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. 這次 Garage+ 於8/27 在台舉辦 「Korea Startups in Taiwan」交流會，邀請來自韓國的三個新創團隊：Toss Lab、VCNC、Buzzvil 分享亞洲市場開拓經驗及營運策略，ALPHA Camp 也把握機會專訪到 Buzzvil 全球業務發展負責人 Joshua Kwon、VCNC 全球市場開發負責人 Edward Lee、Toss Lab 台灣市場負責人 Jeffrey Ling，和讀者們分享他們對亞洲市場的觀察和見解，與經營上的寶貴經驗。 Buzzvil、VCNC、Toss Lab 的產品雖不相同，但這些團隊從第一天在思考的都是如何跨足海外市場。
一、好的開拓者. 決定進入市場後，在地化絕對是跨國公司的一大挑戰，而這三家韓國新創不約而同指出「人」是進入市場的第一關鍵，找到對的當地人來開拓市場是首要任務，其他都是次要問題。. Toss Lab 的 Jeffrey 說道：「對的人會讓事情發生，找不到對的人 ...
- 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4月26日 · 內容目錄. 初階工程師：與 AI 共學. 不要停留在「複製貼上」 與 AI 討論：這是最好的寫法嗎？ AI 的表現反映使用者的能力. 資深工程師：專注力重新分配. 獨立開發者：成為全能個體. AI 並非取代，而是增強. 延伸閱讀. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 如果你是軟體工程師，相信應該使用過 GitHub Copilot 等 AI 輔助開發工具，或是要求 ChatGPT 生成過程式碼。 許多目標明確、不需要複雜思考的的程式碼，很適合交給 AI 生成，不僅省時也省下精力。 由於我是 iOS 與前端工程師，近期很常要 AI 生成「動畫」——動畫的程式碼簡單、目標也明確，但是參數很多，每次都要重新查一次。
2023年11月21日 · 什麼是 Data Visualization 資料視覺化？. 資料視覺化是一種通過使用圖形元素（如線條、形狀、顏色等）來表示資料的技術，目的是讓人們更直觀地理解資料的內容和結構。. 資料視覺化可以幫助人們快速識別資料中的模式、趨勢和異常，從而提高分析效率，支持 ...
2023年11月28日 · scikit-learn支持多種機器學習算法，包括支持向量機、決策樹、K近鄰法和隨機森林等。. 隨著人工智慧的領域持續在進化，也會有越來越複雜的AI應用背後使用著機器學習和深度學習來優化各個行業的方方面面，在未來不會有哪個行業是AI行業，而是每個行業都很 ...
2023年2月7日 · 通過上述詳盡的分析步驟、框架與方法，企業可以對競品有一個全面而深入的了解。. 競品分析不僅是評估對手，更是自我反思與學習的過程，幫助企業發現自身的不足，激發創新的靈感，最終在市場競爭中占得先機。. 目前，AC 有兩堂數據分析課程 「數據思維 ...
