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Kenneth說：
作為一名與資料打交道的人，很幸運我生在這個年代，這門科學日新月異，一直都有進步。
正認為這個領域還是在進步中，大家對於資料的看法有很多差異，導致有很多偏見，主要是：
- 資料是萬能，一切都可以洞察都可以從資料探勘出來
- 我在這行30年了，經驗比你這些資料報表更重要
今天，我就拋磚引玉說一些看法。
作者丨Kenneth
經阿肯看零售（kennethretail）授權轉載
1
The price of light is less than the cost of darkness.
Arthur C。 Nielsen
據說，這句話是大名鼎鼎市場研究公司創辦人 AC 尼爾森說的。我看到的重點是：
- 收集，整理資料是需要成本的（包括錢、時間、人力等）
- 資料分析其實最後就是講究效益，如果在沒有資料的環境下，閉著眼睛也能擊中標靶，決策依舊精確，那就恭喜你！
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2
當拿到資料之後，也很需要看看公司是否有尊重資料的文化。很多人都是濫用資料，譬如這句話：
He uses statistics as a drunken man uses lamp posts – for support rather than for illumination.
Andrew Lang， Scottish Writer
資料應該是用來照亮的，而不是麻木的支援你的一些觀點。
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3
Judge a man by his questions rather than by his answers.
Voltaire
在做資料分析的時候，一個好問題能讓複雜的事情變得簡單，一個壞的問題會讓簡單的事情變得更復雜。如果你問的問題太泛泛，資料洞察也會是非常平淡。蔡鈺老師說過：
多少好答案藏於世，苦等一個好問題。
學會問問題，比在資料的大海大海撈針有效率。
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4
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The goal is to turn data into information, and information into insight.
Carly Fiorina， Former CEO of HP
資料分析是需要提煉的，有如一個DIKW的模型，從資料 → 資訊 → 知識 → 智慧是需要按部就班的。
5
“Any powerful idea is absolutely fascinating and absolutely useless until we choose to use it.”
― Richard Bach， One
接上圖，做了一堆資料分析而不行動是最浪費時間與資源。我們不能只是紙上談兵，如我之前提到過，資料分析的最後一公里是落地落地落地！
以跑馬拉松作為例子，如果跑了41公里，最終沒有衝線，前面的努力都是功虧一簣。我們要明白，哪怕視覺化做的多好，如果建議沒有被業務部採納執行，一切都是徒勞。
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6
If you can’t explain it simply, you don’t understand it well enough.
Albert Einstein， Physicist
拿著資料洞察，我們是要懂得說故事的。如愛因斯坦所說，如果我們不能簡單解釋，那就是說我們的理解還不夠透徹。資料分析人員一定要用簡單的話來說明所找到的洞察。
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7
很多人會把資料視覺化（data visualization）與資料分析（data analytics）混為一談。引用宣明棟老師的話：
資料視覺化是一個探索工具。透過視覺化，可以幫助我們發現存在於資料之中的原本很難發現的東西。
所以視覺化是一個探索（exploration）的過程，譬如一個很有名的例子就是在1854年，斯諾（John Snow）把水井和霍亂的死亡病例在地圖上標註出來，最後倫敦當局把死亡最多的那些水井封掉了，死亡病例隨之下降。這是一個很好的視覺化案例。
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但很多時候把很多圖表變成美麗的棒形圖、餅圖、氣泡圖等等不一定能帶來更深層次的洞察。如果聊的更深入的話，現代的視覺化應該是可以互動的，可以基於不同的互動組合來尋找一些蛛絲馬跡。
8
War is ninety percent information.
Napoleon Bonaparte
算則勝,不算則不勝;多算勝,少算則不勝
《孫子兵法》
商場如同戰場，我之前提到過，《孫子兵法》裡面的算不是算計，而是透過分析來理解勝算。
如果算下來沒別人高，那就不要打。要記得，以弱勝強是小機率事件。
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