目標是將數據轉化為資訊 將資訊轉化為洞察 - by Carly Fiorina
大家有沒有吃過泡麵 !!!!
覺得最推薦的泡麵是什麼？有什麼理由嗎？我自己最喜歡吃的泡麵是台酒的花雕雞麵，但最近覺得五木的川味紅燒牛肉麵也是不錯 🤣
而說到泡麵，還想知道大家有沒有覺得什麼樣的天氣還是場合最適合吃的呢？
是在網咖裡面還是在颱風天？
而今天雖然談到泡麵，但是資料分析師的分享進度也是沒有想烙下。
只不過上一篇實戰的文章得到的回饋比較少，所以相對比較不容易站在沒有相關背景的人的立場，下去做分享內容上的調整，所以我就盡量以當初 : 「如果早就知道該有多好」 的心態繼續下去做分享。
開始談正事
延續上篇文章的思維，上次提到開始數據工程師培養了。
今天我想要繼續延續上一篇文章的概念。
在我之前的文章《還在研究時間管理？先區分出時間》中，我提到了一個很重要的觀念：「先會區分，再談管理」。
而在另一篇《會用二元分類去洗碗嗎？我會》的文章裡，我也分享了如何用二元分類的方式來處理日常事務。
這些文章的核心都指向同一個概念：面對複雜情況時，最重要的是先把跟數字相關的因素分類出來。
面對未知時，我會有兩種反應
對內：先把數字相關的東西分出來
當我拿到一份完全陌生的數據檔案時，剛開始第一個反應絕對是「這是什麼鬼？」
但隨著經驗的累積，我自己歸納了一個 SOP，就是一開始先做第一層分類：哪些內容跟數字相關，哪些不相關。
就像分析泡麵市場一樣，跟數字相關的要素我會這樣分：
- 銷量數據（每月賣出幾包）
- 價格區間（15元、25元、35元）
- 口味種類數量（辣味系列有幾種）
- 通路覆蓋率（在多少家便利商店有賣）
- 消費者年齡分布（20-30 歲佔比多少）
- 回購率（買過的人有多少會再買）
這就像我在洗碗文章中提到的，先分「時間相關」和「非時間相關」一樣。
數字相關的要素最好先優先挑選，因為它們更容易量化和比較。
但時間相關的因素，通常比較麻煩，最好別優先處理。
對外：神聖問題反射力量 !!!
對外是要做問題反射，這個意思是，當別人問問題，或是丟問題來的時候，就要懂得跟那個人問問題。
最好的情況是，用問的問題回答人家的問題。
不管是工作上的專案討論、朋友的生活諮詢，還是家人的決策商量，我幾乎都不會急著給答案。 我會主動反問：
當別人丟數據分析任務給我時：「給這份檔案做分析，是要分析什麼？分析整個檔案的大小？還是欄位有幾個紀錄？這份資料是關於什麼產業的？這個分析想看的是什麼能力？資料視覺化？清洗資料？還是趨勢分析？」
當朋友問我投資建議時：「預算多少？風險承受度如何？投資期間多長？是要穩健收益還是追求高報酬？」
這些反問的背後，我其實都在尋找跟數字相關的關鍵資訊：時間、預算、數量、比例、頻率等等。
這些數字會直接影響我後續的建議和策略選擇。
生活中練習分類
數字分類思維需要在日常生活中刻意練習，才會養成習慣。
點飲料時的數字邏輯
人家要請飲料，不知道要喝什麼飲料時，我最簡單的策略就是「點最貴的」。😂
價格通常反映品質和受歡迎程度，最貴的選項往往是店家的招牌或用料最好的。
這就是用數字（價格）來做分類和決策。
代買飲料的數字智慧
幫別人買飲料但不知道糖冰怎麼調配時，我就請店員推薦「賣最好的」還有「一般人會選的比例」。
這個行為背後其實是在借用店家的銷售數據來做決策。
這些行為可以延伸出更深層的商業洞察：什麼飲料的糖冰比例最固定？哪些組合的銷量最好？這些都是消費者行為和商業決策的重要線索。( 比如什麼飲料糖冰固定，然後銷量還最好 )
剛開始先兩步
培養數字分類思維後，接下來就是實際操作的兩個步驟：
第一步：分類
我會將所有要素分成「數字相關」和「非數字相關」兩大類。
數字相關的優先處理，因為它們通常更容易量化和比較。
第二步：資源配置的智慧選擇
在數字相關的要素中，我需要幫助釐清針對怎樣的情境或需求，去定義接下來的行動。
有可能選其中一個因素會影響整體結果的八成，但是需要投入太多的資源，所以我會針對其他的因素，找尋在花費最小資源下可以做到的些微改善。
這就像選擇泡麵一樣，雖然花雕雞麵可能是我的最愛，但如果預算有限，我也會考慮其他性價比更高的選擇。
刻意想起
從選擇泡麵口味到專業數據分析，背後都是同一套邏輯：面對不確定性時，先用數字建立分類架構，再基於這個架構，對需求做出決策。
思維可以是一種習慣，但要說這是不是好習慣就看個人。
一定會有更好的作法比自己養成的習慣更好。
總之上次的檔案還在，如果想把自己當成未來資料分析師的人，可以試著處理一下。
詳情請參閱 : https://vocus.cc/article/68dca63efd8978000193441b
Just share to you ~ 我是 Joker 咱們下回見。
