《Fortune》500大企業、
∖日本知名跨國金融集團的實戰指南∕
企業趨之若鶩的大數據分析，
真的解決了你的需求嗎？
或者，反而讓你陷入盲點？
★為什麼越分析越失焦？
數據科學是為了解決問題，
但錯誤的決策通常都源於一連串的分析、解讀，
問題到底出在哪裡？
其實，大數據分析沒那麼神奇，說穿了不過是一種精神，
方向對了，可應用的面向相當廣闊。
本書教你用5D框架建立正確思維，打造獲利方程式。
1.Demand（需求）
開始分析作業前，請先「定義」需要解開的難題為何。舉例來說，喝慣A牌啤酒的消費者，忽然轉投向B牌的懷抱，業者想知道的是，如何提高品牌與消費者之間的互動率，但你卻一味研究起轉換率……。當心！像這樣在起點就跑錯了方向，又如何能成功抵達終點。
2.Design（設計）
也就是描繪輪廓：計算→視覺化報告→假說驗證→預測建模。以手搖飲料店為例，從消費金額、年齡層與性別，可推敲出商業現場的實際狀況；而驗證不同的假說（例如A：男性的消費單價較高／B：女性的消費頻率較高），也會發展出不同的決策模式。
3.Data（資料）
資料量大，不代表具備絕對優勢，與其聚焦在屬性資料，不如也蒐集「行為資料」。假設分析超商洋芋片的購買狀況，得出40～49歲女性是消費主力，是否可做出她們是目標客群的判斷，因而以輕熟女喜愛的口味為強銷目標？那如果真正的客群其實是兒童（媽媽買給孩子）呢？策略無疑大翻轉。這並不代表數據無用，而是此份消費紀錄不適合做為分析素材（不夠完善）。
4.Develop（開發）
商品叫好卻不叫座，矛頭該指向哪裡？廣告投放在符合目標客群的媒體上，但卻回應率低迷，甚至給人CP值不高的印象？明明使用了AI自動分析工具，得出精準度極高的預測結果，卻還是搞不清楚什麼因素才有助提高營業額？這表示你的考量尚缺全面性，突破開發困境就要利用「三力」，眉角都在本書裡。
5.Deploy（部署）
資料分析的結果要能「活用於現場」，讓人完整消化後「展開行動」，才有價值可言。分析人員要能以第一線銷售人員的觀點看待事物，並且共享資源。當團隊成員將框架化為共通語言時，才能確認內容是否具有說服力，並提供建議，為團隊打造好的循環。
商業世界瞬息萬變，數位化浪潮勢不可擋，
重點不在分析技術，而是「解決需求」！
因此，你不需要成為資料科學家，但務必懂一點資料分析。
本書從源頭為你建立正確思維，讓資料成為溝通橋梁，助你成功變現。
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彭其捷｜資料視覺化專家