案例一：人口少了多少？
這個案例的想法是來自這兩篇文
2009 我們的老闆越來越少了，皮要繃緊一點
2014 出生人口大減，教育正在大改變
第一個案例，大家都說現在少子化，要減班超額，不過有沒有想過到底會少子化到什麼程度呢？要少到幾年哪？要解決這樣的疑惑，必須從資料著手。
孩子出生之後去戶政事務所報戶口，這些出生資料會被彙整成人口出生數的表格，這在內政部戶政司的人口資料庫可以下載到那個表格，這個叫做資料，你光看資料，沒有辦法一目了然知道到底人少到什麼程度，所以我們必須賦予資料意義，將之視覺化成為圖，例如中間那張折線圖，有了訊息在裡頭，這叫做資訊。
「哇～你看到這圖一定哇哇叫」少這麼多啊，看到這圖之後，它給了什麼情報？我們可以問這些問題來萃取情報
- 形成解釋：這圖告訴你什麼？
- 發現新知：你發現什麼現象？
- 獲知因果關係：為什麼會這樣？
- 理解科學問題：這造成什麼問題？
- 解決問題：要怎麼解決問題？
- 發現新的問題：還看出什麼問題？
不過，只有一張圖，你未必能萃取出合適的情報，像是要問因果關係，你也許還需要其他的圖，人口成長圖可以是「因」，也可以是「果」。比方說學校班級數就會是人口成長的果，而結婚數，可能就會是人口成長的因。
案例二：會考能力等級的人數百分比
案例的想法是這篇文章
圖表應用-會考能力等級與人數百分比
細節在那篇文章有寫，這裡不細講。而且會考的委員會有說不可以亂講害別人誤會，所以萃取情報的部份，就自己腦袋裡想想吧。
案例三：選哪個方案比較優惠
案例想法是這篇
圖表應用-電信3G費用比較
想辦門號，但是不知道哪個比較划算，所以要收集各家電信公司的資料，不過電信公司的表格好複雜，不容易從裡面得到訊息，所以要把多個來源的表格轉換成圖。看懂圖，就能幫助決策解決問題。
知道了這些案例以後，那麼「存儲」怎麼變成「資料」呢？那就是下篇的主題了
