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哈佛教你做出好圖表：《哈佛商業評論》首度傳授高說服力的資料視覺化思考技術

為了解決Google 試算表 趨勢線的問題，作者ScottBerinato 這樣論述：

　　★《哈佛商業評論》首度公開資料視覺化的祕密 　　★第一本結合科學數據、視覺思維、設計美學與溝通心理的簡報工藝全書 　　★一張好圖表不是從畫圖開始，而是從思考開始！（資訊圖表講師、INSIDE主編 李柏鋒） 　　★圖表界的新約聖經，我一輩子就在等這個東西。（簡報奉行創辦人 RainDog 雨狗） 　　連《跟誰簡報都成功》作者、簡報教母南西。杜爾特（Nancy Duarte）都曾公開表示： 　　「真希望這本書是我寫的！」 　　5概念+2問題+4類型＋3步驟， 　　讓你成為視覺化溝通大師！ 　　。你會分辨出一張圖表的好壞在哪嗎？ 　　。你會做出一張有說服力且吸睛的圖表嗎

？ 　　。我到底要用條狀圖、線圖，還是圓餅圖呢？ 　　《哈佛商業評論》資料視覺化專家史考特。貝里納托（Scott Berinato）提出， 　　視覺化已成為世界的共通語言，資料圖表也是最有效率、最有說服力的溝通工具， 　　更是每個人最該學，也最該必備的新語言與技能，你可以不必說一句話就能讓人秒懂， 　　但該怎麼做？ 　　因此，史考特。貝里納托首度公開絕活，教你如何做出一張高說服力的好圖表── 　　◎學會視覺法則，先懂得歷史演進，為什麼？ 　　建立基礎知識，可以更了解知道人的視覺的習慣、常規與制約 　　◎要做出一張好圖表，先不要急著畫圖，而是先思考兩個問題： 　　1. 這是屬於「概念」或

「數據」的資訊？ 　　2. 我是要「陳述」或「探索」某件事情？ 　　◎除了Excel，還有哪些視覺化工具可以製作圖表？ 　　本書除了提供各種圖表類型，還列舉19個視覺化工具，幫你分析各自的優缺點 　　◎製作一張好圖表，需要多少時間？ 　　只要1小時，你就能快速提升你的圖表： 　　準備5分鐘、對話與傾聽15分鐘、畫草圖20分鐘、繪製原圖20分鐘 　　◎如何呈現圖表，並促使觀眾思考？ 　　簡報技巧+吸引技巧，讓你提報時，更有架構、更會說故事 　　◎如何客觀評判自己的圖表，讓自己的圖表更好？ 　　寫下正面與負面的評判，找出你想改變的三項元素，並說出為什麼 　　只要靈活運用這些視覺法則與視覺

化修辭學， 　　就能讓你做出一張好圖表，提案沒障礙，也會說故事， 　　即使不開口，也有高度說服力！ 專文推薦 　　簡報奉行創辦人 RainDog　雨狗 　　資訊圖表講師、INSIDE主編　李柏鋒 國外好評推薦 　　「資料視覺化並不是奧妙的藝術，而是你能夠學會的技巧。在本書中，史考特。貝里納托證實了這一點，精闢分析重要歷史和資料視覺化技巧，主張明確而有力的論述，道破經理人理解和製作好的圖表在工作上的重要性。這是職場上必備的一本工作手冊。」──麻省理工媒體實驗室共同創辦人、《數位麵包屑裡的各種好主意》（Social Physics）作者　艾力克斯。「山迪」。潘特蘭（Alex “Sandy”

Pentland） 　　「呆板擁擠的Excel圖表在當代職場失靈了。在這本深具啟發性又切合實際需求的著作中，史考特。貝里納托強調了資料視覺化素養，在新時代商業智慧日益增加的重要性。透過簡單易讀的寫作風格，本書揭示了新的見解和最佳實踐方法，將能提高你對視覺化資料的理解力，並協助你自行製作出更好的圖表。」──資料視覺化平臺Plotly執行長　傑克。龐瑪（Jack Parmer） 　　「如果你希望靈活使用新世代的資料，那麼視覺化就是你必須學習的基本語言。本書詳細提供了一套使用這個語言明確、有效溝通的方法。」──《設計思考改造世界》（Change by Design）作者　提姆。布朗（Tim B

rown） 　　「貝里納托無懼於面對知名視覺化大師傳播的迷思和傳統觀念。同時，他提供了必要的歷史，為我們介紹了這個領域中最優秀的一些思想家。最重要的是，他給了明確的指導方針，教我們如何製作出有效的圖示呈現。這麼一本精彩絕倫的好書，應該是任何想要學習資料視覺化的人最佳的入門磚。」──Tableau軟體統計部門副總經理　利蘭。威金森（Leland Wilkinson） 　　「在今天這個資訊超載、破壞性、和多元文化的世界，商業暨商務的新語言就是視覺圖表。在這本巧妙、合時、清楚的著作中，史考特。貝里納托詳述了如何創建有意義和有說服力的視覺圖表，穿越雜訊打動你的目標觀眾。這是各行各業必備的基本指南。

」──《就是要說服你》（Yes!）共同作者　史帝夫。馬汀（Steve J. Martin）  

Google 試算表 趨勢線進入發燒排行的影片

使用理財機器人的行為意圖之研究

為了解決Google 試算表 趨勢線的問題，作者林昱德 這樣論述：

本研究以探討使用者使用理財機器人之使用行為相關研究，目的為探討使用者使用因素，提供未來後續業界之參考，以及找出現階段理財機器人使用者的描述性統計分析。本研究以有使用過銀行推出之理財機器人作為研究對象，於 2022年 7月 14日於網路進行正式問卷投放，回收後進行資料分析，經過問卷後台揭露，本次問卷研究投放人數為 4765 人，回收 490 份問卷，有效得 387份，有效回收率為 78.79%。研究架構以 UTAUT2 為基礎，並加入感知風險成為新的會影響使用意圖的因素。研究結果顯示，績效預期、社群影響、促進條件、價格價值以及習慣會對行為意圖產生顯著正向影響；努力預期以及感知風險對行為意圖則是

沒有影響；行為意圖以及習慣對使用行為有顯著正向影響；促進條件對使用意圖則無影響。希冀本研究可以作為相關單位的參考依據。