資(zi)料(liao)分(fen)析師(shi)在(zai)數據驅動(dong)的時代扮演著關(guan)鍵角色。你將數據轉化為(wei)有(you)價值(zhi)的洞察，幫(bang)助(zhu)企業做出更明智的決策。這個(ge)職位的需求不(bu)斷上升(sheng)，幾乎所有(you)產業都需要(yao)資(zi)料(liao)分(fen)析師(shi)，從金融到(dao)教育、廣告甚至房地(di)產，應(ying)用範圍極為(wei)廣泛(fan)。

根據(ju)1111人力(li)銀行的(de)(de)數據(ju)，資料分析師的(de)(de)薪資隨(sui)學(xue)歷與(yu)經(jing)驗(yan)顯(xian)著提升，年薪最高可(ke)達(da)70至90萬(wan)元 。4月份的(de)(de)職缺數量(liang)達(da)214個(ge)，顯(xian)示(shi)出市場對該職位的(de)(de)高度(du)需(xu)求。

如果你對數據(ju)有興趣，並希望(wang)在(zai)職場(chang)中發(fa)揮(hui)影(ying)響(xiang)力，資(zi)料分析師可能是你的理想選擇(ze)。

一、資料分析師是什么？資料分析師的角色與定位

1、資料分析師是什麼？

資料分析師是一個專注於數據處理與分析的專業角色。你需要負責蒐集、整理並分析資料，將結果轉化為有價值的(de)(de)洞(dong)察。這些洞(dong)察可以(yi)幫助(zhu)企業做出更明智的(de)(de)商業決策。你的(de)(de)日常(chang)工作可能(neng)包括製作數(shu)據(ju)視覺化圖(tu)表、預(yu)測市場趨勢，並與IT或管理部門(men)合作，提供準確的(de)(de)分析報告與建議。這個角色不僅需(xu)要技(ji)術(shu)能(neng)力，還需(xu)要對業務有深(shen)入的(de)(de)理解。

2、資料分析師與資料科學家、資料工程師的區別

01 資料分析師 vs 資料科學家

資料分析師與資料科學家的主要區別在於專業技能與工作範疇。資料分析師專注於數據整理與報告，簡單來說就是透過整合處理資料來分析問題，得到業務洞察和決策。而資料科學家的工作在技術方面有更深的研究，他(ta)們在分析時會常會使用專(zhuan)業知識構建機器(qi)學(xue)習(xi)模型並(bing)(bing)訓練與最佳化(hua)，再(zai)以此(ci)做(zuo)出(chu)預(yu)測並(bing)(bing)對關鍵業務問題進行解答。

02 資料分析師 vs 資料工程師

資料分析師與資料工程師的分工則體現在數據流程的不同環節。資料分析師負責分析已處理的數據，通過統計與可視化手段提取業務價值；資料工程師則專注於數據基礎設施的搭建與維護，如設計高效數據管道、優化存儲架構，確保數據質量與可訪問性，提供穩定、可靠的數據支持。簡言之，資料分析師是數據的「解讀者」，資料工程師則是數據的「架橋人」。

3、資料分析師在企業中的價值

資料(liao)分(fen)(fen)析師在企業(ye)中扮演(yan)著不可或缺的(de)(de)角(jiao)色。你可以幫助公司預測市場趨勢，提升(sheng)業(ye)務效率，甚至找(zhao)到創新的(de)(de)解(jie)決方(fang)案(an)。例如(ru)，Nike透過數(shu)據分(fen)(fen)析找(zhao)到更(geng)環保的(de)(de)鞋(xie)款材(cai)質(zhi)，成功減少碳足跡。金融業(ye)也利用數(shu)據分(fen)(fen)析來預測客戶行為，進一步提升(sheng)成交率。這些案(an)例顯示(shi)，資料(liao)分(fen)(fen)析師的(de)(de)工(gong)作(zuo)不僅能(neng)創造直接(jie)的(de)(de)經濟(ji)效益，還能(neng)促進企業(ye)的(de)(de)永(yong)續發展(zhan)。

二、資料分析師的工作內容與職責

1、資料收集與清理

資料收集與清理是資料分析師的基礎工作之一。你需要從多個來源蒐集數據，例如內部系統、外部API或公開資料庫。這些數據(ju)可(ke)能包(bao)含錯誤或不完整的(de)部分(fen)，因此清理過程至關重要。清理數據(ju)時，你需要刪除重複值(zhi)、填補缺失值(zhi)，並(bing)確(que)保數據(ju)格式一致。

清理後的數據將更(geng)具(ju)可(ke)靠性，為(wei)後續(xu)分析奠定堅實基(ji)礎。

2、資料分析與模型建立

完成數據清理後，你需要(yao)進行深入分析(xi)(xi)，找(zhao)出數據中的(de)規(gui)律與趨勢。這部分工作可能涉及統計分析(xi)(xi)、回(hui)歸模型(xing)或(huo)分群分析(xi)(xi)等技術。你可以(yi)使用(yong)Python或(huo)R等程式語言來(lai)執(zhi)行這些分析(xi)(xi)，並結(jie)合(he)業(ye)務需求設計適合(he)的(de)模型(xing)。

舉例來說(shuo)，若你在零售業工作，可(ke)以透過分析顧客(ke)購買行為(wei)，建立預測模(mo)型(xing)，幫助(zhu)公司(si)優化庫存管理(li)。這些模(mo)型(xing)不僅能提升(sheng)業務效率，還能為(wei)企業創造(zao)更多(duo)價(jia)值。

3、數據視覺化與報告製作

數據視覺化與報告製作是將分析結果(guo)傳遞(di)給決策者(zhe)的(de)(de)重要環(huan)節(jie)。你需要將複雜的(de)(de)數據轉(zhuan)化為易於理解(jie)的(de)(de)圖(tu)表與文字，幫助團(tuan)隊快速(su)掌握關(guan)鍵資訊。

是帆軟旗下的商業智慧工具，專為資料分析師設計，提供了強大的資料整合、資料處理、資料分析和資料視覺化功能。資(zi)料(liao)視覺化是FineBI的(de)重要功能之一，它可(ke)以(yi)幫(bang)(bang)助資(zi)料(liao)分析師將複雜的(de)資(zi)料(liao)轉化為易於理解的(de)圖(tu)(tu)(tu)表和(he)報(bao)告(gao)(gao)。例如，可(ke)以(yi)幫(bang)(bang)助資(zi)料(liao)分析師建(jian)立各種圖(tu)(tu)(tu)表和(he)報(bao)告(gao)(gao)，如折線圖(tu)(tu)(tu)、柱狀圖(tu)(tu)(tu)、餅圖(tu)(tu)(tu)、儀表盤等，從而(er)幫(bang)(bang)助決策者快(kuai)速理解資(zi)料(liao)中的(de)規律和(he)趨勢，做出(chu)科(ke)學的(de)決策。

這(zhe)些(xie)方法(fa)能讓你的(de)報告(gao)更(geng)具說服力，並促(cu)進(jin)跨部(bu)門的(de)有效溝通。資料分析師(shi)的(de)這(zhe)項技(ji)能對於支持企業決策至(zhi)關(guan)重要。

4、支持決策與提供洞察

資料分析師在企業中扮演著重(zhong)要的決策支(zhi)持角色。你需要透過(guo)數據分析，將複雜的資訊轉(zhuan)化為清晰(xi)的洞察，幫助管理層制定更明智的策略。例如(ru)，當企業面(mian)臨市場(chang)競爭(zheng)壓(ya)力時(shi)，你可以分析市場(chang)趨勢(shi)與(yu)顧(gu)客行(xing)為，提供具體的建議(yi)來優化產品(pin)或服務。

在實際案例中，資料分析師經常參與高層會議，提供數據支持，協助企業發掘新的業務機會。此外，資料分析師也能協助企業降低成本與提高獲益，這些洞察對於企業的(de)長期(qi)發展至(zhi)關(guan)重要。

你還(huan)需要與(yu)客戶或內部(bu)部(bu)門進(jin)行需求確認，確保分(fen)析結果能(neng)(neng)解(jie)決實際問題。例如，資料分(fen)析師(shi)可(ke)以透過社群、廣告與(yu)網頁流量數據，幫助(zhu)客戶了解(jie)品牌(pai)行銷的成(cheng)效，並根據業務目標設計解(jie)決方(fang)案(an)。這些分(fen)析不僅能(neng)(neng)提升企業的市場(chang)競(jing)爭力，還(huan)能(neng)(neng)幫助(zhu)企業制(zhi)定更精準(zhun)的商業策略(lve)。

5、跨部門溝通與需求訪談

作為(wei)資料分析(xi)師，你需(xu)要與不(bu)(bu)同部(bu)門(men)合作，了解他們的(de)需(xu)求並(bing)提供相應的(de)數據支持。這項工(gong)作需(xu)要良好的(de)溝通能(neng)力與同理心，因為(wei)每個(ge)部(bu)門(men)的(de)需(xu)求可能(neng)截然不(bu)(bu)同。例如，行銷部(bu)門(men)可能(neng)需(xu)要分析(xi)廣告成(cheng)效(xiao)，而(er)財(cai)務部(bu)門(men)則關注成(cheng)本與收益的(de)數據。

在需求訪談中，你需要仔細傾聽並提出關鍵問題，確保了解對方的業務目標與痛點。例(li)如，在專案開始前，你可以與客戶進行多次需求溝通(tong)，確(que)認分析方向是否符合預期。這(zhe)樣(yang)的(de)溝通(tong)不(bu)僅(jin)能提升分析的(de)準確(que)性，還(huan)能建立良(liang)好的(de)合作關係。

跨部門合作的另一個挑戰是數據的整合與共享。你需要確保數據(ju)來(lai)源(yuan)的可(ke)靠性，並將(jiang)不(bu)同部門(men)(men)的數據(ju)整合(he)為(wei)統一的分析(xi)框架。例如，將(jiang)行(xing)銷數據(ju)與銷售(shou)數據(ju)結合(he)，幫助企業更全面地(di)了解市場表現。這樣的分析(xi)能為(wei)企業提供更具價值(zhi)的洞(dong)察，並促進部門(men)(men)間的協作。

三、資料分析師必備技能與工具

1.數據分析與統計基礎

作為資料分析師，你需要具備扎實的數據分析與統計基礎。統計學知識是資料分析師的基礎，他們需(xu)要掌握基本的(de)統計學(xue)概念(nian)和方法(fa)，如均值(zhi)、中位(wei)數(shu)、標準差(cha)、迴歸(gui)分(fen)析、假設檢驗等。這些知識可以幫助他們理解資(zi)料(liao)的(de)分(fen)佈和特徵(zhi)，從而做出(chu)科學(xue)的(de)結論。

2.程式語言（如Python、R）

資料分析師的重要技能，他們需要掌握至少一種程式語言，如Python或R，以(yi)便進行資(zi)(zi)料(liao)分(fen)析和(he)建模。程式設計能力可以(yi)幫助資(zi)(zi)料(liao)分(fen)析師自(zi)動(dong)化資(zi)(zi)料(liao)處理(li)和(he)分(fen)析過程，從而提高工(gong)作效率。例(li)如，資(zi)(zi)料(liao)分(fen)析師可以(yi)編寫Python指令碼，自(zi)動(dong)化資(zi)(zi)料(liao)清(qing)洗、資(zi)(zi)料(liao)轉換和(he)資(zi)(zi)料(liao)分(fen)析任(ren)務。

3.資料庫管理與SQL

資料庫是數據的主要來源，學會使用SQL查詢資料庫是必備技能。SQL能(neng)幫助你(ni)(ni)快速提取、篩選與整(zheng)理數(shu)據。例如，你(ni)(ni)可以使用SQL語句從數(shu)百萬筆交易記(ji)錄中篩選出特定時(shi)間段的(de)銷售(shou)數(shu)據，為後(hou)續分析(xi)提供(gong)基礎。掌握資料庫管(guan)理技能(neng)，還能(neng)讓你(ni)(ni)更(geng)有(you)效地處理數(shu)據整(zheng)合與共享(xiang)。

4.資料視覺化工具

數據可視化工具能幫助你將複雜的數據轉化為直觀的圖表，幫(bang)助(zhu)企業提升決策效率。

01 FineReport

適合資料分析師處(chu)理企(qi)業級(ji)固(gu)定報表需求，幫助他們(men)透(tou)過(guo)SQL取數+拖拉拽的(de)(de)方式(shi)高效(xiao)製作精(jing)細化數(shu)據報表，如交(jiao)叉分析報表、儀表板等，確保(bao)不(bu)同部門獲取準確、一致的(de)(de)數(shu)據：

從上述表格可(ke)見(jian)，對資料分析師(shi)的價值，不僅(jin)是「提(ti)升工具使用效率」，更能幫助分析師(shi)從「重複性(xing)數(shu)據處(chu)理」中解放出來，聚焦核心的「數(shu)據洞察與業務支持」。

• 的類 Excel 功能貼合資料分析師習慣：支援 Excel/Txt/CSV 等文字資料源，相容 Excel 公式，匯入檔案能保留公式，如 SUM、VLOOKUP 等可直接用，還能多 Sheet 間計算，透(tou)過SQL取數+拖拉拽就能輕鬆製作報表。

• 例如，傳統模式下，分析師每月需花費大量時間整合 ERP、CRM 的數據，手動製作月度報表，還要應對業務部門臨時的數據查詢請求；而透過 的多源資料整合、定時調度、行動端查詢等功能，這些工作可實現自動化或高效化，讓分析師有更多時間挖掘數據背後的業務規律 —— 比如透過鑽取分析找出某款產品銷量下滑的原因，或透過戰情室大屏直觀呈現季度銷售趨勢，為管理層提供更有價值的決策依據。

• 此外，的「權限細顆粒度管控」「數據預警」等功能，還能幫助分析師解決「數據一致性」「異常數據不及時發現」的痛點。如透過角色權限設置，可確保銷售部門只能查看本部門的銷量數據，財務部門可查看利潤數據但無法修改，避免數據口徑混亂；而當庫存低於預警線時，系統可自動推送通知給分析師與採購部門，提前規劃補貨，這類功能讓分析師的工作不僅高效，更精準且安全，真正成為企業業務發展的數據智囊。

02 FineBI

則是一(yi)款自助(zhu)式(shi)(shi)商業智(zhi)慧BI 工具，讓業務人員(yuan)即使不懂程式(shi)(shi)碼也能輕鬆探(tan)索數(shu)據，進行多維度分析和視(shi)覺化展示：

• 強大的資料對接能力：支援 30+ 大數據平臺與 SQL 資料源，包括 Hadoop、Hive、NoSQL 等，並能同時處理 Excel、API、文字檔等異質資料，幫助企業打破資料孤島，將 ERP、CRM、MES 等不同系統的資料整合到一個分析平臺中。

• 全面的資料清洗與預處理：透過低程式碼方式整合異構資料，並提供資料轉換、任務調度等功能。提供類 Excel的操作介面，支援新增列、過濾、合併等編輯，降低學習門檻。
• 優秀的數據分析與視覺化展示:內建 多維度探索分析，支援同期環比、佔比、排名等進階運算。提供 豐富的圖表元件（如 KPI 卡片、地圖、日曆圖），並能建立互動式儀表板，方便決策者即時監控。

• 高效的協作與數據消費:支援多人協作分析、公共數據中心、權限管控，確保企業內部資料的一致性。提供數據預警、公共連結分享與自訂數據門戶，讓不同角色快速獲取所需資訊。

它的智慧解釋功能能夠幫助用戶快速發(fa)現異常(chang)資(zi)料背後的(de)原因(yin)，做出更精準的(de)決策(ce)。此外，FineBI 的超級函數支援一鍵完成各類指標分析，使用者無需撰寫複雜函式。還能應對(dui)資料(liao)分析師在複雜分析場景下(xia)的(de)進階計算，實(shi)現更深入的(de)數據挖掘。

“延伸閱讀：數據分析工具哪個好？全網熱門工具對比評測”

四、資料分析師的薪水與職涯發展