不是相關科系,也能成為數據分析師嗎?入行計畫 4 步驟

自從開始寫部落格後,經常被詢問「如何成為數據分析師?」
最典型的方式是在大學或研究所念相關系所,例如統計分析、資訊管理等系所。 然而,難道已經出社會的朋友們就沒機會轉行踏入數據分析的領域嗎?
當然不是!在這個資訊爆炸的時代,只要有毅力,還是很有機會加入數據分析的世界!

以下將分為四大部份帶你認識數據分析師職責是什麼?通常需要什麼背景?具備哪些能力?最後再簡介如何規劃自學計畫,有機會成為一位數據分析師!

1. 數據分析師在做什麼?

在開始新職涯前,首先要瞭解數據分析師的工作內容以及與其他職位不同之處。簡單來說,數據分析師是分析原始數據,將其轉化為有意義且具體的數據見解 (Data insight),並利用這些數據見解幫助企業做出有依據的決策。

數據分析師也需要具有對商業問題的好奇心與熱情,例如:「如何提高顧客回購率?」為了解答此問題,數據分析師需要先收集相關原始數據 (Raw data),像是 CRM 數據庫或客戶滿意度問卷調查;接著整理數據集 (Data set),將無效或重複的數據移除;並使用合適的工具進行分析。分析類型取決於要解答的問題為何,最常見的分析類型是找尋模式趨勢,例如:客服滿意度從三個月前開始持續下降 (趨勢),因為當商品無法準時送到客戶手中時,客服人員無法立即連絡貨運公司以解決客戶問題 (模式)。完成分析後,數據分析師需要以圖表呈現分析結果 (Data visualization),並向公司報告分析結果及提出下一步計畫的建議。

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2. 數據分析師通常具有哪些背景?

根據上一點可知,數據分析師是將數據轉化為商務策略,因為分析師不僅需要與數字為武,也要具有商業頭腦。若以學校學科為例,相關的學科有:

  • 數學或統計學 (Maths or Statistics)
  • 金融或經濟學 (Finance or Economics)
  • 計算機科學 (Computer science)
  • 商業信息系統 (Business information system)
  • 市場行銷 (Marketing)

或許從以上這些學系畢業可以更快入行,但是並非代表一定要是這些系所畢業才能勝任數據分析師,只要你具有問題解決能力、能使用數據工作、對企業內部運作有一定了解程度,都能奠定成為數據分析師的基礎。因此,如果想成為一位數據分析師,最重要的條件是對數字與商業都有興趣,以及足夠的學習動力。無論是否有相關學位,只要掌握數據分析的技能,都有機會培訓成為數據分析師。

3. 數據分析師需要具備什麼技能?

當瞭解數據分析師的工作內容及背景後,我們也需要知道公司在聘用數據分析師時,主要在尋找具有哪些技能的員工:

硬實力與工具

  • 精通 Microsoft Excel, Tableau, SAS 等商業智能分析工具
  • 具備 SQL, Python, R 等語言的知識
  • 能處理大量且複雜的數據庫
  • 具有數據視覺化的能力
  • 瞭解集數據需求及解釋數據過程

軟實力

  • 溝通協調與合作能力
  • 對研究、解決問題有興趣
  • 注意細節
  • 數字敏銳度高
  • 具有條理邏輯的組織與報告能力
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這些技能是在市場中常見的能力或工具,但不代表你需要精通所有項目才能成為數據分析師。在許多領域都有數據分析師,從金融、醫療保健、科技網路、到傳統或數位行校等。因此,這代表除了以上的核心能力外,每個領域或公司會有差異,實際狀況還是要參考公司公佈的職務內容為主。如果想瞭解更細節的技能需求,建議在 LinkedIn 等求職網站上搜尋相關職缺,更深入認識目前市場上對數據分析師的要求。

4. 如何成為數據分析師?入行計畫 4 步驟

我們已經瞭解數據分析師的工作內容、背景、能力,如果仍對數據分析抱有熱情,那就是時候來計畫如何實現這個目標了!或許畢業後轉行會比較辛苦,但希望將成為數據分析師這個目標拆解成以下 4 步驟能幫助你更快上手。

步驟一:熟悉分析的基本原理

第一步是讓自己多接觸數據分析領域(例如:追蹤數據分析師Tiffany粉絲團!!!),並且熟練一些分析工具和原理。這步驟包含兩大關鍵:

1. 瞭解數據分析理論

在開始任何行動前,首先要儘可能的學習數據分析基礎理論,可以透過閱讀相關文章、修線上課程來增進分析知識。

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2. 掌握重要的分析工具

在認識據分析理論的同時,也可以開始結構化地學習數據分析工具。網路上充斥許多免費資源,但經常無法提供有架構邏輯的學習方法或實際操作範例。因此,最有效率的學習方式還是透過專門的課程。

對於所有分析師來說,Excel 是最重要的基礎工具,至於其他分析工具要如何選擇,可以透過事先瞭解嚮往的產業或職位要求的工具為何來做選擇。以下列出較常見的分析工具,如果有其他學習問題,也歡迎留言諮詢!

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在這個階段並非要自學且精通所有分析能力,只是要對數據分析知識有一定程度,便可以開始進入下一階段。

步驟二:磨練軟實力

以上提到的課程可以提升數據分析硬實力,但同時也要把握現有的角色或環境增進軟實力。透過第三點提到的軟實力清單,你可以檢視自己較缺乏哪些能力,例如簡報能力需要加強,那麼可以在目前的工作團隊中積極爭取演講或報告的機會;又例如,還是學生的你,較缺少團隊合作的經驗,或許可以透過多參與社團活動增進合作能力。

相較於硬實力,軟實力需要多點創意或觀察力,主動找尋身邊的機會。這些學校或工作中的經驗也許沒有與數據分析有直接關聯,但這些機會能操練數據分析師必備的軟實力。在準備履歷時,盡可能地將社團或工作經驗與這些必要軟實力連結,以成為你的履歷優勢。

步驟三:開始建立人際關係網絡

這是身在任何行業的黃金法則:建立人際關係網絡 (Networking)。儘管許多人對於建立關係網絡感到害羞或恐懼,但其實有許多方式可以自然地建立關係,也有不同類型的網絡,小至一個在 LinkedIn 上的訊息,大至論壇會上主動認識同產業的朋友。作為積極的數據分析師,也需要儘早開始與志趣相投的人建立關係,良好的關係網絡不僅能為職涯開啟潛在機會,也能在未來成為資源來源。以下列出 3 個社群管道:

1. LinkedIn

可以加入 LinkedIn 上的數據分析社團,或直接搜尋有興趣的公司、職位名稱,與其他數據分析師聯絡。

2. Facebook or Instagram

可以搜尋「數據分析、大數據」等相關關鍵字,加入臉書社團或追蹤粉絲團Instagram,這些社團或粉絲團會有不定期的活動或直播,藉此能瞭解更多數據分析師產業的最新資訊。

追蹤粉絲團,獲得第一手數據分析資訊!

3. 學生或工作社群

如果身邊有學長姐、朋友、同事是從事相關行業,請他們介紹認識其他資源或社團也是個非線上建立網絡的好方法。

如果你是個害羞的人,可能會很想跳過此步驟,但重要的是要讓自己盡量接觸數據分析的環境,藉此也能成為學習管道或獲取他人的經驗。然而,無論你選擇哪種方式建立關係網絡,請務必記得人際溝通的禮儀,沒有人天生應該要協助你或分享自身經驗,所以要抱持著感恩謙卑的心與人互動,以免造成反效果。

步驟四:建立履歷並為就業做準備

履歷可說是求職時最重要的一部,因為雇主是透過履歷對你留下第一印象。因此,需要在履歷中以實際例子展示技能,例如:曾經修過哪些課程且獲得考試認證、做過哪些分析專案並為公司增長30%的營收等。

除了一般履歷外,更新 LinkedIn 等求職網的個人資料,強調擅長的工具或技能,以及列出有興趣的職位摘要等,也都是有效率的求職策略。

開始投遞履歷後,便可以開始為面試準備。雖然每間公司都有各自的面試流程,但歡迎參考以下幾篇文章,我有整理一些常見問題、問題的目的、以及如何回答的示範:

老闆,你到底想問什麼?數據分析師的面試10大問題!(上)
老闆,你到底想問什麼?數據分析師的面試10大問題!(中)
老闆,你到底想問什麼?數據分析師的面試10大問題!(下)
老闆,你到底想問什麼?數據分析師的面試10大問題!(終極魔王題)

最後,透過這部短片一起再次認識數據分析師做什麼?具備什麼技能?希望能幫助你對於入行計畫更有想法。如果還有任何文題,歡迎在文章下方留言!

Tiffany
  • Tiffany
  • Hello 我是Tiffany!

    目前在上海任職於歐洲公司,負責美國 200+ 城市數位行銷成效追蹤及 Business Inteligence 分析 。

    曾任美國數據分析顧問公司,負責矽谷網路公司多個市場數據分析 。也曾在台灣醫院作質性分析研究。