1. 地球上最有趣的資料分析

大家好，歡迎你與我們一起出來玩行銷，我是李伯彥

今天是我們這一季新的主題，題目是地球上最有趣的資料分析，所以今天這一講就是我們的發刊詞

到底什麼是地球上最有趣的資料分析呢？事實上，我們就是想要跟你一起從最宏觀的角度走到最實際的應用，不但讓你聽了以後感到非常有趣，而且還能使用在你自己的生活與工作中，而且保證在接下來的時間裡你會聽的很愉快。

從理論概念、基礎數學的算法，還有數不完的實際應用，讓那些看似精深的東西被你聽一遍就豁然開朗，而且還能充分的運用在你自己的世界上，所以不但要最有趣，而且還要最有用

為什麼會有這個主題呢？這就要從一個故事開始講起，有一天我想買一隻卡西歐的電子表給我兒子當生日禮物，結果禮物收到了，兒子很開心，但接下來我卻開始煩惱了，因為我不管登入什麼樣的網站，我都會不停地看到卡西歐的廣告

除了電子表之外，有一次我幫家裡買了六張新的餐椅，接下來你想也知道我在網站上會看到什麼，說也奇怪，我東西都已經買了，難道你以為電子表很餐飲跟衛生紙一樣，是每天都要重新買嘛，就算是衛生紙，也不需要天天買才對吧？

這也奇怪，如果你今天走到店裡，跟一個小姐買了一把椅子，第二天你再進去，他絕對不會跟你推銷另外一把椅子，因為他知道這個椅子可以用很久，那現在的電腦看現在的算法不是很厲害嗎，為什麼會讓客戶一直有這麼糟糕的購物體驗呢？這些都跟他們算法的設計有關

只要你活在台灣，以上這些經驗你絕對沒有少過。不過說也奇怪，我們在台灣可是一天到晚聽人家在談大數據，根據我的觀察，台灣所有的服務產業都在說我們有效利用了大數據和人工智能，現在我們做的非常好，但是實際用起來好像完全不是那麼回事，為什麼會這樣呢？

其實這也和市場特性有關．許多內需型的產業受限於規模以及市場的縱深，許多線下的業務，他們光視線下業務的教育訓練、營銷技巧都還停留在上個世紀末的水準，更別提這些線上的推薦、線上的購物體驗了．而網絡公司受限於本土的文化差異，很難往外拓點，有這麼多電商同樣在一個小地方裡面大家一直擠，對於研發的投入，當然也只能非常有限

這幾年創業風氣很盛，有一些個人或者是小商家，他們其實經營的非常好，文案寫得不錯，產品跟服務也設計的漂亮，很有創意，但受限於對資料分析的不理解，資源和技的侷限，所以很難把有質感的生意一步一步給做大．等於是這一個小花園開了很多奇花異果，但是規模大一點的卻只能種種一些蝴蝶蘭或者是過年拜拜的萬年青，很難把有規模的東西做出質感，有質感的東西也很難做出規模，我想這是台灣各大中小內需型產業共同面臨的問題

而那些面向國外市場的高科技公司又多以代工或ODM為主，除了在產線上做了回歸分析以及產能優化之外，真的要透過直接的市場數據來做用戶調研，這樣子的情形也不太多，所以說這是非戰之罪，也怪不得誰

所以我一直想要分享一些我自己關於資料分析的看法，希望能忙有志氣的伙伴和生意人，把事業跟生意做得更好，這樣身為消費者的我也能因此得到更優質的服務，可惜，有想法是有想法，做起來卻不太容易。

過去幾年，我除了在線上講課之外，我也擔任公部門一些專案的輔導跟審查角色，在輔導的時候受限於有限的時間，有的單位一年只能去一次，甚至只有在審查會的時候見見面，讓我空有滿腔的熱情與想法，卻沒有辦法好好的跟他們說明白，而且說穿了資料分析這種東西，如果你是第一次聽，就算你給我半天的時間，我講完了，你覺得好棒，回去以後還是不知道從何開始，那又有什麼用呢？

當然也不是沒有成功的例子，我自己常年在不同的企業擔任顧問，由於企業能給出來的時間還預算比較多，所以很多的案子一步一步的確能幫企業帶來改變，畢竟人家花了大錢當然也比較願意學、而且願意花時間，也比較願意承諾在自己想要達成的目的按自己開發的專案上，但是擔任顧問的機會畢竟有限，也不可能讓每一個人都受惠

所以對我來說，直接做一個線上講座是最有效率的方法，但是我們的講座夥伴意向都來自於各行各業，天南地北，雖然大家對資料分析好像都很感興趣，但技術條件、背景、產業，甚至對資料分析的想像與應用都是南轅北轍的。

所以，如果要把講座做好，要處理的問題可是非常多，讓我列舉一些給你參考：

很多人現在對資料分析很有興趣，因為他聽說好資料分析很紅，學了就一定很有用，而且還可以賺很多錢、找工作不是問題，但是如果要學到底要怎麼學？跟誰學，又要從哪裡開始，這卻是他想不明白的
有一些人他天天在外面聽人家說大數據，她這時候就懷疑真的大數據，那麼有用嗎？那為什麼我們的購物經驗那麼差呢，這麼多人都在談大數據，到底誰談的才是真的，有什麼東西才叫大數據呢？

有一些夥伴，他是小店經營者，他跟我說，老師，我沒有那麼多美國時間收集資料怎麼辦？
有一些夥伴是企業負責人，他跟我說，我過去幾十年累積了大量的資料，但是我都不會用，那我這樣的資料也算大數據嗎？

還有一些夥伴在大企業擔任的高管，他的心裡就會想，老闆要求我從過去不同的系統裡面把資料淘金出來，因為他聽人家說21世紀的金礦，就是資料，而不是石油了，所以，他要我們趕快把過去的資料統整，讓他找到新的銷售動能，但是我們家的系統分散在那麼多不同的地方，而且都沒有歸戶，有的資料是屬於人、有的屬於訂單、有的屬於商品，這些東西要整合比登天還難，但是老闆什麼都不理解，就要我們把東西做出來，我該怎麼辦呢？

還有一些夥伴，他是資訊管理人員，她會寫程式，但是不好意思告訴人家，誒，不是每個寫城市的都可以搞資料分析好不好？系統分析，有前台、後台還有資料庫，而且就算今天我會搞資料庫，我也不見得會幫你跑模型，更重要的，你只知道要資料分析到底要得到什麼，結果你也不告訴我我要怎麼辦呢？

還有一些夥伴，她是資料分析師，她卻羞於對人啟齒，每個人都說現在你應該很好賺吧，但是每個月看我的工資單好像也沒有很多，想要去跟老闆要求升遷加薪，老闆就說：你不過就是幫公司搬搬資料做做清洗嗎，想那麼多幹嘛，難不成你可以幫我設計一個算法，讓我賺很多錢嗎？

還有一些朋友過去對程式設計系統開發很疏遠，現在忽然覺得熱潮來臨，想要學，她很好奇：老師，你這堂課會教我寫程式嗎？
還有一些夥伴，以前學校的時候念過統計，他唯一的經驗就是統計好難，沒有學過，我沒把它學好該怎麼辦？

有更多人，他們聽到課程裡面會運用到數學就警張，他們小學畢業以後再學的所有數學通通都忘光了，要怎麼把以前所學的數學可以找回來？可是說也奇怪，當她在學生時代數學很好的時候，也不覺得那些數學有用，那些數學不就是拿來考試的嗎，他怎麼樣可以解決我生活或工作中實際的難題呢？

還有更多夥伴，他們對資料分析很有熱情，卻找不到地方下手，因為他們聽過人工智能資料庫資料分析的基本概念，還有一些數學方程，聽到後面整個人都亂掉了，這個篇幅那麼廣，到底要怎麼開始？
前一陣子我在企業輔導的時候，有一個好久不見的老朋友過來跟我打招呼，他說bill，我們最近也在做推薦系統，但是我們邊做邊學，只是推薦出來的東西人家都不買，怎麼辦？反而降低了提袋率呢！如果你有這樣問題，我想也是要處理的，對不對？

有的伙伴沒有在做電商，他會來聽這個講座，只有一個目的：我覺得很好奇，最好還可以聽到一點東西，對我生活所需有點幫助
高端的資料分析到底又是什麼呢？

我自己是學統計的，我可以跟你分享一個故事:

我在大三的那一年擔任我們協會會長，有一天我在系辦公室跟一個擔任助教的學姐在聊天，她剛從台大統研所畢業，然後我們就要談到統研所畢業以後他的未來，然後他跟我說，學統計很重要，從學了統計以後，可以做很多事，我就非常好奇，學姐你想做什麼事，他說我可以進入大氣液呢，然後我說那進大氣也要幹嘛，我可以幫老闆提供資料，當老闆的幕僚，那我就很好奇，學姐，那我可以學了統計以後當老闆嘛，因為我實在不想當幕僚，然後我的學姐他就瞪大眼睛看著我，這時候，我不由自主的想：你都已經唸到台大統研所了，如果出路只是幕僚，那我還是早早死了這條心吧，從此不要再鑽研統計了

當然這是開玩笑的，希望學姐現在發展得非常好

最後有些夥伴他想創業，但是他又覺得創業的風險非常高，怎麼樣提高創業成功的比例呢？如果學會資料分析，能不能讓我失敗的機率少一點，但是我才剛開始要創業，都沒有任何資料，這時候又該怎麼做呢？

既然有這麼多不同面貌的問題，那再多幾個當然也無妨了，如果你還有什麼問題，歡迎你通通丟出來一次讓我知道，讓我一口氣幫你一個一個慢慢解決，雖然要處理的問題很多，但是在這裡我可以跟大家出具三個保證。

第一、我的回答絕對於你想像的不一樣
第二、你不會寫程式，數學都忘光光了也沒關係
第三、不管你是做街邊生意，還是經營百億電商，甚至跨國網絡服務的基礎架構是你設計的，我也保證你通通都用得上

聽起來很狂，沒錯，這就是我的承諾，而且更重要的是，我還要讓每個人都聽得懂，用得上，學的會，而且從中受益。

要做到這幾點，首先我們必須從基本的觀念來入手，幫大家先排除一些認知誤區，畢竟很多人以為學資料分析重點是學什麼，學會r語言學會SAS，學習Python，念念統計，搞搞數學模型，做做小小的推薦系統，順便跟人家呼隆呼隆一下大數據、人工智慧這些名詞

其實，如果你真的懂這些東西就能把資料分析做好，那也不錯，但往往有很多人他花了很多時間做出來的東西還是很難用，你想想會這些東西的人，台灣什麼時候少了去了？但是如果他們做出來的東西真的有用，為什麼我們電商的體驗會那麼差呢？

當然，我不是說這些技能不重要，而是說他們最多就是把資料分析做好的充分條件，而不是必要條件。所以，如果你希望資料分析未來對你的事業工作有幫助的話，那你要掌握的一定是必要條件，因為當必要條件掌握住了，其他的技能你都可以花錢買，你可以花錢找人寫程式、可以花錢請人幫你設計跟管理資料庫，但是如果你沒有我剛剛講的最重要的必要條件，那這些技能你就算通通都具備，說穿了，你最多也不過就是一個高級打工族而已

既然如此，到底什麼是必要條件，我們又要從哪裡下手呢？在這邊讓我先跟大家分享幾個基本觀念，對你接下來跟著這個講座的理解會有點幫助。

首先，這個世界上一切東西，從宇宙的角度來說，通通都是已知的

我們所謂的未知，其實這是我們自己的無知，因為我們不知道，不代表別人不知道，別人不知道，不代表天地宇宙不知道，因為所謂資料不過是一些事件它發生形成的軌跡，而那些事件它的軌跡卻完整的被包覆在當時發生的那個時空之中

第二、天底下沒有真正的意外，所有可能發生的事情都可以給予概率把它計算出來。對我們來說，人生所謂的意外，其實不過是在我們的意料之外，只是我們單純沒想到不知道，不代表他的可能性不存在，一旦它的可能性被你知道了，他的發生的概率被你計算出來了，那所謂的意外也就不再是意外了。

第三、如果沒有資料怎麼辦？在這裡我要顛覆你的觀念，誰跟你說沒有資料不能分析了，又有誰跟你說要分析資料必須要先收集呢？我知道這個很顛覆你的觀念，但是這個世界就是如此有趣。

第四、現在的資料處理，這些應用的軟體跟系統都比以前好的太多，其實沒有你想像中的難寫，就像我們剛才提到的python語言，如果你真的有興趣買一本書，上個學習網站，自己在家裡琢磨琢磨個幾天，大致上該怎麼操作你也就會了，裝個編輯器練習幾個案例其實沒有那麼難

當然你想要熟練，你需要自己花時間，但是這都比我們以前的學成這語言的時候簡單的多了，更何況現在的一些數據模型，統計分析軟體實在太方便了。當我看到一些新的使用界面，我就會感嘆30年前我們在唸書的時候，那時候用的那些統計軟體，連表格都要自己畫，很多時候程式寫完了，就只是因為表格沒有對齊，搞了半天編譯了好久的結果又要重來一次，想到才真是氣人呢。現在的環境其實已經非常非常友善了。

第五、在2000年以後，隨著行動通訊的發展，手機的普及，現在有越來越多即時的資料處理能力，像是你手上的終端可以做邊緣運算，我們所連回去的雲端，它可以把數據在背後及時分析，然後把結果派送到我們手上，透過這些系統整體生態環境的成熟，還有算法的演進，每一個人都可以更容易地進入這個領域。

第六、對於算法的正確理解．很多人聽到算法演算法都覺得高深莫測，其實哪有那麼難？你小時候學的一元二次方程你也可以把它當做是一個算法，你國中學的矩陣他在推薦系統的設計上有很大的用處

你不用把統計想的那麼可怕，事實上你只要掌握一些關鍵細節甚至相關性的運算，你就可以做出非常多有效的預測。此外，除了古典的算法之外，如果有空的話，我也想要跟你介紹一些新世紀的算法，像是現在最熱門的量子電腦，它的算法可就跟我們傳統使用的這些手機跟電腦上面，所以完全不一樣，這樣有沒有讓你覺得非常的興奮呢？

第七、我們要分享一些統計的基本概念，讓你覺得，哎，原來以前我學到了這些東西是可以這樣用，而且一些你生活或工作中常遇到的特定問題、特定場景，可以用簡單的統計方法，很快的幫你找出最好的答案，學了一定有用，為什麼不學呢？

最後一點，我還會跟你講一下，所有在我們資料分析過程中，你會需要理解具備的數學思維。

以上這八點我想你可能聽到這裡已經頭很大了，這麼多東西我怎麼學的完呢？別擔心，如果從今天開始算，我們很可能還有十幾次甚至二十幾次的機會，可以在後面一個一個主題慢慢跟你分享，而且保證不會讓你聽到燒腦，一旦腦袋都要燒掉，這個講座也就沒用了，不是嗎？

不過聽到這裡，我想很多夥伴已經滿頭黑人問號了，憑什麼你可以來做這個講座？

為什麼我可以做這個講座，這不是因為我大學的時候是統計學會的會長，要曉得所謂的學會都是拿來玩，不是拿來讀書的，更重要的是因為我過去的工作，還有我自己實務上的歷練，我覺得有很多的經驗可以跟你分享

我曾經幫我以前服務的公司設計一個跨國的算法系統，這個算法是要追著我們賣出去，在全世界幾千萬台的裝置．要知道，那可是在十幾年前，Appstore這些東西都才剛開始的年代，而在更早之前iPhone都還沒推出的好幾年前，我覺得已經開始在手機上設計一些小的軟件，幫我們的品牌提供更好的客戶服務給我們的客戶了。

而這幾年在我做企業輔導的過程中，我也陸續協助我輔導的企業規劃他們的網站，規劃他們的社群，到規劃他們的CRM系統，它們的CRM可是包含線上跟線下的資料整合，有的時候我也會提供建議給一些系統的設計者

我印象最深的是，我是一家台灣很大的銀行的VIP客戶，有一次，他們給我使用他們的企業網銀，還有他們手機的app軟體，你知道嗎？我用到後面是火冒三丈，打電話去臭罵一頓，結果他們的卡部非常的熱心，就派了兩位漂亮的工程師小姐過來問我這個東西到底哪裡出了問題，我就跟他們講這一個系統應該怎麼設計、怎麼設計；如此這般、如此這般，到最後你知道事情是怎麼結束的嗎？

他們拿出手機把所有我操作的流程還有我建議的系統設計方式全部錄了下來，跟我說他們回去好好討論一下，結果過沒多久，他們電話就來了：李先生，你可不可以到我們信用卡中心來幫我們開一個講座？我說謝謝，這就不用了，麻煩你們趕快把app做好，我比較想要單純的當一個客戶，拜託，我是VIP，我已經花了那麼多錢在你們身上，我還要來教你設計系統，這豈不是開玩笑嘛

最後，我還想要跟你分享，我過去怎麼協助一些經營規模比較小的伙伴，在他們沒有資料的時候，一樣能透過資料分析快速的打開市場．而對於那些建構已久的企業，又怎麼樣在過去海量般的資料裡面真正的淘金出來。

以上就是我自己實務上的經驗、結合我自己的興趣、花時間做的研究，還有我以前在學校學的東西，我相信在台灣要跟你做一個這樣的講座，其實我還是有一點點小小的資格的，希望通過我過去的經歷，結合實戰上的經驗、開發市場、商業應用上的實務，還有我自己對資料分析的理解，和一些科學方法的方法論來跟你做一個分享。

此外，為了讓大家更容易理解，我們也會在整個講座中用更多貼近大家生活與工作的案例，希望你聽了更有感，聽了更有收穫。當然，我也希望你也幫我們一起集思廣益，想一些問題丟出來，或者是你有什麼建議都歡迎讓我知道

這兩天陸續有夥伴問我一些問題，有人說我經營一個小店要怎麼設計一套好用的推薦系統？有人說為什麼我家裡的Netflix它的界面比台灣的第四台還有我以前裝的mod好那麼多？也有些從事資料處理的夥伴希望我能跟他分享怎麼樣可以跟顧客講故事，讓顧客更能了解資料分析的魅力與潛力，讓他們更願意相信資料分析可以給他們帶來的美好願景？

以上就是我們的發刊詞，如果接下來的分享對你能有一點小小的幫助，我會非常開心，因為身為消費者的我就可以享受你所提供的更優質的服務了。

從下一講開始，我會跟你梳理一下資料分析的基本脈絡，讓從不同產業類別、不同職場階段、不同生意形態的伙伴都能對資料分析有一個概括性的理解。

我是李伯彥，謝謝你與我們一起出來玩“地球上最有趣的資料分析”，我們下一講再見。