大數據正夯！許多人都想跨進數據的領域，成為資料分析師或資料科學家。就算不是立志想成為資料分析師，也越來越多人了解數據的重要性，希望將數據運用在自己的工作上，像是會計、行銷、管理等等，甚至使用數據來幫助自己做出投資理財更好的決策。但是從學生時代數學就很差，跟數字不熟，是文組生……到底怎麼跨入數據的領域呢？
此篇文章分享非常實用的一本書—《使用數據的技術：韓國星巴克第一數據科學家》，作者寫得很淺顯易懂，舉了很多比喻及實例，數據初學者也能快速上手！
以下整理書中的內容及融入個人的經驗：
首先，可以先用下方心智圖了解作者提出使用數據的技術：
1.1提出問題
數據是用來服務我們的，提出問題的那一刻，數據才有可能幫助我們，否則拿到再多數據都沒有意義。
解決任何問題之前，都要有不滿足及好奇心，好奇為什麼這個月業績成長了？而不是看到業績成長就「噢！好棒」……沒了。
1.2 設計數據
針對想解決的問題，好奇的問題，接下來要知道我們該如何設計數據，需要運用哪些數字解答。書中建議的方法很實用，叫做：拆解問題語句變成數據。
以一句話舉例：最近很流行的電商網站，那裡的包包賣得比其他地方便宜。
接著拆解：
．最近：具體時間點是什麼時候？可以用幾年、幾個月、幾週或是幾天說明嗎？
．很流行：很流行指的是什麼？銷售規模大嗎？銷售排行或成長率高嗎？是在特定族群中受歡迎嗎？在全台灣嗎？在台北嗎？還是特定年齡層經常使用的網站或服務？
．比其他地方：此電商網站的競爭對手是誰？有哪些和這個電商網站類似的商店？是只有賣包包的店嗎？還是只賣特定品牌的店？或是有賣各式各樣品牌的店？
．便宜：有多便宜？便宜幅度是10%嗎？跟全世界價格相比最便宜嗎？在網路或實體中最便宜嗎？是販賣正貨產品業者中，最便宜的嗎？所有的包包都賣得很便宜嗎？其他產品價格都差不多，但這個產品比較便宜嗎？整年度都很便宜，還是只有特定期間才便宜？
1.3 搜尋數據
接下來要用拆解句子裡的元素蒐集數據。蒐集數據不是一件簡單的事，世界上有很多很棒的公司從事販賣數據的服務，但這些服務以個人的身份未必能取可（可能價錢太高或資格不符）。
因此作者建議我們，需要絞盡腦汁思考：能夠拿到哪些數據？如果權限不足拿不到數據，有沒有其他的方法，或是有沒有哪些類似的數據可以替代？
數據依處理程度可分為四大類：
1.Log數據（原始資料）
2.數據表格（簡單加工）
3.商業儀表板（可直接應用，但難以從源頭變化）
4.報告書（可直接運用，方便操作，但沒什麼能更換的地方）
1.4 分析數據
這個步驟是作者說大家最想學，但又最難教的部分。作者建議初學者分析數據時必須抱持「大處著眼，小處著手」的心態。
大處著眼：先挑出數據中最好找，又能看到整體面貌的來仔細檢視，先做一份最有代表性的圖表，像是每日銷售、每月銷售或年度銷售等，數字隨時間推移的長條圖。
小處著手：親手從非常簡單的圖表畫起，用Excel也好，先確認歷史銷售型態，而不是先用演算模型預測銷售走向。如果自己親手做過一次，並了解其含義，下次碰到同樣情況，就能懂得運用相同手法。
2.1 拼出數據的拼圖
不要期待一個數字就能成為公司的轉捩點，重點在於要懂得用數據說故事。將多項分析洞察結果蒐集起來，能決定看到的方向。如果只靠單一分析結果難以斷定，多項數據的準確度就會提升。將分析的結果分門別類，重新排列分類好的內容，讓故事說得通順有理。
以做生意來說，可以用六何法（Who/When/Where/What/How/Why）整理答案，建議以消費者為主詞，也可以用特定店面或特定情況作為主詞。
在拼圖的過程中，若發現空白的地方要追加分析。但也要給自己決定的期限，不能無止盡分析下去。因為藉由數據得到洞察，進而採取動作改變市場，才是最重要的。
2.2 提出方向
提出方向不能講一些虛無飄渺的內容，也不能講一些人人都會講的內容，而是要提出以數據為基礎，具體且符合現實的行動方案。
範例：
（Ｘ）為了做出大眾會喜歡的產品，必須從多個角度檢視。
（Ｘ）必須做出ＯＯ口味的飲料，用ＯＯ色的包裝，必須在ＯＯ超市販賣。
（Ｏ）喜歡ＯＯ的顧客群，通常偏好ＯＯ口味和ＯＯ色。該客群經常在ＯＯ超市出沒。
2.3 數據分享
可透過商業儀表板或報告書分享數據，或選擇藉由兩者之中類似Data Studio等視覺化工具。向不同聽者報告時，需設計不同的故事大綱。（這點跟簡報的原則是類似的。）
3.1 打造行動方案
依數據提出建議後，還需作出明確的行動方案，包含明確的執行時間表與所需資源。每次下決定時，需秉持「資料導向」的決策態度，藉由數據獲得更多信心。若在組織裡，必須兼顧涉入的各部門，最重要的是決策者的決心。如果突然導入覺得很有負擔，可以先從一間商店開始做實驗測試，判斷有成效後再擴大規模。
如果是個人，只要依照數據告訴你的方向設定行動方案即可，雖然一個人感覺行動不易，但因為不需要其他人同意，可能可以更快達成預期成效。
3.2 回饋現場變化
靠數據基礎所企畫的行動方案，也有可能失敗，但是仍然要預設好可以接受的失敗程度，再用數據檢視為什麼成功或失敗，持續這種態度，而不是害怕失敗。
偶爾也有可能發生數據與現實不符的情況，要深入了解，到底忽略哪些地方，或是在「提問—數據—分析—見解—提議—行動方案—現實」的流程中，哪個環節有誤？
另外也要聆聽銷售現場的聲音，企劃內容實際執行時是否可能遇到什麼阻礙，在執行之前要把可能不順或出錯的地方都揪出。
3.3 捕捉消費者反應
實際執行後，必須開成果檢討會，不只以績效為評量指標，而是要一一檢討哪些地方做對、哪些地方做錯。這麼做並不是為了追究誰的責任，而是要回顧如何贏得消費者的心，或是為什麼無法打動消費者。主軸應放在是否如預期般，或是雖然達到業績，卻是矇中的，有其他結果產生。
總結：
我非常喜歡且認同作者所說：「數據是為人類效力。」如前所述，個人有時很難使用完整的數據庫，但不是大數據才能為我們所用。只要保持好奇心多觀察記錄，就算使用紙筆，也能利用數據幫助我們。
大到公司決策，小到個人財務或體重管理，數據都能幫助我們。
「只要你懂數據，數據就會幫你。」共勉之！
好書推薦：作者還在書中最後一部分舉了10個案例解析，讀來非常過癮，對數據有興趣的讀者，大力推薦購入《使用數據的技術》閱讀。
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