[Day 7] Course 2_Ask Questions - 初探试算表(Spreadsheets)

《30天带你上完 Google Data Analytics Certificate 课程》系列将透过30篇文章,和各位分享 Google Data Analytics Professional Certificate 课程的心得与笔记,希望对资料分析有兴趣的朋友,能藉由这些分享,对此领域更深的认识与了解。

若对於文章主题或内容有任何建议,也欢迎留言给予宝贵的意见,谢谢:)

[Day 5] Course 1_Foundation - 资料分析工具及职涯探索 文章中我们介绍到在进行资料导向决策时,我们会使用到的工具有以下三种:试算表、资料库查询语言、视觉化工具。本篇将简单介绍 试算表 的功能及操作,後续在 Course 4 的文章中会介绍更深入的语法及实际示范。

认识试算表

在资料分析的工作中,试算表的主要功用有以下两种:

  • 整理资料:使用 枢纽分析表(Pivot Table) 进行排序及过滤
  • 计算资料:使用 公式(Formulas)函式(Functions) 进行计算资料

公式 Formulas

  • 定义:使用一连串的指令来执行特定的计算
  • 范例:
    • =A1*11/B1
      Formula

函式 Functions

  • 定义:预设的指令能够使用资料自动执行特定流程或任务
  • 范例:
    • =SUM(A1:A10)
      Function

执行资料分析专案的注意事项

在执行资料分析专案前,我们通常会先制作一份 「工作范畴」(Scope of Work, SOW)文件,在文件中阐明专案完成後最终的交付事项以及过程中应从事的所有工作项目及规定条件。

工作范畴文件 Scope of Work (SOW)

SOW

可交付事项(Deliverables)

  • 会被完成的工作、专案最终会产出的东西、专案何时会完成、预期要交付给利益相关者什麽
  • 特别是:专案会蒐集资料吗?如何蒐集?蒐集多久?

里程碑(Milestones)

  • 专案的主要里程碑是什麽、如何知道某部分的专案可以被视为完成?

时间轴(Timeline)

  • 时间轴能对应专案中的每个阶段应该花多久时间
  • 明确的时间轴才能让所有人决定专案是否如期进展
  • 交付物何时完成?专案预期要花多久时间完成?预期能如何完成每个里程碑?

报告(Reports)

  • 好的工作范畴文件会设定专案进度更新的断点
  • 如何且多频繁和利益相关者及赞助者沟通专案的进展?每周还是每个月?
  • 进度报告中会有什麽资讯?

理解资料

而我们在执行资料分析专案前,也必须先厘清我们所要使用的资料,Google 讲师建议可以从以下 5W1H 来出发:

  • Who:创造、蒐集资料或资助资料蒐集的人或组织
  • What:资料会影响到的事物
  • Where:资料的源头
  • When:资料何时被生成或蒐集
  • How:生成或蒐集资料的方法
  • Why:生成或蒐集资料的动机

随堂小测验

每篇文章最後都会有随堂小测验,正确答案将於下一篇文章提供。

  • 上周的小测验解答:
    • 题目:[选择题] 资料分析师产出资料视觉化并进行简报。以上描述的是资料分析流程的哪一个阶段?
      • 处理 Process
      • 分析 Analyze
      • 分享 Share
      • 行动 Act
    • 答案:分享 Share
  • 本周小测验
    • 题目:[选择题] 以下哪些属於试算表的函式(Functions)?
      • MAX
      • (A1+2)/3
      • COUNT
      • SUM

<<:  Day07:资料结构 - 杂凑表(Hash Table)

>>:  DAY7 - 图

[Day17] Webpack - 跨浏览器支援

讲到浏览器,脑中浮现的通常是 Google Chrome、IE(Edge)、FireFox、Safa...

环境配置(node/golang)(Day3)

接续上篇提到的内容,这篇提到的主要会是golang与react会需要的环境配置 小提醒 在下面会有提...

Day-28 Breadth-First Search(BFS), 广度优先搜寻

BFS简介 BFS是用来遍历一张图的最简单演算法,也是很多在图论演算法的原型,许多演算法都是基於BF...

Day 11 - Subscribe 订阅盘中报价资讯(Futures)

本篇重点 订阅期货盘中tick资讯 订阅期货盘中bidask资讯 官方说明文件:https://si...

【Day 29】支援向量机(Support Vector Machine, SVM)(下)

昨天讲完Hinge Loss,今天要继续介绍SVM的第二个特色:Kernel Method。 Dua...