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好評價！巨匠電腦分享Facebook牆面恢復清新實用22招
錚／
巨匠電腦教你Facebook牆面恢復清新實用22招
老是覺得 Facebook 演算法把自己的動態消息搞得烏烟瘴氣，根本看不到自己覺得重要的資訊嗎？其實只要用對方法，你是可以「使喚」Facebook 為你創造出最有價值的動態消息，同時，也能在資訊洪流之中，建立你自己的個人品牌。
曾在微軟任職的 Robert Scoble，是個非常熱忱的資訊傳教士，他並不開設粉絲頁，而是直接把自己的 Facebook 變成公開的資訊集散地，至今累計了 64 萬人追蹤。日前他分享了 22 個罕為人知的小技巧，讓自己擺脫廢文，將 Facebook 變成實用且有效率的資訊集散地，甚至人脈網絡。即使 Facebook 對您而言仍是私密園地，還是可以參考文中篩選資訊的方法。（原文置於最後）
1. 分享三篇在 Facebook 上自己覺得有意思的 po 文，如果是好友的小孩，你就會看到更多各種小孩的照片，如果有關科技或創業，你也會看到更多類似的主題。
2. 書寫五則關於類似主題的原創想法，你會看到更多相似主題出現在塗鴉牆上。我記得，當我發出 Napa 地震的 po 文，30 秒內我的塗鴉牆就被地震新聞淹沒。大多數時候我寫的都是關於科技的新聞，分享的都是創業家的影片，所以我的塗鴉牆充斥滿滿的科技與創業內容。
3. 在你所能容忍的範圍內，開放愈多隱私選項愈好，特別是最好讓外人追蹤（follow）你，而不是非得加好友才能建立聯繫。接著發出一些公開訊息，你會發現原來有許多未曾知曉的讀者存在。很多人都過度注重隱私了，因為其實每則訊息都有獨立的隱私設定，你依然可以發表只讓家人看到的訊息。
4. 確保你的個人資料頁面保持在最新的狀態，而且資訊公開。同事或朋友才能輕鬆找到你。
5. 把每個好友分別歸類在「摯友（close friends）」與「點頭之交（acquaintance）」，這會讓你的動態消息大幅改善。（我用了很多人的帳號實驗，還沒遇過無效的。）
6. 從不在 Facebook 上貼文，或者跟任何好友互動的好友，刪除他們，以讓你的貼文擴散得更多更遠。因為訊息發出之後最初，Facebook 只讓少數人看到，觀察他們是否有所反應。如果你有朋友從未按讚、分享、不留言、不貼文，他們正在傷害你的訊息擴散程度。
7. 你自己當然也要記得按讚、留言、分享其他人的訊息，這會影響你往後看到的內容。
8. 把你不想看到的訊息隱藏。像是我隱藏了自拍照、語錄、惡搞圖、所有讓我變笨的東西。從此 Facebook 真的幫我減少很多看到那些內容的機率。（每則訊息都有「我不想看到」的選項，按它就是隱藏它。我每天都會隱藏很多訊息，動態消息也真的變得愈來愈好看。）
9. 取消追蹤話太多的好友，就算他是你真實生活中的朋友或家人，你的動態消息會變得清新許多。你還是可以藉由「摯友」或「點頭之交」的清單看到他的訊息，如果你有執行第五點的話。
10. 每個月至少檢查一次你的活動頁面，確認你拒絕了你不會參加的活動，你想參加的活動也都按了參加，這樣這些活動才會散播出去，讓可能也有興趣的好友看到。
11. 每個月至少檢查一次 Facebook 的設定，確認它們保持一致，這在手機上尤其重要。我發現只要我刪掉又重新安裝 app，這些設定又會回到預設值。找時間研究一下每個設定的不同。
12. 啟動所有安全功能包括二步驟驗證，大家都覺得自己不會被駭，所以毫不在意。但是若有一天輪到你，就欲哭無淚了。電子信箱或其他社群網站都順手設定一下吧。
13. 如果想在 Facebook 上結交新朋友，先確定自己發了至少 10 則公開訊息，而且都是關於你自己或你的熱情所在。如果根本都是自拍照，沒什麼人會想接受你的好友申請（公開訊息裏面一點科技或創業成分都沒有的陌生人，我是不會接受他們的好友申請的。）
14. 別讓其他人隨便在你的塗鴉牆上張貼訊息，除非經過你的允許。很多經常在其他人牆上貼文的人通常內容都很古怪，而且很可能是有違規則的文章。
15. 好友清單至少有 400 人，少於這個數字的人，大概無心經營 Facebook。
16. 如果你想跟一個好友清單超過 5000 的人當朋友，先確定自己跟對方的共同好友至少要有 50 人。要加普通人為好友，最好也先提示對方，你們是怎麼認識的，彼此也最好有 5 個共同朋友，免得對方以為你是垃圾帳號。
17. 大多數 Facebook 上的訊息都不會自動出現在你面前，如果你想看到更多特定好友的訊息，每週至少點進他們的個人頁面一次，而且多跟他們的訊息互動。更好的做法是，建立清單，點進清單裡面，就會看到清單內所有好友的所有發文。你的動態消息只會出現被 Facebook 複雜的演算法操控的幾則訊息。大致而言，我的貼文每10 則可能只會有一則會被你看到。所以如果你是我的忠實讀者，就多多拜訪我的個人頁面，讓 Facebook 知道你很在意我的發文。
18. 在手機上，開啓 Facebook 定位功能。這不只讓「附近的朋友（Nearby Friends）」功能得以作用，而且也會讓動態消息上出現更多從你所在位置發出的訊息。
19. 想好好經營 Facebook，就直接在 Facebook 的網站上發訊息，別從 Twitter 或其他社群網站自動轉發，社群管理工具 Buffer、Hootsuite 也一樣，這對你的 Facebook 百害而無一益。
20. 沒事多留言，多留言沒事。我比較喜歡跟既會發文，又不吝留言的人，況且多跟別人互動，也會讓更多人看到你的訊息。
21. Facebook 左邊分成很多列表，粉絲專頁、社團、好友、app，活動等等，游標移到每個列表下的選項，左邊都會出現一個齒輪，可以讓你把它放置到「最愛」，每次進到 Facebook，都可以更直覺的點選清單，發揮最大功用。
22. 經營 Facebook 要用心如做菜，你不會在煮好一盤義大利麵後，卻不放醬汁吧。如果你的 Facebook 全部都是你孩子的照片，那就像索然無味的義大利麵一樣。你總有除了孩子以外的嗜好吧？那些一天到晚只放自拍照的也一樣，你只愛你自己嗎？還是只放動物的，你只對動物有興趣嗎？用惡搞照洗版的，你確定你希望自己在別人眼中是這種形象嗎？若想結交聰明的朋友，也要要求自己也能有些值得別人學習的地方。
巨匠電腦設計了電腦資訊技能課程，教你電腦基本應用如Facebook、Office等等，快來巨匠電腦輕鬆學！
文章與圖片出處: http://www.inside.com.tw/2015/06/18/22-facebook-tips
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好評價！巨匠電腦幫助巨匠電腦學員考取證照 順利工作！
錚／
巨匠電腦幫助巨匠電腦學員考取證照 順利工作！
學習陷入迷惘，熱情從未熄滅
勝霖在大學時期主修資訊工程，學校課程中雖然學習到一些簡單的程式設計，但跟心中所嚮往課程內容還是有相當的落差，對於學校所能提供的學習資源始終提不起太大興趣的他陷入了一陣迷惘。「在偶然間聽朋友提起Linux相關技術，引發了我對電腦的那份熱情，互相鼓勵之下，我們一起前往分校進行課程諮詢。」
偶然的選擇卻鋪向未來的道路
尚在探索興趣的勝霖，先選擇一些了基礎課程進修，在朋友推薦之下，他試聽了AutoCAD入門課程「當時台南分校邱祺祐老師引人入勝的教學風格，簡單的繪圖概念解說及風趣的談話讓我在不知不覺的情況下開始慢慢對AutoCAD產生興趣，進而學完整套的課程，最後順利考取相關證照。」相信這一切的改變都是他當初始料未及的。取得證照後，勝霖也順利找到一份白天正職工作，晚上另外兼差接case，不斷地累積自身的經驗與實力。
期待知識的衝擊，站穩時代的尖端
非本科系出身的勝霖，成功突破了自己。「我相信每一位學員都可以靠著努力達成目標，在學習上遇上不懂的地方就要問，試著瞭解繪圖的原理，而不是死板的聽指令動作，繪圖經驗都是累積出來的，可以到市面上購買參考書籍，增進自己的繪圖技能和看圖的能力，累積經驗實力，就不用去擔心被時代所淘汰。」不斷練習與自我挑戰就是勝霖成功的訣竅，未來也以考取Inventor認證為目標繼續努力，期待每一分知識所帶來的衝擊
巨匠電腦開設了認證輔導課程，包含多種證照供你選擇，巨匠電腦讓你一次輕鬆考取證照！
文章與圖片出處: http://www.pcschool.com.tw/campus/Default.aspx?c=9
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好評價！用大數據未卜先知－巨匠電腦分享預測消費者行為
錚／
用大數據未卜先知 巨匠電腦教你預測消費者行為
關心電子商務與行銷趨勢的您，一定對於大數據（Big Data）這個名詞不陌生。大數據被比喻為未來的新黃金，是電子商務經營者瞭解消費者行為以精準行銷，甚至是預測顧客未來購物行為的重要工具。
由以下兩個例子即可瞭解大數據預測未來的準確性。日本衛生機關在2013年1月14日到20日間通報流感患者數量為140萬人，同時間雅虎日本也公布一份關鍵字調查報告，當週使用者在雅虎日本以「流行性感冒」作為關鍵字搜尋的次數，竟然與日本衛生機關所公佈的患者數量呈現正相關，顯示關鍵字搜尋後的數據分析，可預測流感患者數量。
第二個例子則是2012年的美國總統大選。歐巴馬的大數據分析團隊利用演算法分析與建立模型，將選民分成多種不同屬性的族群，以了解每一類人群和每一個地區選民在任何時刻的態度，準確預測出在各州勝出的可能性。透過大數據分析，在美國總統投票結果出爐前，即掌握歐巴馬在哪些州會勝出，連任美國總統。
大數據的三V特性
為何大數據可以預測未來？大數據有三大特性，首先是大量化(Volume)，可處理TB與PB以上的資料量。第二是多樣化 (Variety)，資料的範疇包含了影音檔、圖片檔、文字檔等。第三則是快速化(Velocity)，分分秒秒產生大量顧客消費資料。由於可大量、快速地儲存、處理與分析複雜的各項資訊，透過整合這些大量的資料，如最近點擊看過哪些品項、停留時間長短、最近一次消費品項 、消費頻率與消費金額等，預測下一次的消費行為的可能性。
雖然無論誰都可以來分析處理大數據，但如果數據樣本有限，則無法做出精準的分析。因此最容易成功者就是像Yahoo這樣的入口網站，有大量的使用者與網站內容，用於收集與分析各項資料。
從前，對於消費者分析主要依據年齡、性別、喜好，與購物項目等來分析做簡單的群體劃分。如A女28歲，每月消費金額約在3000，元，購買品項多為服飾與配件。B女35歲，每月消費金額也在3000元，購買品項為皮包或辦公室舒壓小物。系統會將A女與B女都歸納為小資女，但無法取得明確的行為模式。但在資料訊息更充足的情況下，透過多方取得數據並整合分析，因此可進行更精細的消費者區隔。以上述例子來說，A女常常點擊裙子網頁，也比較過不同裙子的款式、價格，甚至曾經把裙子放在購物車裡。則系統除了會推薦其他的裙子網頁外；還會附上其他看過裙子的使用者，也曾看過鞋子，並推薦鞋款。經過大數據分析後，系統除利用原本的購物歷史數據外，再加上網頁點擊、瀏覽記錄，停留時間長短等，更精準地細分消費者。
越精準個人化，就能預測每一位消費者的行為
目前國內外的電子商務的大數據分析多半使用2006年Amazon宣稱採用的Collaborative Filtering（CF）模式，利用歸納法，把行為相似的人歸納在一起。如消費者搜尋A書，曾則推薦消費者，搜尋A書的人，也曾看過B書跟C書。Yahoo 在2012年成立亞太區電子商務大數據研發工程部後，自主研發演算法與歸納消費者行為模式，將消費者區分為數十個族群，針對不同族群推薦不同商品。這個系統上線後，第一個月的營業額就有明顯的轉化率提升。
此外，針對消費者熱門搜尋、點擊頁面與瀏覽時間等資訊，我們自行研發迴歸模式，預測未來趨勢的商品，以供廠商備貨避免缺貨喪失商機。舉例來說，這星期消費者熱門搜尋字組為鄭多燕，則可預測下星期鄭多燕健身等相關產品仍會熱賣，主動提醒合作廠商做好庫存管理即時補貨，因應下星期訂單。
2014年出再使用行為Clustering的客群分類方法，進一步將消費者細分成數百個族群，每個族群更具獨特性，更精準地區分消費者，每兩天就更新一次資料，讓消費者永遠處於最適宜的族群，再進行溝通。六月上線後，就有明顯的營業額上漲現象。
除了以上方法外，今年第一季我們也推出有價值的點擊（quality click），如對消費者點擊次數的分佈進行分析, 偵測消費者採購前的比較行為。針對每一個不同點擊次數完成購買者，推薦不同商品。此個人化精準模式一推出，營業額立即增加。
Amazon「提前寄貨」服務
不管是Yahoo或是Amazon皆很積極利用大數據預測未來消費者行為。Amazon為了縮短物流時間，推出「提前寄貨」的服務，利用消費者之前的購物行為，預測下次的購買時間與物品，在顧客尚未下單之前提前發出商品，儘可能的縮短物流時間。Amazon不惜成本推出這項服務的主因在於美國幅員廣大，從下單到收到物品時間平均為15天，送貨時間過久降低網路購物意願。因此透過「提前寄貨」的服務讓客戶下單到收貨縮短到3天。舉例來說，A顧客每三個月都會Amazon購買衛生紙，若上次購買在9月，預測下次購買為11月底前，則Amazon提早在11月初寄出衛生紙，儘可能的縮短物流時間，即可在11月底客戶下單前提早送達。
Amazon判斷是否可成為「提前寄貨」的顧客，其背景資料包括，顧客歷史訂單、商品搜索記錄、商品頁面停留時間，顧客的心願清單、曾在購物車裡的商品資訊等，預測下次購物行為。當然Amazon也可能預測錯誤，顧客若收到並未預期下單的物品，只要退回即可，全部物流成本由Amazon吸收。
台灣地狹人稠，無須推行「提前寄貨」的服務，因此Yahoo將以瀏覽行為與購物紀錄資料庫為基礎，持續優化消費者行為的歸納模式，除深入分析消費者短期與長期消費行為建構模型外，並進一步結合關鍵字搜尋熱門字與字串型熱門字，探知消費者真正的意圖，以個人資料作差異化做商品推薦，讓顧客快速找到自己想要的商品。
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文章與圖片出處: http://goo.gl/moG1Os
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