【數據分析師求職指南】什麼是大數據？數據分析師的工作內容有哪些？

近年來「大數據分析」、「商業數據分析」等大數據相關的議題越來越興盛，也因此衍伸出與數據分析相關的職缺，如「數據分析師」、「資料分析師」職位。本篇將帶大家一探究竟「什麼是大數據？」以及關於數據分析師的工作內容、薪資待遇、職缺以及成為數據分析師的必備條件！

所謂的大數據（Big Data），經常被稱巨量資料，當人們隨著時間所使用的網頁資料、企業內部所搜集的數據資訊累積到一定數量時，這些來自於不同管道的資料便可稱為大數據。

為了研究各種大數據，也陸續衍生出許多分析方法，包含數據分析、數據探勘、數據視覺化等。而常見會接觸到大數據分析的科系包含資工系、電機系、資管系...等與 STEM（Science, Technology, Engineering, and Math）相關的科系。

大家經常聽到的商業分析（Business Analysis）跟數據分析 / 資料分析（Data Analysis）差在哪裡？事實上，商業數據分析師相較於數據分析師更著重於針對企業的整體運作及企業資料進行預測趨勢和結果分析；而資料分析則是聚焦在挖掘、清理，甚至是建立系統來管理資料，並不侷限於商業策略。

數據分析師 Data Analyst（也稱為資料分析師）的工作內容需要大量蒐集、整理、分析大數據，並且透過所獲得的數據進行有架構性的分析、針對企業問題提出洞察、建議改善與未來可發展的方向。

常見的數據分析師工作內容包含：

• 根據專案數據進行分析、協助團隊拆解問題，並提出洞察、建議改善與發展方向
• 大數據資料清理、建模...等
• 製作專案內所需之數據分析報表、儀表板（Dashboard）
• 追蹤與分析企業 / 產品行銷活動之經營成效

平均而言，以相關科系的大學應屆畢業生為例，數據分析師的薪水平均每月約 3.5 萬至 4.5 萬元不等。若具備 3 年以上數據分析師相關工作經驗，資深數據分析師的薪水待遇平均可達每月 5 萬至 6 萬元不等。

1. 【數銀】數位分析 Data Analyst（國泰世華商業銀行）

位居台灣金融產業龍頭之一的國泰世華銀行正在招募具備 3 年以上數據分析經驗的數位數據分析師。國泰數位數據分析師的工作內容主要需要針對國泰網路銀行 Web 及 App 的用戶行為進行數據分析，以提供數位金融商業決策並提升業務執行效率。由於需要經手大數據眾多，期待求職者應具備 SQL 資料庫程式撰寫能力。

2. 數據管理分析師（大樹連鎖藥局）

全台總店數已超過 200 間的大樹連鎖藥局的數據管理分析師，除了需要分析數位市場中的商品流量、銷售等數據分析內容外，也需要藉由數據分析工具、軟體以規劃數位平台等成效型廣告操作策略、與外部廣告代理商進行合作。

3. 產業研究分析師/ 數據分析師（台灣大哥大）

身為台灣 ICT 產業代表之一的台灣大哥大正在招募數據分析師，除了需要根據各部們業務需求提供分析結果與策略建議外，也需要進行跨部門、跨集團進行數據合作溝通。故希望求職者們具備數據分析外、也具備能將數據與商業策略整合、良好溝通並進行簡報的能力。

• 熟悉數據分析工具與軟體

由於數據分析師的工作內容需要解析大數據，因此數據分析師必須熟悉不同種類的數據分析工具，例如 Excel、Tableau、Power BI…等。了解如何使用不同種類的數據分析工具，數據分析師才得以在工作中根據專案所需來進行數據分析、提出洞察、建議與未來發展方向。

• 基礎程式化數據處理能力

事實上，數據分析師經常需要在正式進入數據分析流程前，針對所蒐集的大數據進行資料蒐集、清理或甚至建立大數據資料庫來管理龐大數量的資料。因此，具備良好的 Python 與 SQL 資料庫程式撰寫能力也是數據分析師必備的硬實力之一。

• 具備良好邏輯思維能力

數據分析師的工作內容中，有很大一部分需要從資料中洞察、分析問題。若求職者具備良好邏輯思維能力，能幫助自己在擔任數據分析師時強化觀察指標、邏輯洞察的能力外，也能更有架構地提出實際的解決策略方案。

• 良好溝通能力與團隊合作意識

在許多企業中，數據分析師一職經常會接到來自於各個部門的數據分析需求，因此會有大量進行跨部門溝通的機會。具備良好溝通能力及團隊意識，能有效讓數據分析師在擔任跨單位溝通窗口時，更有效率地完成各個專案的需求與工作內容。

• 具備基礎商業思維概念

即使不是身為商業數據分析師，數據分析師仍多少需要針對數據分析內容提出洞察與策略建議，若求職者具備基本商業思維概念，在進行數據分析時更能精確地分析出問題點，並提供落地性佳的策略建議。

• 結合過去專案與成果進行列點式說明

許多數據分析師的工作內容需要大幅接觸到跨部門溝通，因此工作內容多以專案式的方式進行。若能在數據分析師履歷中針對不同專案以列點式說明專案的內容以及成效，相信能幫助你大大加分！

• 強調專案數據成效

由於數據分析師會接觸到大量的數據，因此必須具備一定的數字敏感度。若能在履歷中說明數據分析專案的最終成效（如：優化 A 專案後，關鍵數據指標上升了 X %），能在履歷審查環節或甚至面試環節中引起人資或主管的興趣。

• 附上過去數據分析專案簡報 / 作品集

透過附上過去工作經驗中曾經歷的數據分析專案簡報整理，從「明確說明欲解決的問題」、「如何預估並實際進行數據分析時所遇到的挑戰」到「具體結論、建議與成效」，能幫助人資及主管在履歷審查環節中就對求職者的數據分析能力有一定的認識。

隨著科技日新月異，各個行業對於數據分析的重視程度也日益增高。因此，幾乎各個產業都會有數據分析師的職缺；同樣地，數據分析師的工作內容也會因為產業不同而有所差異（如：軟體業著重於用戶使用數據及行為、金融業看重於金融市場波動...等）。除了持續增加自己對於數據分析應用工具的熟悉度外，針對產業知識進行更深入的了解也同樣重要，才得以在工作中提供最符合需求的見解與建議。

除此之外，資深數據分析師也可以根據自己擅長的方向選擇轉職成為資料科學家、顧問、商業分析師...等職務，為自己的職涯近一步拓展方向。例如：

• 商業分析師：擁有足夠產業知識的數據分析師，特別適合轉職成為商業分析師，因為商業分析師除了具備數據分析能力外，必須擁有產業知識才能有更精確的決策判斷。
• 資料科學家：擁有較深厚的統計知識、數學、程式能力的數據分析師，也可以考慮成為資料科學家，除了單純解讀數據之外，更能提供團隊預測性的分析。

以上就是有關數據分析師的介紹，相信大家對於數據分析師的工作內容、薪水以及必備能力。祝福大家成為數據分析師的路上一切順遂！