当Google的阿尔法狗在围棋大赛中战胜李世石，当IBM的Watson在美国智力真人秀Jeopardy中战胜最强的两位人类参赛者，就连阿里云小Ai都去《我是歌手》凑热闹搞预测了……

好像高科技什么的真的开始全面占领我们生活的方方面面了……什么认知计算啊、预测分析啊之类听起来很遥远的概念，已经触手可及。

那……和公益可以有关系吗……

没有关系我们起这个标题、写这篇推送干嘛。

事情是这样子的。传说中的 IBM ( 就是那个感觉是在卖电脑其实并不是的那个全球最会做数据搞服务的IBM ) 最近出了一款非常可爱的 “民用级” 数据分析产品 ---- Watson Analytics， 我们就叫他 WA 吧！ 顾名思义，这货是搞数据分析的。

数据分析，你得先有数据才行。用灵析的小伙伴们都有数据啊 ---- 联系人数据、捐赠数据、志愿服务数据、活动参与数据…… 感觉很有得分析呢！

于是， IBM 企业责任的姑娘们和灵析妹子们一拍即合，本着内向技术人才低调不浮夸的精神，4月27日，在有美食美景的羊城广州，我们和30多家当地机构一起搞了一场 体验数据之美工作坊 。

在这场工作坊里，IBM的志愿者和NGO伙伴们，分成多个角色不同的小组，我们一起尝试着“跟着数据走”，看看数据到底可以从哪里来、到哪里去、有什么用，最后用数据完成这三个任务 :

我们首先一起用利益相关方地图梳理了机构周边到底有什么数据，可以怎么收集、分析。（现场还有外国友人科普了结构性数据、非机构性数据这么专业的概念……）

其实每个队伍都非常了解机构可以有什么数据，而如果真的有这些数据，可以怎么分析？ 我们为各个小组准备好了几组完全可以通过灵析简单收集到的数据 （志愿者参与记录表、捐款列表、社区活动登记表），大家对着电脑，打开 WA ，就这样当上了 “ 数据科学家 ” ：

大家有什么发现呢，不到半小时的时间里，人们发现了很多……很多……

比如，从志愿者组的数据里大家发现，来自外地的、就读于广州中医药大学的志愿者整体水平最高、参与积极程度也比其他人群高，以后可以考虑重点发掘这个人群。

比如，从捐款数据里大家发现，男性的捐款次数多于女性，但是女性的捐款额度大大高于男性。年轻的男生更多地对机构项目进行了小额资助，而年龄较大的女性则更坚定地对机构进行较大额度支持。以后这两个人群怎么维护，一目了然。

比如……按一个按钮就会发现……志愿者报名来源、学校、沟通邮件这三个变量与志愿者服务期的表现有直接影响。找出影响，那接下来怎么提前定位到最容易有好表现的志愿者就不难了。

其实现场大家还做出过各种各样逆天的表格…… 而关键是……这场实验，我们到底发现了什么？

▷ 数据确实可以为公益带来惊喜 —— 数据不仅仅可以变成一张张的报表，它们甚至可以成为决策参考、帮我们看见我们用肉眼和感觉 “看不见” 的关系、线索；

▷ 想要做数据分析，我们得先有数据积累 —— 这是在场几乎每一家机构代表的感叹。虽然做出了炫酷的图表，但是毕竟是用提供的实验数据完成的……而我们自己机构的数据散落在档案袋里、各种各样零碎的电子文档中，而那些看起来没有用的数据积累起来，居然可以厚积薄发出这么多能量；

▷ 想要做数据积累，请坚持用灵析 —— 良心硬广。从一个个的报名表、一个个筹款页面开始，数据就这样积累起来了，超过1000行数据，数据分析的魔力就跃然眼前了。有或者没有 IBM Watson Analytics，都会有办法开始呢。

而已经有了一些数据积累的机构，我们也强烈建议你们可以将机构数据导出一次，带着问题，用 WA 或者其他更中文化的工具来做一些简单的分析。当然……你们也可以稍等灵析一两个月的时间，我们会上线一个简单亲民版的 “灵析数据中心” ，走出数据分析的第一步。

如果你也想用这样亲自动手的方式体验数据之美，想将更多有用的数据实战工作坊带入你的团队、你的城市，欢迎填写下方表单和灵析小助手联系哦：

http://lxi.me/s5nc5

文中所有照片来自羊城咖啡馆 致谢！

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活动组织：和众泽益

课程设计：灵析

场地支持：青宫