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零時差攻擊：一秒癱瘓世界!《紐約時報》記者追蹤7年、訪問逾300位關鍵人物，揭露21世紀數位軍火地下產業鏈的暗黑真相

為了解決全聯小時達配送範圍的問題，作者NicolePerlroth 這樣論述：

暗網、黑市、祕密預算⋯⋯ 原該保護人民的國家，正是致命武器的製造者？ 年度《金融時報》和麥肯錫年度最佳商業圖書獎！ 《書單》：年度最重要的一本書！ 從駭客、學者、異議分子、影子經紀人到各國政府高層與外國傭兵 史上首度完整揭發即將引發第三次世界大戰的終極軍火真面目 ★亞馬遜4.6星、Goodreads4.4星高分評價 ★揭開史諾登《永久檔案》沒說完的駭人真相 ★即將由《白宮風雲》製作人改編電視劇 ★《紐約時報》《泰晤士報》《經濟學人雜誌》《出版者週刊》《柯克斯書評》等國際重量媒體驚人好評 ★史蒂文·貝洛文，哥倫比亞大學計算機科學教授、艾歷克斯·斯塔莫斯，史丹佛互聯網天文台主任，前 Fa

cebook 和雅虎安全負責人等網路、資安重量人士有口皆碑 ★《金融時報》和麥肯錫年度最佳商業圖書獎評審：「網路安全的問題還沒有被企業管理者重視，希望這部作品得獎後，可以刺激他們多加了解這個問題。」 ★麥肯錫公司歐洲執行長：「這是一本令人震驚的書，作者讓人無比信服，詳細且實事求是地指出，全球電腦系統已經變得何等脆弱。」 ★收錄資安專家吳其勳（iThome總編輯、台灣資安大會主席）、叢培侃（奧義智慧科技共同創辦人、台灣駭客協會理事）精彩導讀 何榮幸（《報導者》創辦人兼執行長）、吳宗成（臺灣科技大學資訊管理系特聘教授）、沈榮欽（加拿大約克大學副教授）、谷祖惠（臺灣資安大會創辦人）、洪偉淦（趨勢科

技台灣暨香港區總經理）、翁浩正／Allen Own（戴夫寇爾 DEVCORE 執行長）、陳浩維（台灣駭客協會理事）、劉致昕（報導者副總編輯）、蔡依橙（陪你看國際新聞創辦人）、顏擇雅（暢銷書《最低的水果摘完之後》作者）──鄭重推薦（按姓氏筆畫排序） 「美國政府正在花大錢跟駭客購買企業、政府組織使用的軟體、硬體中的零時差漏洞，他們會將之變成用於攻擊或監視對手的武器。──這就是《紐約時報》網絡安全記者妮可柏勒斯甫出版新作《零時差攻擊》所探討的道德、政治和經濟困境。」──《華盛頓郵報》   ▍本書特色 1. 全面觸及中國與美國在面對資訊戰爭時不同的應對之道 2. 仔細交代資訊戰爭發展的始末，觸及整個

「數位軍火產業鏈」從駭客、中介人、企業與國家一系列由下而上的運作模式。 3. 作者走訪世界各地駭客與軍火商所在處，地理上跨幅從美國、阿根廷、俄羅斯、烏克蘭、台灣、中國、北韓、以色列、伊朗，再遍至歐洲諸國──顯示幾乎沒有國家能在這場零時差戰爭中倖免。 ▍內容簡介 網路安全記者深入「零時差漏洞」交易現場的第一手報導 駭客、巨富、強權，與比核武更致命的終極武器！ 當所有的民生基礎設施都壟罩在戰爭的陰影之下， 這是一場沒有大後方的戰爭，每一個人都無處可逃。 「知識即權力」在資訊時代得到印證， 面對這場祕密失控的軍備競賽，我們該何去何從？ 《紐約時報》資深網路安全記者以緊湊淺白的筆法，解釋駭客與政

府高層交易的內幕，希望讓更多人了解這枚正在導向第三次世界大戰的致命炸彈。當高度機密的國安問題與個人隱私產生衝突、俄國政府能跨國操弄烏克蘭選舉、中國政府能任意出入他國國防資料庫、美國失去了壟斷網路軍火的霸主地位──作者試圖探究：隨時隨地可能一觸即發的「零時差攻擊」真的將帶來世界末日嗎？面對如此無所不能的危險武器，有可能透過法律來規範已然失控的交易嗎？ 本書出版後令重量媒體、美國學者、專家、企業資安顧問讚不絕口。《紐約書評》盛讚：「本書作者穿越全球網路武器貿易的地下世界，寫就一部生動而充滿挑釁意味的數位攻擊史！」 ▍關於「零時差漏洞」不可不知的五件事 1. 如何從「軟體漏洞」轉變為「地表最強武

器」？ 零時差漏洞即「軟體漏洞」，起初不少駭客樂於義務為谷歌、微軟、甲骨文等大企業從數萬行程式碼中找出漏洞並修補，但當「漏洞」價格節節高升，終於變成由國家掌握的軍火。 2. 在美國，每39秒就發生一次駭客事件。要癱瘓整個國家，只需要1秒。 一個小小漏洞就能針對民生系統發動大規模攻擊。例如俄羅斯曾駭入烏克蘭輸電系統，造成長達六個小時的全國大停電。 3. 當今最「物美價廉」的超級軍火？ 比起傳統轟炸機，零時差漏洞的價格便宜數千倍，於是戰力不敵強國的國家開始購入這種實惠的網路軍火，因為即使是最初階的網路攻擊，也可以對敵方造成嚴重傷害。 4. 8年內市值瘋漲超過600倍，「零時差」是大好市場？

最初價格為七十五美元的零時差漏洞，在短短八年內漲到五萬美元。於是，資訊天才、影子仲介商、間諜組織都紛紛投入這個下至獨立駭客上至各國政府的軍火產業鏈。 5. 愈進步方便的地區，反而愈不堪一擊？ 當一隻手機就能處理所有工作業務、控制民生設備，意味著只需要利用「零時差漏洞」就操控一切。因此網路愈普及、線上作業愈常見的先進數位國家如美國，在零時差漏洞的威脅之下，反而愈是脆弱不堪。 ▍人類必須銘記於心的三次重大網路安全事件 ／闖入選舉系統的俄羅斯駭客／ 俄羅斯駭客曾竊取競選電子郵件、搜尋選民資料，並滲透至烏克蘭的選舉單位刪除相關資料，還在該國的選舉結果報告系統中植入惡意軟體，差一點就引導其宣稱極右派

的候選人勝出……選舉安全專家將這項陰謀稱為史上操縱國家選舉最無恥的舉動。而二○一六年的美國總統大選，更徹底證明了民主黨被玩弄於俄羅斯的股掌之間。當美國人因網軍的挑釁而分化，歐巴馬政府深刻意識到俄羅斯政府此舉背後的威脅之意，美國的國家安全已經陷入了空前的危機之中…… ／史無前例的全國大斷電／ 二○一五年十二月二十三日，俄羅斯默默地侵入烏克蘭的發電廠，駭入控制烏克蘭輸電網路的電腦，將斷路器一個接一個關掉，直到成千上萬的烏克蘭人無電可用為止。除此之外，他們還關閉緊急電話線。更狠的是，他們切斷了烏克蘭配送中心的備用電源，迫使作業人員只能在黑暗中摸索…… ／改變世界的「震網」事件／ 被稱為震網的電腦

蠕蟲於二○一○年被零星發現，當時它已經透過數量前所未聞的零時差在全球流竄。這種電腦蠕蟲可以不被察覺地從受感染的USB隨身碟散播到電腦上，至於其他的零時差則讓這種蠕蟲緩緩爬過網路，來到更高層的數位行政管理系統，以便它尋找最終目的地：伊朗的納坦茲核電廠（Natanz nuclear plant）。震網將透過遠端遙控的方式，無聲無息地讓伊朗核電廠的離心機失去控制。而等到伊朗的核能科學家發現電腦蠕蟲毀掉他們的離心機時，震網早已經摧毀德黑蘭五分之一的鈾離心機──這將讓伊朗發展核子武器的野心倒退好幾年。 ▍你知道嗎？最容易面臨危機的基礎設施是供水系統 妮可‧柏勒斯認為，是時候回過頭來審視，哪些地方是網路

時代中敵人有機可乘的地方，又應該做好那些防禦措施。我們需要對「關鍵基礎設施進行數位化」做出更明智的考量。因為，敵人有可能透過遠端操作，讓水中的化學含量超標。事實上，不只是美國，台灣的自來水供應系統也曾遭駭客入侵。而且遠比想像中容易。 她擔心人們會在大爆炸中醒來。 在訪談中，妮可‧柏勒斯提到，我們並沒有真正意識到「自來水供應數位化」的危險性。「我們總是在相關議題上提到發電廠、核電廠，或是鐵路、空中交通管制，因為我們很難想像駭客竟然還可以入侵飲用水供應系統。 但這才是更可怕的無聲殺手。」 二〇二〇年，在新冠肺炎流行之際，以色列政府首次發布居家防疫的政策。同時，他們發現伊朗駭客已經入侵了他們的

自來水處理設施（但什麼都還沒做）。以色列報以襲擊伊朗港口。耐人尋味的是，以色列政府沒有侵入伊朗人的飲用水供應系統──因為這麼做的代價太危險、太致命。如果雙方真的有人在對方供水系統上動手腳，在疫情期間，醫院人數暴增……這將是一場噩夢。然而這已經是警訊，提醒我們：現在是時候真正重新評估這些系統的安全性了。 ▍末日是如何降臨的？──「零時差漏洞」與其他重大網路攻擊事件大事紀 一九六〇年代：以軍事為目的的網路科技前身問世。 一九六七年：駭客威利斯‧威爾（Willis H. Ware）寫就「威爾報告」明確指出現代電腦系統中有諸多漏洞，可能導致機密資訊外洩或遭間諜活動利用，並未引起關注。 一九八七年：

第一起大規模電腦病毒「莫里斯蠕蟲」造成上千萬美元損失。 二〇〇九年：多次協助谷歌等私人企業系統修補漏洞的白帽駭客查理‧米勒（Charlie Miller）因谷歌背地中傷，公開表示「不會再提供免費的程式錯誤」給供應商，加速零時差漏洞地下交易網成形。 二〇〇九年：中國駭客集團發起「極光行動」攻破谷歌嚴密的安全系統，間接迫使谷歌退出中國。 二〇一〇年：美國與以色列攻擊伊朗核能設備而引發震驚世界的「震網事件」，國際間的數位戰爭已成大勢。 二〇一四年：北韓駭客入侵索尼影業，公布員工信箱、薪資，引起世界關注。 二〇一五年：國際駭客傭兵深入美國高層，美國第一夫人蜜雪兒的電子郵件資料外洩。 二〇一五年：俄羅斯

駭入烏克蘭輸電系統，在寒冬中造成六個小時斷電。 二〇一六年：俄羅斯以網路攻擊干預美國大選，同年美國國安局軍械庫遭入侵。 二〇一七年：Notpetya勒索軟體攻擊全世界，造成美國全國總計逾百億美元損失。 二○一七年：北韓駭客發動規模史無前例的「想哭病毒」攻擊，災情橫跨英國、俄羅斯、德國、法國、印度多家航空公司、中國、西班牙、日本、台灣、韓國、中國、美國……全都被挾持勒索贖金。 二○二○年：舊金山國際機場旅客和員工使用的網路入口遭到俄羅斯駭客挾持，使用者的 Windows登錄密碼全面遭竊，印證了網路時代處處是戰場的預言。 ▍國際媒體讚譽 本書精采地報導了這段歷史，它講述了一段──從未被說出來的─

─網路戰進化的悠久歷史。追溯到一九八〇年代，那時電腦才剛開始進入我們的生活。作者追蹤了網路武器市場至今的爆炸式增長，這段時間長弧是全球的，多面的，充滿戲劇性的。妮可證明，我們的所擁有的未來不只是一處激進的新戰場，甚至會重新定義二十一世紀。──安東·慕勒，出版社編輯 通常這類書會被稱讚說，讀起來像劇本或小說。但這本書更好，對技術問題和人類行為的敏感性使其具真實性，其中傳達的訊息：網絡安全問題威脅我們的隱私、我們的經濟、我們的生活，甚至帶來更可怕的後果。──史蒂文·利維，《連線》雜誌總編輯 本書講述了一個可怕的故事……那就是當任何人現在都可以通過單擊鼠標來消滅其他所有人時，對世界會造成什麼影響

。 作者進入了一個隱密複雜的領域，這個領域被不透明的技術術語掩蓋，因而對我們其他人來說顯得如此不真實。作者向我們介紹了一些祕密英雄。我們將不會再以相同的方式看待手機、搜尋引擎，甚至恆溫器。──Kara Swisher，Recode網站（科技網站）創始人、《紐約時報》觀點作家 本書讀起來就像約翰・勒卡雷小的說，裡面充滿間諜活動和網路戰爭的恐怖故事，這些故事會讓人徹夜難眠，既無法停止閱讀，又對未來充滿恐懼。 ──《浮華世界》 對於網路武器市場的起源、發展，以及它引發的全球網路武器軍備競賽有著深入報導......本書不刻意渲染，是一部公正的編年史，以純熟的散文技巧寫下這部精采、可怕的著作。這本書

一開始能把我們嚇壞，讓我們擺脫對科技的自以為是。 ——喬納森·泰珀曼，《紐約時報》 以令人著迷的電影風格講述這段故事......本書是一部清晰、不可或缺的、對世人的警醒。無論我們以為自己的保險箱有多堅固，總會有人來破解它。──LitHub 本書作者穿越全球網路武器武器貿易的地下世界，寫就這部的生動而富有挑釁性的數位攻擊史。── 《紐約書評》 本書對「零時差漏洞」的濫用有著引人入勝且令人不安的描述……這個祕密市場難以滲透，但作者比大多數人挖掘得更深。 ──《經濟學人雜誌》 強有力的網路安全政策的有力案例，可以在尊重公民權利的同時減少漏洞。──《柯克斯評論》 這可能是今年最重要的一本書…

…作者揭陋了這場地下軍備競賽，是一部精確、清晰和引人注目的介紹。──《書單》雜誌 本書是一則重要的警示。 在作者的深入調查之後，我們沒有理由忽視網路軍備競賽的成本。事實上，我們已經非常脆弱。──莎拉．弗埃爾，《Instagram崛起的內幕與代價》作者 一部氣力萬鈞之作。 對於任何對網路安全感興趣的人，無論是學生、政策制定者還是公民，都值得一讀。──P．W．辛格 艾默生．T．布魯金，《讚爭》作者 這是一本可讀性極強的書……一個關於駭客、零時差漏的中介人、駭客等轟轟烈烈的故事，作者也著眼於更深層次的問題。──Steven M. Bellovin，哥倫比亞大學計算機科學教授 本書一場旋風般的

全球巡演，向我們介紹了控制互聯網的鬥爭背後的瘋狂人物和離奇故事。如果這一切聽起來都如此不真實，卻是千真萬確的。──Alex Stamos，史丹佛互聯網天文台主任，前 Facebook 和雅虎安全負責人

全聯小時達配送範圍進入發燒排行的影片

食品物流服務品質之研究

為了解決全聯小時達配送範圍的問題，作者徐子鈞 這樣論述：

食品物流的服務品質優劣評價來自接受服務者實際的感受，消費者選擇的物流配送模式不同，接受到的服務次數與實際感受也不會相同，如何提升配送過程之服務品質，滿足消費者對食品物流服務品質的期望是業者重要經營方針，才能在這競爭激烈的行業中占有一席之地。近年來食品外送，如雨後春筍蓬勃發展，食品物流業者在食品配送的過程中，包裝的完整性、食品溫度的控制與運送時間掌控，直接影響食品品質與食品安全問題，食品物流的服務品質是值得探討的課題。本研究透過消費者問卷調查方式，共計發放問卷667份，取得有效問卷474份，採用SPSS套裝軟體作為量化研究之工具，統計分析方法包括：「信度分析」、「描述性統計分析」、「卡方檢定」

、「單因子變異數分析」、「獨立樣本t檢定」等，藉以分析及檢定消費者「個人背景」、「食品物流配送模式」、「食品物流服務品質」在選擇與認知上之差異情形。本研究結果發現，消費者會因「年齡」、「職業」不同，對於「食品物流配送模式」在選擇上有顯著差異存在。消費者會因「年齡」、「教育程度」、「職業」不同，對於「食品物流服務品質」在認知上有顯著差異存在。「配送方式」、「配送地點」、「物流車隊」不同，對於「食品物流服務品質」在認知上有顯著差異存在。

將大數據由「潮流」化為「營收」的8個法則：由理論落實到工作現場

為了解決全聯小時達配送範圍的問題，作者高橋範光 這樣論述：

《排除妄想的大數據實踐術》全新封面版 為什麼「大數據」是史上最常被打搶的熱門技術！ 為什麼專家得到的結論，到了實務現場卻根本行不通？ 本書不討論資訊技術，只是用大量的例子告訴你， 該如何讓大數據在你的公司產生真正的效果！ 　　一家日本的餐廳想知道增加熟客的來店比率是否有助於提升業績！公司總部的大數據專家把熟客的定義為一周來店三次的客人。打算對他們推出促銷方案，但是實際進行時發現一周來店三次的客人根本沒有幾個，於是只好改變熟客的定義！ 　　一家公司聘用了外部的資料科學家，來進行資料分析，得到的結果興沖沖的和現場的銷售人員分享！但對方的回應是：你的資料有問題，和現況完全不符！ 　　由於大數據

是科技浪潮的代表性名詞，因此大家對它的作用存在很大的幻想，期望它對公司產生快速而巨大的影響。 　　當你聽到大數據在行銷領域的運用，是不是想到類似「啤酒」與「尿布」的例子？公司檢視來自網路及實體通路收銀機的銷售資料，發現買尿布的男客人，同時買啤酒的機率很高。因此公司立刻通知通路人員，把尿布與啤酒放在一起，營業額於是快速成長。 　　很可惜，企業在大數據的運用上，立竿見影的發現很少出現，要透過層層的梳理，才可以找到有效的運用。因此在利用大數據的過程中必須處理一連串的問題，化解一連串的迷思才能替公司帶來實際的效果。 　　而且，大數據的用途多半相對平實。日本軟銀（SoftBank）的電信服務，在9

5%以上的區域通訊良好，但是少數地方會傳回通訊不良的訊號，於是公司針對極少數通訊不良的地方進行改進，最後在同業中，因為這些小幅的改進而贏得更高的滿意度。 　　同樣的，日本著名的旋轉壽司店，利用食品在轉盤上行進的距離，來決定新鮮度，再配合來店客數，預估大約15分鐘後可能的點餐量，並據以出餐，同時滿足成本及品質控制。 　　幾年之內，全球會有500億部可以連網的終端設備。不斷由賣場、辦公室，甚至是噴射引擎內部傳送訊息，讓大數據的分析具有3V的特徵（Volume：大量；Variety：多樣性；Velocity：即時）。不過在資料運用處於核心的人類對如何利用大數據來提升營運效率，卻還沒有準備好。

　　以下情況充斥於企業界，讓大量的數據無法對公司的營運產生效用： 　　1 認為只要蒐集資料數據就能搞定一切。 　　2 要追求與眾不同的事實、新奇的發現。 　　3 只看數據，不去看現場狀況。 　　而本書則以明確的模式及具體的案例，告訴你如何把大數據由「雲端」的天上拉回人間的「收銀機」。 本書特色　　　　　　　　　　　 　　◆從尖端趨勢到實務操作全說明： 　　物聯網（IoT）的發展將對企業營運產生重大的影響，預估全球將有500億個終端連網裝置運行。如果電力問題可以克服，那麼日本的工具機廠商，可以立刻獲得銷售往全球各地機具的使用情況，有那些零件要更換；德國則據以發展工業4.0，即在德國本土，以

無人工廠，大量客製化生產產品；氣象預報可以每平方公里為預報單位，每幾分鐘就更新數據。而連鎖店則可以隨時得知店內有多少顧客上門、待了多久、有多少人沒有買東西。 　　除了最先進的技術發展，本書也說明在大量資訊產生時，如何利用資訊產生有助於提升營運績效的具體做法。包括「活用計畫專案」與「定型化專案」兩個階段。活用計畫專案是以資料科學家為中心，為了達成目的而蒐集、分析數據，再導出成為結果的啟發專案。其過程包括樣本的假設成立、數據的蒐集、假設驗證、樣本的最終確定（得出對策）。「定型化專案」則是以「活用計畫專案」得到的啟發為基礎，在事業現場實施對策並創造成果的專案。其分為對策的導入和監控成果兩個部分。

　　◆用實際案例來說明大數據運用的過程： 　　本書用完整的案例來說明大數據研究及運用的過程。其中一個案例為在商店街展店的餐廳「定食屋change」。 　　「定食屋change」的漢堡定食是店內固定的熱門菜單，另外也提供數種午餐菜單。由於會有假日的營業額比平日差的情形，該店的目標是「要設法增加平日午餐的營業額」。因此，定食屋change的店家利用每日點餐明細的資料而開始活用大數據。 　　於是，立刻開始進行「大數據活用計畫專案」。成立假設、活用可能取得的數據、進行各種分析的結果，發現了「連續兩天來吃漢堡定食的所有客人，隔天都不會來店裡消費」的傾向。 　　這是以前從未注意到的新發現，從這個結

果中就能知道「如果針對連續兩天吃漢堡定食的客人，設法讓他們隔天也來消費的話，就能確實增加營業額」。因此，可以說「大數據活用計畫專案」暫時是達成目標了。 　　雖然「大數據活用計畫專案」本身是順利結束了，但這時候其實尚未出現成果。這是因為要在現場實踐的「讓連續兩天來吃漢堡定食的客人，隔天也會來店」的對策還沒有落實。因此，要落實對策付諸實踐、檢驗成果的就是「大數據定型化專案」。這個專案所進行的就是「導入和監控」以及「成果」這兩項。 　　例如，以「定食屋change」的情形來說，如果沒有決定要如何辨別「連續兩天吃漢堡定食的人」，以及如何應對的話，那麼這個對策就無法運作。因此，如何辨別「連續兩天吃漢

堡定食的人」、如何促使目標顧客隔天來店消費，還有如何掌握實際上連續3天來店的人、在結帳時該如何應對等，這些事項都要一一給予定義。而且，在掌握到進行此對策的成果之前，都是屬於這個專案的範圍之內。 　　本書以具體的步驟來說明大數據研究的運用，讓讀者可以確實遵循。 　　◆全面的實作經驗分享，讓你少走冤枉路： 　　由於大數據的運用成為風潮，因為形成許多新的專業工作，如分析資料的「資料科學家」，由於許多企業沒有相關的專業人士，因此常常用外聘的方式進行。這些外聘人士往往與公司內部人士，特別是現場人員的溝通不足，因此取得的研究往往無法推動。為了避免以上問題發生，本書建議在組成大數據相關專案時，要將現場的

人員納入聽取其意見。 　　而在許多大數據方案的進行過程中，大家都會有以下的看法：如果只是用數據來證明「大家都能感受得知的事實」，就談不上有什麼價值。但是，假如對大數據抱持過度幻想，想盡辦法要找出「無法找到的事實」，就會步上一條辛苦的道路。 　　作者指出大數據並不是要強行從數據中找出在工作現場大家都感受不到的傾向，而是要證實現場的專家或老手等一部分的人所感受得知的傾向。也就是說，要將內隱知識（tacit knowledge）變成外顯知識（explicit knowledge）。面對數據分析時如果沒有瞭解這一點，就只會白白浪費時間了。 　　本書作者輔導過大量企業進行大數據的研究，在本書中分享

他們的迷思與經驗，讀者不必重蹈覆轍。   作者簡介 高橋範光（たかはし　のりみつ） 　　日本首創專研大數據的線上雜誌『大數據雜誌』總編輯，change股份公司的董事。 　　於東京工業大學研究所專攻經營工學及集團決策模型等領域。畢業後進入外資公司Cosulting Firm Andersen Consulting（現在的埃森哲）。從事於業務系統開發、Web系統開發、市場行銷投資回報率（ROI）分析等跨領域的IT諮詢顧問工作。2005年進入change股份公司服務，從事於超過100家IT&系統開發企業的人才培育。現在專注於資料科學家的培育及數據解析諮詢。除了在『日經情報戰略』連載有關大數

據的文章，也在日本航空等多家企業開設有關大數據的研習、講座等，積極投入工作。 譯者簡介 蔡姿淳 　　淡江大學日文系畢業。曾任出版社編輯，目前為專職文字SOHO，從事翻譯、採訪與企畫等文字相關工作。 鄭睿芝 　　淡江大學日文系畢業，曾任職時代外語、健峰企管顧問公司，現為專職翻譯。譯作有《免捏御飯糰》、《蛋營養‧常備蛋料理100道》、《狗狗這樣吃，癌細胞消失！》等書。   前言 序章 大數據從熱門話題邁向「活用」的階段 0－1 利用大數據能夠做什麼？ 0─2 大數據帶給我們瑰麗色彩的未來！？ 0─3 要思考的並非「做或不做」，而是「如何去做」 第1章 理解大數據這項「工具的特性

」 1－1 為什麼大數據會受到注目呢？ 1－2 大數據的3個「Ｖ」 1－3 將大數據當成工具——第四個「V﹙Value價值﹚」 1－4 圍繞著大數據的社會環境 1－5 熟練運用工具的「資料科學家」 第2章 大數據的活用要以「目的」為前提 2－1 無法順利活用大數據的3個模式 2－2 沒有目的的大數據計畫就無法順利進行 2－3 向『魔球Moneyball』學習活用大數據的重點 2－4 在商業上活用大數據的4種模式 2－5 利用大數據開展「新經濟」 2－6 「增加銷售額」是活用大數據的第一步 2－7 大數據也有助於「提升品質」或「降低風險」 第3章 活用大數據的進階方法 3－1 理解活用大數據

的兩種設計 3－2 設計大數據活用計畫的程序 3－3 設計大數據固定化的程序 3－4 小動作串聯出大成果 第4章 活用大數據邁向成功的8個法則 4－1 大數據是工具，而非目的 【更深入的認知】大數據與IoT、Industrie4.0 4－2 「創意」是從資料中啟發而生 4－3 過度「深信不疑」就會分析錯誤 4－4 為了正確掌握實際情況，就得組合複數的資料 4－5 資料的查證不能只做一次就結束 【interview 1】資料的假說驗證當然要經過不斷的嘗試和錯誤 國際大學國際交流中心（GLOCOM）準教授中西崇文先生 4－6 大數據的關鍵就在細節處 4－7 除了分析，還要串聯現場的行動才能產生成

果 【interview 2】分析與成果是兩回事 GiXo股份有限公司CEO網野知博先生 4－8 傾聽現場的聲音，打動現場並持續進行 【interview 3】將現場想知道的數據可視化 akindo sushiro股份有限公司情報系統部長田中覺先生 第5章 透過大數據的活用，我們的生活會如何改變 5－1 持續活用大數據的未來會是什麼樣貌 5－2 大數據的活用在協調社會中能展現豐盛成果 【interview 4】將大數據當成表演 Rhizomatiks Research真鍋大度先生 結語 參考文獻   前言　　　　　　　　　　　　　 　　大約從2011年出現「大數據」（Big Data

）這個關鍵字以來，到目前為止，已經有許多和「大數據」相關的書籍出版上市。 　　在這段期間，大數據成了掀起熱潮的流行術語，被說成像是不可思議的魔法棒，和「大數據」有關的各類新聞幾乎每天都在報導，另一方面也逐漸開始進行了實際具體的議論。 　　然而，深入探討這議論的人還是少數，也一直處於認知度不高的狀態。而且，積極致力於應用大數據的企業也不多。至今蔚為話題、也被稱為魔法棒的「大數據」，為什麼活用它的企業會如此少呢？ 　　「因為資料的分析相當困難」，有人會提出這樣的意見吧，或許也有意見認為「並不保證一定成功，所以才無法全力進行」。 　　的確，雖然出現了許多論及大數據的概念或事例的書籍，或是針對

各種統計分析手法與實踐應用而寫的書籍，但卻很少有寫到「資料分析是簡單的」、「只要努力進行就必定成功」的著作。 　　事實上，大數據並不是魔法棒。但是，它的確是非常有效的工具。這項工具雖然在用法上需要耗費不少功夫，但只要能完整地善加運用就一定可以獲得成果。而且，隨著技術的進步，這項工具還能提供從適合初學新手到適合高階使用者的各種多元選擇。 　　筆者參與過許多為了培養從事大數據專案人才、資料科學家（data scientist）而舉行的演講或研討會，在本書中，就是根據累積至今的登台演說經驗，整理出在具體進行活用大數據方面容易陷入的錯誤要點，以及如何成功的know how祕訣。 　　為了能讓更多

人對大數據抱持關注、努力加以應用，因此書內記載的是以進行程序或方法的理解說明為主，完全不會出現任何計算公式。 　　那麼，接下來就開始進入大數據的世界吧。   筆者 序章：大數據從熱門話題邁向「活用」的階段 在報章或電視新聞中頻繁出現的「大數據」，雖說是一個掀起熱潮的流行術語，但最近活用的事例卻正在逐漸增加。序章中所觸及的內容，就是在不遠的未來，大數據將會帶來的未來面貌，以及我們應該思考的事項等相關方面。 0－1利用大數據能夠做什麼？ ◆利用大數據，打造出事先知道「會發生○○」的世界 假如能夠事先知道「會發生○○」，那我們的日常一切將有怎樣的變化呢？以天氣為例，如果可以「正確得知接下

來的24小時內，日本全國會出現的天候或氣溫的變化」，那麼日常生活應當會變得非常便利。 「下午兩點起的40分鐘內，會有間歇驟雨，由於不是通勤時段，因此不用帶傘」，「明日傍晚六點會降雪達5公分，要準備長靴和防寒用品」，「明日會有強烈雷雨，一定要做好農作物的防護措施」等等，如此一來，在工作或日常生活上就能事先做出最適宜的措施計畫，應該也能大幅減少天災所造成的損害。 還有，假如變成「正確得知在接下來的二十四小時內，鐵路、公路、飛機、船舶等所有交通網絡中會發生什麼事」的話，將是怎樣的狀況呢？「這條高速公路從早上開始將持續5小時的塞車，因此抵達目的地的時間會是下午三點」，「明日山手線的上下車乘客人數是○○

萬人，尖峰時段有兩個，分別是早上8點後的兩個小時以及下午6點後的兩個小時。這段期間會調整發車班距，因此從涉谷車站到東京車站需要28分鐘。」 假如能事先得知像這樣的資訊，就可以調整上班時間或外出時間。而且，交通轉乘等的移動過程也會非常順利。如果你的工作是業務人員，就不會在重要的公事洽談時遲到；如果你是在物流公司上班，就能訂立出準確的配送流程。 不只是工作，個人的生活也一樣。以飲食生活為例，如果有一套系統能配合自己的身體狀況或健康狀態，提供最適合的餐廳和最適合的菜單建議，就可以預防肥胖或生活習慣病。 還有，假如有一項服務是能根據體溫、血壓、心跳數等生命徵象資料，給予最適當的睡眠或運動建議，應該就能

度過更健康的生活。或許，大家現在的衣櫃裡可能會有一些在特賣會時過度購物，買來後就放著沒穿的衣服吧。

大量傷患事故到院前緊急救護運作之分析研究-以2021年花蓮太魯閣列車出軌事故為例

為了解決全聯小時達配送範圍的問題，作者劉峻廷 這樣論述：

研究緣起花東地區地形狹長，部分交通運輸以火車為主，其中鐵路必須以隧道的方式穿越山脈，本研究引用的大量傷患災例就是列車在狹長隧道外與貨車發生撞擊，接著撞入隧道內，車廂變形人員受困在隧道內的大量傷患事故，加上事故地點位於偏遠地區，週邊的交通並不發達，也沒有很多的運輸資源，現場有 200多個病患在很短的時間同時產生，且沒有外來的因素干擾，屬於短時集中型的大量傷患事故，在這樣的情形之下，比較容易去探討預定資源對於這傷病患數量的影響，同時東西部的醫療資源差距甚大，加上近年來大量傷患事故頻傳，若大量傷病患事故(Mass Casualty Incident,以下稱為MCI)發生在醫療資源相對匱乏的花東地區

，對於初期應變單位與醫療體系，產生之壓力及負擔是急劇增加且恐難以負荷，由於災害無法再次重現，希冀透過電腦軟體進行事故應變模擬，用模擬軟體建立模型進行災例情境模擬與參數分析，以建構適用於台灣地區簡潔實用的大量傷患共同應變模式供後送官參考應用。研究方法及過程本研究將以文獻分析法、深度訪談法、實地勘察法及軟體模擬法，針對本土災例現有救護資源的調度運用參數收集設計情境，嘗試利用離散事件流程，建立一個救護派遣資源統整估算平台，使派遣單位在大量傷患事故初期能藉由基本的參數輸入，粗略估算出所需的救護能量、該流程所需花費的時間以及調整現場後送醫院的比例，避免醫院收容能量爆棚。本研究救護派遣資源統整估算平台主要

是分成兩個模型七個情境的模式來進行探討，第一個模型為救護站設在清水隧道北口，統一由救護車載北口處進行後送，考量花蓮縣醫院分級以及收治能量，選擇花蓮慈濟醫院及國軍花蓮總醫院這兩家醫院進行後送比較，針對傷患不同的傷情嚴重度，調整檢傷員、救助人員以及救護車的數量，找出最佳的資源配置比例與醫院後送機率選擇；第二個模型則是由上述的最佳資源配置比例加入大型載具(火車)的概念，由大型載具不同載運人數以及終點站的差異，探討分析後送時間的差異，由30分鐘內紅卡傷患現場接受治療的人數比例、2小時內紅卡傷患到院接受治療時間的人數比例、全部傷患後送醫院的時間、全部傷患到院治療完畢的時間等等KPI關鍵指標，與第一個模型

的KPI關鍵指標進行比較，本研究利用模擬軟體工具，進行AI化運作，嘗試建立一個資源估算平台以及新型態的救護派遣預測運作模式，以供未來指揮中心針對隧道空間的大量傷患後送資源能量掌握，俾利於後續的救護資運調度分派。研究重要發現近來來災難事故頻傳，學者專家都聚焦於如何避免災害發生，但在人文社會的邏輯思維裡，還是會有合法但不利情境的災害發生，因此藉由軟體模擬的方式進行所需資源的估算以及調度派遣方式的調整，則可以有效降低災害的損失，達到減災的觀念， 透過研究結果對於大量傷患事故到院前的緊急救護運作提出建議如下：一、若大量傷患事故地點送醫距離較遠的狀況下，藉由AnyLogic模擬軟體不同情境的比較，救護車

數量的增加是非常關鍵的因素，可以使傷患到院時間改善很多。二、大量傷患事故傷患後送急救責任醫院的比例和數量，可以視醫院能量等級去調整，進行最佳化的比例調整，提升重症傷患的生存率。三、大量傷患事故若救護車後送醫院的時間比較短，傷患能在短時間內到達醫院的話，救護車數量對於重症傷患生存率影響比較不大，反而是初期檢傷員數量以及治療員數量影響較大。四、大量傷患事故無論是在現場初期檢傷、治療檢傷、救護車後送優先度考量或者醫院處理先後順序，若是有依檢傷分類進行優先度後送的話，整體的後送時間可能較無明顯差異，但對重症傷患的生存率明顯有差，所以檢傷分類重要性不可明顯輕忽。五、大量傷患事故如果使用大型載具來運送傷患

的話，從本研究第二個模型模擬數據來看所產生的優點跟缺點可以明顯得知，在大型載具上是否能對重症患者提供照顧適當的救護處置，應該是第一考量，即使送醫時間縮短，但重症傷患可能存活不了，而輕症患者可能沒有影響，所以大型載具的應用比較適用於輕症患者的後送。