賜，人們各式各樣的「經驗」逐漸累積成大規模的「數位資料」，而這些資料的分析，理論上應該可以用一些共通的方法，去尋找當中的模式（pattern），而這個「在大量資料中尋找知識」的計算方法，便形成了「知識探勘」（knowledge discovery）這個領域。這個專業領域的方法源自於「資料探勘」（Data Mining），但是更聚焦於所探勘的資料的類型，以及探勘結果的呈現方式。

當然，刻意去區分領域的不同，對現實問題來說不是那麼重要，這整套關於資料的收集、整理、分析、結果呈現等等的相關專業，目前正統合成一個稱為 Data Science 或 Data Analytics 的領域，有興趣的話，KDnuggets 跟 Strata Conference 是個不錯的起點。

在技術上，這個領域需要統計學以及資訊科學的訓練；在實務應用上，也非常需要溝通能力的培養，以理解所要探勘的資料內容，以及想要尋找的目標是什麼；另外當然也需要審美的能力與創意，方能以最容易讓人理解的方式呈現所尋找到的知識，進而協助決策，或是引發其他的創意。

之後會陸續有一系列介紹的文章，這算是開場白。