🥺診所病人量迅速下滑，如何突破困境？
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原本經營臉書紛絲專頁「Dr.yijing。中醫生活觀」已經 8 年，一開始其實只是想紀錄自己的看診心得，後來 #到了基層診所需要病人量與知名度，於是努力嘗試曝光自己，中間隨著心路歷程與目標更換了好幾種運作模式，也嘗試接講座課程走出去，還發過傳單。
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然而，努力沒有帶來想像中的成功，而在疫情之下，病人量及黏著度更如滑草般速速下滑，每天花腦筋及心思過得很疲憊……
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▍新思惟用累積的成功經驗帶領大家，建立個人品牌。
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「對於已經奮鬥努力思索好幾年的我，這門課最大的重點，大概就是兩位講師字字珠璣的經驗分享、迷思的破解與心態的調整。」
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上課之前，我跟蔡依橙校長說我很焦慮，蔡校長請我多看幾次課前問答，我也的確好好看了好幾次，還是很焦慮，覺得我似乎沒有什麼特別專業，對好多東西也都有興趣，原本的寫作方式就是今天想講什麼就來寫，跟好多傑出校友的專業比起來是天差地遠。
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不過在蔡校長 2 倍語速的講課之後，瞬間緩解了我的焦慮。蔡校長說，你不需要特別消減自我，配合世界的眼光去重新定義自己，做自己想做的事，認真做、好好做，被對的人看見，慢慢累積，等到水到渠成的那天，回顧自己的所有努力都會很有意義，也許未來的人生會來到你完全沒想過的境界。
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大家都想爬到山頂，新思惟用累積的成功經驗帶領大家，但是成功沒有捷徑。
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互動實作的時間一下子就過去了，有超強助教群的神力幫忙，硬是把網站上架。其實在報名新思惟之前，我想過直接花錢請人做網站，把我粉絲專頁的文章搬過去就好，幸好有來上課，有了魚，不如學會怎麼有效率的好好釣魚。
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▍專業有價，含金量很高的課程。
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一開始十分抗拒來上課的我，課後覺得十分值得。
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如同專業有經驗的教練般的手把手教學與帶領，分享各種類型的成功案例，每個人都可能成功，我還是我，我不用變成我不喜歡的自己，可以朝著想要的自己前進，慢慢耕耘，最後人生會結出什麼樣的果實很令人期待。
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課程的收穫其實不是金錢能夠衡量的，專業有價，新思惟做得很不錯。
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🎯 建立個人品牌，掌握自己的話語權！
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人們一打開電腦或手機，本能地就是搜尋 Google，習慣透過網路資訊來評價一個人可不可信。面對市場上那麼多競爭者，光有專業還不夠，你更要在網路上掌握自己的話語權！
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這堂課將根據實際的後台數據，提供你正確的經營策略，教你如何找到自己的品牌定位與目標客群，進一步結合社群推廣，以最小花費、最少時間開始起步，協助你打造「＃專業職人的閃亮品牌」。
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- 如何使用網路讓專業有加乘效果？
- 各式各樣的網路平台要怎麼選擇？
- 架設部落格之後，還能怎麼應用？
- 視覺排版都搞定，從無到有做出來！
- 酸民、著作權等，網路眉角怎麼處理？
- 內容寫什麼？影音圖文哪種 CP 值高？
- 各種業務型態的應用與成功關鍵！
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│ 2021 / 11 / 28（日）網路時代之個人品牌工作坊
│【今年最後一班】在後疫情時代，讓你的專業被看見！
│ https://pati2015.innovarad.tw/p/event.html
大數據應用心得 在 [心得] 大數據改變看待事物的方式- 看板book 的推薦與評價
身為分析資料出身的人，我一看到這本書立刻就買了
覺得很值得一讀，在這邊跟大家分享心得
文中提到書中很多案例，但都避免涉及細節，以免減損版友閱讀的樂趣，請放心
請多多指教～
可參考無音樂無廣告網誌版：
https://monkeyinsight.blogspot.tw/2013/08/big-data.html
Big data以及data mining在最近幾年非常熱門。由於科技進步，
大家能取得、儲存、和分析的資料量非常大幅度地增加，也出現
了一些有趣的分析結果（例如Google預測美國那些州會爆發流感）
，因此大家都感受到這股趨勢席捲而來。之前雖然偶而讀到一些
文章介紹最新發展，但直到讀了這本書，我才清楚了解big data
對這個世界的影響有多深遠。
從表面來看，這本書有大量實際應用案例，讓我們可以知道哪些
領域已經開始享受到big data的好處。例如消防機關判斷哪棟建
築有失火風險以降低火災次數，網路商店如何推薦商品讓消費者
願意多付錢，或是快遞公司重新規畫路徑以增進送貨效率。big
data憑藉強大的運算能力，挑戰人類的智慧。以往很多事情都是
依賴人們的經驗來做決定，就像電影《魔球》裡面的老球探們，
總覺得自己的感覺最可靠，可是其實感覺是很不可靠的，社會心
理學不斷提出實驗證明人的判斷力會受到當下周圍各種因素影響，
甚至氣溫比較溫暖都可能讓人覺得社會比較溫暖。人的判斷力這
麼不可靠，能處理的資訊量又遠不及電腦，因此未來勢必有愈來
愈多領域會依賴big data協助做決策，甚至完全讓電腦做決策
（像是Google廣告讓電腦自己決定要放什麼廣告給這個使用者）。
我最喜歡的案例是用big data改進電腦翻譯能力。製作翻譯機器
有兩種途徑，一個是找語言專家來設計兩個語言的對應關係，另
一個則是看大家是怎麼翻的。找專家看起來很精確，但語言是活
的，充滿無數個例外，再多專家也難以窮盡所有的語言規則。因
此如果能夠參考大量的原文書和翻譯書，分析別人都是怎麼翻譯
的，應該更能創造出流暢的翻譯結果。我喜歡這個概念，有一種
群眾智慧勝過專家的感覺。
然而，作者認為big data更重要的影響是深層思考觀念的改變，
這股趨勢將會改變人們看待世界的方式。
首先是他改變了分析資料的哲學，世界上絕大多數的研究，不論
是收受試者做問卷或做實驗，幾乎都是採用抽樣方法，即用少數
人的態度行為推估全部人的態度行為。為了能說服別人實驗結果
可以類推到全世界，於是發明統計學以及各種實驗設計法。但這
是權宜之計。如果可以，誰不想真的去研究全世界的每一個人呢？
現在，我們真的可以研究每一個人了。big data的意義不完全在
於資料量多，更重要的意義是，他的樣本等於母體！例如賣場要
知道消費者買啤酒同時還會買什麼，他不再需要隨機抽取100個
消費者去問，他只要利用結帳資料，就可以看到所有到這個賣場
的人買啤酒的時候還會順便買什麼（這就是有名的啤酒與尿布的
傳說）。這是事實，不是推估的結果！
此外，由於big data處理的資料量通常很大，資料的精確性就可
以被犧牲。例如上述電腦翻譯的例子，我們重點是要收集大量的
翻譯資料，管它翻譯品質好還不好，管他每一句的主詞受詞怎麼
對應。作者相信，量大就會產生質變，我們的重點是取得最大量
的資料，如果斤斤計較每筆資料的正確性，或是還要花時間去整
理每筆資料的格式，大概要一百年後才能開始分析了。這對於我
們習慣抽樣研究的人來說絕對是個衝擊，我們念茲在茲思考問卷
的問題是否精確，每一個行為要怎樣量化，一切都要求標準化。
這其實也是個權宜之計，因為我們也知道人們在日常生活中的行
為絕不可能標準化。結果這堆工程師竟然可以運用演算法分析雜
亂無章的資料，說不定反而更真實反映人類行為。
最後一點，作者認為將改變世界，就是「放下長久以來對於因果
關係的堅持...相反的，是要從資料中找出事物的模式，以及彼此
的相關性...我們可能無法瞭解某件事情為何如此，但卻能夠知道
事情正是如此」。這點非常重要，我們往往想去探究因果關係，
讓一切事件的發生都顯得合理，然後最好還能根據這個因果關係
去預測未來將會如何發展，然後才敢下決定。但正如《黑天鵝效
應》一書所說：預測預測個頭！天底下沒有任何事情可以有百分
之百確切的證據證明因果關係的存在，所有因果關係都只是人類
的一種感覺而已。但很多人需要擁有這種感覺，才敢做出決定。
例如要證明買啤酒的人是因為老婆交代他去買尿布，他不得不去
逛賣場，為了給自己獎勵，所以也買了啤酒。得到這個故事，就
好像一切都明朗了，就願意接受啤酒和尿布存在某種關聯，然後
才敢把尿布和啤酒放在鄰近的貨架。說實在，我才不相信每個買
尿布與啤酒的人都是這個原因。與其花時間在那邊解釋這個資料
是怎麼回事，身為賣場經理，是不是應該更快速採取行動呢？作
者傾向回答是。因為事實就是如此，管他為什麼。等思考出一個
原因，很可能時不再來了。
我還不知道該怎麼取捨，相關和因果都很重要。因為big data的
資料量多，很容易得出某兩個變項之間有高相關的結論，例如橘
色跑車故障率低。如果不試著找出背後可能的原因，這個結論真
的可以用嗎？你買中古車的時候敢直接就挑橘色的嗎？因此，相
關和因果誰比較重要，應該是見仁見智。big data重視相關的取
向是不是一定比重視因果的取向有效，現在也無法預測。
我想big data的趨勢應該在近幾年只會愈來愈熱門，雖然我不是
寫程式出身，不懂演算法是什麼，但作者分析big data的人才有
三種：能取得資料的人、能分析資料的人、以及能開創big data
價值的人。至少我們可以當第三種人，思考目前的產業可以怎樣
運用big data而創造更大的價值。
最後註解一下：雖然我引用了《黑天鵝效應》的話，但其實該書
作者Taleb在《反脆弱》一書中明文表達不相信big data的研究
價值。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 1.162.69.170
但我們畢竟平常也要過生活，總是要有方法處理99%的平凡事件
※ 編輯: tsim 來自: 59.125.119.143 (08/28 09:20)
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