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# 數據科學生命周期：溝通
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| 繪製的速記筆記](../../sketchnotes/16-Communicating.png)|
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| 數據科學生命周期：溝通 - _由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 繪製的速記筆記_ |
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## [課前測驗](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/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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讓我們從定義溝通開始這堂課。**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。在這堂課中，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。但在溝通數據時，目標不應僅僅是向受眾傳遞數字，而是要講述一個由數據支撐的故事——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。在這堂課的後半部分，我們將探討一些方法，幫助你更有效地利用故事講述來溝通數據。
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### 溝通的類型
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在這堂課中，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，而不需要任何反饋或回應。我們每天都能看到單向溝通的例子——例如群發電子郵件、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，而只是希望傳遞或提供信息。
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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。發送者首先向接收者溝通，接收者則提供反饋或回應。雙向溝通是我們通常所理解的溝通方式。我們通常想到的是人們進行的對話——無論是面對面、電話交談、社交媒體互動，還是短信交流。
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在溝通數據時，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示，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項提案，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接收到的信息。在溝通數據時，你不僅希望接收者記住數字，還希望他們記住由數據支撐的故事。一位優秀的數據溝通者也是一位優秀的故事講述者。
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如何用數據講述故事？方法無窮無盡——但以下是我們在這堂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. 從結果出發
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3. 像講述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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以下是對這些策略的詳細解釋。
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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。同樣的原則也適用於數據溝通。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境的背景知識。
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你可以將大多數受眾分為以下幾個類別。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 提出了五種受眾類型：
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- **初學者**：第一次接觸該主題，但不希望過於簡化
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- **普通人**：對主題有所了解，但希望獲得概述和主要主題
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- **管理者**：深入了解細節和相互關係，並能採取行動
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- **專家**：更注重探索和發現，較少需要故事講述，並希望獲得詳細信息
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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
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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，你還應該考慮你用來與受眾溝通的渠道。如果你是寫備忘錄或電子郵件，與開會或在會議上演示的方式應有所不同。
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此外，了解你將如何與受眾溝通（使用單向溝通或雙向溝通）也至關重要。
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如果你的受眾主要是初學者，並且你使用的是單向溝通，你必須首先教育受眾並提供適當的背景知識。然後，你需要向他們展示你的數據，並解釋數據的含義以及數據的重要性。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知識。你可以直接討論你收集的數據及其重要性。然而，在這種情況下，你需要專注於時間管理和控制你的演示。在雙向溝通中（尤其是與管理者進行溝通，他們尋求“深入了解細節和相互關係，並能採取行動”），可能會出現一些問題，導致討論偏離你想要講述的故事。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主題。
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### 2. 從結果出發
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從結果出發意味著在開始溝通之前，先了解你希望受眾獲得的主要信息。提前思考你希望受眾記住的內容，可以幫助你構建一個受眾能夠跟隨的故事。從結果出發適用於單向溝通和雙向溝通。
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如何從結果出發？在溝通數據之前，先寫下你的主要信息。然後，在準備用數據講述的故事的每一步，都問自己：“這如何融入我正在講述的故事？”
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需要注意的是——雖然從結果出發是理想的，但你不應該只溝通支持你主要信息的數據。這種做法被稱為挑選性溝通，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主要信息，那很好。但如果你收集的數據中有些不支持你的主要信息，甚至支持反對你的主要信息的觀點，你也應該溝通這些數據。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故事，你仍然選擇堅持自己的故事。
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### 3. 像講述真正的故事一樣進行溝通
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傳統的故事分為五個階段。你可能聽過這些階段被表述為：背景、上升情節、高潮、下降情節和結局。或者更容易記住的：情境、衝突、高潮、結束和結論。在溝通你的數據和故事時，你可以採用類似的方法。
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你可以從背景開始，設置場景，確保你的受眾都在同一頁面。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？接著是高潮。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，你可以重申問題和提出的解決方案。最後是結論，你可以總結你的主要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款產品，我對你說：“我們的用戶在註冊平台時花了很長時間。”你會估計“很長時間”是多久？一小時？一周？很難知道。如果我對整個受眾說這句話呢？每個人可能會對“很長時間”有不同的理解。
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但如果我說：“我們的用戶平均花了3分鐘註冊並完成平台的使用。”
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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和你一樣。但事實並非總是如此。清晰地傳達你的數據及其含義是你作為溝通者的責任。如果數據或故事不清晰，受眾就很難跟隨，也更不可能理解你的主要信息。
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你可以通過使用有意義的詞語和短語，而不是模糊的表述來更清晰地溝通數據。以下是一些例子：
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- 我們今年的表現*令人印象深刻*！
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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。
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- “顯著提高”到底是多大的增長？
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- 這項工作需要*大量*的努力。
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- “大量努力”到底是多少？
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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清晰。
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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，一切都圍繞你希望受眾獲得的主要信息。喚起受眾的情感有助於他們產生共鳴，並更有可能採取行動。情感還能增加受眾記住你的信息的可能性。
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你可能在電視廣告中遇到過這種情況。一些廣告非常沉重，利用悲傷的情感與受眾建立聯繫，讓他們更關注廣告中呈現的數據。或者，一些廣告非常歡快，讓你將廣告中的數據與快樂的感覺聯繫起來。
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如何在溝通數據時使用情感？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，尋找個人故事以了解他們對你的數據所反映情況的體驗。
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- 使用圖像
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- 圖像幫助受眾將自己置於情境中。使用圖像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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- 不同的顏色會喚起不同的情感。以下是一些常見顏色及其通常喚起的情感。需要注意的是，顏色在不同文化中可能有不同的含義。
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- 藍色通常喚起和平和信任的情感
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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。Emerson 發現用戶在週末提交的投訴和錯誤報告多了42%。Emerson 還發現，如果用戶提交的投訴在48小時內未得到回應，他們更有可能給應用商店的評分為1或2，概率增加了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。Emerson 與公司三位主管安排了一次30分鐘的會議，溝通數據和提出的解決方案。
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在這次會議中，Emerson 的目標是讓公司主管理解以下兩個解決方案可以改善應用的評分，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.** 購買新的客服工單系統，讓客服人員能輕鬆識別哪些投訴已在隊列中等待最久——以便優先處理。
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在會議中，Emerson 花了 5 分鐘解釋為什麼應用程式商店的低評分會帶來負面影響，10 分鐘講解研究過程以及如何識別趨勢，接著用 10 分鐘討論一些近期的客戶投訴，最後 5 分鐘簡略提到兩個潛在解決方案。
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這樣的會議方式是否有效地傳達了 Emerson 的想法？
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在會議中，一位公司主管特別關注 Emerson 所提到的 10 分鐘客戶投訴內容。會後，這些投訴成為這位主管唯一記得的部分。另一位主管則主要關注 Emerson 描述的研究過程。第三位主管記得 Emerson 提出的解決方案，但不確定這些方案該如何實施。
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從上述情況可以看出，Emerson 希望團隊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 Emerson 可以考慮的另一種方法。
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Emerson 如何改進這種方法？
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情境、衝突、高潮、結尾、結論
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**情境** - Emerson 可以用前 5 分鐘介紹整個情況，確保團隊主管了解這些問題如何影響公司關鍵指標，例如收入。
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可以這樣說明：「目前，我們的應用程式在應用程式商店的評分是 2.5。應用程式商店的評分對於應用程式商店優化（App Store Optimization）至關重要，這會影響有多少用戶能在搜尋中看到我們的應用程式，以及潛在用戶對我們應用程式的看法。而且，當然，用戶數量直接關係到收入。」
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**衝突** - 接下來，Emerson 可以用大約 5 分鐘討論衝突。
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可以這樣說明：「用戶在週末提交的投訴和錯誤報告多了 42%。提交投訴後 48 小時內未獲回應的客戶，給我們應用程式評分超過 2 分的可能性降低了 32%。如果我們能將應用程式商店的評分提高到 4 分，應用程式的能見度將提升 20-30%，我預計這將使收入增加 10%。」當然，Emerson 應該準備好為這些數據提供依據。
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**高潮** - 在奠定基礎後，Emerson 可以用大約 5 分鐘進入高潮部分。
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Emerson 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，這些方案如何融入現有的工作流程，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。Emerson 還可以分享一些用戶的感言，例如那些等待超過 48 小時才收到回應的用戶，以及公司內部客服代表對現有工單系統的評論。
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**結尾** - 現在，Emerson 可以用 5 分鐘重申公司面臨的問題，回顧提出的解決方案，並再次強調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，會有雙向溝通，Emerson 可以計劃留出 10 分鐘的時間回答問題，確保團隊主管在會議結束前能釐清任何疑問。
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如果 Emerson 採取第二種方法，團隊主管更有可能從會議中獲得 Emerson 希望他們記住的重點——即處理投訴和錯誤的方式可以改進，並且有兩個解決方案可以實施來實現這一改進。這種方法將更有效地傳達 Emerson 想要表達的數據和故事。
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# 結論
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### 主要重點摘要
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- 溝通是傳遞或交換信息的過程。
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- 在傳達數據時，目標不應僅僅是向觀眾傳遞數字，而是要講述一個由數據支撐的故事。
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- 溝通有兩種類型：單向溝通（信息傳遞後無需回應）和雙向溝通（信息在雙方之間來回傳遞）。
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- 有許多策略可以用來講述數據故事，我們討論了以下 5 種策略：
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- 了解你的觀眾、媒介和溝通方式
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- 從結果出發
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- 像講故事一樣處理
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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/)
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透過以上的課後測驗來複習你剛學到的內容！
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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。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。 |
