資料分析是什麼？
資料分析是將資料（Data）變成資訊（Information）
透過一些方法剖析拆解資料
再透過洞察力解讀其中的意義，找出內在規律
最後得出結論，為企業帶來實質效益
通常會分析過去、現在、未來
過去：找出原因
現在：總結現況
未來：趨勢預測
資料分析可以用於探索，找出關聯因子
是什麼影響了A？是B嗎？為什麼不是C？
可能因此發掘新的突破點（Unknown Insights）
資料分析可以用於驗證，判斷假設是否成立
假設A與B有連帶關係
是否有數據支持此論點？
結論合理嗎？還是有偏差？
應用範例
以零售業 NIKE 為例
要為公司創造商業價值最直接就是提升營收
要提升營收就是商品要賣得好
商品要賣得好必須有行銷活動
規劃怎樣的行銷活動會成功？
這時候就要靠資料分析來提供依據
從顧客的性別、職業、消費頻率等
看出各種因素如何影響消費行為
再來制定行銷活動的 TA、預算、折扣、代言人…等
資料分析的步驟
一、確定需求
定下目標與框架
也就是分析的方向、角度、順序
選擇衡量指標
用以判斷分析的完整性、有效性、正確性
二、收集資料
Database、Open Data、市場調查…
也能與其他企業交換資料
三、處理資料
資料清洗：重複、缺值、空白、亂數
資料轉化
資料提取
資料計算
加工成適合分析的樣子
四、分析資料
方法：對比、分組、交叉、矩陣…
工具：Python、SQL、Tableau…
過程中需要反覆驗證與改進
五、呈現數據
Excel 報表、視覺畫圖表、動態儀錶板
給出結論與解決方案
能力與職務
1. 懂業務：商業分析師（Business Analyst）
行銷管理背景
熟悉行業知識、業務流程
提供商業分析與洞察
2. 會分析：資料科學家（Data Scientist）
有統計學、數學背景
懂演算法，會建立模型
3. 會工具：資料工程師（Data Engineer）
資工專業背景
懂電腦程式語言
協助資料科學家收集、清理資料
將模型實現出來的角色
雖然有所區別，但不一定完全這樣分工
往往各種能力都要涉獵
在組織中通常屬於輔助的職位
可能掛在研發部、IT部、行銷部之下