資料轉換成情報或觀點的鍊金術

　　從產生資料（蒐集）→分析（資料整合與觀點的形成）→呈現（製作提案書）→提案（發表）

　　13個步驟，完整流程（大循環）全詳解



　　資料可能只是一種簡單的訊息，也可能轉換成有力的情報，其中關鍵在於整合分析力。在海量資料中，如何將一般的data經篩選、整合與分析後，轉換為有用的information，是現代人提升競爭力的必備技能。



　　前置作業

　　在蒐集資料前要先確立研究目的或解決問題的假設，才能有效地蒐集與篩選資訊，一開始就要先釐清蒐集資料的「意圖」、「目的」與「屬性」的IPA法則，並在IPA法則下，明確化5W1H (Why+What +Who+Where+When+How much)的內容，才能事半功倍。



　　資料的類型

　　資料的類型可分為文字型、數據型與圖像型三大類，從取得方式又可分為透過市場調查付費取得的「一手/初級資料」，和從網路或報章雜誌上免費公開的「二手/次級資料」;從性質看則有可進行統計分析的數據型「量化資料」，及經由消費者意見訪談所得的文字記錄式的描述型或探索型的「質化資料」。



　　資料蒐集的方法

　　準備兩張A3紙，一張是由IPA與5W1H項目組成的草圖，另一張則是涵蓋研究或假設性質、資料起迄時間、資料型式、資料來源與取得方式與費用五大項目的「資料蒐集評估表」，反覆檢查無誤後就可開始，先從「二手/次級資料」著手，有需要再蒐集「一手/初級資料」，也可透過特定對象訪談法與人員情報法取得「探索型」資料，作為對照輔助。蒐集資料原則與流程，愈嚴謹愈好，以避免結論偏差。



　　如何進行分析

　　資料分析階段的重點在於整合與解讀資料，從資料拼圖的過程中，提出洞察與觀點。文字形資料有兩種分析方法，一種是從上而下，運用「分析式歸納法」獲得結論，另一種是由下而上，運用「K.J.法」、「魚骨圖」或「紮根理論」發展出一套理論體系。數據型資料則可透過電腦統計軟體的運算，呈現資料間的相關性，再從分析結果中發掘出有用的情報。



　　「資訊圖表」與「大數據」

　　在海量數據時代，一般人必須對大數據的概念和演算分析有基本認識，以及具備思考與找出問題（驗證假設）的能力，書中介紹資訊圖表的原理與運用，以及大數據分析流程的起點與終點，從提出假設到驗證假設、擬定策略與進行簡報三部曲。將資料進行視覺化處理後，才能對公眾或客戶、主管傳達你對問題的洞見與判斷。



　　書中還介紹了市場調查的實務運用、調查報告的撰寫方式，以及建立個人與企業情報競爭力的方法。此外，作者特別以撰寫《你所不知道的IS》一書的經驗為例，分享如何將資料自下而上堆疊組織成目錄與文章內容的方法，將新聞報導中的文句加以改寫的技巧。