《30天帶你上完 Google Data Analytics Certificate 課程》系列將透過30篇文章，和各位分享 Google Data Analytics Professional Certificate 課程的心得與筆記，希望對資料分析有興趣的朋友，能藉由這些分享，對此領域更深的認識與了解。

若對於文章主題或內容有任何建議，也歡迎留言給予寶貴的意見，謝謝：）

當我們在進行資料分析專案時，Google 講師提醒我們必須將 利益相關者（Stakeholder） 放在心上，和利益相關者有共同一致的目標，才能有效率且精準地完成專案。

利益相關者 Stakeholders

利益相關者指的是在你執行的專案中有投入時間、精力和資源的人。常見的利益相關者有以下族群：

• 業務執行團隊
• 面向客戶的團隊
• 資料科團團隊

在執行資料分析專案的過程中，資料分析師必須和利益相關者密切合作，在共事時要注意以下幾點：

• 共同討論目標
• 有權利拒絕要求
• 防患於未燃
• 認識專案
• 從文字和圖像開始
• 經常溝通

而在和利益相關者合作的過程中，必須時常自我提醒要專注在最終的目的，反覆問自己：

• 誰是主要和次要的利益相關者？
• 誰負責管理資料？
• 可以從哪裡獲得幫助？

而當資料分析師要和利益相關者溝通之前，Google 講師建議可以先想一下以下 3W1H 的問題：

• Who your audience is：你溝通的對象是誰
• What they already know：對方已經知道哪些事
• What they need to know：對方需要知道什麼
• How you can communicate that effectively to them：可以如何有效的和對方溝通

在溝通的階段，講師則講師則有以下三個有效溝通的小技巧（以信件溝通為例）：

• 邊問邊學
• 練習好的寫作習慣
• 大聲朗讀信件內容

資料不是萬能

在進行資料科學專案時，不論是實際執行的資料分析師，還是提出待解決的利益相關者，可能都會對於資料有過於樂觀的期待，總以為只要有資料就能達成最終的目的，但往往事與願違。

資料的取捨：速度 vs. 準確度

在蒐集資料時，往往會面臨的兩難是：快速蒐集到足量的資料還是花較多時間去蒐集較精準的資料，這就導致速度和準確度的取捨。而當遇到這樣的取捨時，資料分析師可以：

• 重構問題
• 列出問題、挑戰、潛在解法、時間軸等

資料的限制

資料並非萬能，資料通常也有以下的限制，導致我們在蒐集資料時需要特別注意：

• 資料不完整（或不存在）
• 資料未對齊（不平均）
• 處理髒資料
• 說一個清楚的故事

隨堂小測驗

每篇文章最後都會有隨堂小測驗，正確答案將於下一篇文章提供。

• 上週的小測驗解答：
  • 題目：[選擇題] 以下哪些屬於試算表的函式（Functions）？
    • MAX
    • (A1+2)/3
    • COUNT
    • SUM
  • 答案：
    • MAX
    • COUNT
    • SUM
• 本週小測驗
  • [選擇題] 利益相關者已要求資料分析師盡快產出報告。以下哪些選項的策略是資料分析師可以採用，確保工作不會太敢且能正確回答問題，並交付有用的結果？
    • 重構問題
    • 列出問題
    • 隨便做個報告應付
    • 對時間軸設定明確的期待