資料轉換成情報或觀點的鍊金術
從產生資料(蒐集)→分析(資料整合與觀點的形成)→呈現(製作提案書)→提案(發表)
13個步驟,完整流程(大循環)全詳解
資料可能只是一種簡單的訊息,也可能轉換成有力的情報,其中關鍵在於整合分析力。在海量資料中,如何將一般的data經篩選、整合與分析後,轉換為有用的information,是現代人工作求學,提升競爭力的必備技能。然而面對「資料海洋」,沒有經驗的資料蒐集者,很容易在大海中沒頂,但懂得資料蒐集的策略與方法,就能輕鬆駕馭它,彷彿在海上玩起衝浪板的遊戲,甚至潛入海中,好好觀察海底的世界。
>>前置作業
在蒐集資料前要先確立研究目的或解決問題的假設,才能有效地蒐集與篩選資訊,一開始就要先釐清蒐集資料的「意圖」、「目的」與「屬性」的IPA法則,並在此法則下,明確化5W1H (Why+What +Who+Where+When+How much)的內容,才能事半功倍。
>>資料的類型
一般資料可分為文字型、圖像型和數據型三種,從取得方式,又可分成透過市場調查付費取得的「一手/初級資料」,和網路或報章雜誌上免費公開的「二手/次級資料」;從性質看,則有可進行統計分析的數據型「量化資料」,及訪談後所得的文字式的描述型或探索型「質化資料」。
>>資料蒐集的方法
準備兩張A3紙,一張是由IPA與5W1H項目組成的草圖,另一張則是涵蓋研究或假設性質、資料起迄時間、資料型式、資料來源與取得方式與費用五大項目的「資料蒐集評估表」,反覆檢查無誤後就可開始蒐集,先從「二手/次級資料」著手,有需要再蒐集「一手/初級資料」,也可透過特定對象訪談法與人員情報法取得「探索型」資料,作為對照輔助。蒐集資料的原則與流程,愈嚴謹愈好,以避免結論偏差。
>>如何進行分析
資料分析階段的重點在於整合與解讀資料,從資料拼圖的過程中,提出洞察與觀點。文字形資料有兩種分析方法,一種是從上而下,運用「分析式歸納法」獲得結論,另一種是由下而上,運用「K.J.法」、「魚骨圖」或「紮根理論」發展出一套理論體系。數據型資料則可透過電腦統計軟體的運算,呈現資料間的相關性,再從分析結果中發掘出有用的情報。
>>「資訊圖表」與「大數據」
在海量數據時代,一般人必須對大數據的概念和演算分析有基本認識,以及具備思考與找出問題的能力,因此特別闡述資訊圖表的原理與運用,大數據分析流程的起點與終點,從提出假設到驗證假設、擬定策略與進行簡報三部曲。將資料進行視覺化處理後,才能對公眾或客戶、主管傳達你對問題的洞見與判斷。
書中還介紹了市場調查的實務運用、調查報告的撰寫方式,以及建立個人與企業情報競爭力的方法。此外,作者以撰寫《你所不知道的IS》一書的經驗為例,分享如何將資料自下而上堆疊組織成目錄與文章內容的方法,將新聞報導中的文句加以改寫的技巧。
全書以圖解+step by step方式,讓你成為資料達人,宛如米其林大廚般,將眼前的食材(訊息資料),蒸煮炒炸(整理分析)出一道道令人驚豔的好料理。
作者簡介:
王友龍
作家與講師,歷任企畫、廣告與行銷等工作職務,對於資料收集與分析到簡報的整個提案流程都有獨到的體認與見解。具獨特觀察力與理論建構力,擅長資料的整理分析與關聯圖式powerpoint圖解的繪製,能從事物當中找出關聯性,加以歸納與融會貫通後,建立一套理論與架構,並撰寫成書;平時喜歡閱讀、寫作、攝影、文具與研究事物等,認為在書堆中找資料寫作是一種樂趣。
靠著自修研究及多年廣告公司的工作經驗與心得,已出版《你所不知道的IS》、《會圖解思考的人最厲害》、《圖解資料學》、《圖解提案學》、《圖解金字塔原理》與《活用12圖表,解放思考力》等著作。
相關著作
《你所不知道的IS:40個關鍵面向,全面理解伊斯蘭國的崛起、運作與全球威脅》
《會圖解思考的人最厲害!寫報告、提企畫案、開發新產品、解決問題,一生受用無窮的38種思考法!》
《圖解資料學:超實用!資料蒐集與分析的方法,一次學會》
章節試閱
第一章 概說
本章是本書的源頭與起點,先介紹資料的一些基本觀念,首先你會了解資料的三種基本形式:「文字」、「數字」與「圖像」,每種資料形式又有「實體」與「數位」兩種載體之分,而形式與載體的排列組合,就是我們在日常生活中實際會接觸到的六種資料樣貌,再結合每種資料樣貌所能分析的資料縱深,就是資料必備的三大要素。
在提案簡報前端的資料收集階段,我們必須知道收集資料要有一方向性,也就是要先確立研究目的或解決問題的假設,才能有效地收集與篩選資訊,以節省人力與時間成本,這也與你長期的工作經驗與對資料的敏銳度有關。
接著你會學到從產生資料(收集)、分析(資料整合與觀點的形成)、呈現(製作提案書)到提案(發表)的完整流程(大循環) ,共有13個步驟,目的是讓你知道收集與分析資料階段的所在位置(③+④),在資料收集階段,你要評估資料的來源與取得方式、付費或免費取得以及是否需要委
外做市場調查…..等,至於資料分析階段,則要整合與解讀資料,從資料拼圖的過程中,提出你的洞察與觀點。
後面還會提到由「外顯」與「內隱」知識構成的企業知識,這些都是「知識管理」的內容,但要讓知識管理彰顯出價值,還要具備「基礎建設」、「科技/內容」與「文化層面」三要素。
我們也提供人類歷史上所發生的三次「工業革命」與隨後的「知識經濟」時代的演進圖表,這是人類為獲取高價值情報,做為擬訂策略依據的必經過程,在「內容即王道」的今日,將冰冷的資料轉換為資訊與情報的說故事高手, 也就是將一般的data經篩選、整合與分析後,
轉換為有用的information,這是上班族提升競爭力的必備技能。
最後,本章提出一個觀念問題,就是伴隨知識經濟而來的「知識鴻溝」問題,由「數位落差」與「思維落差」造成的「知識落差」,形成社會上一種無形的知識財富僅由少數人擁有的社會不公平現象,不利於社會中低階層向上流動的可能性。
第二章 資料的樣貌與分類
本章的重點在於資料的分類系統,有二種分類方式:「企劃/行銷」與「本質/型態」,依「本質/型態」分類的資料可分為三大類:「文字型」資料(具有文字符號與記錄的載體兩要素)、「數據型」資料(有時需再進行統計分析,才能獲得更深入的訊息)與「圖像型」資料(包括照片、插圖等非結構化資料),關於圖像型資料在本章第五節「圖像型資料的相關說明」有做介紹,數據型資料則在第四章第五節「數據型資料的分析方法」有專門的解說。至於「企劃/行銷」的資料分類系統較為龐大,一般可分為五大類,每一大類下又有二個項目,因此共有十個項目:
1.取得方式→「次級資料」+「初級資料」
2.資料性質→「量化資料」+「質化資料」
3.資料儲存與輸出型態→「數位資料」+「實體資料」
4.資料取得來源→「企業內部資料」+「企業外部資料」
5.資料產生方式→「描述型資料」+「探索型資料」
其中,「次級資料」與「初級資料」的不同,在於初級資料是經過市場調查的方法、通常以付費方式取得的資料,而次級資料最常見的收集方式就是從網路下載免付費的公開資料。
至於「量化資料」與「質化資料」是市場調查常見的名詞, 前者指可進行統計分析的數據型資料,而後者指經由消費者意見訪談所得的文字記錄,分析難度較量化資料為高。最後對「描述型」資料與「探索型」資料做一說明,描述型資料可包括量化與質化在內的資料,這是做為商業用途所收集的資料類別;探索型資料則是需外出到現場做調查,依觀察、訪談等方式獲取情報,
屬於一種小規模的市場調查,這類資料的取得方式不需太多成本,但效益往往很高。
此外,本章也介紹企業內部情報的層次與作業方式,還有「定量」與「定性」情報的關係與分類,讓你獲得一些與資料樣貌與收集方式相關的觀念與視野。
第三章 資料蒐集的方法
本章開始進入資料收集階段的內容,在第一章有提過收集資料是一種有意識的心智活動,也就是會有一個原則與方向性,而非無意識地收集所有看到的資料,為了達到這個目的,一開始我們就要先釐清收集資料的「意圖」、「目的」與「屬性」的IPA法則,並在IPA法則下,
明確化5W1H (Why+What +Who+Where+When+How much)的內容。
接著,你要運用「理解與掌握主題的意義」、「聚焦」、「設定時間範圍」、「了解資料的產生方式」 與「詳細」等五點原則,製作一份「資料收集評估表」,內容應涵蓋五大項目:「確認研究或假設的性質」、「確認資料的起迄時間」、「資料型式」、「資料來源」與「取得方式與費用」等。
你可將以上的內容繪製在二張A3的紙張上,一張是由IPA與5W1H項目組成的草圖,另一張則是「資料收集評估表」 ,當你反覆檢查都沒問題後,接下來你就可以開始進入收集資料的流程,這是資料分析的前置作業。
至於資料的收集流程則是先收集可以快速取得的資料,主要是以網路上下載的免費資料為主,另外則是書籍、雜誌、期刊、政府檔案……等實體資料,這些都屬於「二手/次級」資料的範圍,如果這些資料仍無法滿足我們的需求,就要考慮進行市場調查的資料收集(一手/初級資料),這一部份要先規劃是做「量化」或「質 化」調查,還是要分階段性的做法,無論是哪種調查方式,都會有費用與時間成本的付出。
除了以上這些資料,另外可再實施第二章提過的「探索型」資料的收集做為對照輔助,這包括二種手法的運用:「特定對象訪談法」與「人員情報」法。如果資料收集的主題過於專業冷門,即使窮盡一切方法仍無法找到適合的資料,這時就要利用經驗法則搭配一些圖像式思考或矩陣法的推理工具,試著找出一些線索,另外,就是注意市面上有沒有與主題有關的課程、研討會、展覽會…..等外部資源可以運用。
總之,資料的收集與分析是一門帶有創意的藝術,其中牽涉到個人的情感與主觀意識,即使同一個主題,每人收集資料的質量到最後得出的結論可能都有些差異,因此,謹記以上的收集資料原則與流程,愈嚴謹愈好,這可以降低我們犯錯的機率與導致的結論偏差。
第四章 資料分析的方法
本章進入「資料分析」的階段,如前面提到的,資料可分為二種:「文字型」的質化資料與「數據型」的量化資料,文字形資料又可分二種分析方法,一種是從上而下、運用社會學質性研究方法中的「分析式歸納法」獲得結論,另一種是由下而上、運用企劃法中的「K.J.法」、「魚骨圖」或社會學的「紮根理論」發展出一套理論體系,這些都是實務上常用的分析方法。
有一種情況是所收集到的資料較為零散,可能是講同一個主題、但作者不同的多篇文章,為了能整合這些文章內容,快速形成一篇有結構性的文章,做為報告的基礎,方便我們從中再發展出新的架構或論點,再從整合後的文章內容推論出結論,這時就需要運用文字型資料的分析方法,共有七個步驟:「1.瀏覽與閱讀文章以了解重點」、「2.刪除與篩選資料,進行資料的簡化」、「3.進行段落資料的屬性歸類」、「4.為段落群組製造索引標題」、「5.拼貼、排列與整合資料 」、
「6.分析資料,形成觀點與結論」與「7.呈現分析後的資料,進行提案」,其中,步驟1~5是進行資料的拆解與拼貼的工程,步驟6~7則與論點的形成與提案簡報相關,而你的觀點/見解會分佈在文章中的三個位置:「前言」、「摘要」與「結論/建議」。
至於「數據型」資料的類型與區分也是本章的學習重點,依量測的過程可將數據分為二大類、四種類別:A.與屬性(性質)相關的「類別資料」,包括「名目尺度」與「順序尺度」兩類;B.與數值相關的「可計量資料」,包括「區間尺度」與「比例尺度」兩類。這些數據資料可透過SPSS等電腦統計軟體的運算,呈現資料間的相關性, 獲致結論,共有四個步驟:「1.選擇適合的量化分析技術與統計分析軟體」、「2.檢視與辨識數據資料的類型,輸入電腦」、「3.以適當的圖表與統計數字呈現分析結果」與「4.從分析結果中,發掘出有用的情報」,以上的步驟1~3是數據型資料的輸入與輸出過程,步驟4則是將資訊經由人工判讀,轉換為高價值、可以運用的「情報」資產。
在下一章還會學習到與龐大數據的處理有關的「大數據」分析的說明,另外則是平面設計領域的「資訊圖表」的概念與作品賞析。
第五章 「資訊圖表」與「大數據」
在進入下一章與市場調查實務有關的「交叉表」與「記錄表」說明之前,我們要補上近幾年發展迅速、與數位資料(涵蓋文字與數據資料)相關的「資訊圖表」與「大數據」概念與原理的探討,讓非電腦資訊科班出身的一般上班族也能在目前這兩股趨勢潮流下,不僅能有一些基本觀念,也懂得如果你是在一家重視大數據分析的企業(例如:醫院、航空公司、零售賣場…..等)任職,如何與大數據分析的資訊人員進行溝通與合作,這有兩個前提,一方面你要對大數據分析相關的演算法種類與概念有一基本了解,你可以透過閱讀相關書籍與人員訪談,逐漸累積對大數據的相關知識,即使無法深入了解,至少你已擁有與對方溝通的基本語言。
另一方面,就是你的思考與找出問題的能力,在你所職掌的業務範圍內,某些情況下,我們為了因應提出假設(從問題而來)的驗證目的,這時就需要資料分析部門的協助來跑一些資料,以證明假設是對的,例如:我們想知道消費者的性別與年齡是否會影響某商品的購買行為。
本章也提供一般上班族有關「資訊圖表」與「大數據」的兩個實用技巧:
A.用「資訊圖表」繪製你的求職 履歷圖
只要打造一張你個人故事的「資訊圖表」再搭配一部自我介紹的短片,就能讓你在眾多求職者中,迅速攫取企業人資主管的目光,這是全視覺化的手法在求職 方面的運用。
B.掌握「大數據」分析流程的起點與終點原則
上面說過你對大數據的演算法原理有一概念後,接著就要掌握整個分析流程的起點與終點,起點是提出假設,終點則是驗證假設、擬訂策略與進行簡報的三部曲。
廣義的「資訊圖表」可以涵蓋「大數據」分析的圖表,但兩者的理念不同,使用的軟體也不同,例如:你可以用Illustrator繪圖軟體繪製資訊圖表,成品以.ai的檔案格式保存,這屬於平面設計領域,但大數據通常是經由雲端平台分析大量的結構或非結構化資料而得,這是一種
數理領域,但兩者的共同點都在於將資料進行視覺化處理後,才能對公眾或企業高層傳達你對問題的洞見與判斷。最後也介紹了從「大數據」衍生的相關名詞說明,這將讓你對「大數據」的全貌有更清晰的認識。
第六章 交叉表與記錄表的運用
本章探討市場調查的實務運用,前面提過市場調查可分為「量化」與「質化」研究二種方式,量化研究追求分層隨機抽樣的「樣本數」(受訪者人數)的最大可能性與統計分析所得的觀點,質 化研究則追求「樣本條件」(受訪者條件)設定的正確性與從深入訪談中取得的模型與洞見,這些研究方法都會在事前的「市場調查企劃書」中加以說明。
「交叉表」是量化研究所設計的「結構式問卷」的產物,問卷由「過濾題」、「題目」(單選題、複選題與開放式問題)與「基本資料」等三部份組成,調查完成後,問卷內容經人工整理編碼再交由電腦進行資料處理,最後列印出電腦交叉表,這是由受訪者「基本資料」的欄位
與題目的「選項」列位所組成的表格,每一格(基本資料×選項)會顯示回答人次與二種百分比(%)的數字:水平與垂直百分比;當你拿到這份交叉表後,你可以再針對想深入了解的問題交由電腦處理,例如:將某一題目回答「是」的150位受訪者單獨抽離出來,了解他們在另一題
目的回答情形,並與整體樣本做比較,看其中是否有明顯的差異存在。
而質化研究的產物則是由小組座談會主持 人的提問腳本產生的「記錄表」,提問腳本有詳細的提問流程與時間控管,而記錄表則是由「受訪者姓名」的欄位與提問「題目」的列位所組成的表格,每一格(姓名×題目)代表受訪者對該問題所回答的內容,由現場的記錄人員加以詳實
記錄。有了「交叉表」或「記錄表」後,就可以進行調查報告書的撰寫,報
告書由三部份組成:「市場調查企劃書」、「正文」與「附件」,其中正文部份要加入你深入分析的觀點與判斷,做為進一步擬訂策略的依據。
謹記無論調查企劃與執行過程做得多完美,無法保證最後一哩路─撰寫的調查報告是完美無缺的,主要還是在執筆者的分析功力與長期觀察市場脈動而得的經驗法則,並與市場調查結果做一相互驗證與補充說明,這樣的調查報告書才具有可信度。人類因為受限於人力、時間、經費與執 行難度,無法進行全覆蓋式的調查(「人口普查」除外),才想到在統計理論的基礎上,採取由母體中隨機抽樣的方式完成調查,這不能不說是一種人類文明的突破與創舉,
從而藉由這種方式解決政府與企業所面臨的諸多問題。
第七章 建立情報競爭力
面臨競爭環境快速變遷的年代,如何比競爭對手先一步取得有用的情報,搶佔企業先機或提升競爭力成為現代一大課題,本章重點在於探討建立個人與企業情報競爭力的方法。
首先要釐清「情報」與「資料」的不同,情報是從資料的分析而來,分析人員依據對資料的分析、判讀與活用,讓資料進階成為有價的情報,因此,關鍵在於分析人員對資料的敏銳度與參考市場與大環境之後做出高明的判斷,這是情報與資料的不同之處。
建立或提升企業情報競爭力有二種方法:「人力資源」與「資訊系統」,而人力資源是核心與關鍵所在,如果只有一套情報運作系統的小組與流程,但沒有好的分析人員看出資料中的門道與隱含訊息,並加以萃取提煉,那麼資料就還是一堆資料而已,因此,提升情報分析部門的士氣與技能,才能有高度競爭力的表現,這有賴員工的紮實訓練、警覺性與自身的敏銳度。
此外,電腦軟硬體的資訊系統也不可或缺,先建立企業內部網路,再連結資料倉儲系統與知識庫,可採取「獨力建置」、「委外管理」或「部份委外」等三種管理方式。
在個人的情報競爭力方面,應建立自己專屬的「個人情報系統」,以「收集」、「收納/儲存」與「管理/維護」為運作概念的核心,「收集」方面要有可記錄的工具與收集管道;「收納/儲存」要運用收納文件的工具將資料加以歸檔保存,如果是數位檔案,就可以上傳廠商的雲
端系統儲存,也可以儲存於電腦硬碟或外接式行動硬碟中,並做好備份的風險管理;至於「管理/維護」則是要隨時對儲存的資料進行新增、修訂、移除……等更新手法。
此外,你還可以建立一個包括字典/辭典、百科全書與地圖/地圖冊在內的家庭參考資料書櫃,至於零散的雜誌內頁、報紙剪報、影印資料…….等,可收集在A4檔案夾內,統一收納於書櫃中,方便拿取。
第一章 概說
本章是本書的源頭與起點,先介紹資料的一些基本觀念,首先你會了解資料的三種基本形式:「文字」、「數字」與「圖像」,每種資料形式又有「實體」與「數位」兩種載體之分,而形式與載體的排列組合,就是我們在日常生活中實際會接觸到的六種資料樣貌,再結合每種資料樣貌所能分析的資料縱深,就是資料必備的三大要素。
在提案簡報前端的資料收集階段,我們必須知道收集資料要有一方向性,也就是要先確立研究目的或解決問題的假設,才能有效地收集與篩選資訊,以節省人力與時間成本,這也與你長期的工作經驗與對資料的...
作者序
《圖解資料學》修訂版序
這是「圖解資料學」一書於2010年3月出版上市後的修訂新版,算起來已有五年多時間,這段時間資料的質量有大幅轉變與提升的趨勢,導致原有的資料處理與儲存技術力不從心,正好2010年「大數據」分析開始嶄露頭角,演算法不斷精進,資料儲存成本持續下滑,解決人類一部分在醫療、就業等公共政策領域與企業策略擬訂的難解問題,與「資訊圖表」成為目前當紅的顯學。
為因應這些新趨勢而有了對本書原版進行修改的想法,這次的改版以修訂與新增內容為主,修訂主要集中在第三章「網路搜尋」、「下載網頁的技巧」、「資料夾/資料命名方法與檔案儲存方式」等內容,至於新增的內容除了在每章的前面增加一篇貫穿全章的整合性說明─「本章概要與學習目標」外,其它還有:第二章「圖像型資料的相關說明」說明「常用的圖像檔案格式」、「點陣式圖像」與「向量式圖像」的不同處、ppi與dpi解析度的分析,還有從網路下載圖片的來源說明與註明方式。第四章「從新聞報導中萃取素材的寫作技巧」這是以我在寫作「你所不知道的IS」一書時的經驗為例做說明,讓讀者了解如何將資料自下而上堆疊組織成目錄與文章內容的方法,並學會將新聞報導中的文句加以改寫的技巧,而非將報導內容的文句一成不變地移置到文章中。第五章「資訊圖表」與「大數據」分析介紹「資訊圖表」 的起源與類別,再者2010年以來隨搜尋引擎功能的日益強大與社交媒體資訊交流的頻繁,促使結構與非結構化資料大量出現,為因應此種現象,對「大數據」資料分析技術與視覺化處理的兩種做法進行分析說明。
希望讀者能從這本修訂版新書中獲得靈感與啟發,那將是作者寫作本書的最大收穫,就是將資源與知識與別人分享,促進思想交流,向美好社會的理想再往前邁進。
王友龍寫於台北 二○一五年十一月
《圖解資料學》修訂版序
這是「圖解資料學」一書於2010年3月出版上市後的修訂新版,算起來已有五年多時間,這段時間資料的質量有大幅轉變與提升的趨勢,導致原有的資料處理與儲存技術力不從心,正好2010年「大數據」分析開始嶄露頭角,演算法不斷精進,資料儲存成本持續下滑,解決人類一部分在醫療、就業等公共政策領域與企業策略擬訂的難解問題,與「資訊圖表」成為目前當紅的顯學。
為因應這些新趨勢而有了對本書原版進行修改的想法,這次的改版以修訂與新增內容為主,修訂主要集中在第三章「網路搜尋」、「下載網頁的技巧」、「資料...
目錄
一、概說
◎本章說明與學習目標
1.資料的定義與三個要素
2.資料蒐集分析的目的與重要性
3.資料蒐集與分析在提案流程中的位置
4.資料蒐集與分析與知識管理的關係
5.資料蒐集與分析是知識經濟的基礎
二、資料的樣貌與分類
◎本章說明與學習目標
1.從資料到企業情報
2.資料的分類
3.資料的分類-從企畫與行銷的角度
4.資料的分類-從本質與型態的角度
5.「圖像型」資料的相關說明
6.定量與定性情報之間的層級關係
三、資料蒐集的方法
◎本章說明與學習目標
1.資料蒐集的IPA與5W1H法則
2.資料蒐集的原則
3.建立「資料蒐集評估表」
4.資料蒐集的流程
4-1.確認研究主題或解決問題的假設
4-2. .設定時間範圍
4-3.描述型研究資料的蒐集
4-3.1.1先蒐集次級(二手)資料-從網路搜尋
○Google與Bing搜尋結果分析
○分析與討論
4-3.1.2先蒐集次級(二手)資料-從實體資料搜尋
4-3.2蒐集初級(一手)資料-市場調查
4-4探索型研究資料的蒐集
4-4.1進行特定對象的訪談
4-4.2人員情報型的資料蒐集
○探索型案例研究-店頭訪查資料彙整分析
5.資料不足時的因應方法
○分析與討論
四、資料分析的方法
◎本章說明與學習目標
1.文字型與數據型資料的分析
2.從資料的倉儲化與觀察開始
3.從新聞報導中萃取素材的寫作技巧(以「你所不知道的IS」一書的寫
作經驗為例)
4.文字型資料的分析流程(從不同來源的文章裁切整併成一篇新文章的流程)
○描述型案例研究-電子書產業分析(K.J.法的原理運用)
4-1.分析資料,形成觀點與結論
○案例演練-時間序列分析的排列
4-2.呈現分析後的資料,進行提案
5.數據型資料的分析方法
5-1.認識數據型資料的尺度類型
5-2.數據資料分析法
5-3.超級數據分析
6.資料分析的大躍進-高價值情報的產生
○分析與討論
五、「資訊圖表」與「大數據」
◎本章說明與學習目標
1.資訊圖表的呈現與運用
○運用PowerPoint製作簡易的資訊圖表
2.大數據的分析與運用
2.1大數據的意義、歷史起源與分析方法
2.2數據資料的可視化
○分析與討論
六、交叉表與記錄表的運用
◎本章說明與學習目標
1.交叉表與記錄表的由來
2.認識交叉表的形成原理
3.交叉表的運用
4.認識記錄表的形成原理
5.記錄表的運用
○分析與討論
七、建立情報競爭力
◎本章說明與學習目標
1.情報與資料的界限
2.建立個人情報系統
3.建立企業的情報競爭力
4.建立家庭的參考資料圖書館
一、概說
◎本章說明與學習目標
1.資料的定義與三個要素
2.資料蒐集分析的目的與重要性
3.資料蒐集與分析在提案流程中的位置
4.資料蒐集與分析與知識管理的關係
5.資料蒐集與分析是知識經濟的基礎
二、資料的樣貌與分類
◎本章說明與學習目標
1.從資料到企業情報
2.資料的分類
3.資料的分類-從企畫與行銷的角度
4.資料的分類-從本質與型態的角度
5.「圖像型」資料的相關說明
6.定量與定性情報之間的層級關係
三、資料蒐集的方法
◎本章說明與學習目標
1.資料蒐集的IPA與5W1H法則
2.資料蒐集的原則
3.建立「資料蒐...
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