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資料科學家、資料分析師、資料工程師，實務上如何在資料團隊分工
擅長 #分析應用 的： 資料分析師（Data Analyst）
擅長 #程式實作 的： 資料工程師（Data Engineer）
擅長 #模型理論 的： 資料科學家（Data Scientist）
換句話說，他們分別是「看資料」，「調資料」以及「玩資料」。不過實際上的分工與職能其實會更加複雜一點，有幾種常見的狀況：
資料科學家與資料工程師中間的 GAP
模型「部署/上線」的工作誰來做？
「資料分析師」與「商業分析師」
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【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
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06/23 00:00
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Nurturing engineering leaders in the Secure and Intelligent Connected World 培育在安全和智能兼備的互聯世界中之工程領導者
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2021/11/22
想轉職數據分析師？工作內容、產業現況、必備技能一次解密！
資料科學家是與數據分析師比較新的職業，還有一些神祕色彩，許多人甚至連聽都沒聽過，還以為是數據分析師是股票分析師另類職稱。這篇文章會盡量拿掉所有專有名詞，用人話說明資料科學家的工作日常，提供一些總覽性的介紹！
數據分析這個學門統稱為資料科學(Data Science)，常見的職位有資料工程師(Data Engineer)、資料科學家(Data Scientist)和商業分析師(Business Analyst)。資料科學家需要有較強的統計學知識，並且通常需要具備建立機器學習模型的能力，這也是這系列文章的主要角色。
更多內容請見哈好福利社>>
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10/27 00:00
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Python 在 Data for Social Good 領域常見的應用 – PyCon Taiwan 2019
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產品經理(PM)如何判斷需求的競爭價值？分析競品功能和市場趨勢的步驟
競爭分析在產品管理中扮演重要角色，透過評估競品功能和市場趨勢，產品經理能有效判斷需求的競爭價值。藉由分析優勢、差異化機會及市場需求變化，可確保產品聚焦在提升競爭力和避免競爭劣勢的方向上。
競爭分析能幫助產品經理了解市場上其他產品的功能及優勢，以判斷自身產品需求是否具有競爭價值。以下是分析競品功能和市場趨勢的具體步驟：
1. 識別競品
- 直接競爭對手：與自身產品同類、針對相同目標市場的產品。例如，其他同類型的SaaS軟體或工具。
- 間接競爭對手：可能滿足相似需求，但並非完全同類的產品。例如，若為時間管理工具，競爭者可能包括提供類似功能的生產力應用。
2. 分析競品功能
- 列出核心功能：觀察競品的主要功能，並記錄每個功能的細節、設計、操作流程。可以建立一個功能矩陣表來進行比對。
- 確認創新或獨特功能：看看競品中是否有特別創新的功能或設計，並評估這些功能是否真實解決了用戶痛點。這有助於判斷是否需要考慮相似的需求。
- 功能成熟度：分析競品各功能的開發成熟度。若競品某一功能仍處於測試或試用階段，可能反映了需求仍待驗證。
3. 分析市場趨勢
- 行業趨勢報告：閱讀市場分析報告（例如Gartner、Forrester等），了解行業發展方向和新興技術，並判斷某些需求是否與市場趨勢一致。
- 用戶行為趨勢：觀察目標用戶的需求變化，例如用戶偏好移動端還是網頁端操作？是否重視隱私和數據安全？此類趨勢會影響功能優先順序。
- 競品動態：定期關注競品更新、功能發佈或併購等訊息，了解他們的發展方向。這有助於判斷自身產品需求是否具有持續競爭力，或是否需要調整。
4. 評估該需求的競爭價值
- 競品缺失的機會：如果競品中有用戶需求未被充分滿足，可以考慮優先實現此類需求，以吸引用戶。
- 差異化策略：基於競品功能，尋找可以差異化的機會。若競品重視A功能，可能自身可強化B功能或推出更優化的A功能。
- 避免劣勢：若競品推出的功能深受市場認可，且解決了用戶核心痛點，則需考慮相應的需求，以避免劣勢。
這種競爭分析能幫助產品經理在開發需求時有更強的市場導向，既提升產品競爭力，也減少資源浪費。
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