數據

暫且不論手邊無數據可引用的情況，有的話就一定要使用。很明顯地，若想要說服別人，引用數據將更具效果。

在日本，針對外國旅客，日本政府會公開大量的數據去制訂戰略戰術和客戶群、評估成效，甚至用這些數據制定白皮書，制訂各國行銷方針，也讓DMO參考，使中央政策與地方實際內容可以有整合性。

《經濟學人》蒐集了30個國家地區的Spotify數據，計算四萬多首作品、共3300億次下載的「悲喜值」。誰聽的音樂最悲傷？猜對了，是香港人。

以上實驗指出了一個重點：人可以根據非語言行為快速又精準地下判斷。換言之，觀眾只要短短幾秒鐘就能對講者做出精準判斷。

如果我哋控制到流感，就會減少了因流感高峰期而迫爆公立醫院的情況發生的機會，那自然能讓醫護們可專心一點對付武漢肺炎，同時亦可以減低醫護人員的壓力。

把測試結果呈陽性但無症狀的隱形患者剔除，只會令抗疫數據靚咗啲啲，但唔會改變到個趨勢。

林鄭月娥政府不但在回應武漢肺炎時反應緩慢，連提供的重要資訊也不足，令市民難以預防疫症。

在公營機構推動資訊科技化是一件悶人的事，我明白在位者的年紀沒有受過太多數據資訊傳訊的訓練，但數字會說話，新世代對數字的敏感恐怕是舊一代朋友所不能理解的，要推動世界向前行，我們就唯有用新的模式新的語言。

相對來說，減少內地來港航班一半的影響，或更值得注意。

有Facebook專頁引用媒體報道指，警方就屍體發現案進一步調查比率大跌超過九成，然而這說法應源於錯誤詮釋及比較不同數字。

網路的時代，很多事件都可以被量化，但難得是，我們該關注哪些重要指標呢？《量化行銷》這本書將教我們在行銷計畫開始前，需要蒐集那些資料，來幫助展現專案價值，且如何做效益評估和事後優化。

區議會變天，一時間大量素人成為區議員，更多素人成為議員助理。如何做好區議會的工作，不要辜負選民期望，成為十分緊急的問題。

以下借用四百多個選區的點票統計破解幻想，希望支持民主派者明白明年立法會直選是一場難打的仗。

如果你想教機器識別貓，你可能會想出「一隻貓有四隻腿和兩個尖尖的耳朵」這樣的明確規則，但如果使用深度學習，要做的就不是提供明確的規則，而是一堆貓的照片然後讓機器自行學習，摸索出規則，直到你擁有可以提供所需結果的模型為止。

美國擁有300萬個數據中心，據稱全球70%全球網路流量都與維吉尼亞州有關，中國的數據中心規模在世界排名第二佔全球市場8%，而全球數據中心加起來，則大概消耗了全球用電量的2%。

同時擁有數學知識和溝通技巧似乎還不算太稀奇，好的數據譯者還需要擁有一個東西：對自己工作的產業有深入的了解。

8.31太子站疑點重重，社會絕對應該找出真相。但既然是找真相，我們必須依賴真的、可靠的資料﹑數據和分析。不是嗎？我們都很討厭黑警，但我們無論如何，絕對不能用錯的資料和數據來作重大指控。

日前一篇宣稱分析6月12日至9月10日自殺數據的文章廣為流傳，該文作者認為自殺案在8月下旬開始不尋常地增加，然而他所使用的數據本身有若干問題。