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2024年1月8日 · 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？. 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二：選擇表達訊息 ...
2023年4月7日 · 無論是決策支援、市場趨勢分析，還是客戶行為預測，大數據都發揮著關鍵作用。 本文將深入解析大數據的定義、其實際應用場景以及相關工具，讓你全面掌握大數據的魅力與潛力。
- 如何成為數據分析師：必備的 3 個技能
- 資料分析會遇到的挑戰與解方
- 資料分析的常用工具
- 數據分析師和資料科學家的差別
- 結語
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. 專業技能：Excel、程式語言 SQL、R / Python。此外資料視覺化工具例如Tableau、統計知識，也是資料分析師需要培養的能力。 2. 產業知識：不同產業的分析面向，差異很大。建議「一開始就先選定特定產業，了解它如何運作、自己又該補足哪些知識。」 3. 批判性思考：多運用框架幫助思考，如 AIDMA 行銷框架、AARRR 產品框架，把宏觀的現象拆解成一個個可驗證的步驟。另外，目標導向思考也很重要，能幫助自己「了解對方為什麼要做這件事？我們的觀點又是什麼、該如何幫助對方？」做到目標導向的思考，才能釐清對方的需求、真正解決問題。 4. 軟實力：能夠團隊合作解決問題的能力，關注數字的細節和準確性，擅長口頭與書面的溝...
資料的隱私和安全問題：在分析過程中，我們必須確保數據不會被不當地使用或洩漏。解決方法：嚴格遵守數據保護法規，如歐盟的一般數據保護法規（GDPR）。在技術上，可以採取資料加密、使用安全的雲儲存服務等方法來保護資料的安全。數據品質問題：輸入錯誤、缺失值、異常值和重複數據都可能導致分析結果的偏差。解決方法：建立數據清洗流程，例如，進行異常值檢測、填補缺失值、刪除重複數據等。導入數據質量管理工具也可以提升數據品質。大數據處理：隨著數據量的日益增加，如何有效地儲存、處理和分析大數據成為一個重要的挑戰。解決方法：進行專業的數據工程設計，例如建立數據倉庫或數據湖，並使用大數據處理工具，如Hadoop、Spark等。另外，使用雲計算服務也是一種處理大數據的有效方式。數據分析師比較強調的是「如何找到適合資料可以解決的問題」，對資料理解與定義問題的敏銳度。數據分析師在資料探索及資料視覺化的要求會高一點。而資料科學家則更重視模型與理論，需要比較完整的資料知識體系，例如統計，最佳化及資料模型這方便的了解。 資料科學家、資料分析師、資料工程師，實務上如何在資料團隊分工
無論是企業戰略決策、打造產品、數位行銷，或是銷售客服，每個營運的環節都能夠透過數據與資料的分析進行優化與判斷，幫助企業做出更有效果和依據的決策。讓 Data Analysis 資料分析成為未來所有企業都應該要掌握的關鍵能力。數據與資料無處不在，要如何做好搜集整理與做出結論判斷，是需要有系統的學習和實踐。 從資料分析入門課開始建立數據思維，4 週養成數據洞察力與實戰問題解決力
一、資料分析師基本職責. 二、進階分析技能. 三、軟技能與溝通. 四、持續學習與專業發展. 學習數據分析的指引「數據分析職能地圖」 在數位時代數據分析已經變成許多產業至關重要的一環。 從市場趨勢預測、產品開發決策，到營運效益分析，數據分析都發揮了關鍵作用。 那什麼是數據分析？ 數據分析師的工作內容又是什麼呢？ 在這篇文章中，我們將對此進行深入探討。 數據分析怎麼做？ 首先，我們要了解數據分析的過程。 簡單來說，數據分析是將大量的原始數據，經過整理、分析後，提煉出有價值的資訊，以協助公司或組織進行決策。 以下是一般數據分析的基本步驟： 定義問題 ：首先，我們需要明確知道我們要解決的問題是什麼。 例如，我們可能想要知道某一產品的銷售情況，或者是想要了解客戶的購買行為等。
2023年5月19日 · 商業分析是一個用於解讀企業數據和趨勢的過程，目的是要改進業務策略和運營。它通常涉及以下幾個關鍵活動： 需求評估: 譬如，一家零售商想要提升銷售，商業分析師可能會評估哪些產品類別最具增長潛力。
2024年4月12日 · 例如，線上串流產業的關鍵指標之一是「使用者收聽時間的長短」，但對於電子商務產業，比起使用網站的時間長短，會更專注在購物車大小、下單轉換率等反映顧客購買偏好的指標。 如果不了解這些細節，直接套用某一產業的關鍵指標到另一個產業，可能就會用資料給出錯誤的商業建議，而無法順利看出成效。 數據分析師應用產業知識的三種情境. 根據我的經驗和觀察，數據分析實務上需要用到產業知識的情境大致分為以下三種： 最近想要推出某個新功能／新方案／新設計，我們怎麼知道效果好不好？ 例如要選哪些指標來追蹤、為什麼這些指標重要、收集哪些歷史資料來分析這個方案會不會成功、成功的話影響有多大。 想做儀表板來追蹤業務／產品的表現，我們怎麼知道哪些指標該加入這個儀表板？ 又該將群體依據什麼（例如各種人口統計資料）來區分？
2023年4月3日 · 想做數據分析或轉職數據分析師？你可以先準備好必備的「數據思維」 Data Mining 實例 不同的產業都會需要用到Data Mining，以下是一些資料探勘的實例，展示了資料探勘在不同領域的應用： 銀行和金融：信用評分模型，可以通過資料探勘技術預測客戶的信用風險，從而幫助銀行決定是否批准貸款申請。
