你擁有了嗎？２０２０年十大工作技巧，大數據時代的來臨

根據調查的問題來看，收集這個數據的用意應該是想要了解顧客的消費經驗滿意度，然後找出需要改進的地方。但你我都知道，這個數據收集的方式還有現場的情況，除非有很糟糕的經驗，否則大多時候我們都會選擇「滿意」或「非常滿意」，商家在解讀這些數據的時候，可能就數據表面上絕大多數呈現滿意而認為沒有什麼需要改進。因此當我們在解析數據之前，背後需要思考的是這個數據是否有所偏頗。以上述例子為例，感到不滿意的客戶是不是沒有參與或沒有真實表達出自己的意見，然後修正問卷的意見或是改變收集數據的方式。

培養你的計算式思考 （How to cultivate computational thinking）

訓練自己的計算式思考能力我是這麼做的：

從你想要解決的問題出發

如果你沒有接觸過數據，也不習慣一下子看這麼多數據，那麼可以先縮小數據的範圍，在攤開數據前，先決定你想要從數據得到什麼。

有了明確的方向後，進一步思考要得到這個答案需要的相關數據有哪些，比如我今天想要知道要用哪一個通訊軟體進行宣傳最有效益，那麼我就會需要幾個數據：通訊軟體清單、各軟體的用戶數、用戶類型等。目的是要訓練自己將問題與相關數據進行連結，知道哪類型的數據能夠幫助解決什麼樣的問題，藉此熟悉各個數據代表的屬性。

了解數據的構成

每個數據不僅僅是數字而已，它一定代表這某樣東西，了解每一個數據的來源或背景資料比數字本身來得重要。一百萬這個數字是大還是小？如果這是你的私人部落格訪問量，那就很不得了，但如果這是台北捷運一天的乘客流量，那就沒有什麼了。

有時候數據是計算出來的，而你看到的是計算結果，這時候有必要了解是怎麼樣算出來的，比如銷售數字，今年的達標率是 98%，這時候可以進一步看營業額是怎麼計算的，來自不同國家的銷售金額換算的時候是用什麼匯率？銷售額是稅前還是稅後？

了解數據背後的來源還有構成可以幫助你更好進行數據解讀，也能夠幫助你進一步分析成因。

用不同的角度切入