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資料分析的快樂就是如此樸實無華且枯燥
- 2. Agenda ● 如何看懂一張圖 ● 只要加減乘除就能學會的基本統計值 ● 化繁為簡的圖表呈現 ● 由淺入深的資料挖掘 ● 起承轉合說個好故事
- 3. 案例一：如何表達時間序列
- 4. A Finding 圖表標題 X 軸 Y 軸 圖例 資料來源 補 充 說 明 補 充 說 明 頁數
- 10. 頁數
- 12. 累積人數
- 13. 各種累積人數
- 15. 請問： 1. 圖表想要表達什麼？ 2. 如何解釋呈現的資料？ 3. 上面兩件事情能搭在一起嗎？
- 16. 下標是否與意圖及圖表配合？
- 17. 確診人數增加速度減緩
- 18. 病患康復情況良好
- 19. 確診人數與出院個案數差異逐漸減少
- 21. 各種累積人數 -> 單日新增人數
- 22. 案例二：如何表達比例
- 24. 1:1 1:2
- 25. 比例-先搞清楚跟誰比 1 1
- 26. 請問： 1. 圖表想要表達什麼？ 2. 如何解釋呈現的資料？ 3. 上面兩件事情能搭在一起嗎？
- 29. 真實的比例會是這樣
- 30. 案例三：與受眾溝通
- 35. 名詞解釋的解釋 - 比較數值高低的差異 ● 當敏感性越高，越能減少偽陰性的比例；特異性越高，越能減少偽陽性的比例。
- 36. 名詞解釋的解釋 - 舉例 ● 當敏感性越高，越能減少偽陰性的比例。也就是說當你被檢驗出陽性時，真正確 診的機率越高。 ● 特異性越高，越能減少偽陽性的比例。也就是說，當你檢驗出陰性時，就是真的 沒事的機率越高。
- 37. 名詞解釋的解釋 - 試算
- 39. 案例四：平均一顆蛋蛋
- 42. 資料分佈可能比平均值更重要
- 44. 案例五：資料呈現
- 46. 請問： 1. 圖表想要表達什麼？ 2. 如何解釋呈現的資料？ 3. 上面兩件事情能搭在一起嗎？
- 49. Attention: 貪心是大忌
- 51. 案例六：從零開始做一份報告？
- 52. 流程 聽眾是誰 決定主題 蒐集資料 草擬大綱 製圖
- 53. 根據聽眾屬性決定口氣和深度 你/同事 老闆 直屬 客戶用戶 跨部門 同業 老師股東 權力 淺 <- 領域專業 -> 深
- 55. 資料蒐集 ● 私有 <> 公開 ● 難整理 <> 好整理 ● 難取得 <> 容易取得 ● 個資 <> 去識別資料 ● 原始資料 <> 整理過資料
- 57. 大綱心法（二）A/B 測試
- 58. 大綱常用套路（一）由古至今
- 60. 大綱常用套路（三）各種比較各種傷害 ● 跨版本比較 ● 跨平台比較 ● 一天不同時段比較 ● 週間/週末比較 ● WOW/ MOM/ YOY 比較 ● 不同階段轉換率比較 ● 競品比較 ● 跨國比較
- 63. 常見誤區
- 64. 沒有區分事實與觀點
- 66. 先入為主 - 先指認兇手再找證據
- 68. 不懷疑資料 - garbage in garbage out
- 70. Any Question?
- 71. Thank you for your time
- 72. FB: 臺灣資料工程協會