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數據識讀者:數據素養教父教你如何用數據溝通、工作與生活

數據識讀者:數據素養教父教你如何用數據溝通、工作與生活

Be Data Literate: The Data Literacy Skills Everyone Needs To Succeed

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內容簡介

這是個被數據啟發與驅動的時代。
解讀與利用數據不再是專業能力,
而是讓自己脫穎而出的基本技能。
 
數據素養教父親授養成數據識讀的學習架構與方法,
不用精通數學與統計,也能高效收集與精確解讀數據,
在職場與生活中,擺脫各種操弄,為自己做出聰明決策!
 
  NBA球隊利用球員疲勞程度與睡眠深淺等數據,
  調整訓練內容與預防傷害;
  勞斯萊斯運用大數據,實時監控全球上千架客機引擎效能,
  充分預測可能產生的問題,確保飛行無虞;
  超馬選手利用每次訓練獲得的速度、節奏、心律、最大攝氧量等數值,
  不斷精進強化整體訓練計畫……
 
  我們所處的世界,
  透過分享統計資料、數據、資訊、數字、文字、圖片等等,
  來陳述事情始末,同時傳遞訊息,
  但這些數據和資訊經常受到誤用,成效也遭到扭曲。
  
  擁有數據不等於能善用數據,
  你必須知道哪些有用,以及怎麼用。
 
  科技讓大量收集數據成為一件很容易的事,
  但數據宛如石油,必須精煉之後才有價值,
  若使用者不懂得提出對的問題,
  或善用手上的資訊做決策,一切只是枉然。
 
  在這樣的環境下,不必人人都是數據科學家,
  但人人都得具備數據素養:讀取數據、用數據工作、分析數據、用數據溝通的能力。
 
  素有「數據素養教父」之稱,
  被視為推動數據素養運動的先驅者之一的喬丹•莫羅,
  以新冠疫情、天氣預報、超馬訓練、房價研究等生活實例,
  說明數據分析的四個層次與可運用的軟體,
  教你如何在商業環境和生活中蒐集高品質數據,
  找出隱藏其中的有用資訊,
  並透過「數據字典」達到數據暢流,以數據工作與溝通,
  擺脫各種操弄,在職場與生活中做出更聰明的分析與決策。
 
  本書更提供數據素養的具體方式,
  以及組織能夠採取哪些措施,建構出完善、扎實的數據素養策略,
  賦予內部人員強大的力量。
 

作者介紹

作者簡介
 
喬丹‧莫羅(Jordan Morrow)
 
  素有「數據素養教父」之稱,被視為是數據素養運動的創始人和先驅者之一,他對協助公司組織在數據暨分析上發揮潛能向來滿懷熱情。他是Qlik科技公司數據素養課程的全球總監,設計全球最早的數據素養課程之一。他是「數據素養計畫」(The Data Literacy Project)諮詢委員會主席。「數據素養計畫」是一個全球社群,創立宗旨是激發相關討論、開發相關工具,以創造一個具有數據素養的社會。
 
  在數據素養世界之外的喬丹,是一名愛家幸福好男人,育有五名子女;他同時也是狂熱的越野跑者及超馬跑者,在其住家附近的山林間可發現他的蹤跡。
 
譯者簡介
 
侯嘉珏
 
  英國新堡大學筆譯所畢。
 
  任職於中央政府多年,專責中英迻譯,現為專職譯者,譯有《檔案:一部個人史》、《美好人生的風險智慧:九個聰明冒險家教你如何在不確定中變勇敢》、《把人生變動詞:用行為改寫你的生命故事》等書。
 

目錄


第一章 數據的世界
數據:我們所處的世界
數據:技能差距
數據:為何會有技能差距?
數據:接下來呢?
本章摘要

第二章 分析法的四大層次
數據與分析法:有四大層次?
分析法的四大層次
層次一:描述性分析法
層次二:診斷性分析法
層次三:預測性分析法
層次四:指示性分析法
分析法四大層次的實際範例
本章摘要

第三章 定義數據素養
特點一:讀取數據
特點二:用數據工作
特點三:分析數據
特點四:用數據溝通
本章摘要

第四章 數據素養之傘
數據與分析策略
數據素養與數據科學
數據素養與數據視覺化
數據素養與管理團隊
數據素養與文化
數據素養與數據品質
數據素養與數據治理
數據素養與倫理規範
本章摘要

第五章 讀取並訴說數據的語言
讀取數據
數據暢流
數據字典
讀取數據及數據暢流的策略
組織範例
本章摘要

第六章 結合數據素養及分析法四大層次
數據素養及描述性分析法
數據素養及診斷性分析法
數據素養及預測性分析法
數據素養及指示性分析法
數據素養及分析法的四大層次——整體拼圖
本章摘要

第七章 數據素養的學習步驟
領導者的角色及數據素養的學習
數據與分析策略及數據素養學習的角色
數據素養的學習架構及方法
為數據素養的四大特點而學習
為強大的數據素養文化而學習
學習數據素養的其它領域及重點
本章摘要

第八章 數據素養的三個C
數據素養的第一個C:好奇心
數據素養的第二個C:創意
數據素養的第三個C:批判性思考
讀取數據
用數據工作
分析數據
用數據溝通
本章摘要

第九章 數據啟發的決策
受到數據啟發的決策架構之相關步驟
步驟一:提問
步驟二:取得
步驟三:分析
步驟四:整合
步驟五:決策
步驟六:重覆
本章摘要及範例探討

第十章 數據素養和數據與分析策略
數據驅動的文化
商業智慧
人工智慧
機器學習與演算法
大數據
嵌入式分析法
雲端
邊際運算分析法
地理空間分析法
本章摘要

第十一章 展開數據與分析法之旅
COVID-19和數據與分析法
建立食譜
著重主動式分析法,而非反應式分析法
從基礎開始
數據與分析法的遊戲化
找出感興趣的事,與其並肩同行
找出「原因」
本章摘要
 

 
  「謊言有三種:謊言、該死的謊言,還有統計數據。」
 
  這句不幸被許多人──包括馬克.吐溫(Mark Twain)──所誤會的引言,實實在在道出了我們現在的生活。我們所在的世界透過分享統計資料、數據、資訊、數字、文字和許多林林總總的其它事物(偶爾還包括圖片)來告訴我們事情的始末,同時傳遞訊息。對我們而言,要瞭解定期呈現在我們面前的所有數據和資訊容不容易?很遺憾地,這些數據和資訊經常受到誤用,成效也遭到扭曲。而我們能夠為此做點什麼嗎?
 
  我是在二○一六年六月正式踏上了數據素養(data literacy)之旅,但早在這之前,我就有些初步想法了。人們私底下一向稱呼我是「數據素養教父」(Godfather of Data Literacy)、書呆長(Chief Nerd Officer,我真的很愛這個稱呼),而我是在經過了一段時間後,才逐漸培養、提升並慢慢發展出個人在數據素養的想法以及思考過程。本書傳達了我的想法,並為你們在數據素養和數據與分析法的旅途上提供協助。
 
  本書所採用的方法,可能和你原先預期探討數據與分析法這類主題的其它書籍有別。對多數人而言,這些主題談不上是令人感到興奮或刺激的頭號選項,但對我來說它們令我深深著迷。我希望向各位傳達,你們將能更深入地瞭解數據素養的世界,同時還能有所作為,以參與這個令人興奮、實由數據驅動(data driven)的時代。感謝各位撥冗和我一起討論,期盼我能激發你們對數據素養的熱愛與好奇,進而真正對你們將來的生活帶來更正面的影響──一如它所曾為我帶來的影響那樣。
 

詳細資料

  • ISBN:9786267044575
  • 叢書系列:Aplus
  • 規格:平裝 / 344頁 / 14.8 x 21 x 1.8 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

第一章   數據的世界(部分摘錄)
 
你有想過這些問題嗎:未來是什麼模樣?就業市場會變成怎麼樣,機器人與高科技真的會包辦一切,然後取代我的工作嗎?會有什麼發明等著我們,還有──或許也是最重要的──我的飛天汽車(flying car)何時才會抵達?未來總是充滿未知,那些勾勒出未來的發明,一定是我們想都想不到,甚至是連個影子都還沒有的。未來會出現人們無從想像的工作職務,這點無庸置疑。即使面對著這些迥異的未知,我們仍然清楚有件事會在未來佔有一席之地,而且它已經出現了,那就是數據(data)。未來勢必掀起一波波的發明潮、產生許多令人興奮的新職務,但我們在引頸期盼的同時,卻也清楚明白數據的力量就在這裡,事實上,數據早已普遍受到認可,廣為流行。
 
數據的世界廣大又神奇,並且提供個人無數成長的契機。有很長一段時間,個人和組織完全不再試圖藉著數據取得成功,但我們不該放任這種情況持續下去,反而應該協助人人利用這項龐大的資產。
 
一如水是生命之泉,甚至像是許多其它老掉牙和過度炒作的字眼,人們把數據稱作「新石油」(new oil)。事實上,數據真的是一項資產,一旦妥善運用,就能幫助人們向前邁進、獲得成功,還能協助我們增廣見聞、備妥亮眼的履歷因應未來,並在每人的內心建構出堅實、多樣化的基礎,以迎接未來所堆疊的挑戰,擁有理解數據世界的根基非常重要。
 
數據:我們所處的世界
 
眾所皆知,我們正處在一個充斥著科技和數據的世界。我們走在倫敦、紐約等大城市的街道上,會發現人們幾乎都低著頭看手機,而不是抬頭望著令人讚嘆的景點和周遭的人群。不妨一試:下次走在大城市裡,數一數低頭看手機的有多少人,舉頭仰望的又有多少人,甚至還能把交談中、打招呼的人都算進去;同時,你自己也別忘了抬頭,以免倒楣地絆到人行道的邊欄,或者更糟──慘烈地撞上迎面而來的車輛。

會員評鑑

4
1人評分
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1則書評
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立即評分
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4
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2022/09/17
這本書談的是「數據素養」的養成。​

作者是有「數據素養教父」之稱的喬丹.莫羅,在書中指出數據素養的重要性。隨著軟體與科技的進步,數據普及化正在進行中,而且會進一步增加工作技能的差距。​

想想看,當企業面臨著數位轉型,主管要求缺乏數據、科技背景的員工承擔更多利用數據的工作時,多數人其實還沒準備好有效地使用這些數據。這時候,具備數據素養與能力的員工,就會和其他人拉開了工作表現上的差距。​

什麼是數據素養呢?作者引申麻省理工的定義為:讀取數據、用數據工作、分析數據並用數據溝通的能力。​

整本書就是由這四項能力來探討做什麼、如何做,以及為何這麼做,進而全面性的提升數據素養。同時也從數據分析的四種基本類型:描述性分析、診斷性分析、預測性分析和指示性分析,來探討在四項能力會使用到的分析類型與對策。​

此外,企業文化、管理風格與環境條件,對於數據素養的培養與提升,會帶來哪些影響與限制?又該如何突破?也是書中的另一個重點。​

整體而言,如果是熟悉數據分析與運用的讀者,可能會覺得這本書提供的知識點有限;但對於數據使用沒有概念,或是希望提升數據素養與轉型的管理者或企業,我認為這本書可以帶來一個全面性的輪廓與觀點。​

算是比較偏數據思維面的書籍。
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