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從知道「什麼是資料分析」到「掌握資料分析訣竅」四週練出你的數據洞察力與實戰問題解決力。. 隨著各種服務數位化，企業坐擁大量數據，從數據延伸的技術，已經一步步實現在各種產品與產業應用中；無論你是行銷人、產品經理、客服人員、設計師等⋯⋯ ...
- 如何成為數據分析師：必備的工作技能
- 數據分析師兩大工作內容：需求確認及分析
- 專業的 Data Analyst 要有哪些特質？
- 數據分析師薪水範圍
- 數據分析師的職涯發展路徑與選項
數據分析師必備的三個技能： 1. 1.1. 數據處理和分析能力：這是數據分析師的核心技能。他們需要掌握如SQL、Excel、R或Python等數據處理工具，並具有使用統計方法進行數據分析的能力。 1. 1.1. 數據視覺化：能將數據視覺化是數據分析師必備的技能之一。這需要掌握如Tableau、PowerBI等數據視覺化工具，以便能將複雜的數據以易於理解的方式呈現給決策者或非技術人員。 1. 1.1. 業務理解和問題解決能力：優秀的數據分析師不僅需要技術技能，還需要對業務有深入的理解，以便將數據分析應用於實際問題。他們需要能從業務的角度來理解和解釋數據，並能提出基於數據的解決方案。 三個成為數據分析師的學習重點：專業技能、產業知識、及批判性思考： 1. 1.1. 專業技能：Excel、程式語言...
資料分析師一天的時間分配，工作有一半時間在做分析工作「SQL 跑資料、畫報表」，然而每天花最多時間的，反而是「需求確認」！與部門同事討論、了解他們的資料分析需求。例如： 1. 1.1. 為什麼他們需要資料？ 1. 1.1. 這些資料能夠解決他們的問題嗎？ 1. 1.1. 除了他們所需的資料，我們如何挖掘其他資料，幫助他們了解的更多？ 從事數據分析工作通常要經歷幾個步驟 1. 1.1. 定義要解決的問題 1. 1.1. 收集正確數據 1. 1.1. 清理數據 1. 1.1. 數據分析與解讀 關於這些步驟更詳細的說明，請看〈資料分析 5 步驟〉這篇文章 數據分析的類別大致上有這四種： 1. 1.1. 描述分析（Descriptive analysis）：描述性分析回答 What happened...
1. 好奇心
好奇心驅動數據分析師不斷追問和探索數據背後的真實含義。這種特質促進創新思考，能夠引領分析到更深層次。在解決具有挑戰性的問題時，好奇心也可以幫助分析師發現新的解決方案和視角。
2. 批判思考
批判思考允許數據分析師理性分析數據，避免受到偏見和誤解的影響。這個特質不僅提高了分析的準確性和可靠性，還幫助分析師更好地理解問題並提出有力的解決方案。
3. 注意細節
對細節的敏感有助於發現潛在的數據錯誤和不一致。這個特質確保分析結果的品質和準確性，並有助於避免在後續工作中出現成本高昂的錯誤。
根據Glassdoor的資料，在台灣的數據分析師工資大概在年新月薪4萬到14萬之間，基本上是看資歷與工作經驗。電商的數據分析師職缺也很多，大部分的薪資都在四萬之上，根據1111人力銀行統計，目前數據分析師這個職缺就有近8000個工作機會。如果看國外網站ERI的薪資情報，台灣數據分析師的年薪平均數和中位數都在150萬。 不同的產業也都對數據分析師的需求非常旺盛，從軟體業到傳統的金融業、房仲業，都需要數據分析師的相關人才。
初級階段：數據分析師
1. 1.1. 學習基礎技能：熟悉Excel、SQL和基礎統計學。 1. 1.1. 實務經驗：進行數據清洗、初級分析，以及撰寫數據報告。 1. 1.1. 軟技能培養：加強溝通與協作能力。
中級階段：高級數據分析師
1. 1.1. 技能深化：學習R、Python進行複雜的統計分析和數據處理。 1. 1.1. 數據可視化：精通Tableau或Power BI製作報表。 1. 1.1. 跨部門協作：參與業務策略規劃，進行業務分析和預測。
高級階段：數據科學家
1. 1.1. 機器學習：掌握機器學習算法，使用如TensorFlow或PyTorch等工具。 1. 1.1. 大數據技能：學習使用Hadoop、Spark等大數據處理工具。 1. 1.1. 專案管理：能夠主導大型數據分析項目。
2024年3月29日 · 資料分析 5 步驟. 1. 定義與拆解問題. 需要資料分析的場景，必然先有一個要解決的問題，例如客戶為什麼用戶在App使用後留不住，哪些廣告投放的渠道最有效等等。. 拆解不同的商業情境，把情境變成「資料能夠回答」的問題，你需要決定使用哪種類型 ...
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2023年12月11日 · 「資料分析和資料工程，有什麼不一樣？ 這個大哉問成為每個知道我過去三份工作職稱變化（Data Analyst → Data Scientist → Data Engineer）的人們必定會問的問題。 這次，就用我個人的職涯經驗來回答這個問題吧！ 閱讀本文的幾個小小提醒。 內容只會提到我實際運用上的工具、技術與知識，僅止於聽過但沒實際用過的部分就不多談。 撰文視角以我個人經驗為主，可能和網路上搜尋到的有所差異。 本文沒有談論任何機器學習（Machine Learning）或 AI，因此不會提到 Machine Learning Engineer 或任何和模型、演算法有關的事。 資料分析 Data Analysis｜從洞察到決策. 資料分析是一個著重資料意涵理解和提取背後蘊含訊息的過程。
2023年10月3日 · 在畢業專案中我碰到機器學習，為了完成專案開始學習數據分析。 做數據分析要定義目的、流程與步驟，接著去實現並確認結果合不合理，若不合理要再回頭思考和修正。 我看見自己在數據分析中一步步地完成最終產出，這樣從 0 到 1 的過程給了我有從未有過的成就感！ 持續學下去，我又看到更多可以學習的方向與成長的機會；同時，我也覺察到自己期待能發揮影響力、幫助團隊或使用者解決問題，甚至幫助也想學習數據分析的人。 所以，我決定成為一名數據分析師，想投入與普羅大眾生活日常相關產業，去解決問題、也探索我對人的好奇心。 不會有了技術，就能成為數據分析師. 我自學數據分析兩年，Python、微積分、統計和演算法都摸過，也將所學用到專題、論文、助教教學或課外競賽中，可謂手握一把技術。
2023年7月5日 · 通常會有兩種情況是只有程式才能達到的：. 客製化的資料處理過程，例如資料很特別、或是數量很大. 使用最新或冷門的模型，套裝軟體沒有提供 。. 當然使用程式語言也不是要從零開始寫程式，現在也有很多第三方的工具可以讓分析更有效率也更方便 ...
2023年4月3日 · 小結. 資料探勘（Data Mining）是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程。 通過使用各種統計、機器學習和AI技術，資料探勘可以幫助企業和研究者發現隱藏在資料中的模式、趨勢和關聯，從而做出更明智的決策。 Data Mining 6階段. 資料探勘 Data Mining 過程通常包括以下幾個階段： 資料收集：從不同來源收集原始資料，例如資料庫、網站、社交媒體等。 資料預處理：清理和整理資料，解決資料缺失、重複或不一致的問題。 資料轉換：將資料轉換為適合分析的格式，例如特徵提取、資料編碼等。 資料建模：應用統計、機器學習或AI演算法來挖掘資料中的模式和關聯。 評估和驗證：評估模型的性能和準確性，根據需要對模型進行調整。
