語音助理專案結束之後，一直在尋找下一個除了公司目標外, 亦可以同時帶給自我成長的專案題目，除了另一篇會談到『數位行銷』之外，我想當前最熱門的題目不外乎是數據分析了，幾年後或許又是下一個必備技能之一，但一位非軟體背景的PM，該怎麼介入數據分析呢？我目前是研擬了兩個階段來執行，第一是先學會資料分析工具，像是Power BI, Data Studio...等等，還包括其它的圖表可視化Infographics工具，第二才是學Python(這個還是保留在另一篇來談)，這樣分階段的策略思維是一來可以先快速應用在現有工作中所擁有的數據，有實務上的題目比較快能將工具上手與實用，再者，學習門檻也相對於程式語言低，也先求在專案工作上能加分，而且隨著Open Data越來越多，資料分析競賽也越辦越多，雖然分析數據講求的是"洞見"，但也是需要先有工具做數據的處理與表達呈現，才會比較容易找出關連與趨勢.

但由於Power BI需要費用，為了不想和過去的在硬體設計經驗那樣學了不少商用工程軟體，但一旦換了公司就可能沒軟體可用的囧境，而導致技能又生疏了, 所以我還是先選擇了免費且包含線上入門課程的Google Data Studio, 雖然相對陽春, 但是跟Google文件一樣都是全web-based service, 不須耗用PC端的資源, 而且入門課程照表操作, 很快就可以學完, 熟悉基本介面操作與基礎概念 : 從Data set --> Data Source --> Report, 長期目標是連接資料庫, 並在線上可即時更新與操作, 不過剛自學完不久的我, 還是先從匯入Google試算表開始, 先整理一些平日記帳, 加油, 水電瓦斯費等等分析圖表開始玩熟這工具!

最後我有想到一種簡易的使用方式, 可以串連從Input(資料輸入)到Output(圖表輸出), 但還沒完整來試過, 不過應該是可行的, 就是串連"Google問卷表單--->Google試算表--->Data Studio" 可作為一個簡單用途的資料輸入與輸出可視化的自動串連