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2023年2月7日 · 數據故事講述：將數據分析結果通過故事講述的方式呈現，提高資訊的易懂度和說服力。 採用這些分析框架與方法，能讓企業對競品進行系統性的分析和評估，並從中制定有效的市場策略，為決策提供數據支撐。
- 與 AC 合作的開始
- 啟動 Ibyt
- 專案轉折
- 我們學到什麼
話說，在正式確定要開始 IBYT 之前，我很認真準備一個小小的 pitch。那時候是第一次提 IBYT 這個名字。 Youchi 和 Bernard 還很好奇問，這是什麼意思 XDD 團隊成員念了好多次，才記起這個名字 XDDD （就像 MBTI, 也常被記成 MIBT 之類的 XD） 前面有提到，IBYT 全名是 Identify and Build Your Talent，意思是「辨識並強化您的天賦」，就像解決問題之前，要先知道如何辨識與定義問題一樣，在人才發展也是。首先要知道自己是誰、在什麼位置，其次才是想去哪裡、為什麼想去、以及該如何抵達、需要具備哪些能力等議題。市面上有很多技術型測驗，測試工程師的技術力，卻少有這樣的軟性測驗，能了解工程師的軟實力，而這就是我們想做的事情（在徵才時也...
在雙方理念相符的情況下，專案就啟動了。以下列出幾個重要時間點： 更細節的時間是： 1. 2020/10/20 第一次 pitch 2. 2020/10/26 專案啟動，開始搜集資訊並製作題目（中間剛好有同時跑另一個專案） 3. 2020/11/21 UI/UX 設計 4. 2020/11/25 發送 POC 問卷與訪談（目標：驗證問卷問題） 5. 2021/12/8 工程師進場參與討論與開發 6. 2021/1/19 內部測試與調整 7. 2021/1/27 公開上線與推廣 8. 上線 2 天，有 2,000 多人次參加測驗 專案從正式啟動、POC、UI/UX 設計、開發、測試到上線，剛好三個月，約 67 個工作天。 我們是全遠端工作，開發團隊包括：PM/UI/UX x1、Full-stac...
在開發過程中我們有幾個重要的決策點 1. 聚焦定位，是與社群連結的方式，而不是行銷工具 原本的設計是，在開始測驗之前，就可以選擇要匿名測試還是登入測試。其中一個原因，是覺得這樣更有帶入感，以及之後可能會發展測試紀錄，大家可以看自己的成長軌跡。一開始曾想，IBYT 除了可以幫助工程師了解自己，還可以是很好的行銷工具，讓大家更認識 AC。但在後來的產品對焦會議，Bernard 提到，這不是他想做這件事的初衷。他的初衷，是希望能與社群建立更多連結，了解產業概況以及社群會不會對認識自己這樣的議題有興趣…等。因此才改成，使用者開始測驗都不用註冊，只將註冊放在最後完整報告那段。這樣看到簡易報告就滿意的人，到簡易報告就停止沒關係。但對於認同這個測驗的價值，想看完整報告的人，他還是可以有一個方式去留住自己的...
此外，在運行中，有個小小插曲是，我與工程師對角色的中英文名字認知有落差 XDD所以延伸意想不到的 bug。後來我們就統一，以前台畫面會呈現的中文來當溝通語言，也加上相關的對照～～名詞定義算是要在早期就確認的事情，所以這個算是疏忽了! 對我來說～最大的學習，大概是我竟然能在 excel 用公式算出角色!!! 也見識到 AC 團隊們的神奇之處。以及，這次算是我做得比較完整的 UI 設計（過往都是出 wireframe，頂多情急之下小調設計師給的 UI）。除了 icon 是以 Flat Icons 調整顏色，其他 UI 設計都是自己一手包辦，也包括設計簡單的 Style Guide.. 等等，只能說，我要求我們其他專案設計師做的事情，我自己真的也有做到哦（戳一下對方 ㄎㄎ） 在問題設計上，也有許多...
2023年7月24日 · 小結. 統計到底哪裡可以用得到？. 又要怎麼開始呢？. 剛開始想了解資料與統計的同學們，常常聽到資料界的工程師說分析、模型都要用到統計的觀念，但統計的觀念是運用在哪，卻總是難以具體地感受到。. 找來一本統計課本，卻對一開始的基本知識感到疏遠 ...
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這一步需要我們將複雜的分析結果翻譯成容易理解的語言，並將結果視覺化，以便公司或組織的決策者可以輕易地理解。 這些步驟可能會因為不同的問題和情況而有所變化，但大致上可以提供一個數據分析的框架。
2023年8月8日 · 沒做過的企業如何開始？ 在醫療或金融等資料較敏感的產業，如何妥善管理數據，讓管理單位放心？ AI 產生的「偏見」能被管理嗎？ 從印尼最大電商 Tokopedia，有哪些數據治理經驗可以分享？ 新加坡政府推動數據治理，經驗如何？ ChatGPT 崛起後，數據治理有什麼轉變與新挑戰？ 企業做數據治理，不同角色如何分工？ 誰該對資料負責？ 結語：企業如何推動數據治理？ 關鍵字補充. 3 位在美國與新加坡、有豐富數據與 AI 領域經驗專家管其毅、Angus 與 Koo，帶大家瞭解「數據治理」是什麼？ 對企業為什麼重要？ 如何開始執行？ 不同產業有什麼挑戰？ ChatGPT 問世後「數據治理」又有什麼轉變與新挑戰？ 如何減少 bias (偏見) 並降低企業風險？ 數據治理是什麼？ 企業為什麼要做？
2023年7月25日 · 在整個學習流程中，無論是 input 或是 output，反正我們就是做了一堆的事情，而這個一堆事情最後帶來了一個「結果」。 這個「結果」到底是什麼意思？
2023年8月30日 · 兩位作者先將一個典型的開發週期簡化如下：努力（effort）、產出（output）、結果（outcome），以及影響（impact），把問題重新釐清，從誰想衡量開發者生產力，到為何其他部門的生產力似乎更容易衡量，結果也更加明確，並且比較了 DORA 和 SPACE 兩種
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