资料运算阶段分作初阶与进阶，初阶的运算有很多软体
都可以协助处理，像是EXCEL的枢纽分析，可以快速的
帮忙整理大量的资料，算出平均数与标准差等数值，资
料输出后也可以进行排序，非常方便。或者像资料库--
MSSQL之类的软体，可以利用写程式的方式来「捞」资料
，再依据各种需求来做资料整理、排序、转置及合并等
等。资料库软体对操作上百万笔的资料时特别有效率，
但使用门槛较高，不如Excel那么人性化。539走势图
初阶的功能加以组合模组化，就可形成进阶的套装软体
，譬如在EXCEL中有许多的「方程式」(function)可用来
进行资料处理，但是这些「方程式」是零散的、独立的
（初阶），如何整并成可套用于一种（或多种）常见状
况的组合型「方程式」呢？只要巧妙的组合10种左右常
用的EXCEL「方程式」威力就相当惊人，再配上巨集以及
一点Visual Basic语法的魔咒，「一键式」的资料处理
功能呼之欲出。但是这个阶段要模组化真正的关键在于
：要对资料型态有正确观念，有好的分类才能做出最有
效益的模组，一般软体工程师脑中数值型态与学过统计
的人数值四大分类不太一样，integer与float的分类跟
Nominal与Interval的分类毕竟是不一样的。也难怪微软
每天忙著更新版本，但都没有更新加强这么重要的统计
模组，也许…是他们忙著与「水果」搏斗，没时时间想
那么多吧。
阶段三：资料统计分析
基础的资料运算完成后距离资料统计分析还差一大步，
把资料整理好但是如何顺利的让电脑做统计分析呢？电
脑是笨的但服从性高(指令让它做甚么，它从不漏做)，
人是聪明的但服从性低（常因为思想出小差而犯人为性
错误），那如何让两者结合之后产出正确而有效率的结
果呢？答案非常抽象，但是也非常明确，那就是「问出
一系列的好问题」，让聪明的人回答，让服从性高的电
脑根据回答结果来执行分析。
「不懂统计的人就无法享受统计分析美好的结果」，这
就是统计艺术停滞的根本原因（反观不懂电脑与网路的
人却每天在上网用电脑喔，让我们在心理默默的感谢微
软），但是不懂统计的人却是可以在短时间内被教育而
了解自己需要（或想要）什么样的结果（统计结果）。
这个阶段的设计有点像是迷宫游戏，先教育使用者了解
迷宫的出发点与终点，然后用一系列的好问题引导他从
起点走到终点，这就是资料统计分析模组化的唯一方法
，巧妙的点在于：问出最精确的问题，走最快的道路，
得到最正确的结果。
阶段四：结果呈现
在结果呈现有两个重点，第一个重点是自动汇整出「要的
」结果，第二个重点是让阅读者轻易了解或是让报告者更
轻松的说明统计结果。所谓「要的」结果一定是预设的，
所以如何决断哪些是要的结果肯定是经验的产物，好消息
是这些原则并不会短时间内大幅度改变。像是以前我们有
为国内某个大车厂做过产品调查的季报，他们会希望每次
结果呈现都把分数最高的前三名列出来，列在每张表或是
图的前面，这就是一种需求与一种原则，只要有原则让电
脑自动筛选整理出结果是绝对没问题的。至于第二个重点
就更是艺术了，我举Xcelsius软体来说明会更好体会，这
个软体能协助我们制作出动态的统计图表。如下图所示，
当我们的滑鼠移动到上方圆饼图的不同区块时，下方的长
条图也会随之改变，这样一来我们可以很清楚且轻松的表
达不同区块内发生的变化与差异。当然这只是「让阅读者
轻易了解」其中的一个环节，总体而言，图表化、摘要式
、口语化、编排流畅性…还有很多地方可以下手来强化，
需要各种的人才一起来参与。