阿貝好威的實驗室

2014年3月26日星期三

[清單] 海峽兩岸服務貿易協議公聽會

回歸服貿議題，如果你還沒看過，或是被嗆沒有看過，下面是把所有公聽會資料整理出來的清單，包含：

立法院的公聽會錄影檔平均都8~9hr
社運團體把公聽會個別報告者剪輯出來的youtube影片
g0v 重新整理易讀版的立院公聽會公報

不要懶人包，不要有偏見，那就好好一場一場看看裡面討論的內容吧~:)
覺得很複雜？無從判斷，那至少先聽聽對你自己所處的產業會有什麼影響。
另外1~8場是國民黨辦的，9~16場是民進黨辦的，給大家參考一下

2014年3月25日星期二

[教學]讓 Eclipse Support Java 8

Java 8 來摟~你準備好了沒？ (我是還沒啦...Orz..)

如果想要讓Eclipse Kepler + 可以支援Java 8 則要安裝以下Plugin：

http://download.eclipse.org/eclipse/updates/4.3-P-builds/

安裝完以後，就可以從系統設定Java--> Compiler 看到新的設定 1.8 的出現(不過當然要先裝JDK 8)

Reference:
[1] JDT/Eclipse Java 8 Support For Kepler

2014年3月24日星期一

[教學]HyperV setup for remote management

從Window 2012 Server 開始 Hyper-V 的管理介面就被獨立出來，如果要管理通常的作法有兩種：

在Windows8 裝Hyper-V Manager 遠端管理Window 2012 上的Hyper-V Server
透過WMI API 去管理 Window 2012 上的 Hyper-V Server

不過如果要開啟遠端管理的權限，則需要作很多複雜的設定，可以參考以下兩篇文章：

1. 安裝HVRemote 來設定 - Hyper-V Remote Management Configuration Utility (HVRemote)
2. 手動開啟Window 2012 的管理權限 - Admin Guide 2. Cloud Node. Hyper-V

不過還好第二篇文章也佛心來著把所有複雜的設定指令都寫成script (change_registry.ps1)，之後就可以利用Administorator 的權限開啟遠端管理的功能，指令source code 如下：

2014年3月23日星期日

關於服貿協議定位的爭議點？

到底服貿黑箱在哪？程序不公義在哪？甚至是否有違憲？網路上很多了解法律和議程的人一直談到關於行政命令與國內法的相關爭論點，老實說我不懂，直到看到這篇"服貿黑箱之前發生的事 "所提供的流程圖，稍稍有點了解....

服貿SOP.png

但是看完我心中仍有疑問....

1. 一定只有透過立法院才能合法駁回？

2. 一定要先同意過後才能再做修改嘛？

2014年3月18日星期二

Lean Analytics : Analytic Frameworks - Dave McClure’s pirate metrics

Lean Analytics 的第五章 Analytic Frameworks主要是在介紹幾個比較有名適合Lean Start-up 用來測量的方法，首先先介紹的是Dave McClure's pirate metrics：

Dave McClure’s pirate metrics

這是由500 startup 的 Dave McClure 所推廣的方法，他歸納出一個Startup 必須透過這五個步驟建立起一個健全的Business Model (這五個步驟不一定要依序)

2014年3月17日星期一

SDN in Carrier Networks (電信網路)

圖片來源：sdncentral.com

What is Carrier network(電信網路)?

在了解SDN與Carrier Network 的關係之前，讓我們先了解一下何謂Carrier Network (電信網路)，參考whatis.com的定義：

A carrier network is the proprietary network infrastructure belonging to a telecommunications service provider such as Verizon, AT&T or Sprint. Telecom carriers are authorized by regulatory agencies to operate telecommunications systems. Carrier networks are made up of large, complex configurations of hardware, interconnected to provide communications services to people spread over large geographic areas.

Specific device types served by a carrier network include

telephony equipment

CATV (community access television) receivers

satellite television receivers

mobile computing devices

PCs (personal computers)

certain specialized items such as medical and surveillance equipment.

由上面的描述我們可以知道電信網路的特色：

主要是網路傳輸的骨幹
由少數大廠把持(不管是設備規格和協定)
更換週期低，投資成本高

這也是為什麼現在業界和學界想要靠SDN來動搖/改變Carrier Network這塊市場~

2014年3月16日星期日

北市圖新服務 - HyRead 電子雜誌

不知道該說我孤陋寡聞，還是政府許多東西都沒做好宣傳，最近在圖書館看到這張海報台北市圖的HyRead電子雜誌！？根據他個文案的描述應該是讓使用者可以透過app借閱雜誌，好處是：

因為電子化所以不會有本數的限制，可以借給很多人
這個電子化的雜誌有設定DRM跟有效期限，所以時間到就會自動歸還(刪除)

然後在這張海報的旁邊就有列出所有電子期刊的QRCode 可以讓使用者快速借閱，的確是很方便。

2014年3月15日星期六

Lean Analytic - 即時 Web 與 Mobile 流量分析系統

今天要介紹是的工具是從Lean Analytic 這本書裡面看到的即時 Web 與 Mobile 流量分析系統，話說不是有免費版的Google Analytic就夠了嘛？為什麼還需要另外花錢去使用其他的分析工具呢？

根據我的理解，Google Analytic 是一個非常強大的工具平台，可以容許你產生高度客製化的報表，但是相對的你對於資料分析(or Growth Hacking)必須很在行，你必須了解各種分析模型與矩陣(Analytic Framework and Metric)，還必須知道該從何處取得資料，透過Google Analytic 產生有用的報表，不然Google Analytic 所以預設產生的都只是最基本的報表。

50+ Google Analytics Resources – The 2014 Edition 這篇文章就是Kissmetrics所提供的教學，告訴要能善用Google Analytic 你必須學會這麼多！(那還不如花點小錢來用我們工具?XD)

下面列出書裡面有提到的幾個較有名的工具(當然還有其他更多選擇，等待各位去發掘) 都是基於常用和重要的Analytic Framework 來製作，並且每家有著自己的強項與不同的分析著眼點。

2014年3月10日星期一

書摘 Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster - Data driven vs Data Informed

Chapter 2 和 Chapter 3 的內容主要都是在複習Lean Startup，所以不用特別記錄。

第四章的重點是LinkedIn Data Scientist 所提到創業家在處理Data 時容易遇到的十大 pitfalls (陷阱)：

1. Assuming the data is clean

這邊舉的例子是用Zip Code 來分析客戶的來源，但是卻沒注意到很多客戶都是來自某個Zip Code其實是因為系統Default 預設，用這樣的資料來分析就會造成很大的錯誤...

2. Not normalizing

分析資料要用比例來分析，不能用絕對數字來分析，這邊舉例統計某個觀光景點是不是熱門結婚地區，不能單就來結婚的旅客數計算，應該要除以全部的旅客數這個數字才有意義。

2014年3月9日星期日

2014年部落客廣告賺錢供應商列表

圖片來源：Getting Started with Blog Ads, Advertising

話說我開始寫Bloger的時間點就跟挖比特幣(Bitcon)一樣，明明參與的時間點都不算晚，但是都沒有馬上認真的經營或是挖礦，直到後期市場都已經非常成熟甚至衰敗了才想來參一腳？都已經2014年了，怎麼現在還在寫這種文章？如何用網路廣告賺錢？一來算是分享給一些朋友知道，二來也趁機收集了些資訊，才發現網路廣告/網路賺錢的效率只能說今非昔比(或是說競爭更趨白熱化)，比如說很多廣告活動或推薦(Google Adsense 推薦獎勵) 都停止了，PChome 也停止了他們的分紅網...

Anyway 把目前市面上仍然存在的管道整理如下~不求賺錢至少把買domain的錢可以回本吧..XD

曝光點擊類廣告資源

這種類型的廣告，只要你流量越大/訪客越多，基本上收入就會越多，所以幾乎是部落客和各大內容網站必裝，不過相對的流量不夠大，也不用想賺到什麼錢~:P

Goolge Adsense

網站
Youtube
遊戲

BloggerAds
百度廣告管家 (大陸廠商)
AdPlace 網路廣告交易平台- 傳漾(大陸廠商)
MicroAd (日本廠商)

2014年3月5日星期三

如何避免被 Facebook 購物粉絲團標記！拜託請開啟動態時報審查！

最近被Facebook上的購物粉絲團標記照片洗版，實在有夠煩，雖然說見一個就封鎖一個(順便檢舉)，但是在這邊還是呼籲各位好友，請注意自己帳號的安全，以及隱私設定！不要被不肖業者利用，其實你只要作個簡單的設定，可以加強自己的隱私，以及防止你的朋友被騷擾！

2014年3月4日星期二

書摘 Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster - How to Keep Score(1)

Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster (Lean Series)

這本書是精實創業 (The Lean startup) 系列的後續作品，在The Lean startup 裡有提到精實創業之虛榮指數(Vanity metric) 的概念，因為很多創業家都會被錯誤的數據矇騙(其實很多時候是自己欺騙自己)，而這本書 - Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster
，就是更進一步的介紹該如何用正確的資料驗證你的假設是對的。

Instincts are experiments. Data is Proof.

Choose Right Metric 選擇對的數據分析

Qualitative vs Quantitative metrics

如果Quantitative 是在問What and How much，那Qualitative 則是在問why？Qualitative 是透過詢問使用者得來的，不過要注意的是問題的設計很重要，不能造成引導性問題，這樣一來只會引導使用者給出你預想的答案，而不是你需要的得答案。

Vanity vs. actionable metrics

Data Driven 重點不是Data 而是在Driven，面對Data 永遠要問自己"基於這些資料我可以做怎樣的改變？"，如果這些Data 不能幫助你改變，那他可能就只是虛榮指數，本書舉了幾個例子：

總註冊人數就完全是一個虛榮指數，而Active User 可能好一點，但是最有用的應該是Active User 佔總體註冊人數的百分比，這才代表使用者的真正參與程度。

另一個有意義的指標就是 - 在特定一段時間區間內有多少使用者購買，舉例來說以這個為指標橫軸是各家廣告商，你就可以很容易知道，在這一段期間內，到底有多少使用者透過各個廣告平台(Google Yahooo Facebook)來消費 ( 這不就是以前我們做的eMarketing平台....)

書中列出八個要避免使用的虛榮指數：

Number of hits
Number of page views (除非你的Business Model 依靠Page view)
Number of visits
Number of unique visitor
Number of followers/friends/likes
Time on site/number of pages.
Emails collected.
Number of downloads

(OS: 中箭~~這也都是google analytic 提供的基本版功能...Orz....好看歸好看，但對於改進是沒太大幫助的...)

Exploratory vs. reporting metrics

在這個章節提到事情有被分成很多種，對我們來說想要知道的是 unknow (Don't know)的事物，而Reporting Metric 是屬於"Known unknows"，舉例來說我們不知道我們網站流量有多少，但是我們知道要收集流量。而Exploratory 則是屬於"unknown unknowns"，也是所有Startup所要面對的。

為了要能了解Unknown unknows，任何的分析和實驗結果都必須符合以下四點精神：

可以用來確認我們的真實狀況和假設
可以用來驗證我們的直覺，把假設變成證據
可以為我們的試算表、Waterfall chart、董事會上提供數據
可以讓我們找到機會，決定應該把事業建立在什麼上面。

書中舉了一個從Circle of Friends 轉換成 Circle of Moms的例子 (不過只有粗略帶過~)

Leading vs. Lagging metrics

領先指標和落後指標兩個都是非常有用的，只是用途不一樣。

領先指標是用來預測未來(如：current number of prospects in your sales funnel)，而落後指標(如：the number of customers who leave in a given time period) 是用來檢討與發現問題的，不過通常這時也已經有點晚了。

所以在Startup初期，你也沒有多少資料可以用，通常事先從收集落後指標/數據開始，在收集一段時間的數據後才有辦法開始分析產生出領先指標。

有時候落後指標和領先指標也是一體兩面，比如說Sales的簽約數(落後指標)，但是對於財務部門要預估營收卻是屬於領先指標。

所以如何有效利用領先指標和落後指標也將會是此書的重點。

Correlated vs. Causal metrics

你可以很容易找到很多關連性(Correlated)的現象(但是跟造成的真正原因(Causal)不一定相關)，並且可以利用關連性來作預測。

hmm...這裡也有提到類似Big Data的概念，只要資料資料夠大，就可以由關連性找出有用的資訊，不一定需要正確的原因。

correlation is good. Causality is great. Sometimes, you may have to settle for the former—but you should always be trying to discover the latter

最後要注意的，其實Startup 是一直在追逐著移動的目標(Moving Targets)，因為一開始你無法定義怎樣才算成功。要適時的調整你的目標並且建立可接受的指標。

看的好慢啊....Orz...待續...

下一章：書摘 Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster - Data driven vs Data Informed

2014年3月3日星期一

Hadoop Compression Codec 比較

對於長時間營運的Hadoop Cluster 來說，適時的壓縮是非常有幫助的，但是到底什麼情境適合使用壓縮，又該使用哪種演算法呢？參考下面這個 Yahoo 這個投影片相信是一個很好的開始：

SDN Simulator 整理

圖片來源：hardware.com

如果想要開發 SDN Controller 或是 SDN APP那一定會需要用到SDN Simulator 來驗證程式的正確性，下面整理出幾個網路上收集到的 SDN Simulator：

Mininet

Mininet is a network emulator which creates a network of virtual hosts, switches, controllers, and links. Mininet hosts run standard Linux network software, and its switches support OpenFlow for highly flexible custom routing and Software-Defined Networking.

Referecne：