#觀點 — Public Fediverse posts

黃星達（Sing-Da） 2026-08-22 16:00:00 CST

去年我根據數據分析結果
說了
美國沒有就業問題
但有失業問題

結果聯準會還是降息了

到了2026年
美國5月ADP就業人數增加12.20萬人，爲去年1月以來最大增幅，預期增加11.80萬人，前值增加10.90萬人。

從去年到今年
美國的就業市場始終沒有問題

美國的聯邦政府和聯準會
以及媒體
到底想做什麼
恐怕這才是真正細思極恐！

#美國 #經濟 #財經 #觀點 #記錄

去年我根據數據分析結果
說了
美國沒有就業問題
但有失業問題

結果聯準會還是降息了

到了2026年
美國5月ADP就業人數增加12.20萬人，爲去年1月以來最大增幅，預期增加11.80萬人，前值增加10.90萬人。

從去年到今年
美國的就業市場始終沒有問題

美國的聯邦政府和聯準會
以及媒體
到底想做什麼
恐怕這才是真正細思極恐！

#美國 #經濟 #財經 #觀點 #記錄

美國有引用數據的官方文件（含網站），現在看來，數據都得被調整，但那些報告文件和網頁公告並不會跟著更新。

當我們詢問生成式AI，加上生成式AI訓練模型數據庫的一部分是舊文件，並未同步更新已經調整的數據。

我們的“數字”，還可信嗎？

#觀點

美國有引用數據的官方文件（含網站），現在看來，數據都得被調整，但那些報告文件和網頁公告並不會跟著更新。

當我們詢問生成式AI，加上生成式AI訓練模型數據庫的一部分是舊文件，並未同步更新已經調整的數據。

我們的“數字”，還可信嗎？

#觀點

墊枕頭睡覺反而傷眼？最新研究與過去觀點不同 眼科醫生詳細解說
https://www.am730.com.hk/健康/1031658/墊枕頭睡覺反而傷眼-最新研究與過去觀點不同-眼科醫生詳細解說

伊朗戰爭，庫爾德人該起身抵抗？還是靜觀其變？當戰火蔓延，庫德族人再度站上抉擇的十字路口 #伊朗 #伊朗戰爭 #podcast #國際觀點 #history #國際觀點 #環球市況
https://www.youtube.com/watch?v=UcW5gSWAtxg

當我們看通貨膨脹率和失業率時，都會慣性帶入一高一低的想法，在Youtube上解說美國經濟情況更是如此。

這是經濟學的菲利普曲線關係，薩繆森與索羅在1960年的論文上提出的關係。

美國聯準會始終依賴這樣的關係做其決策。但是，從時間序的數據來看，失業率上升且通貨膨脹率上升，恐怕美國經濟體也要走向會發生同向關係的可能。

事實上，這樣的反向關係過去也有人驗出同向關係。我們不得不承認美國當初嚴格按照數據做決策，確實維持很好的反向關係。至於現在……事情已經改變了。但是否會成形同向關係，還得在整體數據期間內去看。

#經濟 #財經 #美國 #通貨膨脹 #數據分析 #AI #AI數據分析 #useconomy #economy #economywatch #inflation #usinflation #觀點

當我們看通貨膨脹率和失業率時，都會慣性帶入一高一低的想法，在Youtube上解說美國經濟情況更是如此。

這是經濟學的菲利普曲線關係，薩繆森與索羅在1960年的論文上提出的關係。

美國聯準會始終依賴這樣的關係做其決策。但是，從時間序的數據來看，失業率上升且通貨膨脹率上升，恐怕美國經濟體也要走向會發生同向關係的可能。

事實上，這樣的反向關係過去也有人驗出同向關係。我們不得不承認美國當初嚴格按照數據做決策，確實維持很好的反向關係。至於現在……事情已經改變了。但是否會成形同向關係，還得在整體數據期間內去看。

#經濟 #財經 #美國 #通貨膨脹 #數據分析 #AI #AI數據分析 #useconomy #economy #economywatch #inflation #usinflation #觀點

當我們看通貨膨脹率和失業率時，都會慣性帶入一高一低的想法，在Youtube上解說美國經濟情況更是如此。

這是經濟學的菲利普曲線關係，薩繆森與索羅在1960年的論文上提出的關係。

美國聯準會始終依賴這樣的關係做其決策。但是，從時間序的數據來看，失業率上升且通貨膨脹率上升，恐怕美國經濟體也要走向會發生同向關係的可能。

事實上，這樣的反向關係過去也有人驗出同向關係。我們不得不承認美國當初嚴格按照數據做決策，確實維持很好的反向關係。至於現在……事情已經改變了。但是否會成形同向關係，還得在整體數據期間內去看。

#經濟 #財經 #美國 #通貨膨脹 #數據分析 #AI #AI數據分析 #useconomy #economy #economywatch #inflation #usinflation #觀點

數據分析的強大是：

- 用數據客觀揭露數據背後的現象
- 分析方法用對才能讓數據說真話
- 很少人走的賽道，就是一片藍海

#觀點 #數據分析 #MathAI

數據分析的強大是：

- 用數據客觀揭露數據背後的現象
- 分析方法用對才能讓數據說真話
- 很少人走的賽道，就是一片藍海

#觀點 #數據分析 #MathAI

不只是數字上的精準分析
對於一些新聞或世界上的事件
我們也需要篩選與關注

為什麼你總是比別人晚知道事情
或者總是被新聞媒體牽著鼻子走

那是因為你對數字的敏感度不夠
同時對新聞或消息的甄別度不夠

我為什麼開始除了發佈數字的短期趨勢
那是因為這個分析方法才能讓你看到
原來，數字可以告訴你關鍵時間

為什麼發佈新聞或消息的文章
那是因為你看完新聞或消息
難以提煉關鍵點與可能影響
所以這才分享給你

這比你看一本書獲得的資訊
或者你自己去尋找新聞或消息
還要來得更方便，不是嗎？

追蹤我，獲得更多的新資訊

#觀點 #學習 #知識

不只是數字上的精準分析
對於一些新聞或世界上的事件
我們也需要篩選與關注

為什麼你總是比別人晚知道事情
或者總是被新聞媒體牽著鼻子走

那是因為你對數字的敏感度不夠
同時對新聞或消息的甄別度不夠

我為什麼開始除了發佈數字的短期趨勢
那是因為這個分析方法才能讓你看到
原來，數字可以告訴你關鍵時間

為什麼發佈新聞或消息的文章
那是因為你看完新聞或消息
難以提煉關鍵點與可能影響
所以這才分享給你

這比你看一本書獲得的資訊
或者你自己去尋找新聞或消息
還要來得更方便，不是嗎？

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#觀點 #學習 #知識

美國國務院史上最大裁員風暴：1,353名外交官「一日離場」，魯比奧重組國務院！

▸ 裁員15%-18%，關閉「全球婦女辦公室」等單位
▸ 最高法院掃除障礙，白宮稱「美國優先的勝利」
▸ 員工怒控：「抽椅子式」裁員，無視績效與經驗

深度解析：
https://aitrendsplot.blogspot.com/2025/07/blog-post_13.html

下一步追蹤：
▸ 7/14新架構上路
▸ 裁員員工60-120天帶薪休假
▸ 中俄反應受關注

#美國外交 #裁員潮 #魯比奧 #地緣政治 #觀點 #筆記

美國國務院史上最大裁員風暴：1,353名外交官「一日離場」，魯比奧重組國務院！

▸ 裁員15%-18%，關閉「全球婦女辦公室」等單位
▸ 最高法院掃除障礙，白宮稱「美國優先的勝利」
▸ 員工怒控：「抽椅子式」裁員，無視績效與經驗

深度解析：
https://aitrendsplot.blogspot.com/2025/07/blog-post_13.html

下一步追蹤：
▸ 7/14新架構上路
▸ 裁員員工60-120天帶薪休假
▸ 中俄反應受關注

#美國外交 #裁員潮 #魯比奧 #地緣政治 #觀點 #筆記

使用生成式AI倒底好不好？
我認為並沒有什麼不好。要看你怎麼使用。

我並沒有使用生成式AI寫文，但是會導入數據分析結果，讓生成式AI整理和解析。解析內容，我會弄成網頁，提供學生參考。在教學時指出生成式AI會出現的錯誤。

我也告訴學生不用去反反覆覆地跟生成式AI對話，讓它生成正確的內容。因為當你耗費那些時間的時候，還不如自己修改內容。

此時你已經具體知道內容的錯誤位置，並且也知道內容錯了什麼。你又何必一直糾結在那，跟生成式AI鬥智鬥勇，浪費你的時間。

#觀點

使用生成式AI倒底好不好？
我認為並沒有什麼不好。要看你怎麼使用。

我並沒有使用生成式AI寫文，但是會導入數據分析結果，讓生成式AI整理和解析。解析內容，我會弄成網頁，提供學生參考。在教學時指出生成式AI會出現的錯誤。

我也告訴學生不用去反反覆覆地跟生成式AI對話，讓它生成正確的內容。因為當你耗費那些時間的時候，還不如自己修改內容。

此時你已經具體知道內容的錯誤位置，並且也知道內容錯了什麼。你又何必一直糾結在那，跟生成式AI鬥智鬥勇，浪費你的時間。

#觀點

為什麼企業還是以Tableau、數據庫(database)等將數據導入，搭配統計軟體，進行數據分析(Analyze)為主？

因為這些可以保障數據保密，不會因為連網或一些因素，變成洩密。近期不是有微信使用者的資料洩密嗎？所以這樣的不聯網分析，可以確保企業數據不外洩。

#觀點

為什麼企業還是以Tableau、數據庫(database)等將數據導入，搭配統計軟體，進行數據分析(Analyze)為主？

因為這些可以保障數據保密，不會因為連網或一些因素，變成洩密。近期不是有微信使用者的資料洩密嗎？所以這樣的不聯網分析，可以確保企業數據不外洩。

#觀點

很有趣的現象^_^生成式AI才是AI

其實人工智慧不是只有生成式AI。你可以將生成式AI想成一個架構，有核心，有流程。數據經過核心和流程後，產出給你。

那麼這個核心就是你所知道的機率論，統計學，數學模型組成的地方。流程則是對標記數據進行分類，匹配，篩選等等的一系列動作，產生所謂代表「學習」。這點從一些流程圖中可以看到。

你得明白別人研究的是哪個部分。不同的架構會有不同的名稱。

其中核心的破解是最驚人的，也是暴力突破人工智慧真偽的重點。

#觀點

很有趣的現象^_^生成式AI才是AI

其實人工智慧不是只有生成式AI。你可以將生成式AI想成一個架構，有核心，有流程。數據經過核心和流程後，產出給你。

那麼這個核心就是你所知道的機率論，統計學，數學模型組成的地方。流程則是對標記數據進行分類，匹配，篩選等等的一系列動作，產生所謂代表「學習」。這點從一些流程圖中可以看到。

你得明白別人研究的是哪個部分。不同的架構會有不同的名稱。

其中核心的破解是最驚人的，也是暴力突破人工智慧真偽的重點。

#觀點

在台灣2024年其實是人工智慧前期的鋪陳結尾，2025年是人工智慧全民化第一年。但我前面說了，你到底知不知道什麼是人工智慧，人工智慧你要如何定位它。這些都無法確定就要推廣，就要很多人去學習，這就像泡沫，你也可以認為是人工智慧泡沫。

原本人工智慧只要發展出來，確實只會一家獨大。但如果人工智慧的Analytics有問題呢？「學習」真的是「學習」？最簡單的問題反映在數字判斷、運算。

一般來說人工智慧依附在機器上，所以機器能做的數學計算，對！這是最基礎的部分，有學程式的人就會知道在最開始的學習就是做加減乘除。

那麼，人工智慧並沒有先完成這塊，反而是文字排序與合成，再到聲音與影像。這不難聯想，人工智慧的近代開發可以說是以文字導向的識別功能為核心。換句話說，連同大數據也是走這條路線。

#AI #數據分析 #人工智慧 #人工智能 #觀點

在台灣2024年其實是人工智慧前期的鋪陳結尾，2025年是人工智慧全民化第一年。但我前面說了，你到底知不知道什麼是人工智慧，人工智慧你要如何定位它。這些都無法確定就要推廣，就要很多人去學習，這就像泡沫，你也可以認為是人工智慧泡沫。

原本人工智慧只要發展出來，確實只會一家獨大。但如果人工智慧的Analytics有問題呢？「學習」真的是「學習」？最簡單的問題反映在數字判斷、運算。

一般來說人工智慧依附在機器上，所以機器能做的數學計算，對！這是最基礎的部分，有學程式的人就會知道在最開始的學習就是做加減乘除。

那麼，人工智慧並沒有先完成這塊，反而是文字排序與合成，再到聲音與影像。這不難聯想，人工智慧的近代開發可以說是以文字導向的識別功能為核心。換句話說，連同大數據也是走這條路線。

#AI #數據分析 #人工智慧 #人工智能 #觀點

我們很遺憾的是，真實的人工智慧研究是無法被彰顯，被看到的。媒體的力量與宣傳造神的手法，讓耗費資源的科技成果成為主宰。而這樣的做法從未真正解決問題。

想要人工智慧發展正確且穩健，就得回頭去檢驗：

1. 你真的讓數據自己說話嗎？

2. 數據真的有他們自己的數學模型嗎？這裡的數學模型可不是單一模型或演算法組成或轉換技術。不同組數據就應該有其特定的數學模型結果，這是人工智慧讓數據具有「模型選擇」的決策能力。

要我說，這就是類似「還政於民」概念的另一種表現。我們只是將一些選擇還給數據本身。

3. 人工智慧該從加入分析方法進行運算與判斷，還是分析方法成為人工智慧的基礎？

這點當然是在反思你對待人工智慧的看法。這樣的看法會影響人工智慧的發展。例如需要檢測序列相關使用某檢定時，你真的用正確的臨界值表嗎？人工智慧加入分析方法其實可以幫助做反覆運算與判斷。但你們做了嗎？所以看待人工智慧的角度將決定能不能解決問題。

#AI #人工智慧 #人工智能 #觀點

我們很遺憾的是，真實的人工智慧研究是無法被彰顯，被看到的。媒體的力量與宣傳造神的手法，讓耗費資源的科技成果成為主宰。而這樣的做法從未真正解決問題。

想要人工智慧發展正確且穩健，就得回頭去檢驗：

1. 你真的讓數據自己說話嗎？

2. 數據真的有他們自己的數學模型嗎？這裡的數學模型可不是單一模型或演算法組成或轉換技術。不同組數據就應該有其特定的數學模型結果，這是人工智慧讓數據具有「模型選擇」的決策能力。

要我說，這就是類似「還政於民」概念的另一種表現。我們只是將一些選擇還給數據本身。

3. 人工智慧該從加入分析方法進行運算與判斷，還是分析方法成為人工智慧的基礎？

這點當然是在反思你對待人工智慧的看法。這樣的看法會影響人工智慧的發展。例如需要檢測序列相關使用某檢定時，你真的用正確的臨界值表嗎？人工智慧加入分析方法其實可以幫助做反覆運算與判斷。但你們做了嗎？所以看待人工智慧的角度將決定能不能解決問題。

#AI #人工智慧 #人工智能 #觀點

新的一年，在跨年之際，和一名朋友，他也是解決非常多始終困擾著人類民生問題的人。他與我聊人工智慧，理念相同。我們都認為：

1. 你敢保證人工智慧給你結果可信？你是將人工智慧當做輔助，還是你在幫人工智慧檢查它的結果？
2. 你敢保證人工智慧的數據庫內數據通通沒問題？
3. 沒有真正產出數學結果的人工智慧建模，不科學。

雖然我們是不同領域的人，但真正解決問題的人都知道，人工智慧是加入各種地方，當然更要加入到數學範疇的分析方法當中。你得檢查數據。數據標籤有誤，只會用數據清洗，那就代表可以被操縱結果。這樣的人工智慧真能給你真實的答案嗎？

太多人不願意去思考，葉公好龍。推崇人工智慧未必是正確的做法，科技終將水到渠成，而不是大推特推，不管真偽。

若科技是來自科學，那麼你認為現在的科技真有科學精神與原則嗎？

#觀點 #人工智慧 #人工智能 #AI

新的一年，在跨年之際，和一名朋友，他也是解決非常多始終困擾著人類民生問題的人。他與我聊人工智慧，理念相同。我們都認為：

1. 你敢保證人工智慧給你結果可信？你是將人工智慧當做輔助，還是你在幫人工智慧檢查它的結果？
2. 你敢保證人工智慧的數據庫內數據通通沒問題？
3. 沒有真正產出數學結果的人工智慧建模，不科學。

雖然我們是不同領域的人，但真正解決問題的人都知道，人工智慧是加入各種地方，當然更要加入到數學範疇的分析方法當中。你得檢查數據。數據標籤有誤，只會用數據清洗，那就代表可以被操縱結果。這樣的人工智慧真能給你真實的答案嗎？

太多人不願意去思考，葉公好龍。推崇人工智慧未必是正確的做法，科技終將水到渠成，而不是大推特推，不管真偽。

若科技是來自科學，那麼你認為現在的科技真有科學精神與原則嗎？

#觀點 #人工智慧 #人工智能 #AI

歷史會重演！
台灣黨爭不就是如明末嘛！

事件如此
自然數據也會如此
數據告訴我們的時間資訊
只是人類找不出來
甚至沒有理由地指走勢圖當趨勢圖
你是聽拿圖說故事的人的觀點
還是真的讓數據自己說話？

數據分析不是圖像視覺化
用圖像視覺化來表現數據分析只是
數據分析流程中的數據處理階段
圖像視覺化是憑觀察
觀察的資訊是主觀
所以才要訓練解讀
每個人解讀又會不同
大致上的明顯資訊會被解讀出來
剩下的就是
你聽他們講故事
然後提決策建議

這是你要的數據分析嗎？
寫論文的同學們，這是你寫的論文？
大學教授接受這樣的數據分析？

#數據分析 #觀點

歷史會重演！
台灣黨爭不就是如明末嘛！

事件如此
自然數據也會如此
數據告訴我們的時間資訊
只是人類找不出來
甚至沒有理由地指走勢圖當趨勢圖
你是聽拿圖說故事的人的觀點
還是真的讓數據自己說話？

數據分析不是圖像視覺化
用圖像視覺化來表現數據分析只是
數據分析流程中的數據處理階段
圖像視覺化是憑觀察
觀察的資訊是主觀
所以才要訓練解讀
每個人解讀又會不同
大致上的明顯資訊會被解讀出來
剩下的就是
你聽他們講故事
然後提決策建議

這是你要的數據分析嗎？
寫論文的同學們，這是你寫的論文？
大學教授接受這樣的數據分析？

#數據分析 #觀點

博弈論，又稱賽局理論，是John Nash的成果。通常用囚徒困境進行解說。但囚徒困境真對嗎？

反例：川普案
共犯承認，川普堅持不承認
最後他贏了
成為美國總統

為什麼囚犯困境不能用？

因為報酬的設計看似正確
其實那數字都是「人」設的
其他因素也加不進

2014年Lee發表在Econlit等級的期刊論文中就提到了，報酬是不確定的，你不可能一個數字或數字條件去設定這2×2決策！

概率不是發生在外面，而是直接就是報酬！

未完 1/ #觀點

博弈論，又稱賽局理論，是John Nash的成果。通常用囚徒困境進行解說。但囚徒困境真對嗎？

反例：川普案
共犯承認，川普堅持不承認
最後他贏了
成為美國總統

為什麼囚犯困境不能用？

因為報酬的設計看似正確
其實那數字都是「人」設的
其他因素也加不進

2014年Lee發表在Econlit等級的期刊論文中就提到了，報酬是不確定的，你不可能一個數字或數字條件去設定這2×2決策！

概率不是發生在外面，而是直接就是報酬！

未完 1/ #觀點

科學研究最怕跳過或繞路
因為問題始終在那
最終你得回去解決

即使封神
也只是通往真相的一小斷片

有人支持理論至上
有人支持技術至上

無論哪方面領先
還是得等另一半跟上
兩者畢竟相輔相成

最糟糕的情況不就是
失去兩個世代的時間
回到開始的問題(複數)
逐一解決後
讓路徑回到正確方向
繼續前行

#觀點

科學研究最怕跳過或繞路
因為問題始終在那
最終你得回去解決

即使封神
也只是通往真相的一小斷片

有人支持理論至上
有人支持技術至上

無論哪方面領先
還是得等另一半跟上
兩者畢竟相輔相成

最糟糕的情況不就是
失去兩個世代的時間
回到開始的問題(複數)
逐一解決後
讓路徑回到正確方向
繼續前行

#觀點

從這兩種分析角度發現：

1. 台股試圖走多方的情緒非常強烈，有點不顧原本市場的趨勢方向，硬要轉上。

2. 台股從2024年起趨勢變得【非常不穩定】，投資人須非常謹慎小心。

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#台灣 #經濟 #財經 #台股 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infographic #觀點 #data #股市

從這兩種分析角度發現：

1. 台股試圖走多方的情緒非常強烈，有點不顧原本市場的趨勢方向，硬要轉上。

2. 台股從2024年起趨勢變得【非常不穩定】，投資人須非常謹慎小心。

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去年12月得到的美國進口物價指數趨勢(見圖二)，最新趨勢從2023年7月到11月平均每月增加0.03。

增加三個月的數據後(見圖一)，趨勢變化：

1. 進口物價指數趨勢上漲轉為下降
2. 平均每月減少0.107

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#美國 #經濟 #財經 #物價 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infographic #觀點 #data #USA #進口

去年12月得到的美國進口物價指數趨勢(見圖二)，最新趨勢從2023年7月到11月平均每月增加0.03。

增加三個月的數據後(見圖一)，趨勢變化：

1. 進口物價指數趨勢上漲轉為下降
2. 平均每月減少0.107

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#美國 #經濟 #財經 #物價 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infographic #觀點 #data #USA #進口

美國消費者物價指數在公布2024年2月的數據後，趨勢會發生怎樣的改變呢？

1. 最新趨勢起點不變
2. 上個月的最新趨勢平均每月增加0.798
3. 這個月的最新趨勢平均每月增加0.797
由此可見美國 #CPI 上升趨緩

2024年2月公布的 #CPI 高於預期又如何!

這趨勢圖印證為何美國股市反應不明顯，因為CPI確實趨緩。

即使如此，以2018年1月的數字為基準，美國CPI仍是高得驚人。

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#投資 #經濟 #財經 #通貨膨脹 #美國 #通膨 #通脹 #inflation #usa #ai #mathai #dataanalysis #dataanalytics #infographic #AI數據分析 #數據分析 #知識 #學習 #觀點

美國消費者物價指數在公布2024年2月的數據後，趨勢會發生怎樣的改變呢？

1. 最新趨勢起點不變
2. 上個月的最新趨勢平均每月增加0.798
3. 這個月的最新趨勢平均每月增加0.797
由此可見美國 #CPI 上升趨緩

2024年2月公布的 #CPI 高於預期又如何!

這趨勢圖印證為何美國股市反應不明顯，因為CPI確實趨緩。

即使如此，以2018年1月的數字為基準，美國CPI仍是高得驚人。

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#投資 #經濟 #財經 #通貨膨脹 #美國 #通膨 #通脹 #inflation #usa #ai #mathai #dataanalysis #dataanalytics #infographic #AI數據分析 #數據分析 #知識 #學習 #觀點

美國消費者物價指數在公布2024年2月的數據後，趨勢會發生怎樣的改變呢？

1. 最新趨勢起點不變
2. 上個月的最新趨勢平均每月增加0.798
3. 這個月的最新趨勢平均每月增加0.797
由此可見美國 #CPI 上升趨緩

2024年2月公布的 #CPI 高於預期又如何!

這趨勢圖印證為何美國股市反應不明顯，因為CPI確實趨緩。

即使如此，以2018年1月的數字為基準，美國CPI仍是高得驚人。

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#投資 #經濟 #財經 #通貨膨脹 #美國 #通膨 #通脹 #inflation #usa #ai #mathai #dataanalysis #dataanalytics #infographic #AI數據分析 #數據分析 #知識 #學習 #觀點

美國通貨膨脹率趨勢圖

在加入2024年1月數據讓最新趨勢轉為下降趨勢後(速度=-0.004%)，雖然2024年2月的通膨率(=3.15317%) > 1月通膨率(=3.09088%)，但對趨勢來說，平均每月下降速度反而增快(-0.012%)。

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美國通貨膨脹率趨勢圖

在加入2024年1月數據讓最新趨勢轉為下降趨勢後(速度=-0.004%)，雖然2024年2月的通膨率(=3.15317%) > 1月通膨率(=3.09088%)，但對趨勢來說，平均每月下降速度反而增快(-0.012%)。

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美國通貨膨脹率趨勢圖

在加入2024年1月數據讓最新趨勢轉為下降趨勢後(速度=-0.004%)，雖然2024年2月的通膨率(=3.15317%) > 1月通膨率(=3.09088%)，但對趨勢來說，平均每月下降速度反而增快(-0.012%)。

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美國零售業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：

- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.157美元
- 2022年6月到2022年11月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年12月到2023年5月平均時薪平均每月增加0.160美元
- 2023年6月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.0016美元

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美國零售業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：

- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.157美元
- 2022年6月到2022年11月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年12月到2023年5月平均時薪平均每月增加0.160美元
- 2023年6月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.0016美元

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#投資 #經濟 #財經 #金融 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infografic #觀點 #data #美國 #labor #Salary #retail #薪資

美國建築業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：

- 2021年3月到2021年10月平均時薪平均每月增加0.185美元
- 2021年11月到2022年12月平均時薪平均每月增加0.170美元
- 2023年1月到2023年6月平均時薪平均每月增加0.109美元
- 2023年7月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.128美元

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#投資 #經濟 #財經 #金融 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infografic #觀點 #data #labor #Salary #USA #就業 #薪資

美國建築業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：

- 2021年3月到2021年10月平均時薪平均每月增加0.185美元
- 2021年11月到2022年12月平均時薪平均每月增加0.170美元
- 2023年1月到2023年6月平均時薪平均每月增加0.109美元
- 2023年7月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.128美元

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#投資 #經濟 #財經 #金融 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infografic #觀點 #data #labor #Salary #USA #就業 #薪資

美國資訊業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：

- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.298美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.6美元
- 2022年11月到2023年4月平均時薪平均每月增加0.185美元
- 2023年5月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.164美元

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#投資 #經濟 #財經 #金融 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infografic #觀點 #data #薪資 #就業 #Salary #labor #USA

美國資訊業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：

- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.298美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.6美元
- 2022年11月到2023年4月平均時薪平均每月增加0.185美元
- 2023年5月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.164美元

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#投資 #經濟 #財經 #金融 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infografic #觀點 #data #薪資 #就業 #Salary #labor #USA

美國私人部門平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：

- 2022年1月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.217美元
- 2022年11月到2022年4月平均時薪平均每月增加0.18美元
- 2023年5月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.134美元

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#投資 #經濟 #財經 #金融 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infografic #觀點 #data #Salary #USA #labor

美國私人部門平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：

- 2022年1月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.217美元
- 2022年11月到2022年4月平均時薪平均每月增加0.18美元
- 2023年5月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.134美元

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#投資 #經濟 #財經 #金融 #AI數據分析 #數據分析 #dataanalysis #AI #MathAI #知識 #學習 #infografic #觀點 #data #Salary #USA #labor

能直接在社群平台上分享學術數據成果是非常好的。這些學術成果是經由AI數據分析(MathAI)完成數據分析。

其結果能直接在社群平台上發布，還能直接成為決策訊息，十分令人驚艷！

以美國所有商業銀行的存款金額數據來看，典型的折線圖並不能如下圖提供精準、客觀，且實用的趨勢分析結果。

任何人都無法拒絕優秀的科研成果，或者已經被稱為產品/服務了。

#academicchatter #mathai #ai #infografic #data #dataanalysis #econdon #經濟 #財經 #數據分析 #觀點 #AI數據分析 #知識 #學習 #skill

能直接在社群平台上分享學術數據成果是非常好的。這些學術成果是經由AI數據分析(MathAI)完成數據分析。

其結果能直接在社群平台上發布，還能直接成為決策訊息，十分令人驚艷！

以美國所有商業銀行的存款金額數據來看，典型的折線圖並不能如下圖提供精準、客觀，且實用的趨勢分析結果。

任何人都無法拒絕優秀的科研成果，或者已經被稱為產品/服務了。

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美國的失業率趨勢變化如何呢？
在時間軸上失業率最新的趨勢從2023年2月到2024年2月平均每月增加0.026%。

相比上個月最新趨勢結果[註1]是平均每月增加0.022%，2024年1月的數據拉動整體平均。由此可見美國失業率提升許多。

註1： https://mastodon.social/@aphoebusli/111883216689329711

#美國 #就業 #失業 #經濟 #財經 #數據分析 #知識 #學習 #觀點 #data #ai #mathai #usa #labor #unemployment #dataanalysis #infografic #knowledge #academicchatter

美國的失業率趨勢變化如何呢？
在時間軸上失業率最新的趨勢從2023年2月到2024年2月平均每月增加0.026%。

相比上個月最新趨勢結果[註1]是平均每月增加0.022%，2024年1月的數據拉動整體平均。由此可見美國失業率提升許多。

註1： https://mastodon.social/@aphoebusli/111883216689329711

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🔥 發現 - 最新趨勢的勞動生產力是緩慢上升

我們需要注意一點：此時的美國生產力指數已經相對數據期間起始來說，非常之高了!!!!!

那麼高的勞動生產力還能增漲多快呢⁉️

你如果只看媒體報導單一數字，如原始數字或年增率，就不會知道原來美國勞動生產力在這21年已經那麼有效率了，可以在相同的時間內每小時生產出更多的商品或服務。

雖然我們看到此時的勞動生產力正在上升，但對比同時期的空心三角點的垂直距離。再看到其他趨勢期間，趨勢線與空心三角點的差距。

最新趨勢期間的勞動生產力趨勢恐怕不是直線成長，而是更快速的成長。圖二右邊的U型兩點位置就是這最新趨勢期間。

這很可能就是一年的AI發展帶來了10年的科技進步與促使勞動在每小時內可以產出更多的商品或服務。

發現該線程有價值嗎？
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#觀點 #AI數據分析 #數據分析 #經濟 #財經 #勞動 #生產力 #美國 #USA #nonfarm #人工智能 #人工智慧 #dataanalysis #visualanalytics #知識 #學習 #ai

🔥 發現 - 最新趨勢的勞動生產力是緩慢上升

我們需要注意一點：此時的美國生產力指數已經相對數據期間起始來說，非常之高了!!!!!

那麼高的勞動生產力還能增漲多快呢⁉️

你如果只看媒體報導單一數字，如原始數字或年增率，就不會知道原來美國勞動生產力在這21年已經那麼有效率了，可以在相同的時間內每小時生產出更多的商品或服務。

雖然我們看到此時的勞動生產力正在上升，但對比同時期的空心三角點的垂直距離。再看到其他趨勢期間，趨勢線與空心三角點的差距。

最新趨勢期間的勞動生產力趨勢恐怕不是直線成長，而是更快速的成長。圖二右邊的U型兩點位置就是這最新趨勢期間。

這很可能就是一年的AI發展帶來了10年的科技進步與促使勞動在每小時內可以產出更多的商品或服務。

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#觀點 #AI數據分析 #數據分析 #經濟 #財經 #勞動 #生產力 #美國 #USA #nonfarm #人工智能 #人工智慧 #dataanalysis #visualanalytics #知識 #學習 #ai

🔥 發現 - 2020年第一季與第二季異常跳漲的勞動生產力

從2003年第一季到20120年第一季可以看到非常正常，幾乎可以說沒有什麼異常向上或向下的跳漲現象。

而2020年第二季出現了一個111.129的數字，而第一季是105.274。一個劇烈的生產力變化。或許我們可以歸因在總工時因為居家令而減少，所以生產力比率的計算上造成這樣的不連續問題。

但有意思的是，隨著居家令慢慢解除，勞動生產力指數下降了。

即使總工時增加緩慢，但很可能是美國當時總產出有不佳表現。矛盾的是美國2020年第三季與第四季的GDP是逐漸上升的。這或許需要更多的數據與資訊才能印證為什麼當時的勞動生產力卻在下降，並持續到2021年第三季。

#觀點 #AI數據分析 #數據分析 #經濟 #財經 #勞動 #生產力 #美國 #USA #nonfarm #人工智能 #人工智慧 #dataanalysis #visualanalytics #知識 #學習 #infografic #mathai #data #labor

🔥 發現 - 2020年第一季與第二季異常跳漲的勞動生產力

從2003年第一季到20120年第一季可以看到非常正常，幾乎可以說沒有什麼異常向上或向下的跳漲現象。

而2020年第二季出現了一個111.129的數字，而第一季是105.274。一個劇烈的生產力變化。或許我們可以歸因在總工時因為居家令而減少，所以生產力比率的計算上造成這樣的不連續問題。

但有意思的是，隨著居家令慢慢解除，勞動生產力指數下降了。

即使總工時增加緩慢，但很可能是美國當時總產出有不佳表現。矛盾的是美國2020年第三季與第四季的GDP是逐漸上升的。這或許需要更多的數據與資訊才能印證為什麼當時的勞動生產力卻在下降，並持續到2021年第三季。

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