【書選閱讀#005】從零到一，建立數據思維、分析與應用的二十本參考書單

統計背景，為了開發大數據系統而學數據可視化和程式開發語言，後來轉往業務行銷與營運幕僚，又學習了如何將統計分析、數據視覺化結合商業思維的實務應用。現在是位知識型自雇者，也是企業培訓顧問、教練與專欄作者。

沒有演講或顧問案的時候，就是發表關於商務簡報、書選閱讀、數據思維與自雇者思維的知識及經驗分享。

如何培養數據力？如何將數據轉化為資訊與洞見，做為決策與行動參考？有沒有入門、進階的書單可以參考？這些都是我常被問到的問題。

有人願意引導與分享經驗，固然是件幸事，可以縮短我們在學習曲線上所花的時間；即使沒有這樣的環境，我們仍然可以透過專業人士的著作，來一窺心法、技巧與案例解析，逐步建立起自己的數據思維與技術。

在這篇文章中，我會簡要分享關於數據思維，以及從零到一，建立數據思維、分析與應用的參考書單。有不足與建議之處，也歡迎提出討論！

為什麼同樣的數據，有的人可以看到更多的訊息？

明明做一樣的分析，為什麼有的人可以更快的得出結論？是因為對方比較聰明嗎、還是有什麼特殊的技巧？對於職場工作者來說，從商業數據中解讀出關鍵的訊息，是相當重要的能力。

不一定是進行分析，有時看到報表中的某個數字，就能嗅出異常的味道；或者是在聽取別人的數據報告時，也能直指核心問出關鍵的問題。

商業數據的解讀，主要有三個目的：

這三個目的之間的區別，不妨視為短、中、長期的工作需求。

解決問題的場景，在我們每天的日常都會發生；而在提案或說服對方時，我們需要用數據來展現出效益，創造出對方行動的意願與誘因；長期而言，我們要建立起一套數據導向的決策過程，更客觀、更有依據地做出各種決定。

首先，解決問題的過程，可以分為五個階段：衡量影響、找出原因、設定目標、比較對策與檢視成效，每一個階段都需要商業數據的蒐集與解讀，這也是多數人對於商業數據解讀，最主要的認知印象。

但是解決問題的過程中，可能又會衍生出其他的「新」問題。比方說，問題解決不了怎麼辦？有沒有可能在問題剛發生、或是造成影響還不大時就被發現出來？除了眼下顯而易見的問題之外，還有沒有其他隱藏的問題存在？

對於這些進階、深入的問題，我們也必須透過數據來分析與解讀。

所以，對於幕僚角色或高階經理人來說，商業數據的解讀，在解決問題這個面向，更多的是為了做到以下三件事：管理眼下的問題、發現潛在的問題，以及評估可能的問題。

比方說，我們閱讀公司的日報表、月報表，或是季報表與年報，都是為了透過數據解讀來管理眼下的問題，確保設定目標可以順利達成。我們蒐集外部市場競爭的數據，可能是為了發現潛在的問題，及早做出對應；當然，這還需要與內部營運管理的數據相互結合，才能夠有完整的全貌。最後，就是我們每天都需要做出大大小小的決策，也需要透過數據的蒐集與解讀，來評估各種可能的問題，盡可能地做出最佳的選擇。如果可以提早洞見未來會發生的事，就可以提早做準備佔得先機、規避風險、獲取最大利益。

其次，在職場上，懂得利用數據來順利溝通、創造價值的人，往往更容易獲得升遷的機會。關鍵就在於，如何用數據讓別人覺得你說的話有說服力？進一步用數據來創造對方行動的誘因。

舉例來說，電腦太舊，速度太慢、又常當機。你會如何說服主管更換新電腦？

「我想換電腦！」
「為什麼要換電腦？」
「因為常當機、速度太慢了，希望換新的電腦能加快速度。」
「不需要。該加快的是你腦袋的速度。」

如果你的說法是這樣，多半不會被主管買單。因為看不到具體的效益，而且你認為的影響和主管認知到的影響也不見得相同；所以，我們要讓這件事看得見。將換電腦這件事的價值與效益量化，用數據來創造主管買單的誘因，讓他也覺得換電腦比較好、這件事是值得的。

同樣的概念，在面對企劃、提案與談判時，思考如何從效益來說服對方是最有效的方式；特別是在面對決策者或高階經理人時，如何讓對方感受到「值得去做」的關鍵，就是透過數據來量化價值。

最後，解讀商業數據是為了建立數據導向的決策過程。

近代商業開始移轉到數據導向的決策過程，特別是在大數據、人工智慧有了突破性的發展之後，數據在決策過程中扮演的角色愈來愈吃重。一方面是可以取得的數據變得更多樣化，另一方面則是因為數據可視化的技術，使得數據分析與解讀都有了更多可能性。

以上，就是商業數據解讀的三個目的，也是為什麼該養成數據力的理由。

可以建立數據相關知識的書及肯定很多，這裡就我看過、也認為有收穫的書單，分門別類做一個整理，提供給有需要的朋友們。如果你有看過、覺得不錯的書，也請你不吝分享給我喔！

深澤真太郎的這本《數字力決定收入》是一本培養「數感」的好書，內容分為數字力、圖表力、簡報力、表達力四個部分，給出一些簡單、但是實用的提醒，告訴我們如何善用數字來進行更好的溝通。

柏木吉基的這本《會分析是基本功，看懂結果才最強》是本很棒的書！但老實說，繁中版的命名會讓市場低估甚至是漠視這本書的價值。

簡中版譯作《如何用數據解決實際問題》，聽起來就好多了！也較符合書中想要傳達的，如何從龐雜的數據中提取對自己有用的信息？如何釐清多種數據關係，鎖定問題的關鍵？如何用數據呈現客觀事實，使自己的觀點更富邏輯和說服力？

同樣沒有複雜的數據運作，但會告訴你在進行數據分析前，該思考的問題有哪些？也是一本建立數據思維的好書。

如果你說很會數據分析、但不懂統計，專業的人會說你半桶水，但我會說你看到的世界只是二維的。當你掌握了統計思維與工具的應用，就可以拓展數據的維度，看到更多不一樣的世界。

你會懂得什麼是「一樣的數據、不一樣的洞見。」

薩爾斯伯格的這本《統計，改變了世界》很經典，至少對就讀統研所與剛出社會時的我，是一本經典的啟蒙書。原來，統計可以講的這麼平易近人！

二十年前與統計有關的書不多，所以能推薦的書很少。我的研究所教授給了我一本、進入職場上的第一位主管也丟了一本給我，後來我在清大統研所協助指導研究生時，一位老師也推薦了這一本。

嗯！我想它真的很經典。不過可惜，絕版了。

篠原拓也的這本《能幹的人用統計思考判斷》是我近年看過，寫統計寫的最白話的作者，特別是結合生活化的用語及案例。統計就是要拿來用的嘛！你說對吧？

統計思考，簡單來說就是是根據數據的統計，來推測事物、做出判斷，是一種簡化事物的思考方法，同中求異、異中求同。這本書主要在告訴你，如何透過數據的統計思考，來提升推論與決策的勝算，讓你在看到媒體或特定人士告訴你一些統計圖表或數據時，知道那是怎麼一回事！

西內啟的這本《統計學，最強的商業武器》談的是商業上常用到的統計方法與應用。一開始，我是被書名吸引的，但看過內容真的寫的不錯；這本書過去幾年也再版了許多次，可見銷售量也挺好的！

想要了解商業上會運用到的統計方法，但不想看艱澀乏味的統計書，我會推薦這本書給你。

推薦車品覺的書，阿里巴巴前副總裁、數據委員會會長與紅杉資本中國專家合夥人，主導淘寶、天貓的數據策略。實戰經驗挺值得參考的，特別是他提出的「用數據、養數據」的觀點，很值得企業導入數據導向決策時思考的一件事，不只是使用數據、更要為了決策養出有價值的數據。

他的數據三部曲《大數據的關鍵思考》、《數據的商戰策略》與《數循環：數字化轉型的核心布局》都值得一看。

數據透過統計量與指標的轉換，一方面可以簡化數據觀測所耗費的心力，另一方面也可以凸顯不一樣的訊息。比方說，汽車的儀表板、企業的戰情儀表板，都是整合大量的數據後，轉化為簡單易懂的指標。

基礎的指標應用，我會推薦使用大部分企業會使用的Excel作為輔助工具，至少在你轉換公司與跑道時，這項技能還有通用性。

如果想要做出進階的數據分析，或是應用到實務上的問題解決。學習一些程式語言和分析技術，是在所難免的。

這裡我推薦的是關於數據處理，以及應用在市場分析的書籍。

介紹商務領域的數據分析框架，以R為主、Python為輔的數據分析案例與問題解決指南。

關於市場分析的基礎技術，不懂統計、也能上手。

相較於前一本書，這本的技術含量就稍微高一些，需要有統計背景的人比較看得懂，因為書中內容會使用到統計方法，但大多略過不提細節。

探討的問題大多偏向電商感興趣的議題，比方說：誰最可能購買？最有可能在何時買單？市場概況如何？如何做好市場區隔，作為分眾行銷的基礎？

企業不缺資料搬運工，缺的是將海量資料化為己用，解決問題，將資訊轉換為高價值的高手。職場比的是解決問題的能力，而數據視覺化是將數據轉換為資訊與洞見，作為決策行動參考依據的關鍵能力。

數據可視化的價值，可以參考這一篇《數據可視化，你的職場競爭力》，關於數據可視化的參考書單有四本，分別是《哈佛商業評論》資深編輯與Google資料視覺化訓練總監，以及我結合職場實務經驗所寫的書，由不同的面向來解析數據可視化這件事。

這本書的作者史考特．貝里納托，是《哈佛商業評論》的資深編輯，所以在圖表製作上會更強調商業性與做給讀者看，也就是說「清晰好懂」比創意吸睛更重要。

套句我在講授數據視覺化時，也會一再提及的：表達的邏輯與思考的邏輯是不同的；而表達用的圖表也應該從受眾出發，而不是直接使用分析用的圖表。

做出好圖表，只要把握三個關鍵：

總的來說，這本書適合擁有圖表製作基礎，或是需要在商業場合上透過圖表來傳遞有說服力訊息的人。

如果是初學者，我會建議閱讀前一本書或是Google的那一本。這本書後續出了一本《哈佛教你做出好圖表實作聖經》作為案例解析的擴充，有興趣的話不妨作為延伸閱讀書目。這本書受歡迎的程度，可以說是圖表製作必看的一本經典。

我會說它是圖表教戰手冊，因為在這本書中你完全可以透過十堂課，從零到一學習到如何讓數據說話？如何透過圖表說一個好故事？​

這在報告撰寫、提案企劃與簡報製作中，是相當重要的一個環節，可以說是提高說服力、創造行動誘因不可獲缺的關鍵。​甚至在職場上，透過一張關鍵圖表來爭取資源與客戶認同的場景，也是時刻在發生。你說，學會圖表運用重不重要？​

後來也出了一本《Google必修的圖表簡報術（練習本）》（對應於前一本白書，這本簡稱藍書），而在藍書中的內容，則是對應十堂課的一百道練習題。雖說是練習，其實大多都附有解答剖析，即使當做是案例集來閱讀也不成問題。​

你或許會問：該從哪一本開始閱讀？​

我的建議是：從藍書（練習本）開始。因為問題導向的學習對職場工作者來說，是最為有效率的方式。實際去操作一遍、去思考一次，遇到了瓶頸或難題，你會更有意識地理解與吸取書中的技巧與原理。​

懂得做什麼與為何做，永遠比如何做更重要；也才不會受限於書中的技巧，並且將既有的知識經驗也融合進來。​

如果是零基礎、或是經驗豐富的圖表使用者，我則會建議從白書看起，建立系統化與結構性的學習脈絡，或是修正與優化既有的圖表技巧和盲點。​

這本是我的第三本著作。

我認為職場上的數據與資料視覺化，主要是為了更好的溝通，其次才是吸睛與好記憶，所以在書中整理了常見的二十道視覺化難題、三十個真實案例解析，當然也包括圖表應用的呈現。

以補足市場上缺乏職場報告專屬的資料視覺化技術，如果想進一步掌握數據可視化在商務與職場簡報上的應用，我建議可以閱讀《我用模組化簡報，解決99.9%的工作難題》作為延伸閱讀書目。

以上，就是從零到一，建立數據思維、分析與應用的二十本參考書單，希望你會覺得實用！

（本文同步發表於Medium）

劉奕酉｜知識型自雇者、暢銷書作者、企業培訓顧問

擅長邏輯思考、數據分析、策略規劃、資訊視覺化與商務簡報，擁有高科技產業十多年策略行銷與高階幕僚經歷，為台灣少數具有深厚職場實務背景的商務顧問。同時也是職場生產力作家，多家大型出版社、社群媒體指定邀稿對象。一年閱讀百本書、寫作百篇以上職場文章，以知識萃取、高效產出與全息圖解而廣受好評。

相關著作：《我用模組化簡報，解決99.9%的工作難題》、《高產出的本事》、《20道資料視覺化難題全解析》

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