資料分析

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數位化已經是近代企業的趨勢，連帶資料分析相關的職缺大熱。許多傳統公司朝數位化轉型，這場互聯網的革命正在如火如荼展開。今日，數據分析相關工作已然分佈在各行各業中，提供求職者更多的產業選擇，想躋身這場互聯網革命浪潮，你該具有那些能力呢？

在與關聯式資料庫互動密不可分的資料科學與軟體開發領域，結構化查詢語言對於有志從事相關工作的學習者是重要且難以取代的，也因而體現出歷久彌新的現象。

工作當中，我們時常需要製作各類數據圖表，作為簡報呈現的必要元素；然而，有些圖表容易快速吸收，有些卻需要花許多時間消化，甚至難以理解，導致會議效率低下，有沒有哪一些面向，可以幫助我們釐清高效率圖表的要素呢？

提高說服力、達到目標業績或是挑戰轉職之路，在 21 世紀的當下皆與資料分析息息相關。然而，相關的語法與工具眼花撩亂，是否讓你不知從何處開始？就和 Hahow 一起規劃學習清單吧！

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本篇文章中，耀仁老師整理了十個在學習資料分析與 SQL 常見的問題，分為學習前、學習中以及學習後問題，三階段共十個常見問題與老師的回覆，藉此也讓對於資料分析與 SQL 有興趣的讀者作為參考。

在眾多數據分析技能中，SQL 是入門容易、熟悉難的工具。本文邀請邱國欣與你分享接觸 SQL 的心路歷程來分享 SQL 的重要性和不好學的原因。

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在做數據分析、數據應用的過程中如果我們用的數據是髒數據，很容易產生沒用、甚至錯誤的結果。因此好的數據很重要，但「好」是個形容詞，用比較科學的角度給出定義，就是數據品質（Data quality）的議題。

數據分析師有一部分工作內容是分析內部各種數據，從中挖掘 Insight，並轉化為建議、行動策略以支撐業務。我們的建議，要能真的推動落實，也需要其他部門的支持，因此跨部門溝通就是非常重要的議題。

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