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「資料數據分析:負責收集、整理及分析各類數據,以支持公司經營策略及決策制定。主要目標為通過數據洞察優化資源配置、提升業務績效。需具備熟練的數據分析工具使用能力(如Excel、SQL、Python等),以及良好的統計學基礎。必須擅長跨部門協作,有效溝通分析結果,並將數據轉化為業務建議。此外,應對台灣市場特有的消費者行為和產業動態有敏銳的洞察力,能在快變的商業環境中靈活應對挑戰。」
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Hahow 小蛙編輯
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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。
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- 釐清與定義產品問題,進而辨認有策略意義的相關資料,提升產品決策的品質 - 根據產品的商業模式與成長階段,設計產品指標體系並衡量產品與功能的成效 - 透過各類數據分析方法,辨認產品在成長、互動與品質上的問題,優化產品策略 - 透過數據分析、實驗測試等技巧,優化獲客經營策略、使用者體驗及長期留存表現 - 設計 A/B 測試、評估實驗成本、衡量成效做出決策,以及評估與實現數據產品需求
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