不是相關背景也沒關係！4 步驟轉職數據分析師

該如何成為數據分析師呢？Hahow 邀請有豐富業界經驗的數據分析師 Tiffany 帶你認識數據分析師職責為何？分享如何規劃自學計畫，讓你也有機會轉職成為一位數據分析師！

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該如何成為數據分析師呢？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。然而，難道已經出社會的人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！Hahow 邀請有豐富業界經驗的數據分析師 Tiffany 帶你認識數據分析師職責為何？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，讓你也有機會轉職成為一位數據分析師！

擔心工作內容不適合？先了解數據分析師的工作日常

在開始數據分析師職涯前，我們需要先瞭解數據分析師的工作內容以及與其他職位不同的地方。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。

很多人以為數據分析師只要懂得如何使用數據分析工具就好，但其實數據分析師也需要對商業問題有好奇心與熱情，例如：很多企業都會有該如何提高顧客回購率的疑問。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和趨勢，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。

想成為數據分析師要具備哪些背景呢？

根據上一點可知，數據分析師主要的工作是將數據轉化為商務策略，因此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 )
商業訊息系統 ( 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，且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。

圖片來源：Hahow 圖庫

掌握數據分析師的軟實力與硬實力

在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
對研究和解決問題有興趣
注意細節
數字敏銳度高

有條理和邏輯的組織能力與報告能力這些技能是在市場中常見的能力，但不代表你需要精通所有項目才能成為數據分析師。從金融、醫療保健、科技網路、到傳統或數位行校等都有數據分析師的蹤跡，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。

圖片來源：Hahow 圖庫

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，並且熟練一些分析工具和原理。這步驟包含兩大關鍵：

瞭解數據分析理論
在開始任何行動前，首先要盡可能地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。
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，例如：Tableau、SQL 或 Power BI 都是常見的分析工具。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工作或環境增進軟實力。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並找機會增強自己的能力，例如：你的簡報能力需要加強，那麼你可以在目前的工作團隊中積極爭取演講或報告的機會。

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。

圖片來源：Hahow 圖庫

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：

LinkedIn
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。
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。
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，但這一個步驟重要的是讓自己盡量接觸數據分析的環境，藉此獲取他人的經驗。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份，因為雇主是透過履歷對你留下第一印象。因此，在履歷中以實際例子展示數據分析技能是相當重要的。例如：你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。在開始投遞履歷後，便可以開始為面試做準備囉！