數據分析是現代社會的核心技能，適用於各行各業。無論是在市場營銷、財務管理，還是產品開發中，數據分析都扮演著至關重要的角色。提升數據敏感度有助於提高分析的準確性和效率，使我們能夠迅速找到關鍵信息，進而做出明智的決策。本文將探討數據分析訓練方法，提供實用案例，幫助初學者快速掌握數據分析技術。
如何訓練對數字的敏感度
了解常見數據趨勢和模式
學習常見的數據趨勢和模式，例如季節性變化、趨勢線和異常值。了解這些模式能幫助我們更快地識別出數據中的異常和趨勢。舉零售業為例，各大節日通常會安排促銷活動，大節日的業績表現通常比平常好。觀察指標數據時，需要將這些背景因素納入考量。例如，如果大節日的業績通常比平常日高10%，而這次促銷結束後只比平常日高出5%，雖然有成長，但未必是有進步。因此，了解歷史數據和背景因素對於準確的數據分析至關重要。
進行數據觀察時，很容易忘記考慮許多因素，有些因素都是要特別意識到才會聯想，這時候可以用簡單的方法「人事時地」幫助我們思考這些因素是否考慮了。
- 人：執行這件事的人(員工)，參與這件事的人(客戶或廠商)，是否會影響數據表現，有沒有可能是族群的不同導致這些變化
- 事：指標統計的期間，是否有發生甚麼事件跟往常不同導致指標變化，例如專案活動、時事變化、天氣等
- 時：指標的表現會不會受到季節、節慶、時段的影響
- 地：指標對應的事件是否會受到地域的影響，例如室內室外、線上線下
使用模擬工具進行假設和分析
利用Excel或其他數據分析工具，可以對數據進行模擬分析，創建不同的假設情境並觀察數據變化，這有助於更好地理解數據背後的邏輯。設計行銷活動時，可以利用Excel模擬多種價格變動或活動條件對銷售的影響。這種假設分析可以幫助設定目標與計算成本效益。例如，可以模擬不同折扣力度對銷量的影響，從而選擇最佳的促銷策略。
初學者的報表分析建議
了解基本統計概念和常用分析工具
掌握基本的統計概念，如均值、中位數、標準差等，並熟悉常用的數據分析工具，如Excel、Tableau和Python。剛開始學習數據分析時，可以花些時間掌握基本統計概念，這些概念是數據分析的基礎。實際分析時，並不需要用到太高深的統計方法。例如，主管在進行決策時通常只會參考趨勢數據。曾經，我試圖建立一個有幾十個變數的模型來預測下個月的業績，但結果顯示，暴力使用日業績乘上工作日的預測結果竟然相差無幾。因此，有時簡單的方法反而更有效。
選擇合適的工具
了解各種數據分析工具的特點，選擇適合自己的工具。例如，Excel適合初學者進行簡單的數據分析，而Python則適合進行更複雜的數據處理和建模。對於剛入門的學習者，推薦從Excel開始，因為它簡單易學且功能強大。以我的經驗來說，我通常使用Excel搭配Hyperion進行資料整理，因為它簡單易學。在那個年代還需要找書學習函數，現在有了Chat-GPT這類的AI助手，更是事半功倍。
數字敏感度的培養關鍵
實戰演練：從簡單的報表開始分析
這是最重要的一部分，首先選擇簡單的報表進行分析，例如公司的月度銷售報告，逐步學習如何解讀和分析數據，並養成定期觀察的習慣，就算看一眼也好，每天看有印象，自然就會把數字記在腦中，即便沒有明確的數字，但會有個大概的範圍，這個範圍就是作為數植指標是否異常的判斷關鍵。要有敏感度的先決條件之一，就是要先知道這些數字在正常的情況下長甚麼樣子！當我還是新手時，主管每個月會要求我們針對月報提出觀點。剛開始時，我只能看到數值多少，比上個月好還是差，但隨著經驗的積累，我漸漸能從趨勢裡看出差別。這時候務必加上你的好奇心，去探討背後的原因。
參考文章：如何創建有效的月報來進行業務分析
步驟拆解：如何逐步解讀一份報表
將報表分析分解為若干步驟，從理解報表結構、識別關鍵數據，到進行數據比較和趨勢分析，逐步掌握分析技巧。在新人培訓中，我會將一份複雜的財務報表分解成若干步驟，手把手教導新人如何解讀和分析這些數據，通過這種方法，新人通常能夠快速上手。或是直接出題，讓新人學習如何從報表中找答案。
結論
數據分析能力的培養需要時間和實踐，持續的學習和練習是關鍵。對於剛接觸報表分析的初學者，不要害怕挑戰和犯錯，勇於嘗試和探索，才能不斷提升自己的數據敏感度和分析能力。畢竟，誰沒有當過菜鳥呢？