運用資料分析結果:奠定事業藍圖

許多企業只將資料做為決策參考,卻沒有當做行動依據。這似乎可以理解:資料必須轉化成實用的分析結果,才有價值。取得分析結果的第一步,就是探討您想從資料解析的主題,找出資料的價值。您的資料來自什麼情境?源於什麼需求?想要達到何種願景和成果?本文將探討這些問題,同時提供實用的架構,協助您從資料梳理出有意義的故事,締造業務佳績。

1910 年,蘇格蘭作家和詩人 Andrew Lang 曾說:「利用統計數字正如醉漢利用電燈柱 非為借光,實為撐腰。」經過一個世紀,許多現代企業仍然保有這種心態,將資料做為決策參考,而非推動決策的依據。

如果資料不能作為引導決策的工具,蒐集資料根本沒有意義。您的企業或許坐擁全球最龐大的資料庫,但除非能夠萃取出有助於提升業績的分析結果,否則資料再多也是徒勞。

有鑒於此,以下將提供一些重要步驟,幫助您從資料篩選出實用的分析結果。

定義資料

若要獲得優良的分析結果,需要釐清您想從資料獲取哪些重要訊息,也就是找出資料的價值所在。請仔細思考一下您想要如何運用手中的實際資料。Max Shron 在《用資料思考》(Thinking with Data) 一書中確立了實用的架構,有助於縮小資料分析等專案的範圍。執行專案其實就像說故事一樣,有開頭 (情境)、衝突 (需求)、解決方法 (願景),以及眾人嚮往的美好結局 (成果)。

釐清下列問題之後,您就能善加規劃應如何運用手中的資料。

  • 情境:您想要哪些成果?哪些人將投入專案?是否有什麼大目標或期限可決定專案工作的優先順序?
  • 需求:需要運用資料解決什麼實際需求?目前有哪些困難需要透過此專案解決?
  • 願景:請在心中勾勒出運用資料滿足需求的大致狀況。是否有可能先模擬成果?解決方案的運作原理為何?
  • 成果:公司將如何運用專案成果?由哪些人運用?該以何種方式評估這些成果?

確立架構

我先前寫過《用資料訴說有意義的故事》,但在說故事之前,需要先釐清自己要說的究竟是什麼樣的故事。建築師的工作方式或許能夠給我們一點啟發:必須將抽象的設計要求化為實體,正如行銷人員必須將資料需求化為實際可行的分析結果。

解讀資料並以圖表呈現,就好比建築師在構思階段繪製草圖一樣。製作各種圖形和表格就像是與資料對話,我們會逐漸熟悉這些數字,從中找出值得探討的分析結果。

紐約時報》(New York Times)曾刊出普林斯頓大學建築系名譽教授麥可葛瑞夫 (Michael Graves) 文章,這篇文章精彩絕倫,抨擊最新科技造成建築業「繪圖技術已死」的現象。他深入解釋繪圖為何與成品同等重要,也主張電腦固然有其重要代性,卻不能因此而犧牲人性及情感等要素。他按照時間順序將建築圖稿分成三種類型:參考草圖、預備圖稿,以及定稿,而他對每種圖稿的定義,正好符合成功行銷人員消化資料的方式。

以下利用 Graves 對於建築圖稿的想法,說明將資料化為實用分析結果的過程:

1. 打草稿:尋找靈感

用紙筆打草稿,開始與資料進行初步對話。隨手寫下一些設計概念或整體構想,描述您想要獲得的成果。舉例來說,我在為上一篇文章製作一系列圖表的期間畫了以下的草稿,規劃最終成品的設計及結構。



2. 做好前置準備:針對資料「做功課」

此階段一開始通常是使用紙筆,但隨著分析越來越深入,可能會逐漸轉移至資料分析和視覺化軟體。您可以依據下列準則思考消化資料的方法:

  • 篩選:去蕪存菁,只專注在最重要的主題上。
  • 排序:按重要性排序資料。
  • 分組及區隔:以摘要方式顯示資料,然後將資料分組。
  • 視覺化:利用一目了然的圖表呈現資料。

建築師也會利用類似的方式,在 2D 草圖和 3D 計劃圖之間來回修改,完成前置的準備工作。即使是適當與可用的草圖也必須成為實際的建築物,才算大功告成。資料領域的情況也類似,計算數據時可能出現數據精確度不夠高、格式錯誤或不夠完整等問題,此時就必須透過實際資料驗證先前做的功課。

3. 視覺化:用圖表呈現資料

從資料萃取實用分析結果的過程中,視覺化是好用的方法。數學家 John Tukey 說:「數據的重點在於提供預期中的數值,但出人意表的數值要靠圖表摘要呈現。」他道出了一個重點:視覺呈現最主要的作用,是以清晰易懂的方式直指重點。市面上有許多現成的分析和視覺化工具可幫助您利用圖表呈現資料,其中一項便是 Google Analytics (分析)

以下原則可以幫助您透過視覺化的方式,呈現發人深省的分析結果:

  • 注重美感:人們容易受到美麗的事物吸引,不妨多花點心力把圖表做得美觀一些。美觀的圖表比較容易理解,也能夠直接呈現需要採取的行動。若要進一步瞭解圖表美感的重要性,請閱讀 Stephen Few 的文章《現在看到了吧?量化分析視覺化訣竅》(Now You See It, Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis)。
  • 把重點放在趨勢,而非單一資料點:發人深省的分析結果多半來自於觀察趨勢而非單一資料點,特別是趨勢反轉時。
  • 比較不同的時間範圍:以週、月、季等其他單位檢視不同的時間範圍,但必須注意時間長度是否接近,例如二、三月因為天數差異較大,比較數據時可能發生問題。
  • 找出密切相關的項目:分析資料時,最能說明狀況的的重大發現往往源自變數之間的關聯,也就是統計學家所說的相關性和相依性。
  • 試著從不同的角度觀察:每個人都難免有盲點,因此請務必邀請其他人參與資料分析。多人參與是找出實用分析結果的關鍵所在。
  • 抱持懷疑的態度:請務必從兩種以上的角度來分析資料, 例如以多種圖表呈現同樣的資料。資料可能引導人做出錯誤的結論,因此請仔細確認您使用的資料是否正確。

從資料中找出重要分析結果並不輕鬆,但若能善用視覺化技巧,將能減輕不少負擔。由於篇幅有限,以上只列出一部分的視覺化最佳技巧。建議您花些時間研究搭配運用的方法,獲得最大的效益。

化資料為行動

希望以上討論的架構和原則,能幫您從資料中找出可實際運用的分析結果,進而採取有助於提升業績的實際行動。這些原則並不一定適合所有情境,您需要規劃最適合自己的資料分析技巧。

整理資料成為決策的依據,並不是直接完成的過程。不過專業的行銷人員可以運用一些技巧達到目標。建築師需要藍圖,行銷人員處理資料時也必須確立一些原則,但一定有創意方式能夠完成這件事。

Daniel Waisberg

Google Analytics (分析) 代言人

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