[note] Head First Data Analysis Ch1

introduction to data analysis

What is data analysis?

data analysis 有一個基本的四大步驟：

1. Define
2. Disassemble
3. Evaluate
4. Decide

1. Define

• data analysis 的目的就是要解決問題及決策建議。一開始就決定好目標可以幫助你 Focus。
• 你的客戶會幫你定義問題，要注意的是通常客戶不一定非常清楚他所提供的資料或認知，你必須透過提問來確定目標或其他資訊。 ex: 老闆說："我想提升我們的銷售"，這時應該提問 "目標是提升多少百分比呢?"。

2. Disassemble

• 將客戶給你的目標/問題，切成更小的問題。ex: 提升銷售 => 主要的客群是誰? 主打的功能要選哪一個? 廣告要放在哪個 channel?
• 觀察你得到的資料並且從資料中去找出與客戶提供的資訊相關的資訊。ex: 老闆說："降低售價可以提高銷售"，你發現2月的銷量有提高。

3. Evaluate

• 根據客戶提供的資訊及資料，作出你自己的假設，並且從資料中找出證據來證實你的假設或是老闆的論點。

4. Decide

• 分析資料之後，可以提供一份報告給你的客戶。這份報告應該包含

1. 背景：說明客戶的想法及目標還有你作的假設
2. 分析資料：說明從資料中整理出來的資訊及圖表及說明其含義
3. 建議：作一個結論並且建議客戶如何作決策

重點

• 客戶或老闆提供的資訊或論點，有時是他們的猜測或是推論，但是你必須要找出資料來證明，不能一味的相信。
• 在資料不足下，有時無法掌握到所有的情況，必須針對你的推論再和客戶收集更多的資料。
• 整個資料分析的過程通常就是四大步驟的 Loop，對問題定義、分析、建議、觀察結果、發現新的問題，然後再同樣的步驟分析一次。

心得

data analysis 是一個很科學的過程，這樣的過程要幫助的事情就是達到 data-based decision making。然而，之前也有看過一篇文章在探討應該要憑直覺還是要憑資料作決策。不誨言，對於某些市場嗅覺比狗還敏銳，了解使用者就像是他的迴蟲，我覺得用直覺的方法決定是最快的，但是建議也可以同時收集想要的資料，在直覺的決策後也可以有科學的分析。