本課程預計訓練學員對於數據應用與思維的整體能力，將會搭配 Google 的六大 數據分析流程進行講述，包括: 數據提問(Ask)、數據準備(Prepare)、數據處理( Process)、數據分析(Analyze)、數據共享(Share)、洞察與行動(Act)等等階段之 教學訓練，將搭配概念、案例的方式進行闡述。
數據分析與圖像思維
課程目標
課程設計
| 單元 | 內容 |
|---|---|
| 【開場】 | 介紹一些日常中的數據案例，從軟性角度開啟課程，帶領學員 衍生對於數據分析與應用的想像。 |
| 【提問力】 | 說明數據分析第一階段：Ask 的流程。 本段重點在於介紹有效的 數據提問技巧。 |
| 【數據準備】 | 說明數據分析第二階段：Prepare 的流程。 本段重點在於建構數 據結構與資料收集的基礎認知。 |
| 【數據整理】 | 說明數據分析第三階段：Process 的流程。 本段重點在於建構 數據清洗與驗證的相關方法之認識。 |
| 【數據分析】 | 說明數據分析第四階段：Analyze 的流程。 並介紹數據中常見的 描述性分析與預測性思維，搭配說明常見的數據應用類型: 特徵、分群、分類、AI 演算法設計等等。 |
| 【圖表思維】 | 說明數據分析第五階段:Share 的流程。 介紹如何透過各種 視覺化技巧，高效率呈現數據;並介紹一些常見的資料視覺化工具以 及其各自用途，例如：Tableau、PowerBI、Google Data Studio、Flourish 等等。 |
| 【行動思維】 | 說明數據分析第六階段:Act 的流程。 說明將相關資料分析洞察 ，轉換為具體行動的驅動方法。 |
