探索與描述資料

資料流暢力

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

情境：分析客戶互動下降

• Katia 是「Xcelerate Solutions」的客戶成功經理

• 她發現使用者互動度下滑

• 她正在分析資料找出問題根因：

  • 檢查離群值並確保資料品質
  • 製作資料視覺化

情境：找出根因

• 她發現在軟體效能不佳期間，使用者互動度會下降
• 她透過檢視客戶回饋資料來確認結果
• 這個例子說明：
  • 探索與描述資料的能力，如何帶你找出商業問題的根因

評估資料品質

• 資料素養良好的人會確保資料可靠
• 他們會探索並評估資料的完整性與正確性
• 也理解資料品質對分析結果的影響

用視覺化探索資料

• 資料探索可找出模式、趨勢、離群值與潛在洞見
• 具備資料素養的人能建立資料視覺化
• 從長條圖、折線圖到直方圖、箱形圖皆可
• 他們能辨識資料中的尖峰、變異與關係

 

描述資料

• 資料素養良好的人能有效描述資料
• 這有助於從資料中做出結論
• 涵蓋摘要資料集特性：
  • 集中量數
  • 變異量數
  • 評估變數關係的量數

 

分析思維

• 思考資料蒐集的脈絡

  • 納入影響資料的外在因素

• 以批判且好奇的心態進行分析：

  • 質疑既有假設
  • 挑戰解讀方式
  • 尋求替代解釋

運用工具與技術

• 具備資料素養的人會運用必要的資料工具與技術：

  • 視覺化與報表工具
  • 試算表軟體

• 生成式 AI 為資料素養帶來新可能！

一起來練習吧！

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