線積分 (Line integral) 在斷層攝影術 (Tomography) 的應用

可以參考 Keegan Go, Ahmed Bou-Rabee, and Stephen Boyd, Tomography, EE103, Stanford University, August 16, 2014

後半段的進似解需要 (大二的) 線性代數。

矩陣方法與應用

Prof. S. Boyd 的寫作非常清楚，這一季 (quarter) 開了一門大學部新課 EE103 Introduction to Matrix Methods (註 1)，精彩可期。網頁列了一些線性代數的應用

Audio
Handwritten digit classification
Image processing
Ballistics
Population dynamics
Regression
Control
Dynamic system estimation
Portfolio optimization
Tomography
Time series
Document analysis

(註 1) Stanford University 是季制，每次上課 10 週。可能因此沒時間講授重要的特徵值 (eigenvalue) 和其應用。

政府擁抱大數據

政府的效能影響一個國家的競爭力，所以 iThome 所做的一序列報導很值得參考。例如

李建興報導  (英國政府 Big Data經驗｜設大資料3指標 從青少年扎根開發能力，iThome，2014-07-18)

英國政府表示，大資料專家的人力資源的需求，在 5 年內會不停地增加，這些專家所需具備的 3 個核心能力為，資料管理、資料分析、商業以及政策洞見，而根據Nesta 的調查報告，已經有不少大學對學士和研究所學生提供大資料技術相關課程。 

威朋分析大數據搶廣告決策先機

李建興報導   (威朋分析大資料搶廣告決策先機 走出臺灣拿到千萬美元融資，iThome，2014-08-04)

廣告是對使用者的干擾，黃俊傑表示，使用者瀏覽網站時，只有在內容載入前幾秒鐘，具備耐心和專注力來觀賞廣告。 

如何在這麼短的時間內引起使用者的興趣，威朋就必須精準了解手機使用者的特性，才能夠從上千檔廣告中，挑選出每一位使用者可能有興趣的內容顯示在畫面上，例如提供便宜實用的開架化妝品廣告，比高檔產品更能吸引節儉的小資女用戶。 

從鮮奶配送看零售 IT 戰爭 全家便利商店抓住顧客有 3 秘訣

李建興報導 (從鮮奶配送看零售IT戰爭 全家便利商店抓住顧客有 3 秘訣，iThome，2014-06-19)

光是這一個鮮奶商品從供應商到便利商店的例子，為了維持物流順暢，從訂貨、理貨、下貨和收貨等過程，都需要使用到很多的資訊系統，簡維國說，這只是全家便利商店資訊系統應用的其中一小塊，再加上 MMK (多媒體事務機) 和  POS (服務情報系統) 等，一整年不含建置新系統的情況下，全家的 IT 預算是 5 億元，由此可知零售業對於 IT 的依賴程度是很高的。... 

雅虎奇摩商品推薦系統 -- 彈珠檯系統 (Pinball System)

戴廷芳報導 (準確推薦吸引百萬顧客下單 雅虎奇摩 EC 關鍵系統首度揭露，iThome，2014-08-24)

原本，Yahoo 電子商務商品推薦系統採用了批次推薦 (Batch-trained Recommender) 的作法，推薦系統平時會持續蒐集使用者在網站上的瀏覽行為等 Log 記錄，每隔 2～4 周就會啟動批次作業來分析使用者的喜好，當使用者下一次上線瀏覽商品時，推薦機制可以提供使用者可能有興趣的類似產品來促進使用者產生消費意願。批次推薦機制已是許多電子商務業者常見的作法。 

奇異值分解 (singular value decomposition) 的應用

資訊檢索

Michael W. Berry, Susan T. Dumais, and Gavin W. O’Brien, Using Linear Algebra for Intelligent Information Retrieval, SIAM Review, 37(4), 1995, p. 573–595.

 推薦系統

Jure Leskovec, Anand Rajaraman, and Jeff Ullman, Mining of Massive Datasets, Chapter 11 Dimensionality Reduction.

新手機出現和舊機變慢

Laura Trucco 利用 Google Trends 分析 Apple 和 Samsung 新手機出現後，查詢舊機速度變慢的次數，有了如下有趣的結果

此文章 (Sendhil Mullainathan, Hold the Phone: A Big-Data Conundrum, NYTimes, JULY 26, 2014) 提供許多有趣的觀察

大學教了沒 (Our Underachieving Colleges)

Derek Bok, Our Underachieving Colleges: A Candid Look at How Much Students Learn and Why They Should Be Learning More, Princeton University Press, 2005.
張善楠譯，大學教了沒？：哈佛校長提出的 8 門課，天下文化，2008

不論是歐美亞的評比，哈佛大學 (Harvard University) 的排名總是在前幾名，所以其前校長的書值得參考。共 50 頁的參考文獻則提供進一步的資訊。

計算螺絲的體積

台灣是螺絲生產大國，接單時必須根據螺絲形狀計算其體積和成本 (註 1)。如果報價太高，可能接不到單；如果報價太低，接單生產的利潤低、甚至虧錢。

許多老闆沒學過微積分，常常根據經驗來估計成本，所以事後才能得知新產品的利潤。朋友使用微積分 (註 2)，可以事前得知新螺絲的體積；但是，一套數萬元的軟體常常被廠商殺價，所以建議朋友的業務向廠商報告時，第一張投影片採用下表來說明該軟體的價值

表的橫軸代表訂購量，縱軸代表體積計算的誤差量，空白處代表成本的誤差量。如果訂購量是 1 千萬，誤差 1%，誤差成本是 1 萬元，接單數次該軟體就回本 (註 3)。

(註 1) 根據體積和生產螺絲材料的成本，可以得知單一螺絲的物料直接成本。
(註 2) 使用公式或數值積分計算之。關於數值積分，講義  11-16 頁計算面積誤差，計算體積 (講義  15-2 頁) 時也有類似的公式，只要取樣點 m 和 n 夠大，誤差就會很小。
(註 3) 假設誤差 1% 的單位成本是 0.1 元。根據廠商實際的經驗，誤差 5% 或更高也發生過。

The Signal and the Noise

Nate Silver, The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail — but Some Don't,
Penguin Press, 2012
蘇子堯譯，精準預測：如何從巨量雜訊中，看出重要的訊息？，三采，2013

前 7 章說明預測的困難，包括較複雜的 (第四到七章) 動態系統 (dynamic systems)

在本書中，席佛針對政治選情、球賽結果與球員價值的評估、金融風暴、氣象、地震、撲克賭局、西洋棋賽、股市投資等跨領域的預測難題，做了精闢的個案分析。