統計分析師 從數據中洞悉趨勢跟未來機會
記者／孫敬 Archer Sun
隨著生成式AI種類與應用越來越多元，「數據」的重要性開始受到台灣各大產業重視，「統計分析師」（有的又稱數據分析師、資料分析師）便成為協助管理層定義問題，把蒐集到的資料中整理出有價值的資訊的角色。
如果正在面對求職、轉職人生十字路口，未來想要透過統計分析師一同參與公司、企業的營運決策，究竟需要具備哪些專業能力？
目錄
統計分析師日常工作
統計分析師日常工作，大方向跟數據分析師沒有差到太多，主要協助決策層根據目標，蒐集並整理、篩選出有價值的資訊，以圖表呈現內容參與營運策略，所以對自身所處的產業要有足夠的認知，唯一比較會有差異的在於使用的統計／數據分析工具、程式語言略有不同。
跨部門協作上，統計分析師也要能理解其他單位的工作內容跟營運目標，是一個需要常常跟不同層級溝通、掌握其他人的需求。
軟硬實力和專業能力需求
主要能力需求，硬實力圍繞在「數據分析工具」、「資料視覺化軟體」兩個面相，軟實力則看中溝通跟團隊合作，每日需配合不同背景跟部門的同事，針對需求找出數據、產出報表。
數據分析工具
最常見的數據分析工具，從最入門基礎的Excel／Google Sheet，進一步則會操作SQL、更深入的統計分析還會碰到Python、R。
入門基礎以Google Sheet為例，眾多優點好比說能導入Google Sheet、外掛批次寄送email工具「Mergom mail merge」，還擁有實用性超高的Google Sheet QUERY、FILTER、ARRAYFORMULA、FLATTEN來過濾數據。
然而若是想進階到Python、R等程式語言的統計／數據分析師，那就不能忽略SQL的重要性。資料到數據的過程：「載入」、「清理」、「轉換」、「視覺化」、「建模」、「溝通」皆為SQL所產生，隨後才透過Python、R來清理、轉換及視覺化，雖然可以用Python、R做資料載入，但不會比SQL來的有效率。至於學習難度，網路上部分推薦先學Python再回頭看SQL，其實沒有一個固定的學習路徑，只要自己用起來順手即可。
資料視覺化軟體
將資料用圖表呈現絕對是不可或缺的技能之一，只有數字跟表格的內容無法精準的找到需要的資訊，以下推薦兩種常用的視覺化軟體。
Tableau
簡單的拖拉即可做出圖表，具有高度客製化圖表、支援多個數據資料庫（SQL Server、Excel、Google Sheets）的優點，適合需要處理大量不同資料來源的公司，沒有技術背景也能輕易上手。
Power BI
由微軟所開發，可跟Excel等其他微軟生態系的工具整合使用，能產出豐富的視覺化報告及圖表，也能串聯雲端資料庫（Azure SQL Database、Salesforce、Google Analytics），跨系統（Android、iOS）與其他人共同編輯協作，且不需要技術背景即可使用。
相關進修與證照
如果沒有經過一套完整系統的學習（大學或研究所），用證照的方式快速掌握重點是個好的出發點，但已經有一定工作經驗的話，將實際的案例做成報告、簡報來呈現會更有加分。
Google：Data Analytics Professional Certificate
適合完全沒有資料分析背景的初學者，大目標課程共有8堂，資料分析、定義問題、理解資料型態跟資料獲取方法、SQL操作、資料視覺化、R語言基本用法、資料庫實戰案例，唯一缺點就是內容較廣，學的深需要再找其他學習資源。
Coursera：使用Tableau實作資料視覺化專案課程
課程內容包含4大學習方向，Tableau功能教學、評估數據品質並進行探索性分析、為目標受眾建立和設計視覺化和儀表板、結合數據產出符合需求的內容ㄡ
微軟：Power BI Data Analyst Associate
該證照提供Power BI四項能力認證，資料轉換、建立資料模型、視覺化資料跟資源共享，將資料視覺化後該如何呈現有效的解決方案。
薪資區間
統計分析師跟數據分析工作與專業能力需求相差不大，以人力銀行的數據分析師公開職缺和薪資做參考，每月平均薪資約落35,000至69,000不等，平均月薪中位數為43,000到45,000，涵蓋的產業如軟體、海運、食品、博弈、金融、半導體。
未來職涯發展
職涯發展的選擇，統計／數據分析師擁有非常多轉職、跨領域發展的機會，行銷、產品、公司營運跟財務分析，要熟悉實體通路、社群與網路行銷操作，以及使用者體驗、財報分析能力。
往理工專業前進的話，可考慮資料工程師，專精Python與雲端資料庫AWS服務，另外SQL的基礎會要求更高，但不變的共同點就是統計／數據分析師，要不斷的充實自身所處領域的專業知識跟市場最新動態。
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