除此之外，追蹤重點關鍵字，也能夠提供我們優化特定主題時的數據依據，對於深度的SEO優化，是不可或缺的數據。 這是很多新手遇到的問題，當月流量不破萬的時候還在糾結跳出率、瀏覽時間、排名狀況……等等，是不是有點未雨綢繆過了頭呢。 其實在我的經驗當中，多數小型店商與企業根本沒有深入分析的必要，原因很簡單，因為你根本不用數據告訴你現在該做什麼，剛起步時有太多事情能做了，數據分析是在你已經面臨不知道該怎麼優化時，才能幫助你決策的依據。 但我必須提醒大家，數據本身其實沒有用處，經由數據做出的決策才有價值！ 只是一味的導入新穎的數據分析方法與工具，卻不懂其目的與原理，就只是浪費時間。
- 真正做過數據分析的同學一定能體會到，同其他行業一樣，分析師在工作中會遇到各種的窘境，導致自己寸步難行，鬱悶迷茫，其中有些問題甚至難以改變。
- 美國地區資料分析師的年薪大約在 $36,139 到 $77,696 美元之間（約等於年薪台幣 110 萬到 240 萬），中間值大約是 $51,224 美元（台幣 160 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。
- 主題專項分析 目的：解決業務問題 因為是電商行業，用戶和產品是很重…
- ALPHA Camp 是創新職涯的線上學校，我們希望透過線上程式教育，幫助人們建立在數位時代自我實現所需的技能、思維以及社群。
- 常用的視覺化圖表包括圓形圖、直條圖、橫條圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累托圖等。
而scripting language則可以用於建模或者測試一下hypothesis。 因此總的來說，這些軟體對於數據分析師來說就像廚師的刀，是必不可少的工具。 要成為一名成功的數據分析師，需要的技能主要分為倆個版塊：硬技能（包括掌握一些資料分析軟體等）和軟技能（良好的溝通能力和PPT能力）。 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。
數據分析師: 數據分析入門：了解分析的本質與基本思維能力
在轉職成為數據分析師的過程中，自己感受到最大的硬傷就是：我不是商管、統計或電腦科學相關背景出身的，就是完全純文組。 而大部分數據分析師的 JD 數據分析師 都會要求是商學院，或理工學院畢業。 所以在求職的第一關：投履歷，非相關背景畢業的求職者就很容易遇到投幾百封履歷都石沈大海的情況。 近期跳槽到互聯網產品部門，從事互聯網產品（APP）的數據分析師，支撐產品部門的數據分析（偏向業務分析，不負責數據倉庫、ETL等偏向IT工作）。
FineReport製作專業資料分析工具的好處就是快捷，工具本身是自帶漏斗模型的，你只需要拖拽操作就能夠完成資料漏斗分析，這一點excel等軟體是難以實現的，因此軟妹建議還是使用專業軟體。 行銷方面的理論模型有4P、使用者使用行為、STP理論、SWOT等，而管理方面的理論模型有PEST、5W2H、時間管理、生命週期、邏輯樹、金字塔、SMART原則等。 這些都是經典的行銷、管理方面的理論，需要在工作中不斷實踐應用，你才能體會其強大的作用。 例如以PEST分析理論為指導，搭建的互聯網行業PEST分析框架。
數據分析師: 成為數據分析師的第二步：培養新技能
對於PM來說，需要的是簡單無修飾，多幹貨介紹在各種情況下如何進行協作互動。 而面對CEO，需要展示的是稍加修飾的PPT和最重要提供具體的建議。 這個過程之後得到了可靠的資料，然後便進入到核心的資料分析。 為了能更好的從資料裡提取到需要的資訊，以下這些軟體就是數據分析師們常用的。 數據分析師 Querying language和statistical language主要是用來做一些初步的數據分析，例如可以出一些圖表，看一下資料的分佈，從而對資料有個瞭解。
身為數據分析師，履歷中最需要被強調的，是你的專案經歷及成效，切記要描述專案帶來的成果，身為數據分析師，在履歷中以量化方式呈現自己的成就是理所當然的。 專案經歷除了代表你對數據分析的熱忱及經驗，更重要的是從中可以告訴面試官，你能使用哪些數據分析的技能。 數據分析師科系的選擇，可以圍繞在產業知識及程式能力上，如想要進金融業當數據分析師可以選財金或者注重程式能力的資工、統計等。 普遍來說，數據或商管相關課系的畢業生，比較容易成為數據分析師，但你的經歷或分析能力的證明，才會是錄取為數據分析師的關鍵。 BadX團隊榮獲2022 DIGI+ X TCA全球數位新星大賞第三名。
一路上跌跌撞撞，好不容易才當上數據分析師，這篇文章就是想來分享我當初對數據分析師的疑惑，以及我的工作內容具體上是什麼。 數據分析在實際工作中的應用方方面面，小到Excel做表，大到數據化決策指導。 目前的形勢，很少有公司有全面化的數據運營管理體系，導致有些從事數據分析的朋友覺得工作只局限於做圖做表，為業務部門供數據。 前陣子和一個從事數據分析的朋友閑聊，談到他的工作內容，他給我發了一張梳理的工作內容圖。 這是他們部門的工作內容框架，從數據基礎建設、底層數據應用、專項業務分析，思路清晰而又全面，可以看出是一個有清晰規劃的部門。 主題專項分析 目的：解決業務問題 因為是電商行業，用戶和產品是很重…
數據分析師: 數據分析書籍
技術面試有三題，三題在送出前都有跑過測驗網站的測試，確認答案正確。 但兩週後HR 直接寄信表示測驗沒有過關，後續繼續寫信詢問也得不到回音。 如果你对晦涩的统计运算进行繁重的数据分析工作，那么你不青睐R才怪。
接著我待在會議室裡等待面試開始，在得知CEO 會遲到後，HR 重新走了進會議室陪我繼 續聊天，但主要是開始針對待遇問題。 「能麻煩你簡單的自我介紹一下嗎？」 介紹結束，他另外針對人格特質的部分追問了：「那你有什麼優點？」、「缺點呢？」 接下來進入到白板題。 「你最常用的App 是什麼？」 「Line。」 對方告訴我Line 的主要營收是廣告，接著給我五分鐘，請告訴他要如何提升Line 的營收 。 我把提升廣告成效分成提升曝光與提升點擊兩件事，接著分別針對曝光與點擊論述。 這題 我其實回答得沒什麼底氣，例如提升點擊率我只能提出精準投放的概念、提升曝光我僅能 針對Line 上各頁面如何吸引用戶進入。 CEO 沒有過分針對，但迅速的詢問了我第二題：「你可以告訴我對面的101 今天有幾個人 來上班嗎？給你三分鐘。」 我將上班的人分成三部分，百貨公司（餐廳與精品）、辦公大樓、警衛清潔與行政人員， 再分別針對這三部分用費米邏輯往下解。
數據分析師: Excel 商業數據分析師
顧名思義「廣」指的就是平時合作對象比較多，處理的需求類型也比較多樣化，但大多數任務都不需要用到複雜的研究工具。 參加者問題基本上就是依照這三大部分的順序在走，不過比較特別的一點是，這次「每一個」問題都分別由其捷老師和我回覆討論，這跟先前參加過的對談講座，每個講師認領問題的形式略有不同，讀者可以聽聽看，同樣一個問題我們兩人的認知與回應有什麼差異。 正因為互聯網可將用戶的喜好習慣量化，商界可將收集到的用戶數據加以利用，了解市場現況，從而創造商機。 數據分析師正是能將數據轉換成營商策略的靈魂人物之一。
數據可視化是指將數據以視覺的形式來呈現，如視覺化圖表或地圖，以幫助人們了解這些數據的意義。 通過觀察數字、統計數據加以轉換獲得清晰的結論並不是一件容易的事。 而人類大腦對視覺信息的處理優於對文本的處理，因此使用圖表、圖形和設計元素把數據進行可視化，可以幫你更容易的解釋數據模式、趨勢、統計規律和數據相關性，而這些內容在其他呈現方式下可能難以被發現。
感觸最深的是之前工作拿FR開發報表很省力，10張門店報表以往做10張Excel的，在他裡面就是一個參數查詢，然後批量匯出，用一個範本。 另外，如果想要更進一步，請掌握一些主流演算法的原理，比如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、神經網路、關聯分析、聚類、協同過濾、隨機森林。 因為其強大的資料整合性能，再結合其10多年來成熟的視覺化元件，FineReport可以製作各類資料視覺化大屏。 E）活動效果比：對某項行銷活動開展前後進行對比，屬縱比。 同時，我們還可以對活動的開展狀況進行分組對比，這屬於橫比。 ，通過各個經營指標的完成情況來衡量企業的運營狀態，以說明企業整體運營是好了還是壞了，好的程度如何，壞的程度又到哪裡。
- 因此總的來說，這些軟體對於數據分析師來說就像廚師的刀，是必不可少的工具。
- 很有可能資料分析師們面對的聽眾並不是有technical的背景，如何將很專業的術語轉化為商業語言是十分重要的。
- 這裡麵包括對統計學的基本瞭解和machine learning的認識，大部分對消費者的分析都離不開描述統計方法，如平均數、中位數、顯著等。
- 儘管這三者間或多或少都有重疊，但若以主要工作內容來劃分，數據分析師是用數據來回答業務端的問題、數據工程師的任務是把數據庫架好、數據科學家則是運用比較複雜的技術來發掘 business insight。
- 僅從使用的工具方面來說，分析師擅長的是SQL，Python，Excel，BI；工程師擅長的是Hadoop各種元件。
他不僅在21歲的時候被華爾街日報評為網站分析屆最具影響力的人物之一，而且被企業家雜誌評為民族企業家。 同時他還被奧巴馬總統授予30歲以下最有效企業家之一。 很多剛從事或者還未進入網站數據分析的人都很關心數據分析師職業生涯，並且經常問到這方面的問題。
在中大型的公司，因為有一定的資料量，所以資料大多存放在資料庫裡，所以當各部門需要資料的時候，最常見的作法有三種： 第一種是公司配有數據分析師，所以當有數據需求的時候，就找數據分析師幫忙從資料庫查詢資料。 使用這種方式的缺點是，當個部門的數據需求量高且複雜的時候，數據的查詢整理就沒辦法即時的提供給各單位。 再來，因為是中途轉職，可以預期的是這些轉職數據分析師的求職者，可能因為經驗、生活水準等因素，會要求比相關背景新鮮人更高的薪資。
數據分析師: 行銷數據分析師 Marketing Data Analyst
隨著科技的發展，人類社會產生的資料規模呈指數級增長。 每時每刻都有大量資料被產生儲存下來，尤其在電子商務、網路遊戲、社交網站、旅遊、線上教育等領域。 現在，全世界每天產生的新資料超過400萬TB。 數據分析師 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。 處方式分析（Prescriptive Analysis）：處方式分析則是混合了其他數據分析，因為你知道希望的結果是什麼，為了達成這個目標，可以事前做出哪些相應的動作。
他的好處第一個是有中文，這個應該是線上課程資源比較少擁有的，再來就是有大量的練習題，讓你針對同樣的語法有不同的思考角度，進而了解該如何運用這個語法。 所以如果只是想試試水溫看自己能不能寫 SQL 的，不妨從這個網站開始吧。 檢視內部數據確定了不是外部因素，就可以依照用戶體驗的流程順序，逐一檢驗是哪個步驟的功能壞了。 比如說，要有人回愛心得先有人貼文，那你先看一下貼文的人數有沒有變少？ 再來，貼文要透過演算法讓用戶看到，那看到貼文的人數有沒有變少？
考題是 5 到 10 個數據科學問題，每個問題都有大型數據集與 CDH 集群，考生必須為問題找到解決方案。 考試時間為 4 小時，費用為 400 美元（約新台幣 11,200 元）。 關於考試準備，你可以自學，也能使用微軟提供的免費線上資源。 另外，微軟也提供付費的 Azure 機器學習領域老師，協助你準備考試。 互聯網本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給數據蒐集、整理、研究帶來了革命性的突破。 以往“原子世界”中數據分析師要花較高的成本（資金、資源和時間）獲取支撐研究、分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性和及時性都比互聯網時代差很多。
這個過程，可能會需要大量訪談需求單位的同事，了解他們業務執行的現況和細節、與需求單位的同事溝通，讓他們知道引進新的數據報表或是系統對於他們工作的幫助，甚至需要說服老闆投入支持等。 使用數據最怕的就是數據不統一，A部門說營收是1000萬，毛利率是50%，B部門說營收是950萬，毛利率是52%，那到底誰說的才是對的？ 這也是為什麼會需要數據統一管理跟需要數據 分析師的原因，一來是各部門各自撈資料資料會因為計算方式、算法而有落差，也可能因為各部門的主要目標不一樣，所以認列的算法也不一樣。 這種情況沒有誰對誰錯的問題，只有公司要依照什麼標準跟定義來看數據的問題，而如果有數據分析師統一規則，那麼在資料上就會更容易確保數據品質與定義算法是一致的。 另外，當我們需要用數據分析來進行預測未來的工作時，就不是簡單的數據計算了。
不管如何，你是那種沉浸在自己的世界裡，只關心自己的分析報告做得好不好的人嗎？ 數據分析師 還是你最在意的是，到底這份報告有沒有對看報告的人帶來什麼具體的影響力，他有沒有因為你的報告做了不同的決定，而且這個決定為公司帶來可以計算的正向影響？ 你就學到了數據分析師的第二個要領：忘記自己是數據分析師，把自己當成看報告的決策者。 這類的問題最常發生在填寫問卷或工作日誌時，因欄位為開放式，便有可能發生在同一個欄位中輸入多筆資訊，後續處理數據分析時，由於該欄位內容以文字型式保留，遺失了重要的資訊。 本課程將教你如何分割資料，找出該欄位有價值的內容，以便在後續進一步進行分析。 總結來說，我會說數據專案絕對是數據分析師工作中最具挑戰性工作項目，比起數據敏銳度與數據判讀的能力，數據專案更重要的技能溝通協作、轉換技術語言、了解商業實務的現況的能力。
研究顯示，70%以上的美國高管表示，到2021年，他們更喜歡有數據分析技能的人來求職，當我們的現實世界逐漸數字化，對數據分析師的需求只會持續不斷增長。 這篇文章將帶大家了解熱門職缺 – 數據分析師 ( Data Analyst，又稱資料分析師 ) 的工作內容、必備技能及最重要的薪水待遇，此外最後也會分享投遞數據分析師相關職缺時，有哪些履歷撰寫要點需要注意。 遠創智慧資深經理楊德婷積極投入海外人才培育，透過深度合作激發團隊潛力，並協助企業走入海外市場。 而致力於打造智慧交通系統、並將臺灣經驗複製到海外的遠創智慧，也分享了參與 數據分析師 TCA 計畫所帶來的優勢。 2022年，世界遭遇通膨、戰爭與能源等危機，但在看似挑戰的局勢中，卻正是臺灣先蹲後跳，累積「臺灣產業能量」的轉機，透過廣納國際人才、增強數位教育、以及產學之間的串連，打開臺灣對於國際、數位科技應用與發展的想像與可能性。 尤其在這個國門初開的時間點，進行到第二屆的「人才循環交流推動計畫 (Talent Circulation Alliance Program，簡稱TCA)」已為啟動台灣這股新能量做好下一步準備。
隨著互聯網的發展，網路上發佈的資料越來越多，特別是搜尋引擎可以説明我們快速找到所需要的資料，例如國家統計局網站、行業組織網站、政府機構網站、傳媒媒體網站、大型綜合門戶網站等上面都可能有我們需要的資料。 每個公司都有自己的業務資料庫，存放從公司成立以來產生的相關業務資料。 這個業務資料庫就是一個龐大的資料資源，需要有效地利用起來。 如果對於分析師的職涯發展還是很好奇的話，我建議直接用 Linkedin 搜尋過去 2-3 年內擔任數據分析師的人現在都在幹嘛，田野調查有時還是最有效的辦法。 除了兩種職責本質上的衝突以外，研究型分析師若被放在一間仍然在追求擴張的非數據新創公司裡面，那只能說是大材小用；反之如果要求一個擅長專案管理的分析師花幾個月的時間產出一個深度分析報告，那也很容易使不上力。 ，畢竟讓業務團隊知道數據團隊會怎麼樣協助他們也是分析師每天的責任之一，而這也是為什麼有些分析師會說自己是 BAPM（Business analyst + Project manager）的原因。
因此，具有產業的知識、具有解決問題的能力、專案管力能力、溝通協調能力…等，都是奠定成為數據分析師的能力基礎。 本書乃專為「商業數據分析師-標準級」認證學員所設計的參考用書，不論是資料分析暨導引系統(俗稱R-Web)的老手或新手都適合使用，內容不僅涵蓋軟體的使用，更搭配應用性題組，循序漸進地教您如何利用統計分析工具處理並解決實務問題。 了解自己的品牌在市場中的競爭地位，對於行銷策略的制定非常重要，同時觀察與對手間的各項數據變化（最常見的是：對手流量狀況、整體排名狀況、外部連結狀況），也能夠多一個維度來了解企業狀況，對經營發展很有幫助。 但分析對手並不像自己的網站這般容易，因為我們沒辦法在對手的網站安裝程式碼取得數據，只能通過軟體推估的方式來逼近，因此對手分析工具的選擇關鍵是數據準度。
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