104學習精靈

身為數位時代的職業達人都應必備高效數據分析術，本課程為你量身打造，活用ChatGPT 和 Excel 工具，快速整理雜亂數據，自動獲取資料，有效篩選重要資訊，做出更明智的商業決策，攻克職場困境，提高職場競爭力！

2023 最新GA4線上課程，從基礎GA4教學、精通報表設定，從行銷、產品收益角度，正確解讀GA4報表數據，用戶行為與網站表現！GA4埋設代碼輕鬆運用GTM埋設標籤與事件、事件追蹤因應產業細節大不同，讓104人力銀行講師帶你學習網站數據分析，完善你的網站追蹤術與流量分析技能

本課程以Tableau Desktop 為主，從各式數據來源的資料連接開始，以圖形化界面的操作引導進入視覺化分析的領域，讓學習者在有限的時間中能快速且完整的學會如何製作視圖、創建互動式分析儀表板，課程均以淺顯易懂的範例進行解說，每階段並設定的習作提升學習成果，學員將可迅打下紮實的基礎。

課程介紹 人力銀行徵才上，不只是資訊科技業，而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業，各行各業都在搶數據分析師！ 徵才月薪至少有四萬元以上，對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人，都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師，不一定非要資工資管背景，跟著容噗老師學習，文科生也能轉職成為數據分析師！ 有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗，非工科生有點難以進入。 容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你! 學會本課，讓你徹底掌握數據分析師的必備技能，充分的模擬資料分析練習，學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案，提供程式碼下載，以利與職場接軌。 文科生不用怕，容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧，懂了邏輯，運用網路免費程式資源將如魚得水！ 為什麼需要這門課？ 資料分析演算法眾多，到底哪些才是第一線在用的？ 別多花時間學用不到的，學習最實用的數據分析實戰技巧！ 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的，一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路，以及與各單位溝通結果來決定的。 看圖說分析的檢討報告時代已過，老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事，Python的預測模組非常完善，本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。 大數據時代下，資料量日與遽增，傳統Excel能處理的資料量有限，Python這種程式語言會是未來的趨勢。 以最短的時間輕鬆上手Python工具，邁入數據分析師的領域。 課程大綱 PART1: 數據分析師簡介 大數據及常見分析工具的介紹，R、Python、SQL、Excel優缺點 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告 數據分析師的職場定位&工作夥伴 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹 PART2: PYTHON基礎 Python – Anaconda安裝 Python – Spyder啟用 Python – 介面介紹 Python – 套件安裝 Python – Pandas、sklearn套件介紹 Python – 函式介紹與使用 PART3: PYTHON新手村: 巨量資料整理 資料整理 vs 資料清理 Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出 Pandas – 行列整理、篩選 Pandas – 排序、移除重複、取代 Pandas – 格式轉換(character、date、float、int) Pandas – 合併、串接 Pandas – 字串取代、篩選、合併 Pandas – 樞紐 PART4: FACEBOOK用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM) 你將學習到本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM)，透過一層層收斂的分析邏輯，準確提供需求方有用的資訊，例如男性會員與女性會員的價值差異，哪些客群應該投入更大的行銷資源，以換取更大的利益。 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc 資料探索(EDA) 資料清洗 – NA值處理 資料清洗 – 離群值處理 資料視覺化 資料探索結論 提供程式碼下載 PART5: IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料 你將學習到本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料，透過一層層收斂的分析邏輯，預測哪些商品該給予折扣，哪些商品不用，以避免公司內折，換取更大的利益。 分析需求確認 | vs 行銷人員＆主管＆老闆 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學 特徵篩選 | R2教學 特徵壓縮 | PCA教學 隨機抽樣 | 28 & 37法則 模型調參 | 各演算法重要參數說明 模型診斷 | 損失函數說明 模型結果說明 提供程式碼下載 PART6: 特斯拉股價預測 - 模擬公司營收資料 你將學習到本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料，透過一層層收斂的分析邏輯，預測未來的股票價格，讓高層了解公司未來走向，提早做好策略。 特斯拉股價預測 預測盲點補充 模型準確度不佳怎麼辦? 提供程式碼下載 300%解鎖: 模擬客服文字資料第1步 - GOOGLE評論資料清理 專案說明：本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料，無論是公司內部或是網路輿情，文字資料無所不在，就讓容噗老師由文字資料清理，帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。 安裝套件by終端機 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞 文字資料清洗 – stopword 500%解鎖: 模擬客服文字資料第2步 - GOOGLE評論資料探索 專案說明：本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料，透過一層層收斂的分析邏輯，快速理解民眾每天所討論的內容，節省人工閱讀的時間。 文字常用統計量 – TF-IDF 文字資料視覺化 文字資料探索結論 700%解鎖: 模擬客服文字資料第3步 - GOOGLE評論資料探勘 專案說明：本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料，透過一層層收斂的分析邏輯，抓出風向者、關鍵主題，節省人工閱讀評論的時間。 文字資料探勘 – 風向者偵測 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法 1000%解鎖: GITHUB介紹 程式人用的GOOGLE CLOUD 如何用 GitHub 製作履歷，增加轉職成功率 教師介紹 容噗老師 學歷：東吳大學資料科學系碩士 專長：巨量資料分析、統計檢定、機器學習（預測建模）、跨部門溝通 經歷：上市櫃公司之數據分析師 教學經驗：YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師

將教授大數據分析的能力，介紹資料探勘(Data Mining)的演算邏輯，並且教授套裝軟體的操作。授課講師將在眾多的大數據分析演算法裡，教授目前業界最實用的分類法(Classification)，並使用其中最符合人類感知的決策樹(Decision Tree)，來解構相關人力資源的問題。此部分也將以企業的真實個案，來詳細分析員工的績效考核、PIP 因素。另外，也分析在職/離職詳細原因為何，提供人力資源管理者，進行可執行的方案，實際地解決問題。此部分的工具，將採用SPSS Clementine (Trial)的視覺化拖拉套裝軟體(毋須寫程式)，來進行教學。在大數據管理中，本課程將教學企業的數據策略，以及KPI 與數據分析的正確連結，並且也說明大數據執行前的邏輯思維。 　　初步瞭解，請參考講師撰寫於「哈佛商業評論」的文章，網址為：https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0009753.html。 　　以上的授課內容當中，我們也會使用到生成式AI 的工具，讓它們成為我們的得力小幫手，說明如何運用它們，使我們可以更節省時間且更有效率，但卻不失去甚至更佳的產出品質，於我們大數據分析與管理工作上，達到人類與AI 一起合作共好的未來工作新模式。　　在大數據、人工智慧與Web 3.0的浪潮下，有效地運用數據與商業分析，儼然成為管理者所應具備的關鍵能力之一。目前有太多的資料分析演算法及數據分析工具可供企業運用，然而大部分非計量與演算背景的管理者，對於如何運用這些數位資源，普遍不太能有效地管理與創造其數據價值，也缺少了應有的數據策略與管理思維。 　　因應企業數位轉型的需求，針對企業人力資源與其他功能的管理者，本課程將教授大數據的兩項重要課題，第一個是大數據分析的能力，包含資料探勘(Data Mining)的演算邏輯及套裝軟體操作，第二個是大數據的管理思維。於前者，管理者能夠藉由認識大數據的演算，瞭解其背後的運作原理，如此可以有效地來解構自己在職場上的問題，找尋合適的演算法與工具，來進行數據分析。於後者，目前幾乎沒有課程探討大數據的管理哲學，但卻是擔任企業數據管理者，所必備之能力。 　　然而，因應生成式AI 的到來，未來人類的工作、學習與生活模式，將因此而大幅改變，我們如何運用ChatGPT、GPT 4.0、Canva、Stable Diffusion…等AI 生成式工具，來幫助我們在大數據分析與管理的工作上，更有效率與更佳的產出品質，也是本課程要教授的重點。

彭其捷，畢業於交大資管所，對於數據有極大熱情，至今出版過六本資料視覺化與使用者經驗專書，他致力讓數據分析更平民化。與你分享他的職涯歷程、資料分析必備技能、如何開啟斜槓人生，關於他自我成長的故事。