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# 數據科學生命周期：溝通
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| 繪製的手繪筆記](../../sketchnotes/16-Communicating.png)|
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|:---:|
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| 數據科學生命周期：溝通 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 提供_ |
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## [課前測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/30)
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透過上方的課前測驗來檢驗你對即將學習內容的了解！
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# 簡介
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### 什麼是溝通？
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讓我們從定義溝通的含義開始這節課。**溝通是傳遞或交換信息的過程。** 信息可以是想法、思考、感受、訊息、隱秘信號、數據——任何一個**_發送者_**（傳遞信息的人）希望**_接收者_**（接收信息的人）理解的內容。在這節課中，我們將把發送者稱為溝通者，而接收者稱為受眾。
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### 數據溝通與故事講述
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我們知道，溝通的目的是傳遞或交換信息。但在進行數據溝通時，你的目標不應該僅僅是向受眾傳遞數字。你的目標應該是通過數據講述一個故事——有效的數據溝通與故事講述是密不可分的。受眾更可能記住你講述的故事，而不是你提供的數字。在這節課的後面，我們將討論一些方法，幫助你更有效地利用故事講述來進行數據溝通。
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### 溝通的類型
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在這節課中，我們將討論兩種不同的溝通類型：單向溝通和雙向溝通。
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**單向溝通** 是指發送者向接收者傳遞信息，但沒有任何反饋或回應。我們每天都能看到單向溝通的例子——例如群發郵件、新聞報導最新事件，或者電視廣告告訴你他們的產品有多好。在這些情況下，發送者並不尋求信息的交換，他們只是想傳遞或提供信息。
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**雙向溝通** 是指所有參與方既是發送者又是接收者。一方開始傳遞信息，另一方則提供反饋或回應。雙向溝通是我們通常所理解的溝通方式。我們通常會想到人們進行的對話——無論是面對面、電話、社交媒體還是短信。
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在進行數據溝通時，有些情況下你會使用單向溝通（例如在會議或大型群體中進行演講，之後不會直接回答問題），而有些情況下你會使用雙向溝通（例如用數據說服幾位利益相關者支持某個提案，或者說服同事投入時間和精力開發新項目）。
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# 有效溝通
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### 作為溝通者的責任
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在溝通時，你的責任是確保接收者能夠理解你希望他們理解的信息。在進行數據溝通時，你不僅希望接收者記住數字，還希望他們能夠理解由數據支撐的故事。一個好的數據溝通者也是一個好的故事講述者。
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那麼，如何用數據講述故事呢？方法無窮無盡——但以下是我們在這節課中將討論的六種方法：
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1. 理解你的受眾、溝通渠道和溝通方式
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2. 以終為始
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3. 像講述一個真正的故事一樣進行溝通
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4. 使用有意義的詞語和短語
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5. 善用情感
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以下將詳細解釋這些策略。
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### 1. 理解你的受眾、溝通渠道和溝通方式
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你與家人溝通的方式可能與你與朋友溝通的方式不同。你可能會使用不同的詞語和短語，讓對方更容易理解。進行數據溝通時，你應該採取同樣的方式。思考你正在與誰溝通，思考他們的目標以及他們對你所描述情況的背景了解。
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你可以將大多數受眾歸類到以下幾個類別中。在 _哈佛商業評論_ 的文章《[如何用數據講故事](http://blogs.hbr.org/2013/04/how-to-tell-a-story-with-data/)》中，戴爾的執行策略師 Jim Stikeleather 將受眾分為五類：
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- **新手**：第一次接觸該主題，但不希望內容過於簡化
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- **普通受眾**：對該主題有所了解，但希望獲得概述和主要主題
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- **管理者**：對細節和相互關係有深入、可操作的理解，並希望獲得詳細信息
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- **專家**：更注重探索和發現，對故事講述的需求較少，偏好詳細信息
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- **高管**：只關注重要性和結論，並希望快速了解加權概率的結果
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這些類別可以幫助你決定如何向受眾展示數據。
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除了考慮受眾的類別，你還應該考慮與受眾溝通的渠道。如果你是寫備忘錄或電子郵件，與在會議上發言或在會議上演講的方式應該略有不同。
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此外，了解你將如何與受眾溝通（使用單向溝通還是雙向溝通）也至關重要。
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如果你的受眾主要是新手，並且你使用的是單向溝通，你必須首先教育受眾並為他們提供適當的背景信息。然後，你需要向他們展示數據，並解釋數據的含義以及為什麼數據很重要。在這種情況下，你可能需要專注於提高清晰度，因為你的受眾無法直接向你提問。
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如果你的受眾主要是管理者，並且你使用的是雙向溝通，你可能不需要教育受眾或提供太多背景信息。你可以直接進入討論你收集的數據及其重要性。然而，在這種情況下，你應該專注於掌控時間和演示過程。當使用雙向溝通時（尤其是面對尋求“對細節和相互關係的可操作理解”的管理者受眾），可能會出現一些問題，將討論引向與你試圖講述的故事無關的方向。當這種情況發生時，你可以採取行動，將討論拉回到你的故事上。
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### 2. 以終為始
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以終為始意味著在開始與受眾溝通之前，先明確你希望他們獲得的關鍵信息。提前思考你希望受眾獲得的內容，可以幫助你構建一個他們能夠理解的故事。以終為始適用於單向溝通和雙向溝通。
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如何以終為始？在溝通數據之前，寫下你的關鍵信息。然後，在準備你想要講述的數據故事的每一步中，問自己：“這如何融入我正在講述的故事？”
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需要注意的是——雖然以終為始是理想的，但你不應該只溝通支持你觀點的數據。這種做法被稱為“挑選性偏向”，即溝通者只傳遞支持自己觀點的數據，而忽略其他數據。
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如果你收集的所有數據都明確支持你的觀點，那很好。但如果你收集的數據中有些不支持你的觀點，甚至支持與你的觀點相反的論點，你也應該傳遞這些數據。如果出現這種情況，坦誠地告訴受眾，並解釋為什麼即使所有數據並不完全支持你的觀點，你仍然選擇堅持自己的故事。
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### 3. 像講述一個真正的故事一樣進行溝通
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一個傳統的故事通常分為五個階段。你可能聽說過這些階段被表述為：背景、上升行動、高潮、下降行動和結局。或者更容易記住的：背景、衝突、高潮、結束和結論。在溝通你的數據和故事時，你可以採取類似的方法。
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你可以從背景開始，設置場景，確保受眾在同一個起點。然後引入衝突——為什麼你需要收集這些數據？你試圖解決什麼問題？接下來是高潮——數據是什麼？數據的含義是什麼？數據告訴我們需要哪些解決方案？然後是結束部分，你可以重申問題和建議的解決方案。最後是結論部分，你可以總結你的關鍵信息以及你建議團隊採取的下一步行動。
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### 4. 使用有意義的詞語和短語
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如果我們一起合作開發一個產品，我對你說：“我們的用戶在我們的平台上註冊的時間很長。”你會認為“很長”是多長時間？一小時？一周？很難知道。如果我對整個受眾說這句話，每個人可能會對“很長”有不同的理解。
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但如果我說：“我們的用戶平均需要 3 分鐘完成註冊和上線流程。”
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這樣的表述就更清晰了。在溝通數據時，很容易認為受眾的想法與你一致。但事實並非總是如此。讓數據和故事清晰明了是你作為溝通者的責任。如果數據或故事不清晰，受眾將難以理解，也更不可能記住你的關鍵信息。
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當你使用有意義的詞語和短語，而不是模糊的表述時，可以更清晰地溝通數據。以下是一些例子：
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- 我們有一個*令人印象深刻*的一年！
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- 一個人可能認為“令人印象深刻”意味著收入增長 2%-3%，而另一個人可能認為是 50%-60% 的增長。
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- 我們用戶的成功率*顯著*提高了。
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- “顯著”提高了多少？
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- 這項工作將需要*大量*的努力。
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- “大量”是多大的努力？
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使用模糊的詞語可能在引入更多數據或總結故事時有用。但請考慮確保你的演示的每個部分對受眾都是清晰的。
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### 5. 善用情感
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情感是故事講述的關鍵。在用數據講述故事時，情感更為重要。當你溝通數據時，一切都圍繞著你希望受眾獲得的關鍵信息。當你激發受眾的情感時，可以幫助他們產生共鳴，並更有可能採取行動。情感還能提高受眾記住你信息的可能性。
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你可能在電視廣告中遇到過這種情況。有些廣告非常沉重，利用悲傷的情感與受眾建立聯繫，讓他們對所展示的數據印象深刻。或者，有些廣告非常歡快，讓你將他們的數據與快樂的感覺聯繫起來。
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那麼，如何在溝通數據時使用情感呢？以下是幾種方法：
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- 使用見證和個人故事
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- 在收集數據時，嘗試收集定量數據和定性數據，並在溝通時整合這兩種類型的數據。如果你的數據主要是定量的，尋找個人故事來了解他們的經歷。
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- 使用圖像
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- 圖像可以幫助受眾將自己代入某個情境。當你使用圖像時，可以引導受眾產生你希望他們對數據的情感。
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- 使用顏色
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- 不同的顏色會激發不同的情感。以下是一些常見顏色及其通常引發的情感。需要注意的是，不同文化中顏色可能有不同的含義。
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- 藍色通常引發平靜和信任的情感
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- 綠色通常與自然和環境相關
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- 紅色通常代表激情和興奮
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- 黃色通常代表樂觀和快樂
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# 溝通案例研究
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Emerson 是一款移動應用的產品經理。他發現用戶在週末提交的投訴和錯誤報告比平時多 42%。他還發現，如果用戶提交的投訴在 48 小時內未得到回應，他們給應用打 1 星或 2 星評分的可能性會增加 32%。
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經過研究，Emerson 提出了幾個解決方案來解決這個問題。他安排了一個 30 分鐘的會議，與公司三位負責人溝通數據和建議的解決方案。
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在這次會議中，Emerson 的目標是讓公司負責人理解以下兩個解決方案可以提高應用評分，這可能會轉化為更高的收入。
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**解決方案 1.** 雇用客服人員在週末工作
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**解決方案 2.** 購買一個新的客服工單系統，讓客服人員能夠輕鬆識別哪些投訴在隊列中等待的時間最長——以便他們能夠優先處理。
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在會議中，Emerson 花了 5 分鐘解釋為什麼應用商店中的低評分是不利的，10 分鐘解釋研究過程以及如何識別趨勢，10 分鐘分析最近的一些用戶投訴，最後 5 分鐘簡略介紹了兩個潛在的解決方案。
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艾默生在這次會議中是否有效地進行了溝通？
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在會議中，一位公司主管只專注於艾默生所提到的10分鐘客戶投訴內容。會後，這些投訴成為該主管唯一記得的部分。另一位公司主管主要關注艾默生描述的研究過程。第三位公司主管記得艾默生提出的解決方案，但不確定這些方案如何實施。
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在上述情況中，可以看到艾默生希望主管們從會議中獲得的重點與他們實際記住的內容之間存在顯著差距。以下是艾默生可以考慮的另一種方法。
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艾默生如何改進這種方法？
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背景、衝突、高潮、結尾、結論
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**背景** - 艾默生可以花前5分鐘介紹整個情況，確保主管們了解這些問題如何影響公司關鍵指標，例如收入。
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可以這樣表述：「目前，我們的應用程式在應用商店的評分是2.5。應用商店的評分對應用商店優化至關重要，這會影響有多少用戶在搜尋中看到我們的應用，以及潛在用戶如何看待我們的應用。而當然，我們的用戶數量直接與收入掛鉤。」
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**衝突** 接下來，艾默生可以花5分鐘左右談論衝突。
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可以這樣表述：「用戶在週末提交的投訴和錯誤報告多了42%。提交投訴後48小時內未得到回覆的客戶，給我們的應用程式評分超過2的可能性降低了32%。將我們的應用程式評分提高到4，將提升20-30%的可見度，我預計這將使收入增加10%。」當然，艾默生應該準備好為這些數據提供合理的解釋。
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**高潮** 在鋪墊完成後，艾默生可以花5分鐘左右進入高潮部分。
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艾默生可以介紹提出的解決方案，說明這些方案如何解決所列出的問題，如何融入現有的工作流程，解決方案的成本是多少，投資回報率（ROI）如何，甚至可以展示一些解決方案實施後的截圖或線框圖。艾默生還可以分享一些用戶的感言，這些用戶的投訴超過48小時才得到回覆，甚至可以分享一位公司現任客服代表對目前工單系統的評論。
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**結尾** 現在艾默生可以花5分鐘重申公司面臨的問題，回顧提出的解決方案，並再次說明為什麼這些方案是正確的選擇。
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**結論** 由於這是一場與少數利益相關者的會議，會使用雙向溝通，艾默生可以計劃留出10分鐘的時間回答問題，以確保主管們在會議結束前能夠釐清任何困惑的地方。
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如果艾默生採用方法#2，主管們更有可能從會議中獲得艾默生希望他們記住的重點——即投訴和錯誤的處理方式可以改進，並且有兩個解決方案可以實施以實現這一改進。這種方法將更有效地傳達艾默生希望溝通的數據和故事。
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# 結論
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### 主要要點摘要
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- 溝通是傳遞或交換信息。
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- 在溝通數據時，目標不應僅僅是向觀眾傳遞數字。目標應該是傳達一個由數據支持的故事。
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- 溝通有兩種類型：單向溝通（信息傳遞無需回應）和雙向溝通（信息在雙方之間交流）。
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- 有許多策略可以用來用數據講故事，我們討論了以下五種策略：
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- 了解你的觀眾、媒介和溝通方式
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- 從終點開始思考
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- 像講述真正的故事一樣進行
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- 使用有意義的詞語和短語
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- 善用情感
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### 自學推薦資源
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[The Five C's of Storytelling - Articulate Persuasion](http://articulatepersuasion.com/the-five-cs-of-storytelling/)
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[1.4 Your Responsibilities as a Communicator – Business Communication for Success (umn.edu)](https://open.lib.umn.edu/businesscommunication/chapter/1-4-your-responsibilities-as-a-communicator/)
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[How to Tell a Story with Data (hbr.org)](https://hbr.org/2013/04/how-to-tell-a-story-with-data)
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[Two-Way Communication: 4 Tips for a More Engaged Workplace (yourthoughtpartner.com)](https://www.yourthoughtpartner.com/blog/bid/59576/4-steps-to-increase-employee-engagement-through-two-way-communication)
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[6 succinct steps to great data storytelling - BarnRaisers, LLC (barnraisersllc.com)](https://barnraisersllc.com/2021/05/02/6-succinct-steps-to-great-data-storytelling/)
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[How to Tell a Story With Data | Lucidchart Blog](https://www.lucidchart.com/blog/how-to-tell-a-story-with-data)
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[6 Cs of Effective Storytelling on Social Media | Cooler Insights](https://coolerinsights.com/2018/06/effective-storytelling-social-media/)
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[The Importance of Emotions In Presentations | Ethos3 - A Presentation Training and Design Agency](https://ethos3.com/2015/02/the-importance-of-emotions-in-presentations/)
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[Data storytelling: linking emotions and rational decisions (toucantoco.com)](https://www.toucantoco.com/en/blog/data-storytelling-dataviz)
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[Emotional Advertising: How Brands Use Feelings to Get People to Buy (hubspot.com)](https://blog.hubspot.com/marketing/emotions-in-advertising-examples)
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[Choosing Colors for Your Presentation Slides | Think Outside The Slide](https://www.thinkoutsidetheslide.com/choosing-colors-for-your-presentation-slides/)
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[How To Present Data [10 Expert Tips] | ObservePoint](https://resources.observepoint.com/blog/10-tips-for-presenting-data)
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[Microsoft Word - Persuasive Instructions.doc (tpsnva.org)](https://www.tpsnva.org/teach/lq/016/persinstr.pdf)
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[The Power of Story for Your Data (thinkhdi.com)](https://www.thinkhdi.com/library/supportworld/2019/power-story-your-data.aspx)
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[Common Mistakes in Data Presentation (perceptualedge.com)](https://www.perceptualedge.com/articles/ie/data_presentation.pdf)
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[Infographic: Here are 15 Common Data Fallacies to Avoid (visualcapitalist.com)](https://www.visualcapitalist.com/here-are-15-common-data-fallacies-to-avoid/)
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[Cherry Picking: When People Ignore Evidence that They Dislike – Effectiviology](https://effectiviology.com/cherry-picking/#How_to_avoid_cherry_picking)
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[Tell Stories with Data: Communication in Data Science | by Sonali Verghese | Towards Data Science](https://towardsdatascience.com/tell-stories-with-data-communication-in-data-science-5266f7671d7)
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|
[1. Communicating Data - Communicating Data with Tableau [Book] (oreilly.com)](https://www.oreilly.com/library/view/communicating-data-with/9781449372019/ch01.html)
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## [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/31)
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使用上方的課後測驗來回顧你剛剛學到的內容！
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## 作業
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[市場研究](assignment.md)
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**免責聲明**：
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本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對於因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。 |
