樞紐分析(Pivot Tables) 是Excel內建的一個非常實用的工具，將你想要分析的項目分別放入行與列之中，依照你的設定Excel可以將這些項目做總計、加總、平均等運算。今天的例子我要運用樞紐分析，用一個彙整表讓你看出潛在客群在哪裡，加以鎖定。 以前在軟體新創公司做B2B業務推廣時，曾經著手一個專案，負責整理公司業務副總的LinkedIn Connections關係人。副總想知道他可以透過哪些LinkedIn上的關係人來幫他牽線，將他介紹給想要進行合作的公司，裡面的特定部門、特定職稱的主管。當時業務副總要我幫他整理成一個如下圖所示的表格: 目標人數還少時，你還可以不費力的看出胖虎是你的重要牽線人，但當這個表格延展到30行、40行甚至更多筆資料時，看到下表這些密密麻麻的人名我只想搔搔頭嘆氣，更別說是運用這個表格著手進行業務拓展 就在我整理完一份表格之後，忽然一個念頭閃過腦海，我告訴副總：讓我試試看用樞紐分析可以理出什麼頭緒。當時，我心裡雖然有個底子，但能做出什麼樣的分析，還是得先拿這些非數字的數據來玩一玩才知道。運用樞紐分析，我得到了如下圖所示的彙整表： 彙整表中，第一行由上到下是我的LinkedIn關係人，第一列由左到右則是我的目標對象所在的部門。從中我可以解讀出以下3件事： 4位關係人(大雄、叮噹、胖虎、靜香)能幫我牽線到目標公司的行銷部、研發部、創新部、業務部、數位部 靜香是我對目標公司的重要牽線者，她可以幫我介紹10位目標公司的決策者，其中2位在行銷部、6位在產品部、1位在業務部、1位在數位部 如副總想從創新部開始進行技術合作，那麼認識3位創新部決策者的胖虎是他應該優先考量的牽線人；同理，如要從業務部切入，則認識2位業務部決策者的大雄是最佳牽線人 大方向抓到之後，接下來展開看各別關係人認識什麼層級的決策者： 靜香認識產品部副總、主任、顧問 大雄認識業務部的顧問、經理 叮噹認識行銷部的顧問、產品部的顧問 胖虎認識創新部的經理 樞紐分析彙整表決定了你下一通電話要打給誰！ 相較於一開始蒐集資訊的列表，樞紐分析彙整表讓我可以在最短的時間內，對關係人、目標公司中的決策者有全盤的掌握，從而得以決定業務拓展的優先順序(prioritize)，不會茫無頭緒的成天拜託關係人幫忙，業務拓展不成反而把關係搞砸了。 業務副總看完我的樞紐分析後表示：Jeanne 太棒了 ! 接下來每間目標公司都交給你加入樞紐分析研究 !
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你年薪多少?
知名的職場問題解答網站Ask a Manager 由Alison Green創辦。她在今年2019四月時在網站放上了薪資問卷How much money do you make? ，問卷包含了年齡、工作產業、職稱、年薪及幣別、居住地區、年資。 截至今日，已有將近31,000筆回覆 (點我查看)。這是一份很有趣的問卷，參與者除了美國之外，也包含加拿大和歐洲部分國家。但當你點開這個回覆表單時，這麼龐大的資料你要怎麼消化它、怎麼取得有意義的資訊呢? 這時候，整理數據就是一門功夫了! 要分析資料之前，利用Excel工具好好把資料規格化是必要過程。只有當資料規格化之後，分析才不容易出錯，也減少了之後數據對不起來，需要重新除錯的時間和精力。 你也有類似的資料處理的困難嗎? 整理數據之前，最重要的一步是想清楚你要利用這些數據回答什麼問題，有了明確的方向才能將數據去蕪存菁，擷取能夠使用的數據。 我所關心的問題是: 在美國，什麼因素影響你的年薪薪資? 我整理出來的數據庫裡面做了幾個步驟: 去除非數字的薪資收入: 這些數據包含時薪、抽佣金或bonus的收入 限制在以美金計算的數據: 蘋果和香蕉不能相比，不同幣別的比較還需加入匯兌差異，這就不是我現在要研究的問題 去除特殊情況的極端數字: 年薪低於$5,000 的數據也不在這次研究的範圍 我得到了26,386筆資料作為接下來分析的基礎。
數據空間 : 看數字說話 