什麼是數據分析？初學者完整指南

1.什麼是數據分析？

大多數公司一直在收集大量數據，但這些數據的原始形式並沒有任何意義。這就是資料分析的用武之地。

數據分析師將提取 bc 數據巴西 原始數據，對其進行組織，然後對其進行分析，將其從難以理解的數字轉換為連貫、可理解的資訊。解釋完數據後，數據分析師將以建議或建議的形式傳遞他們的發現，告訴公司下一步該做什麼。

您可以將數據分析視為商業智慧的一種形式，用於解決組織內的特定問題和挑戰。這一切都是為了在資料集中找到模式，這些模式可以告訴您有關特定業務領域的有用且相關的信息，例如某些客戶群的行為方式，或者員工如何使用特定工具。

數據分析可以幫助您了解過去並預測未來的趨勢和行為；您不是根據猜測來製定決策和策略，而是根據數據告訴您的訊息做出明智的選擇。

企業如何使用數據分析

借助從數據中獲得的見解，企業和組織能夠更深入地了解其受眾、行業以及整個公司，從而能夠更好地制定決策和提前規劃。

看完更明白？觀看以下視頻，以了解 Will 提供的有關數據分析基礎知識的更多資訊：

2. 數據分析和數據科學有什麼不同？

您會發現術語“數據科學”和“數據分析”往往可以互換使用。然而，它們是兩個不同的領域，代表著兩條不同的職業道路。更重要的是，它們各自對業務或組織的影響力截然不同。

儘管存在差異，但重要的是要認識到數據科學和數據分析協同工作，並且兩者都為業務做出了極其有價值的貢獻。

您可以在我們的指南中了解有關資料科學家和資料分析師之間差異的更多信息，但現在讓我們介紹兩個關鍵差異。

主要差異 1：他們如何處理數據

資料科學家和資料分析師之間的一個關鍵區別在於他們如何處理資料以及他們所取得的結果。

數據分析師將尋求回答 多運營商電話服務的 4 個關鍵問題 特定問題或解決已確定且為企業所知的特定挑戰。為此，他們檢查大型資料集，目的是識別趨勢和模式。然後，他們以圖表、圖形和儀表板的形式「視覺化」他們的發現。這些視覺化結果與主要利害關係人共享，並用於做出明智的、數據驅動的策略決策。

另一方面，資料科學家會考慮企業應該或可能提出哪些問題。他們設計新的資料建模流程、編寫演算法、設計預測模型並執行自訂分析。例如：他們可能會建立一台機器來利用資料集並根據該資料自動執行某些操作，並且透過持續監控和測試，並隨著新模式和趨勢的出現，盡可能改進和優化機器。

簡而言之：資料分析師通常根據要求處理和解決有關資料的離散問題，揭示可供其他利害關係人採取行動的見解，而資料科學家則建立系統來自動化和優化業務的整體運作。

主要區別 2：工具和技能

另一個主要區別在於每個角色所需的工具和技能。

資料分析師通常 韓國數據 需要精通 Excel 等軟體，在某些情況下還需要精通SQL、R、SAS 和Python等查詢和程式語言。分析師需要熟練使用此類工具和語言來進行資料探勘、統計分析、資料庫管理和報告。

另一方面，資料科學家可能需要精通 Hadoop、Java、Python、機器學習和物件導向編程，以及軟體開發、資料探勘和資料分析。

3. 數據分析有哪些不同類型？

現在我們有了資料分析的工作定義，讓我們探討資料分析的四個主要類型：描述性、診斷性、預測性和規範性。

 

描述性分析

描述性分析是一種簡單、表面的分析類型，著眼於過去發生的事情。描述性分析中使用的兩種主要技術是資料聚合和資料探勘，因此，資料分析師首先收集資料並以匯總格式呈現（即聚合部分），然後「挖掘」資料以發現模式。

然後以廣泛受眾（不僅僅是數據專家）可以輕鬆理解的方式呈現數據。值得注意的是，描述性分析並非試圖解釋歷史資料或建立因果關係；而是試圖解釋歷史資料或建立因果關係。在這個階段，這只是確定和描述「什麼」的情況。描述性分析借鏡了描述性統計的概念。

診斷分析

描述性分析著眼於“什麼”，而診斷性分析則探索“為什麼”。在執行診斷分析時，資料分析師將首先尋求識別資料中的異常情況，即他們面前的資料無法解釋的任何異常情況。例如：如果數據顯示 3 月的銷售額突然下降，數據分析師將需要調查原因。

為此，他們將進入所謂的發現階段，確定任何其他資料來源，這些資料來源可能會告訴他們更多有關出現此類異常現象的原因。最後，資料分析師將嘗試揭示因果關係，例如，查看可能與銷售額下降相關或對應的任何事件。在這個階段，資料分析師可能會使用機率論、迴歸分析、篩選和時間序列資料分析。

請參閱我們的診斷分析指南以了解更多資訊。

預測分析

顧名思義，預測分析試圖預測未來可能發生的情況。這就是資料分析師開始提出可操作的、數據驅動的見解的地方，公司可以用這些見解來引導他們的下一步。

預測分析根據歷史數據和機率論估計未來結果的可能性，雖然它永遠不可能完全準確，但它確實消除了關鍵業務決策中的大部分猜測。

預測分析可用於預測各種結果－從特定時間內哪些產品最受歡迎，到特定時期內公司收入可能增加或減少多少。最終，預測分析用於增加企業「擊中目標」並採取最適當行動的機會。

在我們的預測分析完整指南中了解更多相關資訊。

規範性分析

規範性 分析以預測分析為基礎，就應採取的行動和決策提供建議。

換句話說，規範性分析向您展示如何利用已預測的結果。在進行規範性分析時，資料分析師將考慮一系列可能的情況，並評估公司可能採取的不同行動。

規範分析是更複雜的分析類型之一，可能涉及演算法、機器學習和計算建模程序。然而，有效使用規範性分析可以對公司的決策過程並最終對利潤產生巨大影響。

您執行的分析類型也取決於您正在使用的資料類型。如果您還不熟悉，那麼值得了解資料測量的四個等級：名目、序數、間隔和比率。

4. 有哪些現實世界的資料分析範例？

現在讓我們透過一些現實案例研究來仔細研究數據分析的實際情況。

數據分析案例研究：醫療保健

數據分析產生巨大影響的領域之一是醫療保健產業。特拉華大學的研究員Junbo Son設計了一種系統，使用藍牙吸入器和特殊的數據分析演算法幫助氣喘患者更好地自我管理病情。

那麼它是如何運作的呢？首先，透過使用者連接到氣喘吸入器的藍牙感測器收集數據。每次患者使用吸入器時，感測器都會將此使用數據傳輸到他們的智慧型手機。然後，這些數據透過安​​全的無線網路發送到伺服器，並在其中透過專門設計的智慧哮喘管理（SAM）演算法。

隨著時間的推移，這種獨特的演算法有助於描繪每個患者的情況，從而提供對患者人口統計數據、獨特患者行為（例如他們何時傾向於運動以及這如何影響他們的吸入器使用）以及每位患者對環境的敏感度的寶貴見解。這在檢測吸入器使用量的危險增加時特別有用；數據驅動的 SAM 系統可以比患者更快地識別這種增加。

更重要的是，SAM 系統的表現優於傳統模型，誤報率比現有模型低 10-20%，誤檢率低 40-50%。

本案例研究強調了數據分析在提供有效、個人化的醫療保健方面可以發揮的作用。透過收集和分析正確的數據，醫療保健專業人員能夠根據每位患者的個人需求和不同健康狀況的獨特特徵提供量身定制的支持，這種方法可能會改變生活並可能挽救生命。

您可以在以下期刊文章中了解有關此案例研究的更多資訊：基於具有藍牙功能的個人吸入器的遠端健康資訊系統的智慧氣喘管理的數據分析框架。

數據分析案例研究：Netflix

您可能已經熟悉了另一個數據分析的實際範例：Netflix 提供的個人化觀看推薦。那麼Netflix是如何做出這些推薦的，這個功能對業務的成功又有什麼影響呢？

正如您可能已經猜到的，這一切都始於資料收集。 Netflix 從其1.63 億全球訂閱者那裡收集各種數據，包括用戶觀看的內容和觀看時間、他們使用的設備、他們是否暫停和恢復節目、他們如何評價某些內容，以及他們在搜索內容時到底搜索什麼內容新的觀看。

在數據分析的幫助下，Netflix 能夠連接所有這些單獨的數據點，為每個用戶建立詳細的觀看檔案。根據每個用戶觀看行為的關鍵趨勢和模式，推薦演算法會針對用戶接下來可能喜歡觀看的內容提出個人化（而且非常準確）的建議。

這種個人化服務對使用者體驗產生重大影響；據 Netflix 稱，超過 75% 的觀眾活動都是基於個人化推薦。數據分析的強大運用也對業務的成功做出了重大貢獻；如果您查看他們的收入和使用統計數據，您會發現 Netflix 一直主導著全球串流媒體市場，而且還在逐年增長。

光從這兩個案例研究就可以看出，數據分析的功能非常強大。如需更多真實案例研究，請查看品牌如何使用數據分析的這五個範例，包括可口可樂如何使用數據分析來提高客戶保留率，以及百事可樂如何使用大量數據來確保高效的供應鏈管理。

5. 數據分析師做什麼的？

如果您正在考慮擔任資料分析師（或考慮為您的組織聘請資料分析師），您可能想知道資料分析師職位的任務和職責是什麼。

您可以在我們關於數據分析師工作的專門指南中找到他們所做的全部事情，但現在讓我們透過聽取專業人士的意見和查看招聘廣告來簡要了解。

在一次討論資料分析師工作實際情況的訪談中，CENTOGENE 的資料分析師 Radi 對此角色的描述如下：

「我喜歡將數據分析師視為『翻譯』。他能夠將數字翻譯成簡單的英語，以便公司可以改善業務。就我個人而言，我作為數據分析師的角色包括收集、處理和執行統計數據分析，以幫助我的公司改進他們的產品。

檢視現實生活中的數據分析師招募廣告

帕累託法發布的研究生數據分析師招聘廣告將該職位描述為“作為知識經紀人在所有垂直領域工作的獨特機會，充當客戶和專家之間的中間人，將客戶與組織聯繫起來。”

Shaw Media 在招募數據分析師的廣告中寫道：「這個職位主要致力於將數據集轉變為我們新聞編輯室的可行方向。您不僅要負責監控我們的分析，還要與新聞編輯室溝通哪些內容有效、哪些內容無效、更新我們的儀表板、識別趨勢並確保我們掌握數據隱私。

任務和職責

正如您所看到的，資料分析師的角色對於不同的公司來說意味著不同的事情。然而，您會在大多數資料分析師的職位描述中找到一些常見的線索。根據真實的招聘廣告，以下是數據分析師的一些典型任務和職責：

• 使用數據視覺化軟體管理用戶滿意度調查的交付並報告結果
• 與業務線負責人合作開發需求、定義成功指標、管理和執行分析專案並評估結果
• 監控實務、流程和系統，以確定改進的機會
• 主動與利害關係人、業務部門、技術團隊和支援團隊溝通和協作，定義概念並分析需求和功能要求
• 將重要問題轉化為具體的分析任務
• 收集新數據來回答客戶問題，整理並組織來自多個來源的數據
• 應用分析技術和工具，使用報告和/或互動式儀表板擷取並向客戶呈現新的見解
• 將複雜的概念和數據轉化為視覺化
• 與資料科學家和其他團隊成員合作，尋找最佳的產品解決方案
• 設計、建置、測試和維護後端程式碼
• 建立資料流程、定義資料品質標準並實施資料品質流程
• 掌握程式碼庫的所有權，包括改進和重構的建議
• 建立資料驗證模型和工具以確保記錄的資料準確
• 作為團隊的一員，評估和分析將用於制定未來業務策略的關鍵數據

若要詳細了解資料分析師可以承擔的任務類型，值得瀏覽一系列不同產業的招募廣告。在Indeed、LinkedIn和icrunchdata.com等網站上搜尋「資料分析師」，您很快就會了解該職位的職責。

相關閱讀：為什麼要成為資料分析師？

6. 資料分析師將遵循的典型流程是什麼？

現在我們已經就資料分析師的整體角色設定了場景，讓我們深入了解資料分析的實際過程。在這裡，我們將概述資料分析師在處理新專案時將遵循的五個主要步驟：

第 1 步：定義您要回答的問題

第一步是確定您進行分析的原因以及您希望解決的問題或挑戰。在此階段，您將提出一個明確定義的問題，並提出可以測試的相關問題或假設。然後，您需要確定需要什麼類型的資料以及資料來自何處。

例如：潛在的業務問題可能是客戶在免費試用期結束後不再訂閱付費會員資格。那麼您的研究問題可能是“我們可以使用哪些策略來提高客戶保留率？”

第 2 步：收集數據

心中有了明確的問題後，您就可以開始收集資料了。資料分析師通常會從主要或內部來源（例如 CRM 軟體或電子郵件行銷工具）收集結構化資料。

他們也可能求助於二手或外部來源，例如開放資料來源。其中包括政府入口網站、 Google趨勢等工具以及聯合國兒童基金會和世界衛生組織等主要組織發布的數據。

第 3 步：清理數據

收集資料後，您需要準備好進行分析，這意味著徹底清理資料集。您的原始數據集可能包含重複數據、異常數據或缺失數據，這些數據可能會扭曲數據的解釋方式，因此所有這些都需要刪除。資料清理可能是一項耗時的任務，但對於獲得準確的結果至關重要。

第四步：分析數據

現在就來實際分析一下！如何分析資料取決於您提出的問題以及您正在使用的資料類型，但一些常見的技術包括迴歸分析、聚類分析和時間序列分析（僅舉幾例）。

我們將在下一節中討論其中一些技術。過程中的這一步也與我們在第三節中看到的四種不同類型的分析（描述性、診斷性、預測性和規範性）相關。

第 5 步：視覺化並分享您的發現

過程的最後一步是將數據轉化為有價值的業務見解。根據所進行的分析類型，您將以其他人可以理解的方式展示您的發現，例如以圖表或圖形的形式。

在此階段，您將展示數據分析告訴您有關最初問題或業務挑戰的信息，並與主要利益相關者就如何向前推進進行協作。這也是強調數據分析的任何限制並考慮可以進行哪些進一步分析的好時機。

7. 資料分析師使用哪些工具和技術？

就像網路開發人員一樣，資料分析師也依賴一系列不同的工具和技術。那麼它們是什麼？讓我們來看看其中一些主要的：

數據分析技術

在介紹一些關鍵的資料分析技術之前，讓我們先快速區分您可能使用的兩種不同類型的資料：定量資料和定性資料。

定量數據本質上是任何可測量的數據，例如，對調查中的特定問題回答「是」的人數，或特定年份的銷售額。另一方面，定性資料無法測量，包括人們在訪談中所說的話或作為電子郵件一部分編寫的文字等內容。

數據分析師通常會處理定量數據；然而，有些職位也需要您收集和分析定性數據，因此最好了解兩者。考慮到這一點，以下是一些最常見的數據分析技術：

迴歸分析

此方法用於估計或「建模」一組變數之間的關係。

您可以使用它來查看某些變數（電影明星的 Instagram 粉絲數量以及她最近五部電影的平均票房收入）是否可以用來準確預測另一個變數（她的下一部電影是否會大受歡迎）。迴歸分析主要用於做出預測。

但請注意，迴歸本身只能用於確定一組變數之間是否存在關係，它們不能告訴您任何有關因果關係的資訊。

因素分析

這種技術有時被稱為降維，可以幫助資料分析師揭示驅動人們行為和做出選擇的潛在變數。

最終，它將許多變數中的資料壓縮為幾個“超級變數”，使資料更易於處理。例如：如果您有三個代表客戶滿意度的不同變量，您可以使用因子分析將這些變數壓縮為一個包羅萬象的客戶滿意度分數。

群組分析

群組是指在指定時間內具有某種共同特徵的一組用戶，例如，三月份使用行動裝置進行購買的所有客戶都可以被視為一個不同的群組。

在群組分析中，客戶資料被分成更小的群組或群組；因此，公司不必對所有客戶資料一視同仁，而是可以隨著時間的推移看到與特定群體相關的趨勢和模式。在認識到這些模式後，公司就能夠提供更有針對性的服務。

聚類分析

該技術是關於識別資料集中的結構。

聚類分析本質上是將資料分成內部同質和外部異質的群組，換句話說，一個聚類中的物件必須比其他聚類中的物件更相似。

聚類分析可讓您了解資料在沒有現有預定義類別或分組的資料集中的分佈。例如，在行銷中，聚類分析可用於識別較大客戶群中的不同目標群。

時間序列分析

簡單來說，時間序列資料是在不同時間點測量相同變數的資料點序列。

那麼，時間序列分析就是在一段時間內以特定間隔收集數據，以識別趨勢和週期，使數據分析師能夠對未來做出準確的預測。如果您想預測特定產品的未來需求，您可以使用時間序列分析來了解該產品的需求在特定時間點的常見情況。

其他數據分析技術

這些只是資料分析師將使用的眾多技術中的一小部分，我們僅觸及了每種技術所涉及的內容及其使用方式的表面。

其他一些常見技術包括：

• 蒙特卡羅模擬
• 色散分析
• 判別分析
•  文本或內容分析（一種分析定性資料的技術）

我們在本完整指南中介紹了七種最有用的資料分析技術。

數據分析工具

現在讓我們來看看資料分析師可能使用的一些工具。

如果您想成為數據分析師，您需要至少精通下面列出的一些工具，但是，如果您從未聽說過它們，請不要讓它阻止您！與大多數事情一樣，掌握行業工具也是學習曲線的一部分。

以下是最重要的：

微軟Excel

Excel 是一種軟體程序，可讓您在電子表格系統中使用公式來組織、格式化和計算資料。

大約幾十年來，資料分析師可能會使用此工具來運行基本查詢並建立資料透視表、圖形和圖表。 Excel 還具有一種稱為 Visual Basic for Applications (VBA) 的巨集程式語言。

您可以透過我們的Microsoft Excel 頂級資料分析功能指南來了解相關知識。

畫面

Tableau是一種流行的商業智慧和資料分析軟體，主要用作資料視覺化工具。

資料分析師使用 Tableau 將原始資料簡化為視覺化儀表板、工作表、地圖和圖表。這有助於使數據易於存取和理解，使數據分析師能夠有效地分享他們的見解和建議。

SAS

SAS 是一個命令驅動的軟體包，用於執行高級統計分析和資料視覺化。

SAS 提供多種統計方法和演算法、可自訂的分析和輸出選項以及出版品質的圖形，是業界使用最廣泛的軟體包之一。

快速礦工

這是一個用於資料探勘 （發現模式）、文本探勘、預測分析和機器學習的軟體包。

RapidMiner 可供資料分析師和資料科學家使用，具有廣泛的功能，包括資料建模、驗證和自動化。

電力商業智能

Power BI是一種業務分析解決方案，可讓您視覺化資料並在整個組織內分享見解。

與Tableau類似，Power BI主要用於資料視覺化。 Tableau 是為資料分析師建構的，而 Power BI 是一種更通用的商業智慧工具。

8. 成為資料分析師需要哪些技能？

除了精通我們迄今為止所探索的工具和技術之外，數據分析師還需要展示某些技能和能力，這些技能和能力是他們在數據分析學校學習課程時經常學到的。以下是成為資料分析師所需的一些最重要的硬技能和軟技能：

硬技能

數學和統計能力

數據分析師大部分時間都花在數字上，所以不用說，你需要一個數學大腦！

了解 SQL、R 或 Python 等程式語言

正如我們所看到的，數據分析師依靠多種程式語言來完成他們的工作。乍看之下這似乎令人畏懼，但隨著時間的推移，這並不是學不到的。

分析思維

僅僅計算數字並分享你的發現是不夠的；數據分析師需要能夠了解正在發生的事情，並在必要時進行更深入的挖掘。這一切都在名稱中－分析思維是必須的！

數據視覺化

如果您沒有有效的方法將這些見解整合在一起並將其傳達給利害關係人，那麼進行所有這些分析就沒有意義。這就是資料視覺化的用武之地。

軟技能

敏銳的解決問題的能力

數據分析師可以使用各種各樣的工具和技術，而工作的關鍵部分是知道何時使用什麼。

請記住：數據分析是回答問題和解決業務挑戰，這需要一些敏銳的解決問題的技能。

優秀的溝通能力

一旦您收集了數據以獲得有價值的見解，以有利於業務的方式分享您的發現就很重要。

數據分析師與關鍵業務利益相關者密切合作，並可能負責向整個公司分享和展示他們的見解。因此，如果您正在考慮成為數據分析師，重要的是要確保您對工作的這方面感到滿意。

適應性

您現在可能已經有所了解，但數據分析領域正在不斷發展。這意味著保持開放的心態並了解新技術和工藝至關重要。試著讓你的學習成為你工作的關鍵部分——好處一定會得到回報。

閱讀本指南以了解更多資訊：每個資料分析師都需要哪些關鍵技能？

9. 最好的數據分析課程有哪些？

在了解了資料分析職業需要什麼以及需要掌握的技能後，您現在可能想知道：我怎麼能成為資料分析師？

隨著越來越多的公司認識到數據的重要性，數據分析已成為一個流行詞。由此，我們看到大量課程和專案不斷湧現，這些課程和專案專注於從頭開始教授數據分析，並最終促進該領域的職業轉變。

現在是成為有抱負的數據分析師的好時機！那麼哪些課程值得考慮呢？我們在下面列出了三門最好的數據課程 – 要進行更廣泛的比較，請查看此數據分析課程清單。

CareerFoundry 數據分析計劃

CareerFoundry 提供節奏靈活的線上計劃，配有專家一對一導師、個人導師、職業指導和工作保證。您不需要任何先驗知識或經驗，就可以嘗試免費的入門短期課程。

Springboard 資料分析訓練營

另一種線上選擇也帶有工作保證。與 CareerFoundry 計畫不同，該訓練營是為那些能夠表現出批判性思考能力並且擁有兩年工作經驗的人而設計的。

認證分析專家 (CAP) 證書

這是由領先的國際運籌學和分析專業人員協會INFORMS提供的一般認證。如果您已經擁有一些數據分析經驗，CAP 證書可以幫助認證和正式化您的技能。

10. 數據分析的未來是什麼？

數據已成為當今市場上最豐富、最有價值的商品之一；您會經常聽到大數據以及它的重要性。

然而，雖然人們經常聲稱數據是新石油，但重要的是要認識到數據只有經過提煉才有價值。公司擁有的數據的價值取決於他們如何處理這些數據，這就是為什麼數據分析師的角色變得越來越重要。

儘管如此，數據（和數據分析）的絕對價值反映在近年來市場的飆升：2022 年，全球數據分析市場的價值為2720 億美元，是其價值的五倍多2015年！而這一趨勢並沒有停止的跡象，預計到 2030 年 USB 市場價值將增加至 7,450 億美元。

那麼這對職業前景意味著什麼呢？截至撰寫本文時，在Indeed.com上搜尋資料分析師職位，僅在美國就發現了 20,000 多個職缺。我們可以預期這個數字還會上升：根據世界經濟論壇發布的一份報告，數據分析師將成為 2020 年及以後最需要的專業人士之一。毫無疑問，數據是未來的工作之一。

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數據分析中的人工智慧

所有這一切都是在我們提到未來幾年必將定義的內容之前：數據分析中的人工智慧。無論是機器學習工程師還是自然語言處理工程師，資料分析從一開始就與人工智慧交織在一起。

如果您正在考慮從事數據分析職業，現在就是最好的時機。隨著市場的成長和企業面臨嚴重的技能短缺，數據分析師將越來越多地受益於高需求、豐富的機會和有競爭力的薪資。

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11. 重點與進一步閱讀

現在您已經了解了：數據分析這一迷人領域的完整介紹。

我們涵蓋了很多信息，從基本工具和技術到如果您想成為數據分析師則需要掌握的一些最重要的技能。如果您是該領域的新手，所有這些技能和要求（更不用說技術術語）可能看起來令人不知所措，但重要的是不要讓這些讓您望而卻步！

請記住：數據分析是一個快速發展的領域，熟練的數據分析師將繼續受到大量需求。透過正確的培訓，任何有熱情和決心的人都可以成為一個成熟的、做好就業準備的數據分析師。渴望了解更多有關數據分析的資訊？何不嘗試我們為期 5 天的免費入門短期課程？您可能也有興趣查看以下內容：

• 適合初學者的 5 個最佳數據分析項目
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12. 數據分析常見問題解答

為什麼數據分析很重要？

數據分析對於當今的企業至關重要，因為它使企業能夠將原始數據轉化為可操作的見解，從而推動明智的決策、優化營運、獲得競爭優勢並增強客戶體驗。

什麼類型的數據分析最有價值？

規範分析是最先進的數據分析形式，具有最大的價值。這是因為它不僅可以預測未來的結果，還可以建議實現預期結果的最佳行動方案。

什麼是大數據分析？

大數據分析涵蓋收集、組織和分析大型且多樣化的資料集以發現隱藏模式、相關性和市場趨勢的過程。它涉及先進的分析技術和專業工具來提取有價值的見解，從而改變業務運營、優化決策並獲得競爭優勢。

請閱讀我們的大數據分析工作原理指南，以了解更多資訊。

人工智慧會取代資料分析師的工作嗎？

人工智慧很可能不會取代數據分析師，而是透過處理日常任務​​來幫助他們提高效率。這使得分析師能夠專注於更重要的事情，例如理解結果、分享見解和做出決策。未來是人工智慧和人類專家之間的團隊努力。

如果您想更深入地了解這一點，請嘗試一些人工智慧數據分析工具。

資料分析需要編碼嗎？

並非總是如此，但通常是的。資料分析師應精通 SQL、R 和 Python 等編碼語言。分析師使用這些編碼語言從統計分析、資料探勘和報告等任務中獲得更多收益。在你的履歷中加入一兩種編碼語言肯定會增加你的職業機會。