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Editor's Notes

  1. 今天主講的議題 是『募資的數據服務』到底該如何幫助到中小企業？
  2. 為了研究這個議題，我們去看了 TED 上面的一個視頻 該演講共有兩百四十多萬的瀏覽人次 主要是談，創新創業的成功與失敗原因
  3. 創辦人就很好奇，旗下的公司，有的成功，有的失敗，到底原因是什麼呢？ 於是歸因了五大因素
  4. 現在的人怎麼做？
  5. 為了找到這個時機 大家花費許多間 868案件集資成功 總計71382萬元（7.1億） 80件集資專案(10%)佔了所有金額的70% 國外集資案件佔一半 國外群募資金市場比台灣大
  6. 花費了時間成本之後 經驗法則 > 茫茫數據海 不容易找尋，我們到底要做什麼呢？ ------ 收集許多資料之後，很容易迷失在數據當中 最後常常還是依賴經驗法則判斷
  7. 即使收集了很多資料後 我們還是要花很多時間去做整理與判讀 --- 納特·西爾弗，美國的統計學家和作家，專長是分析棒球數據以及預測選舉結果。他現在是ESPN的FiveThirtyEight部落格的主編，也是ABC News的特派記者。 他以精準預測 2008 及 2012 年的美國總統大選著名。 維基百科 出生： 1978 年 1 月 13 日（38 歲），美國密西根州東蘭辛 畢業日期： 2000 年 提名紀錄： 新聞及紀錄片艾美獎傑出突發新聞長篇現場報導獎 ---- 精準預測了美國50個州的選舉結果 所以必須要由專家來解讀
  8. 題目清單 參考貝殼放大的檢核表 為了找到合適的創業時機 創業團隊或是投資人
  9. 勞力密集到腦力密集（工人智慧到人工智慧） 電腦幫人分析大數據，讓企業人員真正從勞力密集的資料整理工作，過渡到腦力密集的，把複雜的整理工作轉變為閱讀足以理解，消化，吸收的程度，而且還有時間去數據背後的結果，找到更新的觀點，做出更好的決策。 ----- 研究一個領域的市場現況 用 google 找資料 開始消化資料 製作相關統計圖表 搭配上簡報說故事 --- 人的經驗才有辦法真正解讀數據背後意義
  10. ，是不是隨時間上揚？ 對跟我相關的產業，是不是挹注大量資金？ 根據群募與投資的資金趨勢，分析新創產業是否在浪頭上 競爭對手資訊？相關專案與公司 資金市場變化？協助整理市場資金變化 產業熱度？ 協助判斷產業關注度的變化
  11. 讓募資資料幫助創業者找到適合自己的創業時機 每個人會有各自適合的 Timing 但越充分的資訊揭露，就越能夠協助這些團隊找到合適的 Timing 平台不是水晶球，而是資訊揭露的角色