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2020年8月11日 · 核心欲念提供了一個強大的情緒策略，幫助你處理情緒，不被情緒擊垮。本章將概略說明如何使用這套方法。 許多情緒源於五大核心欲念 談判過程中出現的許多情緒，姑且不論好壞，都源於五項核心欲念。這些核心欲念分別是 賞識、親和感、自主權 ...
2018年5月11日 · 為了幫助消費者迅速找出市面上最好的產品，「FG驗真相」廣納意見傾聽民意，將網友有疑慮的產品交由SGS等國際級檢驗單位進行商品檢測，以揭發成分不實、品質不良、廣告誇大、不符合國家安全標準的商品。 「FG調查局」有效採集流行議題. 「FG調查局」則是有效採集消費者對於流行議題的實際想法，從中歸納出年齡層、喜好與消費模式之間的關係鏈，提供媒體報導或品牌銷售時的重要依據。 品牌可同步搭配FG評鑑數據報告，掌握市場趨勢，找出最佳行銷切入點。 FG將正式啟動新零售計畫，與台灣藥妝通路龍頭聯手合作，大舉推出「O2O線上線下體驗」服務，動員網友走入實體，串聯消費者、品牌與通路三方，打造三贏的局面，對市場做出最大貢獻。 延伸閱讀： 【素顏霜衝上榜】夏日美妝大賞：網友認證 17 款開架，夯貨鎖定「保濕控油」
2017年10月25日 · 電影《解憂雜貨店》改編自日本作家東野圭吾的同名暢銷小說，在鬱鬱寡歡的秋季，給人非常溫暖的力量。 看似簡單的故事，背後卻有很深的人生哲理，你體會出來了嗎？ （責任編輯：李恬芳） 文/ Can See. 解憂雜貨店，顧名思義它是一間能夠替人排解憂愁、分擔煩惱的雜貨店。 雜貨店的老闆浪矢爺爺是位溫暖的老人，常常戴著一頂圓圓的小草帽，坐在店門口旁的椅子上悠閒地曬著太陽，不時地和經過的孩子們聊天、打招呼。 但這些孩子可不是來跟爺爺聊天的，他們努力掂著腳尖，仔細的看著看留言板上的回覆紙條。 「不想要讀書，但是卻能考一百分的方法是什麼呢？ 「那就請老師出一份關於你的考題吧，自己回答自己的問題，一定會是正確的！
- 為什麼要做資料可視化？看 Amazon 高分工具書怎麼說
- 做資料視覺化之前，請先問自己這三個問題：Who, What, and How
- 六大常用圖表，在什麼狀況用它們比較好？
- Simple Text 純文字
- Heatmap 熱圖
- Slopegraph 斜率圖
- Bar Chart 柱狀圖
- Stacked Horizontal Bar Chart 水平百分比堆疊圖
- Pie Chart 圓餅圖
- 最後，把自己當作設計師一樣思考
這本在 Amazon 評分高達 4.6/5 的工具書，作者 Cole 由淺入深解釋「為什麼我們需要做資料視覺化？」，她並沒有開宗明義就把讀者帶到一個充滿五花八門圖表的世界，反而在書的前半段反覆強調溝通的目的，之後才用很真實的情境— — 例如你必須在公司會議匯報某一季的銷售數據— 說明什麼類型的資料，適合用什麼圖表，也會透過對比（沒有做資料視覺化 vs 有做資料視覺化）的形式，讓讀者很快可以看出差異性。 後來自己上網查了一下，發現 Cole 自己經營的網站，持續透過工作坊的方式推廣資料視覺化，合作對象不乏知名網路產業，Google、Facebook、LinkedIn、Adobe…等，對她就更加欽佩了！ 書的內容很豐富（非常推薦PM或是設計師夥伴人手一本！），很難用一篇文章濃縮，以下我會用自己消...
老實說，當初我買這本書的初衷，的確是想透過實例對照，能更快把資料視覺化這個新技能應用在工作上；不過作者第一章就直接打槍這種想走捷徑的想法，她要讀者再三想清楚這3個問題： 1. Who：鎖定你想溝通的對象。 你的目標觀眾是誰？別想著你要同時跟股東或是單純對產品有興趣的人說話，不知道怎麼做的話，可以先從「和決策者對話」限縮你的對象。 你希望觀眾怎麼看你？你和觀眾是第一次接觸嗎？你是這個領域的專家嗎？他們對你有足夠的信任感嗎？在陳述之前，想清楚你跟觀眾之間的關係。 1. What：你想要觀眾知道什麼，或做什麼？ 別做沒有目的的溝通。如果你是整理資料的人，那麼你比任何人都更熟悉資料的來源跟它代表的含意。透過資料說明事情是為了「下一步」 — 你可以在提出資料佐證時主動給出建議，這也幫助聽眾開始思考，否...
進入本書的重點之一：決定你使用資料視覺化的情境。Cole 在這本書提到的圖表都是常見的類型，如柱狀圖，並不是設計成分較高的 Infographic （如下圖）。 以下我會分別介紹書中有提到的、在實務上也經常會使用到的 6 種圖表類型。（備註：書裡面有提到更多，考量到文章篇幅就不一一提出說明了。另外我為了做圖上方便，以下圖表並非百分百是書中提到的數據。）
乍看之下好像跟書的主題「圖表」有點衝突，不過當你的資料只有 1 個或 2 個數據，且需要一段不短的文字輔助說明，圖表並不是必須— 沒必要為了作圖而作圖 ！ 1. 假設使用情境：你想說明一個事實「截至 2020 年，有 20% 的已婚女性在家全職照顧小孩，1970 年則有 41%。」，並想特別強調2020年下降至20%。 2. 一般狀況直覺會使用柱狀圖，如以下： 用柱狀圖呈現這樣的數據沒有不好，只是比較難讓聽眾能一眼注意到你想強調的重點：「已婚女性全職比例2020年下降至20%」，也因此，Cole 建議此種數據若改用純文字的方式呈現，反而更能凸顯重點。
最近疫情的關係，Heatmap 也經常在感染嚴重程度的地圖上呈現；不過 Cole 書中提到的 Heatmap 是偏向表格數據的進化體。當你的資料有多個單位、多個種類（常見的有銷售狀況、成本分攤等等），必須透過表格來呈現，適當加入視覺化可以更快抓到觀眾注意力。 1. 假設使用情境：你要跟大家展示目前公司多種商品在多城市的銷售狀況。 2. 原始數據直接以表格呈現，如下，觀眾得左右交互查看，還不一定能馬上知道到底哪個商品在哪個城市銷售狀況最好。 1. Heatmap 透過顏色深淺，讓閱讀的人能較快一眼辨認程度高低：
當你想表達橫跨兩個時間區間的資料，並想迅速看出高低起伏的比較，此時斜率圖是很好的選擇。這邊的兩個時間區間不一定是單一時間→單一時間，也可以運用在一段時間的頭→尾（例如你撈的資料時間區段是 2017–2020，而你想講的是起始/結束的差別），端看你想怎麼呈現你從數據中的發現。 1. 假設使用情境：你想跟大家說明員工對公司的滿意度問卷調查結果（2019 vs 2020），員工針對問卷裡的某個問題類型回應增加/減少最多。 採用斜率圖之前，需要注意的是，若你的數據項目間差距都相當大，意指各條目的幅度起起伏伏，那麼就不太適合用斜率圖，因為會有太多線條彼此夾雜，會讓畫面不太簡潔，反而讓讀者更容易迷失在圖形裡。
這可說是最常見的一種圖表類型，許多人在思考使用報表時經常避免使用柱狀圖，因為好像顯得太普遍（包括我自己之前也會這樣想）。Cole 提及，正因為柱狀圖最常見，對於一般大眾幾乎是零學習成本，反而在大眾媒體上很適合使用。 不過，也正因為柱狀圖非常直覺、容易理解，也可能會藉此特性做一些誤導性的資訊傳播。例如美國福斯電視台曾經在新聞播放中使用柱狀圖，解釋布希解稅案到期後，對於稅率的影響： 乍看之下好像沒什麼問題— 有現在的稅率（35%），也有法案到期後的稅率（39.6%）。但是這張圖表給你的感覺是什麼？「哇！如果法案不延期的話，我好像變得要繳超多的稅！」 實際上真是如此嗎？ 福斯在繪製柱狀圖時，犯了一個錯誤：起始點（Baseline）並非從 0 計算。正確使用柱狀圖來看稅率變化應該是這樣的： 這樣一看...
堆疊圖是柱狀圖的延伸圖種，因同時要做主／子分類的比較呈現，使用限制較多，如果子分類的基準點各自差距太多，堆疊起來反倒讓人更霧裡看花；也因此這種圖表相當適合用在問卷調查結果的呈現（反對／同意），因為這兩者的基準點是一致的，並沒有誰的基準點較高或較低的問題。 1. 假設使用情境：你想展示問卷結果中最多人強烈同意／最多人強烈不同意的項目，就能以百分比堆疊圖的方式呈現： 實務上我自己在 Instagram 上追蹤的 The Economist，也看到他們使用這種圖表類型展示市調：
這是我自己覺得很有趣的章節！首先 Cole 很直白表達她對圓餅圖的抗拒：They are evil. 再來她透過圓餅圖帶到圖表的製作鐵則— 千萬不要使用3D，你只會讓讀者更困惑。 我們看個書中提到的例子： 哇，這張圖融合了圓餅圖＋3D，套用 Cole 的觀念，這張圖表簡直是一場災難，不如不要畫圖！ 為什麼呢？Cole 解釋道，使用 3D 會讓視覺跟數字無法匹配，以上圖為例，31% 的面積占比反而看起來比 34% 更多，已經讓觀眾產生矛盾，再來是圓餅圖本身在視覺上就不是能夠直覺消化資訊的圖形，你得比較面積、數字，才能有大小的概念。假設我們同樣要表示供應商的銷售佔比，Cole 提到使用長條圖一樣可以達到這樣的效果，甚至把資料都排序好了，讀起來更直覺： 既然有其他更簡單易懂的圖表能夠替代圓餅圖，為...
資料視覺化會需要一些基本的設計概念，不是說你得要擁有設計師的專業，而是你得思考「這樣的圖表，別人看得懂嗎？容易懂嗎？」要怎麼做，書中有給出幾個提示： 1. Highlight 重要的資訊：使用粗體、字型大小、顏色對比…等，讓重點資訊能夠被一眼辦認出來。 2. 資訊有重要順序之分：不是每個數據都一樣重要。你的每張圖表都有一個想傳達的核心重點，即便中間蒐集的資訊也有其參考價值，但是你得移掉會讓觀眾分心的部分。 以一個例子說明：你手中擁有2017年到2020年各個學歷層的新婚率，而你觀察到新婚率幾乎是逐年下降，其中碩士學歷下降得最多。你當然可以用柱狀圖呈現所有的資料，如下圖。 但是這對讀者在第一眼印象要看的東西太多了，要關注學歷的類型、各個學歷下降的數字比例……好了，讀者可以看出新婚率逐年下降了，...
2019年9月16日 · VO 精選好書 2019-09-16. 《VO》導讀：. 「一個人快不快樂，有50％由基因決定，有10％因境遇而起，還有40％可以透過行為和想法增進我們的快樂！. 快不快樂其實並非天生，而是可以透過日常練習來掌握自己的快樂。. 一起來打造屬於自己的快樂方案，並在 ...
2019年11月11日 · VO 精選好書 2019-11-11. 《VO》導讀：. 無論是職場或是家庭，總是有些人特別喜歡批評別人、冷嘲熱諷，一旦你出言反駁，對方很可能會順便訓話：「我都是為了你好，才會苦口婆心。. 面對這樣愛批評的人，要怎麼不被影響，擺脫受挫、氣餒的情緒呢 ...
重塑 5G + AIoT 製造未來成就永續轉型價值. 製造業正經歷一場多重技術匯流而引發的典範轉移創新，越來越巨量的 5G 傳輸數據、 AIoT 技術與零碳新價值帶來生產模式的變化，成為台灣製造業管理者的新營運挑戰。. 微軟與經濟部技術處在 2020 年成立「物聯網卓越 ...
