[QOTD]Data Mining 只是幫人降低決策所須要的成本。
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從最早的思索如何降低媒體 (資訊傳遞 )成本，
到如何找到對的資訊 (搜尋與 Agent)，以及從既有
的資訊去產生新的資訊 (Data Mining)，主體基本上
都沒甚麼變，只是方法與領域或多或少都有變化。
Data Mining 本身就只是透過已有但難以解析的
大量資訊找到有利用價值的資訊，所以在從大量的資
訊如何歸納與聚焦的方法就是資料採礦，無論是規則
或者是指標，更有可能的是一個定性定量出來的縮減
範圍，都是利用這些方法創造出解決新問題的答案，
而這問題是甚麼，這答案會是甚麼都會影想到所用的
方法。
生活莫不過是一連串的選擇，甚至在 Seth Data
也可能認為選擇是人之為人的最重要課題，但擺脫這
種型而上的說法，經濟只是在有限的資源上做選擇是
最基本的假設。
任何選擇都會有資源做為樣本空間，也就是說，
在資源有限的前提下，人能夠選擇的空間就更有限了
，所以到最後如何在這種限制去做最佳的選擇變成是
最基本的問題，而在解決問題的答案方法中，從既有
的過去資源去做判斷是最合理的依據，只是這個過去
可供參考的歷史相對現在可用的資源比例是相當龐大
與不可計數，而在主觀與直覺上應該有更好的方式來
找到答案。
而在這種數字資料庫中，應用最廣的大概就是金
融與體育，從過去的結果去判斷未來是金融數字與體
育數字最重要的依據，從打開報紙來看，充滿數字的
兩個版面就是這兩個吧，只是往往體育的數字規模可
能跟金融比較起來是小非常多，但面臨的不確定性是
等價的，沒有人能夠百分之百的預測未來的行為，因
為再些微的可能性都會造成巨大變化的發散性，只是
這個發散性的變化是在所有時刻的切點都可以找到一
些模式。
事實上決策資源系統本來就不是來做百分之百的
預測，這個可能要交給命理學家或預知者來做的，但
發展出一個系統能夠 80% 甚至 90% 適用的價值就已
經相當高了，因此找到這些方法也是具有相當的價值
。
而電腦在這套決策支援系統中，正適合處理大量
的資訊找到一定程度的模式來做參考，只是與其說是
幫人做決策，還不如只是種參考與回饋的機制，只是
這樣的參考行為已經可以把時間與規模做一定程度的
放大，其經驗也不再受限於個人，甚至是從小眾到大
眾的模糊群體與個人，甚至是不存在的本體做為一種
參考，因為人的行為再如何都很難去預測與代為決策
，只是透過這系統幫人降低決策所須要的成本是必要
的。
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1/28/04 7:36 pm，從市政府站開始寫，是因為
同事載我從永春站開始坐起。
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