【我們為什麼推薦這本書】因為手機、感測器，以及雲端系統的普及，間接地推動大數據生長的助力，每一天人類都能產生「十億張藍光 DVD」這麼龐大的資訊量。
而除了處理數據之外，更該有的是面對數據的「敏感度」，簡而言之就是知道「要拿來做什麼」，本文的例子便是非常棒的使用案例，利用 Twitter 推文，來預測股票走向，如果相關的技術用在台灣，你會怎麼做呢？（責任編輯：陳君毅）
以高達 86% 的精確度預測股票市場的動向
芝加哥警察的對策，是根據監視社群網站上的發言進而達到有效防止犯罪發生。不過，這項對策也能夠運用在研發新的服務上。
美國印第安納大學約翰．博倫（Johan Bollen）教授與研究所學生毛慧娜，大量蒐集與股票市場有關的推文加以分析。他們把注入在推文內的情緒分成「平靜」、「注意」等六個種類，據此預測未來的股價走勢。與美國道瓊工業平均指數相比後發現，他們能夠預測出三到四天後的股市走向，準確度高達 86.7%。
光憑推特上的推文就能預測出未來的股市動向，正是大數據厲害之處。
同樣的，日本也早已採取了相同的動作。主要從事網路交易事業的證券公司 kabu.com 表示，想要把社群網站上為數龐大的資訊量，加工處理成對股票交易有參考價值的資訊，然後運用在客戶服務上，而這項實驗，已在 2011 年 7 月到 11 月實際執行。
他們從社群網站上的大量資訊中，擷取與實驗股票有關的字詞，一天當中大約可以蒐集到 900 萬行的資訊。並且成功驗證出其中4.3 萬則字詞是如何與 46 支股票扯上關連的相關性。
kabu.com 表示：「若以大量的數據為基礎，或許能夠預測出未來的股價走勢。我們希望能把這些資訊和個人投資者過去的投資紀錄結合起來，找出最適合顧客的金融產品，提供給顧客。」
事先預測顧客的反應，擬定因應對策
從預測股價的故事當中我們可以得知，利用大數據提供新商品的世界，已經降臨在我們的眼前。
當然，這項分析技術，除了金融產業以外，也能夠廣泛運用在各式各樣的領域當中。
例如，當新產品發售時，根據推特上的推文反應，就能推測出未來幾週的預估銷量，並針對各種情況，決定是否該投入更多的廣告成本等，擬定相關的行銷策略。另外，當電視台想要開新節目的時候也一樣，如果能夠事先了解網路發文中對該節目的評價或藍光錄放影機上的節目預錄情形，發現收視率可能不太樂觀的話，就能在節目開播前趕緊加強廣告，或者進行宣傳活動。
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（本文書摘內容出自《1 小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧出金流！》，由天下雜誌授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題。圖片來源：pixabay, CC Liccensed。）
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