行動支付被盜刷的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

輕松玩轉信用卡（入門與實戰468招）

為了解決行動支付被盜刷的問題，作者余俊傑 這樣論述：

余俊傑編著的《輕松玩轉信用卡》是《輕松玩轉信用卡》暢銷書的升級版，增加了信用卡網上銀行、手機銀行、微信銀行、51信用卡管家、App管理軟件等實用的信用卡操作技巧，並通過17個專題的內容、125種信用卡服務、170多種信用卡使用方法、210多張精美圖片等，幫助讀者玩轉信用卡。本書創新加強之處：一是把信用卡的基礎知識、選擇與申辦、使用方法、查詢與設置詳細地呈現出來，並對時下信用卡熱門方式進行了具體分析。二是對信用卡的知識介紹、優勢劣勢以及用途等做了更新。三是以操作方式講解了網上銀行、手機銀行、微信銀行、51信用卡管家、App管理軟件的使用。本書適合想要辦理信用卡和已經擁有信用卡的新手用戶、想學習更

多信用卡經驗技巧的用戶，特別是想嘗試使用網銀、手銀、微信、App等來操作和管理信用卡的用戶閱讀，還可以作為各類銀行、金融機構指導客戶學習信用卡的教材。余俊傑，某銀行信用卡審核中心負責人，多家銀行信用卡金卡用戶。做過信用卡審核發行人，非常熟悉信用卡的申請、審核、提額技巧。同時作為信用卡的超級使用達人，在積分、增值、大額貸款等方面經驗豐富。在信用卡網銀、手銀、微信，以及51信用卡、卡牛、挖財等APP的使用，信用征信的查詢上有着實操的一線用卡體會，在書中與大家進行深度分享。是暢銷書《輕松玩轉信用卡》的作者，該書加印十多次，暢銷2萬多冊。 第1章 入門：了解信用卡 1.1 信

用卡的神奇之處 001 購物刷卡更方便 002 購物刷卡更安全 003 超享折扣優惠 004 積累個人信用 005 通行全國無障礙 006 全家一起來理財 1.2 了解信用卡知識 007 卡面 008 有效期 009 驗證碼 010 信用額度 011 可用額度 012 賬單日 013 免息還款期 014 最后還款日 015 本期應還額 016 最低還款額 017 超限費 018 滯納金 019 溢繳款 1.3 信用卡的功能 020 購物消費功能 021 轉賬結算功能 022 儲蓄功能 023 小

額信貸功能 024 取現功能 025 匯兌結算功能 026 分期付款功能 1.4 信用卡的優勢與弊端 027 信用卡的10種優勢 028 信用卡的6種弊端 1.5 信用卡業務最新規定 029 利潤標准 030 免息還款期和最低還款額 031 違約金和服務費用 032 預借現金業務 033 交易信息 034 信息披露義務 035 非本人授權交易的處理 036 利率信息報送 037 自律管理第2章 深知：信用卡的5大用途 2.1 節省生活開支 038 用信用卡節省開支 039 借錢不再是煩惱 040 省錢的3大法寶

041 充話費享優惠 042 積分免費換愛物 2.2 提升信用形象 043 持有知名品牌的信用卡 044 持有高信用額度的信用卡 045 持有多家銀行信用卡 046 持有聯名銀行信用卡 2.3 信用卡買大件物品更省錢 047 信用卡一次性刷卡買數碼產品 048 信用卡分期付款買車 049 信用卡現金分期付款買車 2.4 獲取免費或便宜的保險 050 獲取免費保險 051 獲取保費折扣 2.5 獲取價廉物美的旅游 052 信用卡旅游更實惠 053 旅途全程專屬優惠 054 刷卡住店獲驚喜 055 信用卡旅游與車同行第3章

掌握：信用卡的選擇與申辦 3.1 了解自己的選擇 056 不同類型消費者的選擇 057 不同消費習慣角度的選擇 058 找准適合自己的信用卡 059 選擇省錢的信用卡 3.2 各式各樣的信用卡 060 出行信用卡 061 有車族信用卡 062 兒童信用卡 063 學生群體信用卡 064 出國留學信用卡 065 網購信用卡 066 聯名信用卡 067 無限度黑卡 3.3 申辦信用卡 068 信用卡申辦方式 069 信用卡申辦流程 070 信用卡領取流程 071 激活信用卡 3.4 掌握信用卡辦理的細節方法 07

2 自由職業者辦理信用卡 073 預留辦理信用卡的時間 074 使用虛擬櫃員機辦理信用卡 075 提升辦理信用卡的成功率 3.5 卡片識別及用卡規范 076 簽名欄上的卡號和校驗碼 077 對賬單錯誤處理辦法 078 發卡銀行客戶服務電話第4章 手機銀行：貼心的信用卡服務 376 保護好信用卡 377 刷卡要適可而止 378 不要貪圖積分 379 提額被拒的原因 380 非法提額手段第14章 防范：信用卡各類風險 14.1 信用卡欺詐風險類型 381 冒用丟失卡或被盜卡 382 截取信用卡 383 濫用賬號 384 偽造

卡 385 虛假持卡人申請 386 虛假特約商戶申請 387 特約商戶欺詐 388 其他欺詐交易 14.2 信用卡申請環節風險與防范 389 單位卡存在的風險 390 個人卡存在的風險 391 批量發卡存在的風險 392 單位卡風險防范 393 個人卡風險防范 394 批量卡風險防范 395 附屬卡風險防范 14.3 信用卡用卡場所的防范 396 自助銀行里的防范 397 銀行櫃台前的防范 398 通信工具中的防范 399 POS機刷卡消費時的防范 14.4 信用卡防盜刷秘招 400 個人資料的保護和調研 401

牢記信用卡防盜刷12招第15章 謹防：掉入用卡陷阱 15.1 謹防信用卡的不良行為 402 頻繁取現 403 存錢過多或重復還款 404 切勿大額套現 405 銷卡未定時檢查 406 過度透支找人代還 407 信用卡隨意借給他人 15.2 信用卡使用安全防騙 408 「假掛失」惡意透支 409 竊取用戶信息克隆卡 15.3 區分惡意透支與善意透支 410 惡意透支 411 善意透支 15.4 任意分期付款的弊端 412 免息不免費 413 分期越長，費用開支越大 414 滯納金的收取 15.5 信用卡陷阱防不勝防 41

5 最低還款沒有免息期 416 終身免年費背后的秘密 417 不要讓信用卡變成「睡眠卡」 418 信用卡開卡后不使用也收費 419 不動聲色的欠款 420 悄悄登上信用「黑名單」第16章 揭秘：銀行獲利方式與信用卡套現內幕 16.1 信用卡業務利潤的5種來源 421 利潤來源1：卡費 422 利潤來源2：利息與罰息 423 利潤來源3：分期付款的循環利息 424 利潤來源4：取現一天萬分之五的復利 425 利潤來源5：POS機刷卡的手續費 16.2 揭秘信用卡為銀行帶來的好處 426 揭秘1：信用卡公司的收入 427 揭秘2：受理銀行

卡對於特約商戶有哪些好處 428 揭秘3：發放信用卡對銀行有哪些好處 16.3 信用卡網上套現的風險 429 信用卡網上套現模式 430 信用卡網上套現的特點 431 信用卡網上套現的原因 16.4 惡意透支套現的風險 432 惡意透支信用卡融資詐騙 433 惡意透支信用卡被刑拘 434 用假身份證辦卡套現被制裁 435 透支后無力還款走進牢房第17章 安全：依法合規使用 信用卡 17.1 信用卡密碼安全 436 保護安全碼 437 查詢密碼 438 交易密碼 439 網上支付密碼 440 密碼和簽名哪個更安全 17.2

境外消費怎樣更安全 441 境外刷卡要注意的5個細節 442 境外的卡該怎麼刷 17.3 小心信用卡的 10條「潛規則」 443 潛規則1：信用卡利息 444 潛規則2：換禮品 445 潛規則3：分期付款 446 潛規則4：信用額度 447 潛規則5：簽名和密碼 448 潛規則6：用信用卡取現 449 潛規則7：收到兩張信用卡 450 潛規則8：「高利貸」 451 潛規則9：免息分期活動 452 潛規則10：信用記錄 17.4 讓信用卡變安全的方法 453 了解銀行保障標准 454 必須防盜防刷 455 警惕網絡鏈接 45

6 虛假信息詐騙 457 雙重保護 458 保護信用卡安全技巧 17.5 善用信用卡 459 應知的信用卡法律、法規 460 正確合理用卡 461 選對卡片很重要 462 不盲目追求信用額度 463 不盲目開卡、辦卡 464 減少不必要的用卡成本 465 信用卡融資技巧 466 避免「以卡養卡」的循環 467 養成記賬好習慣 468 成功告別「卡奴」 4.1 手機辦卡：申辦查詢一手搞定 079 申請信用卡 080 查詢信用卡申請進度 081 查詢信用卡郵寄進度 4.2 方便省事的移動信用卡管理 082 手機銀行快速激

活信用卡 083 手機銀行修改信用卡密碼 084 手機銀行更正信用卡個人信息 085 手機銀行設置小額免驗密 086 使用手機銀行掛失信用卡 087 使用手機銀行保號換卡 4.3 手機銀行掌控信用卡狀態 088 查看賬戶交易情況 089 補發信用卡賬單 090 查詢賬單明細 091 查看余額積分情況 092 追加信用卡進手機銀行 093 刪除注銷的信用卡賬戶 094 更多信用卡服務 4.4 手機銀行的專享優惠 095 尋找周邊優惠信息 096 分類查詢優惠信息第5章 微信銀行：專屬移動金融服務平台 5.1 微信銀行申辦信用卡

097 6大熱門微信銀行 098 關注微信銀行的方法 099 微信銀行綁定賬戶 100 微信銀行申請辦卡 101 微信銀行激活信用卡 5.2 微信銀行分期還款 102 體驗隨時隨地申請分期 103 查詢賬單交易情況 104 微信快速還款操作 105 微信提醒還款功能 5.3 微信銀行額度管理 106 微信申請臨時調額 107 微信查詢調額進度 108 微信查詢其他調額 5.4 微信銀行更多服務 109 辦理損壞換卡 110 修改個人信息 111 掛失信用卡 112 消費提醒服務 113 微信無卡取款 114

智能客服隨時問 115 微信銀行投資理財 116 辦理生活繳費 117 交通銀行微社區服務 118 中信銀行在線簽證申請 119 建設銀行微黃金服務 120 建設銀行特色購票服務第6章 App管家：信用卡用戶必備的手機應用 6.1 3個信用卡管理平台的對比 121 51信用卡管家 122 卡牛信用卡管家 123 挖財信用卡管家 6.2 51信用卡：高效實用的貼身管家 124 51管家的注冊及登錄 125 新人可領取還款禮包 126 邀請好友可獲得獎勵 127 使用App辦理信用卡 128 在線預約營業員辦卡 129 卡包添加

信用卡 130 綁定郵箱導入賬單 131 一鍵查看信用卡賬單 132 通過網銀導入賬單 133 通過平台導入賬單 134 轉發賬單 135 創建自定義賬單 136 手動輸入賬單 137 卡包查看交易明細 138 卡包更多功能服務 139 51在線貸款 140 51貸款平台 141 51銀行服務 142 51卡友社區 143 51福利社 144 51公積金 145 51查詢違章記錄 6.3 卡牛信用卡：管家助你輕松理財 146 卡牛信用卡管家添加信用卡 147 卡牛信用卡管家查詢賬單 148 卡牛信用卡管家信用服務

149 卡牛線上辦理信用卡 150 卡牛線上還款超省事 151 卡牛清晰的資產管理 152 卡牛App額度測試 153 卡牛App日歷記賬 154 卡牛自動入賬隨手記 155 卡牛貸款超市 6.4 挖財信用卡：手機管理多卡賬目 156 挖財在線申請信用卡 157 挖財在線查詢申請進度 158 挖財信用卡激活 159 挖財綁定導入賬單 160 挖財查詢信用卡賬單 161 挖財還款告別滯納金 162 挖財多種銀行服務 163 挖財信用卡體檢 164 挖財提高信用卡額度 165 挖財信用卡福利 166 挖財信用保鏢第7章

網上銀行：提供豐富多彩的金融服務 7.1 網上銀行快捷辦卡 167 登錄網上銀行 168 在線申請信用卡 169 有卡用戶申請信用卡 170 優質用戶申請高級信用卡 171 網上銀行查詢申辦進度 172 網上銀行激活信用卡 7.2 網上銀行動態管理信息 173 網上銀行查詢用戶信息 174 網上銀行修改用戶信息 175 網上銀行設置小額免驗密 176 網上銀行設置交易限額 177 網上銀行定制消息服務 178 網上銀行掛失及換卡 179 網上銀行查詢購匯匯率 180 網上銀行申請額度調整 181 網上銀行計算利息費用 182

網上銀行自助繳費 183 網上銀行辦理賬單分期 7.3 網上銀行查詢賬戶信息 184 網上銀行查詢余額 185 網上銀行查看額度 186 網上銀行查詢信用卡賬戶 187 網上銀行查看本期賬單 188 網上銀行查看歷史賬單 189 網上銀行查詢交易明細 190 網上銀行了解資產負債分析 191 網上銀行了解信用卡支出分析 192 網上銀行了解投資狀況分析 193 網上銀行了解收支對比分析 7.4 網上銀行信用卡服務 194 各種充值不在話下 195 網上銀行汽車服務 196 網上銀行商旅出行 197 網上銀行餐飲娛樂 19

8 網上銀行教育服務 199 網上銀行保險醫療 200 網上銀行稅費繳納 201 網上銀行更多服務 7.5 網上銀行信用卡優惠 202 特惠商戶享受折扣 203 優惠活動專區第8章 征信的查詢與污點拯救 8.1 了解個人信用污點 204 什麼是信用污點 205 個人信用內容 206 信用污點是怎麼產生的 207 信用記錄不是終身制 208 還款余額不得少 209 花錢也無法刪除信用污點 210 遠離信用污點 8.2 當心疏忽造成信用污點 211 「睡眠卡」產生年費 212 少算利息欠息逾期 213 聯系方式變化未通知銀

行 214 個人資料被盜用 8.3 征信查詢的常用方法 215 銀行櫃台查詢的方法 216 自助機查詢的方法 217 銀行網銀查詢的方法 218 互聯網查詢的方法 8.4 征信查詢的其他方法 219 卡牛信用卡管家查詢的方法 220 51信用卡管家查詢的方法 221 挖財信用卡管家查詢的方法 8.5 發現與拯救信用污點 222 預借現金方面的不良記錄 223 不要透支信用卡額度 224 還款及余額提醒服務 225 轉危為安的信用卡取現 226 不良信用記錄的處理方法 227 維護信用記錄的技巧 228 怎樣避免信用記錄污點

第9章 妙用：信用卡消費理財 9.1 使用信用卡支付的方式 229 POS機刷卡 230 RFID機拍卡 231 手工壓單 232 網絡支付 233 電話交易 234 預授權 9.2 如何讓刷卡消費享有最長免息期 235 精確計算免息期 236 讓免息期就長不就短 237 延長信用卡免息期 238 信用卡還款延期后果 9.3 4招妙用信用卡省錢 239 多刷信用卡，免次年年費 240 用信用卡異地存取款，節約手續費 241 活用借記卡，用足免息期 242 兩種信用卡合用，聯合節息 9.4 頻用信用卡，購物消費巧省錢 2

43 消費免息，巧渡難關 244 小額消費網上匯款 245 信用卡買車的3種方法 246 購房刷卡，巧賺數千元利息 247 妙用信用卡，小賺一筆 9.5 巧用信用卡理財6招 248 使用高端信用卡 249 指導理性消費 250 巧用免息期賺取利差 251 建立良好的個人信用 252 積分記錄與收獲 253 使用聯名卡 9.6 一卡在手走遍全球 254 選擇適合當地交易幣種的信用卡 255 認清商戶受理標識進行交易 256 境外消費如何刷卡最划算 257 留學生信用卡境外消費境內短信提醒 258 雙幣信用卡境外消費透支后該如何

還錢 259 網上支付多留心 260 關注海關退稅手續第10章 還款：19種方式與5種妙招 10.1 19種信用卡還款方式 261 自動還款 262 電話銀行還款 263 手機銀行還款 264 51信用卡管家還款 265 卡牛信用卡管家還款 266 挖財信用卡管家還款 267 網上銀行還款 268 網上銀行轉賬還款 269 本行ATM機轉賬還款 270 跨行ATM機轉賬還款 271 營業網點櫃面還款 272 櫃面通還款 273 信付通還款 274 還款通還款 275 「快錢」還款 276 「支付寶」還款 277

「財付通」還款 278 「拉卡拉」還款 279 基金還款 10.2 信用卡還款的5種妙招 280 賬戶自動還款最省心 281 櫃台還款最踏實 282 電子銀行還款最方便 283 分期付款，還款壓力小，但費用高 284 消費外幣存人民幣需提前3天還款 10.3 信用卡還款的注意事項 285 還款遇特殊情況應及時聯系銀行 286 不要「以卡養卡」 287 注意還款尾數 288 還款「容時容差」功能第11章 分憂：信用卡自由分期付款 11.1 了解分期付款 289 區分分期付款和貸款 290 分期期數與手續費 291 分期付款和一

次性付款對比 11.2 10大分期付款 292 單筆分期 293 高額分期 294 現金分期 295 賬單分期 296 商場分期 297 郵購分期 298 裝修分期 299 購車分期 300 商戶分期 301 查詢分期 11.3 信用卡分期付款詳情 302 申請分期付款流程 303 分期付款的要求 304 分期付款展期 305 12家銀行信用卡分期詳情 11.4 分期消費攻略 306 任意分期付款 307 指定商戶分期付款 308 免息分期付款服務 309 還款日進行分期付款 310 結合小額授信 11.

5 分期付款注意事項 311 辦卡時間越早越好 312 分期付款展期事項 313 貸款利率越大分期越有利 314 小心提前還款手續費 315 退貨不退手續費 316 注意免息不免費 317 最低還款與分期還款 318 分期付款的陷阱 11.6 小心信用卡分期付款的5大誤解 319 誤解1：免息等於絕對不要利息 320 誤解2：免息等於免收滯納金 321 誤解3：分期越長，費用開支越小 322 誤解4：分期實質不是變相貸款 323 誤解5：銀行間費率 無差異第12章 巧賺：讓信用卡積分節節攀升 12.1 網上銀行積分兌換 324

積分兌換流程 325 積分抵現金 326 信用卡卡種專享 327 品牌旗艦積分 328 愛心慈善積分 329 優惠活動積分 12.2 微信銀行積分管理 330 積分捐贈的力量 331 微信查詢積分 332 微信積分兌換 333 微信粉絲專享 12.3 積分攻略 334 考察積分含金量 335 了解積分累積方式 336 規避無積分的消費 337 積分兌換規則 338 5大信用卡積分要點 339 刷卡獲得積分 340 及時兌換積分 341 防止累積貶值 342 提升積分含金量 343 積分兌換旅行 344

信用卡賺實惠 12.4 網上查詢積分信息 345 網銀自助查詢積分 346 信用卡歷史積分查詢第13章 提高：增加信用卡額度的技巧 13.1 如何提高信用卡額度 347 各銀行信用卡提高永久額度周期 348 各銀行信用卡提高臨時額度周期 13.2 提高額度的方法 349 招商銀行信用卡提額方法 350 工商銀行信用卡提額方法 351 建設銀行信用卡提額方法 352 農業銀行信用卡提額方法 353 中國銀行信用卡提額方法 354 交通銀行信用卡提額方法 355 廣發銀行信用卡提額方法 356 光大銀行信用卡提額方法 357 申請提

高永久額度的重要條件 358 信用卡提高額度的 12種方式 13.3 提高額度的9個技巧 359 豐富個人提交資料 360 持續和頻繁地刷卡消費 361 注意刷卡金額與臨時 提額 362 堅持申請和抓住時機 申請 363 刷外匯增加提額概率 364 使用銷卡威脅或者 休眠暫停 365 獲得高額度的技巧 366 持之以恆式提額與持續 消費式提額367 曲線式提額與最低還款式提額 13.4 避免信用卡失信的5個細節 368 賬戶綁定 369 信用卡年費 370 信用卡中的角分 371 忘記還款日 372 全額還款信用不如最

低還款13.5 提高信用額度應注意的事項 373 請勿盲目刷卡 374 請勿相信中介 375 注意提額過程

行動支付被盜刷進入發燒排行的影片

探討數位科技導入餐飲服務業對於消費者服務體驗之影響

為了解決行動支付被盜刷的問題，作者張雅涵 這樣論述：

數位革命成為一股強大的變革力量，然而大多數的研究討論上亦聚焦於導入數位科技對廠商之優勢和效益，卻少以從消費者視角深入地探討心理感受。因此，本研究首先透過文獻綜整分析針對餐飲業將不同數位科技進行分類，並整理說明這些不同類型數位科技之特性，進而運用消費者深度訪談分析這些科技運用對於消費者接觸時所產生之感受和體驗，欲歸納出消費者在面對各類型餐飲數位科技服務的不同服務情境所產生的可能正反面感受。研究結果發現在服務前、中，主要優點是省時、便利、舒適自在。在服務後，其主要優點有輕便方便、舒適自在、自主性。再者，個人的心理也產生截然不同的缺點，在服務前，主要缺點分別為:系統介面未優化、缺乏溫度真實感、服務

介面制式化、疏遠性。而在服務中的有:缺乏溫度真實感、使用介面不流暢、功能單一化。至於在服務後，強迫不適感、時差性、資料安全疑慮盜刷風險上述三個為主要缺點。最後，本研究貢獻方面，在實務管理意涵上，期望透過這些結果能供業者在導入數位科技於服務流程中之商業價值，以提供餐飲業者在擬定服務創新策略時之參考。

Big Data大數據的獲利模式：圖解．案例．策略．實戰

為了解決行動支付被盜刷的問題，作者城田真琴 這樣論述：

分析現狀還不夠，預測未來更重要！ 　　與其相信一個人的直覺，不如相信數千萬人的資料——　　從圖解、案例，到策略與實戰，　　一本書，徹底解讀大數據！ 　　Facebook、Google、Amazon，　　以及GREE、瑞可利（Recruit）等知名企業都在用的資料淘金術！ 　　懂得找出資料的價值、萃取可用的資訊，　　就能將大數據轉化為商業智慧（BI）；　　嗅出趨勢、解決問題、創造商機，　　進而創造「偶然的幸運」（serendipity），　　正是大數據帶領企業持續前進的動力！ 　　連上Facebook頁面，出現推薦「你可能認識的朋友……」的建議，妳因此而找到失聯已久國中同學。 　　到amazon

.com網站購書，你看到「買這本書的人也買了這些書……」的清單，也正好是自己想讀的書。 　　只要打一個字，Google就出現「您是不是要查……」的資訊，正確預測到你想找的關鍵字。 　　事實上，這些「偶然的幸運」（Serendipity），都和善用大數據（Big Data，亦稱巨量資料、海量資料）有關。 　　上述的企業提供你需要的資料、精準預測到你的下一步，其實並非魔法、也不是憑空而來。這些企業將大數據轉化為商業智慧（BI，Business Intelligence），不僅分析現狀，更懂得預測未來。 　　大數據是「二十一世紀的新石油」，也是繼資料挖掘（data mining）、雲端運算、社群網站

之後，最受矚目的趨勢。如何將龐雜的巨量資料理出脈絡、找到關聯、發掘價值，找出商機，成為決勝關鍵。 　　本書作者城田真琴，是野村總合研究所（簡稱野村總研）高級研究員，也是大數據領域的權威專家。在日本，野村總研被稱為最有影響力的民間智庫，作者以野村總研獨家調查的第一手資料為基礎，介紹Zynga、Centrica、Catalina Marketing等歐美企業，以及小松（KOMATSU）、瑞可利（Recruit）、GREE等日本企業如何應用大數據的實際案例。 　　一本書，讓你認清楚資料（data）、資訊（information）與情報（intelligence）的不同，不僅要看得到、看得懂，還要能用

得出來，進而找到真正的商機所在！ 作者簡介 城田真琴（Makoto SHIROTA） 　　野村總合研究所（NRI，Nomura Research Institute）創新開發部高級研究員、IT分析師，日本政府「智慧雲端運算研究會」智庫成員。負責高端技術趨勢調查研究、供應商戰略分析、國內外企業IT應用調查，專業領域為雲端運算、商務分析、M2M、IoT等。著作包括：《雲端運算的衝擊》、《你不可不知的雲端運算常識與非常識》、《2012年版IT年鑒》等。 譯者簡介 鐘慧真（前言、一至四章） 　　「上輩子」是軟體工程師，國立清華大學電機工程研究所畢業，曾任職於飛利浦半導體與宏達電。目前是從事日翻中筆譯

的家庭主婦，定居於日本長野縣。譯作《不執著的生活工作術》（經濟新潮社出版）。 　　部落格：【黛博拉看日本】deborahjong.wordpress.com/。 梁世英（五至八章、謝詞） 　　日本一橋大學商學研究所碩士，專長財務金融，目前為專職日文譯者。譯作包括《這樣圖解就對了！》《鍛鍊你的策略腦》《想像的力量》《Facilitation引導學》（以上均由經濟新潮社出版）等。 【導讀】　創造「偶然的幸運」（serendipity），正是巨量資料技術不斷前進的動力（台灣野村總研諮詢顧問股份有限公司副總經理　陳志仁） 【推薦序】　當商業智慧隱藏在雲深不知處（國立交通大學經營管理研究所教授　楊千）

　Big Data, Big Intelligence：從資料、資訊到情報（和沛科技股份有限公司總經理　翟本喬）　當巨量資料與社會脈絡交集（英國開放知識基金會地區大使　徐子涵 Schee）　Data、Data、Data：我們活在廣袤的資料流中（資深部落客　鄭緯筌Vista）　老大哥在看著你：Big Data□ Big Brother□（英商巴克萊銀行台北分行董事總經理　劉奕成） 前言 ★第一章　什麼是巨量資料　資料洪流（The Data deluge）　巨量資料的3V特性 　廣義的巨量資料　為什麼到現在巨量資料才受到眾人的矚目？（1）巨量資料的民主化 　為什麼到現在巨量資料才受到眾人的矚目？（

2）硬體性價比的提升與軟體技術的進化　為什麼到現在巨量資料才受到眾人的矚目？（3）雲端的普及　從「分析過去」到「預測未來」　商業智慧與巨量資料的交會 　從點（交易資料）到線（互動資料）的分析 　巨量資料分析的起源  　本章重點整理 ★第二章　支撐巨量資料的技術　人才短缺   　什麼是Hadoop  　與日俱增的套件  　眾多套件版本並存的原因 　NoSQL資料庫   　創投也對Hadoop、NoSQL開發企業投以熱切的目光 　巨量資料時代的資料處理基礎　備受矚目的分析資料庫  　串流資料（即時資料）處理    　自行開發串流資料處理技術的網路公司 　機器學習、統計分析等    　自然語言處理、

其它     　本章重點整理 ★第三章　以巨量資料為核心競爭力的企業　歐美企業篇　快速成長之網路公司的巨量資料運用技巧 　eBay：每天產生50 TB的資料   　  (1)遠超乎想像的巨量資料產生速度　　(2)eBay的資料分析基礎　Zynga：披著遊戲開發商外皮的資料分析公司  　　(1)社群遊戲經濟的重要指標(2)提升病毒係數的機制(3)遊戲其實是資料驅動營運(4)三次點擊原則　Centrica：藉由引進智慧電表分析能源消耗模式  　　(1)英國電費、瓦斯費收費的實際狀況　　(2)引進智慧電表後的影響　卡特琳娜行銷集團：以「收銀台優待券」設計顧客的消費行為 　　(1)儲存了超過一億人份的

消費紀錄　　(2)預測顧客的消費行為，帶動門市買氣　本章重點整理 ★第四章　以巨量資料為核心競爭力的企業　日本企業篇　日本國內也開始運用巨量資料    　小松（KOMATSU）：日本運用巨量資料的先驅   　瑞可利（Recruit）：徹底運用Hadoop資料分析，成功改造企業文化　　(1)幾乎全公司上下都用Hadoop　　(2)支撐瑞可利巨量資料分析的Hadoop基礎　　(3)成功的祕訣在於組織體制　　(4)對於瑞可利而言，Hadoop的「真正價值」究竟是什麼？　GREE：資料驅動型營運方式是快速成長的原動力 　　(1)與其相信一人的判斷，不如相信數千萬人的資料　　(2)資料驅動型營運方式的根

基來自對於日誌資料的執著　　(3)具備多種技能的專業人士齊聚一堂　　(4)將溝通不良減至最少的團隊體制　日本麥當勞：在現實世界實現一對一行銷 （One-To-One Marketing） 　　(1)劃時代優待券背後的周全準備　　(2)把焦點集中在做為集點卡的行動電話與智慧型手機本章重點整理 ★第五章　巨量資料的運用模式★　巨量資料的運用案例(1)精準推薦商品或服務(2)行為定位廣告(3)運用地點資訊的行銷(4)糾出盜刷(5)顧客流失分析(6)預測設備故障(7)驗出異常(8)改善服務(9)預測路況(10)預測電力需求(11)預測感冒流行(12)預測股市行情(13)油資成本的最佳化　巨量資料的運用

模式分類(1)個別優化×批次處理型(2)個別優化×即時資訊型(3)全體優化×批次處理型(4)全體優化×即時資訊型　巨量資料的運用深度(1)掌握過去與現狀(2)發現行為模式(3)預測(4)優化【專欄】動態定價　巨量資料運用的真正價值　本章重點整理 ★第六章　巨量資料時代的隱私權問題★　隱私權與創新的兩難　美國國會也表示關注　製作網路個資檔案的是與非　請勿追蹤（Do Not Track）　消費者隱私權保護法案　採用選擇性參與方式的歐盟　資料保護綱領也進行修正(1)引進「抹掉過去」的權利(2)使用者尚未明確表示同意前，不得使用其個人資料(3)制定資料可攜（Data Portability）的權利(4

)擴大說明責任　日本的法令架構是《個人資訊保護法》加上分別針對各領域訂定的指導原則　部分指導原則在提供資訊予第三人上採用選擇性參與方式　日本政府的評估狀況　以「資訊大航海計畫」為契機開始評估的經濟產業省　由生活紀錄的角度進行議論的總務省　線索就在與使用者的「對話」　實體世界裡的行為追蹤　本章重點整理 ★第七章　開放資料時代的到來與資料市場的興盛★　「活用外部公開資料」的選項　風起雲湧的連結開放資料（LOD，Link Open Data）運動　影響擴及開放式政府　如雨後春筍般不斷出現的新創企業　透過比賽促進資料運用　落後一步的日本　日本國內因三一一大地震而略有進展的開放資料使用　資料市場的興盛(

1)Factual(2)Windows Azure Marketplace(3)Infochimps(4)Public Data Sets on AWS　商業模式各有不同　熱絡的資料市場存在著不容忽視的課題　本章重點整理 ★第八章　面對巨量資料時代該有的準備★　巨量資料時代的企業IT策略　開始邁向資料分享的日本企業(1)LAWSON×Yahoo( 2)KDDI×樂天(3)COOKPAD×ID’s　擁有原創資料的好處　供應商的新商機在提供「資料整合服務」　誰能成為資料整合公司　美國的支付服務業者明顯朝「資料整合公司」發展(1)VISA(2)PayPal(3)美國運通　讓原創資料搖身一變成為「貴重

資料」的絕妙資料組合　全世界對資料科學家的需求愈來愈高　資料科學家需具備的技能　資料科學家需具備的資質(1)溝通能力(2)創業家精神(3)好奇心　相關人才嚴重不足　相關研究所開始設立　鉅額資金流向巨量資料分析企業　日本也開始對資料科學家展開搶人大戰　最後的一道關卡－－組織體制與企業文化　朝向資料驅動型企業邁進　本章重點整理 謝詞參考文獻圖表索引 推薦序 當商業智慧隱藏在雲深不知處 　　巨量資料是個必然趨勢。 　　巨量資料（亦稱為海量資料、大數據）指的是在以往一般技術不容易管理但現在已能有效儲存、分析的大量資料。 　　自從有了網際網路，資料的產生已不是各個組織的內部活動所產生的，而是包括了跨組

織的各項活動記錄，更包括了數以億計的人類在網路上各自產生及互動的資料；在工具使用上除了傳統電腦、平板、智慧型手機、以及各項道路監視器、環境監控數據設備。 　　從中國的歷史上來看，資料的產生、儲存、傳遞，講的是「字」。我們的祖先結繩記事也好，用龜甲牛骨刻下所謂的甲骨文也好，都是費時費力的。到了用竹簡記事，也記不了太多的字。以前的人說「學富五車」是形容書讀很多的意思；然而，如果以尚未發明印刷術的眼光來看，「五車」的竹簡，大概指的是《論語》已經讀了好幾篇，快要讀《大學》《中庸》。 　　有了電腦之後，早年的資訊科技，不論是資料的產生、儲存、傳遞，講的是K （Kilo、 仟、十的三次方10^3或2^(1

0)）。到了1990年代，講的是M（Mega、Million、百萬、十的六次方10^6 或2^(20) ）。進入二十一世紀，2000年左右，講的是G （Giga、Billion、十億、十的九次方10^9或2^(30)）。現在，我們講的是T（Tera、Trillion、萬億、兆、十的十二次方10^(12)或2^(40)）。 　　由此可見，資料的產生、 儲存、 傳遞真的進步太多了。 　　所以，我的博士班學生畢業的時候， 只要一片光碟，就能把他們所有讀過、寫過的文章全部備份起來，非常輕便（卻也很沒成就感）。 　　鑑往知來，如果資訊科技進步繼續下去，我們會從T（Tera）一路走到P（petra、 10

^(15)）和 E（exa、10^(18)）的世界（TPE也剛好是台北在國際航空的代號桃園國際機場）。 　　英國Centrica電力公司可以每三十分鐘透過網路讀取用戶智慧電錶一次，每天抄電錶四十八次，它能對用戶的用電行為觀察更多更瞭解，甚至分析之後能對客戶行為有更精準的預測，可以調節不同用電需求的輸配電電路。 每天抄錶四十八次，一年就產生1T的資料。 　　1970年代，10M的磁碟機要40萬台幣，可以買當時的豪宅一棟；2000年左右，2G隨身碟（200個10M）約2萬台幣，可買當時的小噸數窗型冷氣機一台；現在（2013年），128G（64個2G、12800個10M）的隨身碟，新台幣2,388元

即可入手，這個價格可以讓一對情侶到五星級飯店的自助餐廳用餐一次。 　　在資訊科技進步的軌跡上，我們不只已看到巨量資料的應用，我們更確信它的普及是個必然趨勢。 　　在數學符號上就是一個國中生寫下「10^(20)」不會有甚麼感覺，它就是1的後面跟上20個零。但是，在實體世界裡 全地球所有海灘的沙粒總數大約就是這麼多粒，是很多很多的，對我們個人來說就是無限大，在佛經中則稱為「恆河沙數」。 　　小孩子不容易忘記，是因為他的記憶內容少，比較容易找到記得的事物；大人容易忘記，是因為記憶內容較多，卻沒有用心建立索引目錄分類、缺少工具與方法，或是傳輸線老化接觸不良，不容易找到曾經記憶過的事物。 　　如果資料少

，當然容易找到過去的紀錄；如果資料多，當然增加極大的困難；更何況，要分析巨量資料中的數不盡的關係與內涵，絕對不是單純的正比關係。 　　如果在一家企業內部進行資料探勘應用，我們稱之為商業智慧（BI，Business Intelligence），這是許多公司知識管理的範疇，也已經有二、三十年的歷史；台灣資訊管理相關科系都有在資料庫相關課程裡探討。許多像SAP、Oracle、IBM等公司都提供類似的軟體工具。 　　但是，到了巨量資料一路往TPE走，許多智識都隱藏在雲深不知處，確實是能夠探勘出有價值的資訊，變成更有必要卻更困難，因此需要更有競爭力。 　　本書提出許多實際成功應用的案例，列出相關互動隱私

及安全的議題，是一本有相當廣度的巨量資料相關讀物，很適合關心未來的知識份子閱讀。 文∕楊千（本文作者為國立交通大學經營管理研究所教授） 推薦序 Big Data, Big Intelligence：從資料、資訊到情報 　　我在2006年任職於Google時，有一次，前往一所大學演講Google的儲存系統GFS。一位教授問我：「那資料要刪除的時候怎麼辦？」我反問：「資料為什麼要刪除？」在場所有人都露出奇怪的表情。 　　Google的認知是：資料（data）裡面會有資訊（information），「現在用不到」並不表示「以後用不到」。除非法律規定必須刪除，不然一概保留。今天大家已經聽到了「資料是新

石油」（Data is the new oil.）這句話，也開始知道了資料中會有「看不見的價值」。 　　《孫子兵法》共有十三篇，最後一篇談〈用間〉，也就是情報戰。情報的價值，遠高於其他戰術或武器。今天所謂的精靈武器，就是能妥善運用地理定位（Geolocation）和圖形識別（Pattern Recognition）等技術所取得的資訊和情報。由最近幾年公布的許多資料可以看出，第二次世界大戰的勝負，其實就是決定在情報。由美軍破解日本海軍密碼而在中途島（Midway Islands）洞燭機先，到英國破解德軍潛艇的Enigma密碼而殲滅狼群以保全橫渡大西洋的生命線，都是任何戰術和武器無法獨自達成的。

　　情報如此重要，許多人把失敗的責任歸責於錯誤的情報，或是缺乏情報。事實上，我們的四周充滿了大量的情報，只是一般人無法有效正確地辨識。例如珍珠港事件（Pearl Harbor Bombing）之前，已有一封緊急電報示警，但是這封電報遭人擱置，直到事件發生之後才譯出。有能力正確並及時辨識這些情報的人，小者被稱為福爾摩斯（Sherlock Holmes）或是柯南（名探偵□□□），大者就被稱為諸葛亮。在商場不見硝煙的戰爭中，情報更突顯出它的重要。今天我們開始擁有了處理這些大量資料的工具，更重要的是讀懂這些資料，把它們轉化成可用情報的智慧。正如我在 Facebook 上說過的（編按：全文詳見作者網誌〈

IoT 和 Big Data 商機的迷思〉）： 　　想要做Big Data（巨量資料）的人請先認清楚：什麼是Data（資料）？ 　　．存得起來的，就是storage（儲存）。　　．看得到的，才是data（資料）。　　．看得懂的，叫做information（資訊）。　　．用得出來的，才能稱為intelligence（情報、智慧）。 　　Big Data這個名字事實上是有點誤導。真正賺錢的，是從big data中萃取出來的 big intelligence。為什麼CIA叫作Central Intelligence Agency（中央情報局），而不是Central Information Agenc

y（中央資訊局）或Central Data Agency（中央資料局）？而萃取information和intelligence的技術並不是現在才有的。隨便問一個有水準的資訊資工系教授，就會告訴你data mining（資料探勘）、neural network（神經網路）、pattern recognition（圖形識別）、statistical machine translation（統計型機器翻譯）、information retrieval（資訊萃取）,...等等領域的歷史。這些才是困難而需要投資開發的領域，而不是一個簡單的大量儲存和平行運算系統。 　　我在2003年進入Google的時候

，正是MapReduce初啟用之時。Google原本的Indexer是一套大程式，用了幾百台伺服器，要一個多星期才能完成工作。而中間只要有一台機器當機一次，就要全部重來。Google因此設計了MapReduce這套系統，主要目的在於容錯。將資料切成許多小塊，分到獨立的伺服器上處理。雖然機器數量增加到了兩千台，但中間不管怎麼當機都沒關係了。後來在論文發表後引出了Hadoop這個Open Source的軟體，給了想做大量資料分析的人一個很好的工具，也讓Hadoop在很多人心中變成了Big Data的同義字。但事實上Hadoop只是一個平行分散式資料處理的工具，真正能為資料創造價值的是上層的智慧分析

。這些工具是讓資料分析師（以後是叫做「資料科學家」？）能把時間用在真正重要的工作「資訊萃取」上，而不只是打造所需的工具。想要靠 Big Data 做一番事業的人，絕不是只要學會了這些工具就可以了。 　　1994年，商用的Internet開始成型，因為modem的速度和價格開始達到一般人可用的範圍。今天，儲存和處理資料的速度和價格也開始達到一般公司可以負擔得起初步的Big Data處理的程度。商用Internet起步的初期，業界很多人認為只要架個網站就會有生意上門。今天我們在Big Data這個領域也會有這麼一段混亂期，需要藉著更多好的介紹書籍和文章的引入，可以縮短這段過渡期。很高興看到這本書並

未落入坊間許多一窩蜂介紹工具的潮流，而能把主要的篇幅用在許多其他重要的面向。希望讀者在看完本書之後，能對如何萃取周遭的資訊並加以運用有更深一層的認識，並從Big Data進步到Big Intelligence的層級。 　　共勉之。 文∕翟本喬（本文作者為和沛科技股份有限公司總經理，曾任台達電子雲端技術中心資深處長、Google Platforms Architect。） 導讀 創造「偶然的幸運」（serendipity），正是巨量資料技術不斷前進的動力 　　接到本書導讀的邀稿時，剛好是我跟一家國內大型服務公司探討他們公司海外發展議題之後的下午。 　　這讓我想到，從2004年加入野村總合研究所台

北分公司以來，轉眼已經過了九年。常有企業主在面對全球新的議題與挑戰時，諮詢我們的看法；而我們的顧問專家群，難免也會私下討論不同國家的企業主對於新事物的接受態度。 　　過去，我們總是以為台灣企業主很少願意從邏輯思考的角度，看清所謂新事物 的全貌，凡事好像只想要得到「引進這件新事物的時機是否已經成熟？」的答案，卻沒有深入思考「如何親自將新事物引進企業，做為企業超越自我的契機？」。 　　讀完這本書之後，我必須稍加修正以上的觀點，或許該說，如果對於新事物的介紹，可以有辦法解說得完完整整、面面俱到，那麼，企業主怎麼可能放過這些知識呢？ 　　這本書是我在東京總公司的同事城田真琴的著作，在日本，這本書出版

於2012 年7月，2013年陸續出版韓文版、簡體中文版與繁體中文版，是巨量資料領域的重要著作。我認為，這本書內容能讓台灣的讀者有機會看見全球發展「巨量資料」的全貌。 　　本書的內容在第一及第二章介紹了「巨量資料」在資訊科技技術上出現的許多新名詞，例如Hadoop、NoSQL、LOD 等；並且進一步解說企業在資料運用層面，從過去的「資料可視化」進展到「資料預測未來」的境界；因此，強調深層的資料調查以及準確度的預測，讓企業因為採用巨量資料的「技術」而進展到更高的境界。 　　簡言之，對於電腦技術名詞沒有興趣的讀者，可以想像，過去資料只能「知道交易已經完成」的階段，當運用巨量資料以後，已經進化到可

以「知道交易完成的原因」了。 　　對於想知道全球企業實際應用巨量資料個案的讀者們，可以在第三章了解到四家歐美企業的成功案例，其中包含網拍公司eBay如何整合過去的資料倉儲分析系統與巨量資料技術，讓大家羨慕eBay員工擁有三個不同的資料分析基礎來支持他們進行業務的拓展。此外，第三章也介紹遊戲公司Zynga如何以5 %的付費客戶繳出11億美元營收的驚人業績。英國瓦斯及電力公司Centrica的個案，讓讀者了解英國把150萬顆機械電表改成數位電表後，巨量資料改變每個人生活的情境。第三章最後介紹的是大型零售業者卡特琳娜行銷集團（Catalina Marketing），豪氣地蒐集一億人的消費資料，達成「

能夠以100 %的準確度，預測出像是會購買某個商品的潛在消費者」的行銷新境界。 　　當讀者沉浸於以上個案的激盪時，別忘了第四章還有四個日本企業運用巨量資料的成功案例——小松（KOMATSU）是日本主要建築機械的供應商，其實在台灣的建築工地也不難看見小松的推土機以及怪手；小松的商業模式是租賃這些機械設備給營建商或是工務機構，因此，透過全球機械所不斷蒐集的相關巨量資料，已經可以用來推估設備維修的需求即將發生，以及給使用者燃料使用節省的建議做法等。瑞可利（RECRUIT）是家擁有各式各樣網路專門服務的公司，有求職、結婚、購屋網等，他們採用Hadoop技術，加上名為MIT（Marketing & IT

United）的新組織，跨部門整合公司內部各單位，讓企業內部更有效地蒐集與分享利用巨量資料。此外，第四章也剖析日本遊戲公司GREE急速成長的原動力，在於「與其相信一人的判斷，不如相信數千萬人的資料」，他們稱為「資料驅動型營運方式」。第四章最後的日本麥當勞（McDonald’s Japan）案例，我在2009年就曾涉獵過，很佩服該公司仍持續發展個人化行銷的相關巨量資料，要達成「在現實世界實現一對一行銷」的願景。 　　原本我以為這本書第三章與第四章完整介紹歐美日的八個企業案例之後，到此 應該夠了，但是，身為一位任職於全球知名智庫的管理顧問專家，如果只是把資料說個夠多，並沒有滿足提出「洞察力」（i

nsight）這樣的專業標準，可能無法滿足讀者追根究柢的渴望。因此，我們可以看見第五章有13個巨量資料的運用案例，進一步介紹「將巨量資料引進企業，做為企業自我超越的契機」的具體樣貌。本書最令人讚歎的地方，在於作者將他研究企業應用巨量資料的成功案例，歸納成一張張淺顯易懂的圖表，其中，第五章【圖表5-1】巨量資料的運用模式，是一張相當精采的圖表，由個別最佳化、全體最佳化、批次處理與及時處理構成四種巨量資料運用的商業模式，滿足想要對於巨量資料獲利模式一探究竟的挑剔讀者們。 　　接下來，第六章探討美國歐盟以及日本主要國家對於巨量資料侵犯隱私的相關 法律及對應的措施，針對許多服務業者關心台灣對於消費者隱

私保護的議題而言， 有具體的參考價值。 　　我們都知道，談巨量資料一定避免不了政府的公開資料（Open Data）此一環節，作者選擇在商業模式探討完畢之後，再來說明美、英、日等國政府鼓勵發展公開資料的具體做法，其實也確實符合我們的觀察，單單政府資料公開無法成為獲利 模式的趨勢；但是，如果沒有政府的公開資料，肯定有些美好的巨量資料商業模式就無法成真。 　　事實上，本書結論讓我非常震撼——我是一位1990年代投身職場的上班族，當 年，資訊工程師（Information Engineer）這個新職業造就了一波產業的革命，也 帶動了台灣服務業的一波成長榮景。本書最後，作者告訴我們，身處巨量資料的年代，

不僅僅企業在組織內需要一位資料長（Chief Data Officer）的新角色；而且未來十年，整個IT業界裡最重要的人才將是資料科學家（Data Scientist）這個新人才。美國的大學已經開始開設主修分析學的研究所課程，展開人才的培養教育，他需要培養三種特質，容我賣個關子，把這個答案留給讀者在本書裡挖掘吧！ 　　最後，很高興出版單位給我有機會搶先讀完本書，我也很喜歡作者在本書中提出的許多細微的觀察，例如，在說明亞馬遜（Amazon）電子商務的「協同過濾」（Collaborative Filtering）技術時，引經據典地介紹「偶然的幸運」（Serendipity）這個詞，這是來自英國小說

家霍雷斯．華爾波（Horace Walpole）在1754年的新創文字，描述消費者意外擁有幸運或是發現有價值事物的奇特心情，很傳神地說明了給消費者不可預期的幸運，正是巨量資料技術不斷前進的動力啊！ 文∕陳志仁（本文作者為台灣野村總研諮詢顧問股份有限公司副總經理） ★第四章　以巨量資料為核心競爭力的企業　日本企業篇⊙日本國內也開始運用巨量資料⊙巨量資料的運用，印象中似乎是歐美企業領先於日本企業，不過，日本企業中也有一些著善於運用巨量資料而收到顯著成效，或正開始收割成果的公司。在本章，做為日本企業致力於巨量資料的事例，舉出小松（KOMATSU）、瑞可利（Recruit）、GREE與日本麥當勞為對

象進行說明。⊙小松（KOMATSU）：日本運用巨量資料的先驅⊙以巨量資料為核心競爭力的日本企業中首先要介紹的，是僅次於美國Caterpillar Inc.的世界第二大建築機械製造商小松。早在「巨量資料」這個名詞尚未成形前，小松就已經開始致力於現今所稱之巨量資料的運用而收到顯著成效，如果說「日本巨量資料運用的原點就在小松」也不為過。尤其是利用GPS和感測器資料之巨量資料運用的精髓均濃縮在小松的例子裡，特別值得製造業參考。對多數的日本企業來說，「全球化」是今後經營上最重要的課題。2010年度小松的合併營收為1兆8431億日圓，除了是名列全球第二的建築機械製造商外，從占了小松營收87.7%（1兆61

56億日圓）之建築機械、車輛設備部門的地區別營收（請詳見【圖表4-1】）中，日本國內僅僅貢獻了16%（其餘皆來自海外）的事實來看，更應聚焦在小松是個非常早便實現全球化的企業這一點上。小松全球化的原動力來自「KOMTRAX」，也就是能夠遠端監控建築機械運轉狀況的系統。KOMTRAX透過裝設在建築機械上的GPS與各種感測器，蒐集機械的現在所在位置、運轉時間 、運轉狀況、燃料殘留量、耗材的更換時期等資料，並利用衛星或手機通訊，最後經由網路將這些資料送回小松位於日本的伺服器，藉由這樣的機制世界各地的經銷商與客戶都能對小松的伺服器進行存取，並確認自己所在地區之資料。KOMTRAX最早的版本於1999年首

度問世，將GPS裝設於小松旗下租賃公司的推土機和油壓怪手等機械上，藉此掌握個別車輛的位置資訊與運轉時間，好處是除了能更有效率地進行車輛調度外，更不會再遭到偷竊，並降低了維修管理成本。小松自2011年起將KOMTRAX列為日本國內市場所有建築機械的標準配備，之後並擴大引進至歐美、中國等地，目前在菲律賓、越南、南非等全球約70個國家中，有超過26萬部的設備參與運轉（2012年3月底時）。剛開始只掌握了位置資訊與運轉時間，但目前已能夠蒐集如「什麼時候補給了燃料」 「什麼時候在何種模式下使用了怪手」等各種資訊。▲如何處理原始資料？▲從小松KOMTRAX一連串致力於資料的運用方式中，我們想要學習的關鍵在

於 「從所蒐集之原始資料（raw data）獲得什麼樣的洞察」。比方說，只要知道建築機械的正確運轉時間，便能事先鎖定損耗率高的零件，在維修服務的效率化派上用場。只要知道燃料的使用量，便能藉由對燃料使用量多的客戶與使用量少的客戶之間的差異進行分析，來釐清雙方操作方式的不同，並給予燃料使用過多的客戶節省能源的建議。具體來說像是 「白天時車輛位置並無變化，但引擎仍維持發動。最好提醒客戶不要怠速，記得關閉引擎」。

網路購物被害影響因素之分析

為了解決行動支付被盜刷的問題，作者洪碧均 這樣論述：

近年來由於網際網路的盛行與快速之發展，利用網路進行犯罪的手法也日益新穎，其對公眾影響程度不仍小覷。本研究以生活型態理論與情境機會理論為基礎，主要研究目的在透過網路調查了解不同網路使用者之個人基本特性、網路情境機會、網路生活型態與網路購物被害之差異及影響。 本研究調查樣本共321名網路使用者，其中有49名曾有網路購物被害經驗，透過描述統計量、信度分析、相關分析、卡方檢定、獨立樣本t檢定及階層迴歸進行分析。研究結果顯示，在個人基本特性與網路購物被害部分，網路購物被害與婚姻狀況呈現顯著正相關，顯示非單身者網路購物被害之機會較高，此研究結果與國內外文獻不同。在網路生活型態方面，在使用頻

率與年齡、收入、教育程度、婚姻狀況呈現顯著相關，顯示年紀越低、收入較低、教育程度較高、未婚者網路使用習性頻率越高。在使用目的與年齡、教育程度、婚姻狀況呈現顯著相關，顯示年紀越低、教育程度較高、未婚者網路使用目的越多。在迴歸分析結果顯示，婚姻狀況、風險意識與支付被害恐懼對於被害次數有顯著的影響。婚姻狀況與支付被害恐懼對於損失金額有顯著的影響。婚姻狀況對於被害類型有顯著的影響。 最後根據研究結果，針對網路購物被害與被害預防和未來研究相關建議；包括：(1) 強化網路安全教育與風險識別；(2) 訂定明確法律規範及強化相關法令教育；(3) 提前辨識網路購物被害高風險族群，以防患未然；(4) 即時公

佈最新網路購物被害手法，持續強化網路購物被害宣導；(5) 提供電商平台相關自評表，並加強反詐騙警語與反詐騙宣導簡訊等。