每當我開始一個數據專案時，最先做的，就是尋找和專案相關的舊資料，以及採訪相關人士。採訪的理由，正是因為我想知道他們會好奇什麼、覺得哪些部分有困難。比「請給我這個數據」更好的採訪內容，是「我想知道這件事」。然而，在採訪的過程中，我發現，預先想好提問的人比想像中少。
我們常說，好的分析來自於提問。並不是說提問要很有水準，而是不管內容如何，就是要有所好奇。
沒有好奇心的人，是無法進行分析的。試想，沒有想知道的事情，那為什麼要尋找數據、分析和了解現象呢？
不好奇的理由有千百種，卻都很簡單——沒興趣，或滿足現狀。因為我對現況沒有什麼想法，所以也不想改變、不想改善、看不見問題點。如果我對現在做的事情一點都不好奇，那很可能代表這個工作本身並不愉快。
就算是負面的提問或觀點也好，只要有所好奇，就可以抓到數據分析的線索。就算完全不懂數據也好，未曾用數據思考也罷， 現在首要之務，就是對目前出現的現象有所疑問。
分析是層層堆疊想法的過程
數據分析和邏輯互有相關性，就算沒有傲人的技術和統計知識，只要懂得邏輯性思考，這種人有很高機率是擅長分析的。數據分析雖然和技術、統計、數據有關，但想要開始進行分析，就需要有很多的疑問。疑問就是明確的區分知道和不知道，將不知道的部分逐一填滿的起始點。有問題，就代表你在思考「為什麼有這種事情發生？」也代表你開始好奇你不知道的事物。
在逐步填滿不知道的同時，我們可以將想法分類成幾個階段，理清思緒。我們要將腦海裡的想法寫下來，向他人說明，或者用我們自己的方式將其單純化。
我經常使用視覺化的方式，比如用筆記錄，整理起始點。因為剛開始，我們並不清楚什麼是知道的，什麼是不知道的，所以我也常常先從歷史資料或一般數值開始找起。
假設你有一個用長條圖呈現每日銷售情況的商業儀表板。因為每天都有數字進來，如果不注意看，可能只會想：「比昨天掉了一點啊！」「比上個月成長這麼多啊！」然後就帶過去了。當銷售增加，也可能不會思考究竟為什麼。很多人大概會想：「嗯，進行得很順利」，於是繼續照現行方式銷售，或者滿足於現狀。
然而，當你看著這份表格產生疑問時，分析就開始了。
「銷售方式也沒變，行銷管道也相同，為什麼銷售變好了呢？」
這樣的想法看似有些負面，卻是數據分析的起始點。
本文節錄自樂金文化出版《使用數據的技術》一書，作者為車賢那
