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#128- 如何借助資料視覺化工具達成 Data-driven 目標

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如何借助資料視覺化工具
達成Data-driven目標
MSFTaiwan - Jennifer

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無國界醫生介紹
• 無國界醫生是一個獨立的國際醫療人道救援組織,致力為受武裝衝突、
流行病、疫病和天災影響,以及遭排拒於醫療體系以外的人群提供緊急
醫療援助
• 台灣辦公室於2019年正式開始營運,主要在台灣進行募款、推廣及招募
活動
• 目前...

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為什麼想分享這個主題?
• 手上有的是資料,還是資訊?
• 許多NPO有眾多寶貴資料,但不知從何利用
• 野人獻曝、拋磚引玉

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#128- 如何借助資料視覺化工具達成 Data-driven 目標

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線上講座網址:https://youtu.be/zEbNNvmEZ8U

不論是企業或 NPO,大家對數據的重視度都更甚以往,希望根據組織內外都信任的資料,讓決策達到真正的Data-driven(資料驅動)。但組織內外的資料五花八門、四散各地,要如何從中抽絲剝繭,找出有意義的數據呢?

本次無國界醫生台灣分部的 IT Jennifer 將用實際案例引領大家設定問題、規劃資料格式、挖掘數據。還會講解怎麼用 Power BI 作為分析工具找到答案!(Power BI 是微軟的資料視覺化工具,可以快速做出互動式視覺圖表,讓大家更容易從大量數據中理出頭緒,還有免費版哦)

線上講座網址:https://youtu.be/zEbNNvmEZ8U

不論是企業或 NPO,大家對數據的重視度都更甚以往,希望根據組織內外都信任的資料,讓決策達到真正的Data-driven(資料驅動)。但組織內外的資料五花八門、四散各地,要如何從中抽絲剝繭,找出有意義的數據呢?

本次無國界醫生台灣分部的 IT Jennifer 將用實際案例引領大家設定問題、規劃資料格式、挖掘數據。還會講解怎麼用 Power BI 作為分析工具找到答案!(Power BI 是微軟的資料視覺化工具,可以快速做出互動式視覺圖表,讓大家更容易從大量數據中理出頭緒,還有免費版哦)

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#128- 如何借助資料視覺化工具達成 Data-driven 目標

  1. 1. 如何借助資料視覺化工具 達成Data-driven目標 MSFTaiwan - Jennifer
  2. 2. 無國界醫生介紹 • 無國界醫生是一個獨立的國際醫療人道救援組織,致力為受武裝衝突、 流行病、疫病和天災影響,以及遭排拒於醫療體系以外的人群提供緊急 醫療援助 • 台灣辦公室於2019年正式開始營運,主要在台灣進行募款、推廣及招募 活動 • 目前共23位成員
  3. 3. 為什麼想分享這個主題? • 手上有的是資料,還是資訊? • 許多NPO有眾多寶貴資料,但不知從何利用 • 野人獻曝、拋磚引玉
  4. 4. 今日目標 • 建立資訊驅動思維 • 了解管理資料的重要性 • 如何產出有意義的報表 • 挑選合適的工具
  5. 5. 資訊驅動 vs 資訊視覺化 Data-Driven 資訊驅動 • 思維或文化 • 需要組織內部全員參與 • 策略面、管理面 Data Visualization 資訊視覺化 • 技能 • 可由專業人士協助 • 執行面、技術面
  6. 6. 資訊驅動(Data-driven)
  7. 7. 什麼是資訊驅動? 依照實際數據,而不是依照直覺 進行決策 設定問題 蒐集/清理 數據 分析資料 產出洞見 (Insight) 採取行動 驗證成果
  8. 8. 為什麼要資訊驅動? • 大部分時候我們都依靠直覺或猜測來做決定,然後再看結果是正確 或錯誤 • 我們花了多少錢?我們做了什麼?造成多大影響?
  9. 9. 需要考慮的挑戰 • 軟性指標難以全面量化 • 有限的資源及預算
  10. 10. 跨出第一步 – 選對指標 • 不要關注所有事情,而是關注有助於提高整個非營利組織或內部各個部 門績效的指標。 例如:線上募款活動ROI由3.0提升到5.0 • 專注於”可操作指標” 例如: 虛榮指標:在您發佈FB短片上點擊“喜歡”的總人數 可操作的指標:人們觀看您的FB短片所花費的平均時間
  11. 11. 建構數據策略(Data strategy) • 數據策略是利用數據作為資 產和推動業務發展的基礎。 設定和組織 使命關聯的 目標 對齊認知 盤點數據 盤點技能/技 術 產出有價值 的數據 調整/優化 內部規章 外部法令
  12. 12. 資訊整合的最佳方式 – 儀表板 • 去蕪存菁,關鍵資訊一目瞭然 • 集中訊息,不受資料來源限制 • 高互動性
  13. 13. 數據視覺化(Visualization)
  14. 14. 視覺化工具比較 整合性 ★★★ ★★☆ ★☆☆ 上手速度 ★★☆ ★☆☆ ★★★ 功能 ★★☆ ★★★ ★☆☆ 費用 ★★☆ ★☆☆ ★★★ Free!!! 連結 https://powerbi.microsoft. com/zh-tw/getting- started-with-power-bi/ https://www.tableau.com/ zh-tw/products/desktop https://datastudio.google.com /u/0/ 結論 若已在使用微軟產品, 且大量將訊息放在 Sharepoint or OneDrive 上的首選 技術門檻較高,適合 專業的分析人員操作 若單純想針對有限的訊息 (Google Family)做分析的 首選。且雲端界面沒有硬 體限制
  15. 15. 資料視覺化的目的? • 作為決策依據 • 挖掘資料背後的洞察 • 展示結果
  16. 16. 範例: 行銷儀表板
  17. 17. 常遇到的問題 • 數據四散在各個系統中 • 數據無關聯關係 • 數據不乾淨/不齊全 =>Gargabe in, garbage out
  18. 18. 盤點數據
  19. 19. 取得資料的途徑 • API 可和Power BI串接並自動更新 • 資料倉儲/資料湖 可和Power BI串接並自動更新 • 手動下載 需手動定時更新資料 • 爬蟲 需要開發,可自動更新
  20. 20. 構思資料結構 用什麼數據當Key,將數據 串再一起? 小技巧1: 用萬年曆,將 FB/Google/SEO等行銷數據 串聯在一起 小技巧2:Key必須要是唯一值 (一對一或一對多關係)
  21. 21. 清理數據 • Power BI可將數據清理的步驟記 錄下來,日後匯入新資料時套用 設定好的步驟,省去重複作業
  22. 22. 數據視覺化 開始套用合適的圖表!
  23. 23. 結論
  24. 24. • 資訊驅動牽涉的面向很多,組織可先從容易取得數據的部分著手,例如: 財務數據、數位行銷數據 • 視覺化的工具需要一些學習曲線,最好及早開始摸索。網路上有豐富的 資訊可以查詢。
  25. 25. Q&A
  26. 26. 謝謝大家!

Editor's Notes

  • - 推甄資管系,教授問的第一題“資料和資訊的差別是什麼?” (資料=數據)
    - NPO的忙於實踐使命,忽略了資訊化/數據化,更因此錯過轉型契機
    - 我並非資料分析大師,也是加入組織後一步一步學習,相信只要把這件事放在心上,你也可以做到!
    - 旨在分享我處理資料時遇到的一些問題/處理方式,希望更厲害的高手出來分享經驗
  • 在這次的分享結束後,希望大家能有以下幾個概念:

    關於有意義的報表,雖然今天會用Power bi做簡單的示範,但不會著重在軟體操作的細節,只會盡量提示一些我曾經遇到的問題及解決的方式
  • 我們先來說明一下資訊驅動和資訊視覺化的差別
  • 我們在決定預算分配時,是否是依照過往經驗而非實際數據? 我們在物資採購時,是依照人工判斷為主、過往數據為輔?
    身在NPO,我們最常被問到,也該常常問自己的三個問題。我們是否有數據可以顯示我們的成效是否足夠? 哪一個部分需要提升? 我們的利基點為何?

    https://ssir.org/articles/entry/using_data_for_action_and_for_impact
  • 軟性指標代表例如: NPO對社會帶來的長遠影響力有多大? 是否有效?
  • 龐大的資料量會讓人迷失,



    讓您的團隊專注於可操作的指標,這些指標提供背景以幫助您的組織改變行為並提高績效。盡量避免虛榮指標,這些指標通常缺乏發展非營利組織所需的背景。這是一個幫助說明的快速示例:
    虛榮指標:在您發佈到 Facebook 的非營利視頻上點擊“喜歡”的總人數
    可操作的指標:人們觀看您的視頻所花費的平均時間
    這裡的虛榮指標沒有告訴你任何重要的事情:
    這些人只是“喜歡”了帖子,還是分享了帖子?
    他們看了多少視頻?
    他們是否真的對您的消息感興趣,或者他們只是因為它出現在他們的提要中而單擊“喜歡”?
    相比之下,這裡的可操作指標給你一種強烈的成功感。您可以肯定地知道人們花了多長時間觀看您的視頻。
    如果平均參與時間是 50 秒,但您的視頻是 90 秒,那麼您可以繼續應用該學習。您的團隊可以將您製作的下一個視頻設為 50 秒或更短,以確保最大程度地吸引觀眾。
  • 規劃數據策略的第一步是:把數據當作你的資產來看待
    就像你會列管公司的電腦、桌椅,並且定時檢視其價值和必要性
    數據也需要同等看待

    這不是針對數據問題的修補工作。這是一個長期的指導計劃,它定義了為解決數據挑戰而實施的人員、流程和技術
    要注意的是,數據策略一定要以規章法令作為依歸,例如台灣個資法、gdpr等等

  • 開power bi畫面
  • 為什麼沒有excel?
    因為數據量大時執行效能會很低落,且難以共享報表

  • 設計報表時,了解目的很重要,也關係到誰在看這份報表

    我們今天不著重在細節操作,只會簡略說明步驟
    實際執行遇到問題可以再互相討論
  • 面對這些問題常常讓人還未開始就放棄了
    後面會針對其中幾個解決說明如何解決
  • 將所有重要系統,以及內涵的數據列出
    再逐步把產表產出所需要的步驟和資料流畫出
  • 在知道了我們的數據位於那些系統後,下一個就是確認如何取得數據

    很多系統,尤其是雲端服務,都有提供API撈資料
    在挑選資訊系統的時候也需要考量是否有數據整合的需求,並要挑選整合性佳的方案

    (開Power BI畫面) Power BI支援多種檔案格式,和OneDrive等等也有整合
    可輕鬆整合多資料來源
  • 開Power BI說明
  • (開啟PowerBI)

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