[活動紀錄] 9/15 NGO 資料實戰營

NGO 的資料分析與處理，以及開放資料（Open Data）在議題上的使用，一直是開拓關心的課題。從 2015 年開始，開拓參與 D4SG 計畫，希望透過跨界交流，促進 NGO 在資料整理、分析與應用上的能力。這次，很高興與開放文化基金會合作，邀請到擅長產業分析及社群經營、同時也是 R-Ladies 創辦人的陳潔寧（Ning），以一天的入門課程，讓大家有機會實際操作資料的分析與應用。

[簡報] 9/15 NGO 資料實戰營

當日課程包括：

1. 產出資料分析報告
2. 上手試算表（Google 試算表和Excel）
3. 上手 PowerBI

第O步：取得及整理資料

• 保持懷疑：拿到資料，先確認資料是否正確
• 不夠完整及正確，無法立即用作分析
• 需確認來源的正確性，如：同樣的資料，來自不同部門或單位的比對
• 是否與主題相關？
• 缺值。如果有缺資料就「補值」（以既有資料推測未知資料)，當然這樣做會影響報告的品質
• 整理資料時，盡量要：
• 沒有錯誤
• 沒有遺漏值
• 適當編碼
• 一致性：測量單位；資料標準化

第一步：了解資料

• 上課時，使用「蘋果日報暖流資料」當作原始資料
• 盡量了解資料來源的意義
• 平均數：為避免被極端值影響，一般會去參考中位數
• 觀察資料狀況，包含欄位、資料筆數、欄位標題等，初步思考內容
• 看到臉書相關資料時，了解資料來源（後台抓資料，真實性較高；若用爬蟲方式，有技術限制，資料狀況不穩定）
• 臉書較複雜的資料分析可用「自然語言處理」（Natural Language Processing，NLP）
• 當計算遇到問題，先確認格式有沒有問題？如：數字、文字、類別、時間（時間可能需要調整格式）
• 看資料：由大到小，ex. 年份 → 月份 → 日期
• 確認資料完整性：個數不一致 → 平均個數
• 資料合併：
• 找到一對一對應（key）。
• 交集方式：left/inner/right join
• 常用函數
• "count"：筆數內容是否一樣？記得移除重複資料（distinct）。
• "Vlookup" 原理
• SUMIFS 函數：會加總符合多項準則的所有引數。例如，您可以使用 SUMIFS 加總國家/地區中 (1) 郵遞區號相同且 (2) 盈餘超過特定金額值的銷售商數量。
• 「找出日期是星期幾？」的函數 weekday（說明）
• =YEAR 顯示年份
• 「右下角連點兩下」或 ctrl/cmd+shift+方向鍵：將公式套用至資料最底欄位
• 表格中的色階強化 → 條件格式設定
• 單色
• 色階

第二步：常用敘述統計

• 平均數。缺點是：若有一筆過大的金額，會拉高平均數
• 中位數
• 眾數
• 標準差
• 變化量：以某一個標準為基準，進行比較

第三步：資料分析

一般常見的圖表，有圓餅圖、直方圖、折線圖等等。使用這些圖表時，應該考慮到：使用者可以如何一眼從圖表，見到所想傳達的意義？譬如：不同數值的比較，哪一個最佳？如何呈現趨勢的走向？有多個分類時，各自的產出數量比較？等等。

• 常用資料圖表：
• 圓餅圖
• 慎用，因為難以比較
• 當只有少數幾個資料，要強調某一筆很多或很少
• 表示彼此有關聯性
• 直方圖：容易比較
• 折線圖：有時間序列的情況，因為上下震盪，容易分析某一事件的影響
• Highlight Table / Tree Map: 可從不同顏色直接看出高、低值，比較大小
• 散布圖：看關聯性
• 常見分析手法：
• 按時間畫折線圖 + 平均線
• 以表格呈現平均數 + 標準差：後者可以看出分佈，落差大表示有特殊狀況
• 數字背後代表的意義：常態分佈的前提之下，同時看平均數 & 中位數，可看出正╱負態分佈
• 不要被資料綁架，而是要站得更高，想一下會影響問題的還有哪些資料？得去補足
• 產品變動很大時，建議可以找書來看，或者參考線上官方文件
• 沒有Y軸的圖表：是否隱藏了某些資訊？

報告注意事項

• 報告要有觀點：圖表要加上輔助線或輔助說明
• 有時太多條折線的折線圖，不好抓到重點，可以把不同年份的折線圖，畫成年份+月份的時間進程折線圖，比較清楚

免費工具


圖：若您的組織已導入Office 365，管理員也可透過後台，申請、購買 Power BI 的專業版服務

• Power BI 官網
• Power BI 線上版：僅供協作與查詢
• Power BI Desktop：可作報表，但無法匯出成其他格式的檔案。
• 建議整理資料欄位最好在Excel中處理，再匯入Power BI，否則刪除欄位會覆蓋掉之前的報表
• 可在Excel中直接複製表格，直接在PB裡輸入資料貼上
• 控制面板右側：可畫基準線

活動照片

延伸參考資料

• 《商⽤統計學⼊⾨》，ISBN：9789862416556，作者：豐⽥裕貴。 
• 《誰說菜⿃不會數據分析⼊門篇》，ISBN：9787121187803，作者：張⽂霖。
• 科技濃湯：D4SG 公益資料力