所謂的資料科學（Data Science），就是利用數據分析來解決問題。
　　面對龐雜的數據，該怎麼做才能將之消化成能進行決策的關鍵？
　　別以為只有統計專家或數理高手才做得到，
　　就算沒學過統計學，抓住本書6重點，你也能立刻上手，讓數據產生真正實用的價值。

　　1.    先有目的，再開始蒐集資料，順序不能顛倒
　　被數字包圍，埋首於分析時，經常會演變成追求分析「結果」。但不管最後得到多詳細、多明確的結果，如果不符合「目的」，其實就是白忙一場。你得學會「成立假設」，抓住4個重點，蒐集過程才不會走偏。

　　2.    加工資料、適度分解，重點就會跳出來
　　蒐集到的資料通常是絕對值，不妨透過「比例形式」加工，和其他資料組合對比，就能變成更實用的情報。然後再依基軸（例如時間、性別、地區）分解，原本隱藏住的特徵就會清楚浮現，分析角度也會變得更寬廣。

　　3.    發揮「平均數」的功用，掌握市場大方向
　　投入一個新商品時，最先考慮的是是否有發展希望。這時可以將「平均數」當作代表值，再乘以其他變數，就能大致掌握市場規模，並且判斷投入資本需多少年才能回收，倒過來計算時，也能得知多少銷售量才能達到收益目標。
　　★小撇步：在Excel中輸入＝AVERAGE（），或直接選取函數公式，即可算出平均值。

　　4.    將數據可視化（圖表化），才能發現潛在風險
　　光靠平均數還不夠，透過「偏差值」更能檢視營運狀況。利用直方圖將離散程度視覺化，推估風險衝擊程度，就能做出合理假設並模擬最壞狀況。如此一來，不僅能提升資料質感，說服力也瞬間倍增。
　　★小撇步：在Excel中輸入＝STDEV（），或直接選取函數公式，即可算出標準偏差值。

　　5.    善用相關分析，把錢花在刀口上
　　花了錢宣傳，自然希望大有成效。假設現在有三種促銷策略可選：電視廣告、送折價券、店內舉辦特別活動，哪種方案的效益最高？該怎麼評估？確認資料的「相關性」強弱關係，就能找出利潤最大化的方案。。
　　★小撇步：在Excel中輸入＝CORREL（），或直接選取函數公式，即可算出相關係數。

　　6.    拿出數據加上清楚表達，簡報才不會功虧一簣
　　拿出數據，會增加簡報的可信度，但「分析」和「傳達」可是兩件不同的事。若只是將所有分析資料都秀出來，容易讓重點失焦，恐怕聽眾也會一頭霧水。建議你可用簡短句子引導出重點，並同時展示出自己和競爭對手的比較關係，才有機會讓簡報變成正式提案。

本書特色

　　•AI時代必備的數據分析力，絕不能錯過！
　　•從蒐集資料、分析應用到簡報提案，上班族必備技能一次學會！
　　•強化數字力，就等於培養多樣化思考能力！