DS 104 應用
把所學轉成自己的探索式資料分析報告
這份最終成果的用途
探索式資料分析報告（Exploratory Data Analysis Report）是 DS 104 的最終成果。你選一份自己實際面對的資料，做出對應的探索式分析，並寫清楚問題、受眾、資料、方法、驗證方式、證據、限制、治理考量、人工審核者與下一步。這會成為後續實作討論的起點。
資訊
Human, AI, Human：人負責定義問題與受眾，AI 可以協助計算或草擬敘事，人負責驗證證據、聲稱與結論，並對結果負責。
要填寫的內容
- 問題、受眾與資料（來源、粒度、時間涵蓋範圍、關鍵定義）
- 方法與工作流程
- 至少三項驗證檢查
- 證據與產出：分析或工作流程實際產出的結果
- 限制
- 風險與治理考量（如相關）
- 人工審核者
- 下一步
一份結構完整的探索式資料分析報告
結構完整的成果包含：清楚可檢驗的問題、明確的資料來源與粒度、可重現的方法、至少三項驗證檢查、與所觀察到的分布及關聯性一致的證據與聲稱、至少一項限制。
資訊
平台不會自動判斷你的統計判斷或聲稱是否正確。這份成果會用於學習回饋與後續討論，並由人工審核。
Exit Ticket
最後，用 Exit Ticket 記錄今天最重要的觀念、你仍不確定的步驟、會在哪個真實情境應用這個方法、你最需要驗證的風險，以及你的難度與實用性評分。
提交前請注意
注意
請勿輸入公司機密、客戶資料、個人資料或其他未經授權的敏感資訊。除非獲得授權，切勿將機密的機構或公司資料上傳至 AI 工具；使用真實問卷或營運資料前，請先確認所屬機構的規範。
前往表單
你需要完成
- 完成 DS 104 兩個模組的學習
- 在課程後測拿到 80% 以上
- 若要取得探索式資料分析與統計思維能力證書，另外提交探索式資料分析報告，並經 Credential Admin 依評分規準審查通過
你會被評量
探索式資料分析報告由 Credential Admin 依五個加權面向評分：問題與資料框定、方法與驗證嚴謹度、證據與分布/離群值紮根、關聯與混淆與顯著性框定、限制與治理與人工審核。總分 15 分中達 12 分以上、且未觸發任一項 critical-fail 規則，才是 PASS；9 分以下或觸發任一項 critical-fail 規則則為 FAIL。
資訊
這項人工審查評分規準與提交當下顯示的自我檢核清單不同：自我檢核是給你的即時參考，能力證書一律由 Credential Admin 依這項規準人工審查後才會核發。
資訊
公開這項評分邏輯是為了讓你清楚知道評分在看什麼，這並不等同於測驗的正確答案。
實作證據
- 一筆記錄下來的 rubric 結果（PASS、REVISION_REQUIRED 或 FAIL），且未觸發任何 critical-fail 規則
- 通過的評分會為六項 DS 104 細項能力（中心與分布的穩健判斷、離群值調查與抽樣限制、目標母體與關聯框定、混淆與區間估計直覺、資料品質與統計/實務顯著性、EDA 嚴謹度與 AI 覆核）分別留下能力證據
可取得
DS 104 完課證書：完成兩個模組並在後測達到門檻，即可取得，不需要提交探索式資料分析報告。探索式資料分析與統計思維能力證書：需另外提交報告，並經審查通過，兩者各自獨立、互不影響。
這項證明不代表
這項證明確認持有人完成了 DS 104 的必修課程、後測，或（能力證書）針對探索式資料分析報告展現了分布判斷、離群值調查、抽樣與關聯框定、統計顯著性判斷等能力。
- 不代表持有人具備正式的資料分析或統計專業證照或雇用資格
- 不代表持有人日後任何特定分析結論必然正確
- 不代表可以省略高風險或不可逆決策前的人工審核（Human, AI, Human）