數據分析入門攻略：從零開始學習數據分析

數據分析是一門將數據轉化為洞察的技術。它幫助你從大量數據中提取有價值的資訊，進而支持決策。例如，銀行通過分析客戶的消費行為，提供個性化服務並進行風險管理。醫療機構則利用數據分析改善診斷效率，甚至實時監控早產嬰兒的健康狀況。

在現代社會，數據分析的應用無處不在。小型電商企業通過分析顧客的購買歷史，調整庫存與行銷策略，成功提升了20%的銷售額。這些數據分析案例證明，數據分析不僅能解決實際問題，還能為企業創造更多價值。

01 數據分析的基礎概念

一、數據分析是什麼

數據分析是一個將原始數據轉化為有價值資訊的過程。它幫助你理解數據背後的故事，並為決策提供支持。舉例來說，當你經營一家咖啡店時，透過數據分析，你可以發現哪款咖啡最受歡迎、哪個時段銷售最高，甚至是哪些因素影響了銷售額的波動。這些洞察能幫助你調整經營策略，提升業績。

數據分析的核心在於「數據」與「分析」的結合。數據是基礎，分析則是工具。透過分析，你能從數據中提煉出有價值的資訊，並將其應用於實際場景中。無論是商業決策、醫療診斷，還是教育評估，數據分析都能發揮重要作用。

二、數據分析的四種類型

數據分析可以分為四種類型，每種類型都有其特定的應用場景與方法。

1、描述性數據分析

描述性數據分析專注於總結與展示現有數據的特徵。它幫助你了解當前的情況，例如銷售額的平均值或客戶分佈情況。這類分析常用於生成報表或儀表板，像是使用FineReport這類工具，能快速將數據轉化為直觀的圖表，便於解讀。

2、探索性數據分析

探索性數據分析旨在深入挖掘數據中的異常或模式。例如，當某月銷售額突然下降時，你可以透過分析找出原因。這類分析適合使用FineBI等工具，因為它能幫助你快速定位問題並生成多維度的視覺化報告。

3、預測性數據分析

預測性數據分析利用歷史數據來預測未來趨勢。例如，透過時間序列分析模型，你可以預測下一季度的銷售額。這類分析在市場營銷和財務預測中應用廣泛。

4、處方性數據分析

處方性數據分析不僅預測未來，還提供具體的行動建議。例如，基於數據分析結果，你可以選擇最佳的供應商或制定促銷策略。這類分析需要結合最佳化演算法，適合用於複雜的決策場景。

數據分析的四種類型各有其獨特的價值。選擇合適的分析方法，能讓你更高效地解決問題並實現目標。

02 如何進行數據分析？

一、數據分析流程

數據分析是一個系統化的過程，以下是標準的六個步驟：

1、明確分析目的和思路

首先，你需要清楚分析的目標。例如，分析某產品的銷售趨勢，目的是找出影響銷售的關鍵因素。這一步能幫助你制定清晰的分析計劃。

2、數據收集

選擇可靠的數據來源是數據分析的第一步。你可以從以下幾個方向入手：

• 內部數據：例如企業的銷售記錄、客戶資料庫或運營數據。這些數據通常準確且與業務高度相關。
• 外部數據：如政府公開數據、行業報告或第三方數據供應商提供的資料。這些數據能補充內部數據的不足，幫助你獲得更全面的視角。
• 即時數據：例如社交媒體數據或網站流量數據，適合需要快速響應的業務場景。

在數據收集過程中，借助FineBI可以輕鬆對接內外部數據源，打破數據孤島，確保數據的完整性與時效性。

3、數據處理

數據處理是確保分析結果準確的關鍵步驟。以下是一些實用技巧：

• 處理缺失值：使用均值填補、刪除或插值法處理缺失數據。
• 刪除重複數據：避免數據重複導致分析結果偏差。
• 標準化數據格式：統一日期、貨幣等格式，確保數據一致性。
• 檢查異常值：使用箱線圖或散點圖快速識別異常數據，並進行修正。

傳統數據清理工作通常較為繁瑣，但透過FineBI的數據預處理功能，你可以通過點選的方式快速完成數據去重、缺失值填補、異常值檢測等操作，顯著提升數據處理效率，確保分析基礎數據的準確性。

 

4、數據分析

數據分析是指運用適當的分析方法與工具，對處理後的數據進行深入分析，提取有價值的資訊，並形成可行的結論。由於現代數據分析主要依賴軟體完成，因此數據分析師的工作不僅需要掌握各種分析方法，還需熟悉相關軟體的操作，以確保分析結果的準確性與實用性。

在數據分析的進階應用中，數據探勘（Data Mining）是一種強大的技術，專注於從海量數據中挖掘關鍵資訊。透過特定的演算法，數據探勘能夠自動發現數據中的模式與規律，以滿足使用者的特定需求。這項技術的發展，源於人們對數據庫技術的長期研究與探索，並在企業決策、行銷策略、風險管理等領域發揮著重要作用。

一般來說，數據探勘主要解決四大類數據分析問題：

• 分類（Classification）：將數據依據特定屬性歸類，例如信用評級或客戶細分。
• 聚類（Clustering）：找出數據中的自然分組，例如市場區隔或異常偵測。
• 關聯（Association）：發掘數據之間的關聯性，例如購物籃分析中的「關聯規則」。
• 預測（Prediction）：根據歷史數據預測未來趨勢，例如銷售預測或客戶流失預測。

總的來說，無論是數據分析還是數據探勘，核心目標都是透過數據發掘業務洞察，幫助企業做出更科學的決策。隨著企業對數據驅動決策的需求增加，掌握這些技術將成為提升競爭力的重要關鍵。

5、數據視覺化

數據視覺化是將數據轉化為圖表或圖形，以直觀地發現趨勢、模式和異常。這一步驟有助於快速理解數據，並向非技術人員清晰傳達分析結果。

FineBI內建豐富的圖表類型，如折線圖、柱狀圖、地圖、熱力圖等，並提供智能圖表推薦功能，幫助用戶根據數據類型自動選擇最佳的可視化方式。透過拖拉拽的方式，即可構建清晰、直觀的數據儀表板。

 

6、數據分析報告撰寫

數據分析報告的目標是總結分析結果，並提供具體的商業建議，以幫助決策者採取行動。

報告的基本結構

• 摘要：概述分析目的、關鍵發現和主要結論，適合高層快速閱讀。
• 背景與目的：說明為何進行此次分析，以及希望解決的問題。
• 數據來源與處理：列出數據來源、收集方法，並概述數據清理與處理過程。
• 數據分析與發現：使用圖表和數據展示核心發現，例如銷售增長趨勢、客戶行為模式等。
• 結論與建議：根據數據得出具體結論，並提供可行的商業建議，例如優化定價策略或調整行銷計劃。
• 附錄（可選）：包含詳細數據、技術方法或其他補充資訊

透過FineBI，報告撰寫變得更加高效，數據可視化圖表可以直接嵌入報告，並支持即時更新，確保決策者獲取的數據始終是最新的。此外，FineBI的報告共享功能，讓不同部門的同事能夠隨時查看數據，促進跨部門協作。

透過這些步驟，你可以系統化地完成數據分析，並確保結果準確且具有實用價值。

二、數據分析的常見誤區

在進行數據分析時，許多人容易陷入一些常見的誤區，這可能導致分析結果偏離實際需求。

（1）分析目的不明確：即為了分析而分析，缺乏明確的目標和計劃。當面對一堆資料時，如果沒有一個清晰的框架和計劃，很容易陷入盲目分析的境地。基於清晰的框架，才能夠有條不紊地展開分析，而不是隨心所欲地猜測和推斷。因此，明確的分析思路和計劃是確保分析有效性的關鍵。

（2）忽視了事業部門對資料的深刻理解：只有事業部門最瞭解自己的業務和資料背景，即使將資料交給IT人員進行分析，他們也可能無法完全替代事業部門對資料的直觀感受和理解。因此，事業部門學習數據分析是非常重要的，這有助於他們設計出更加合理、貼近實際的數據分析方案。

（3）一味追求高階的分析方法：雖然高階分析方法有其獨特的優勢，但並非所有情況都適用。在選擇分析方法時，應該根據分析目的和資料特點來選擇最合適的方法。比如，柱形圖適合用於比較大小，折線圖則更適合分析趨勢和走勢，應該避免盲目追求高階方法而忽視實際需求。

03 數據分析的學習路徑

一、培養數據驅動的分析思維

為什麼數據分析思維很重要?

如果我們在分析一個問題前，思維缺失就像下面圖中所表達的一樣，往往不知道問題從哪裡下手，即使拿到數據也是一臉懵逼。

所以我們要透過訓練數據分析思維，幫助在遇到問題時，大家腦中能快速梳理出分析的切入點以及思路，這一點很重要。

常用的一些思維方式：

1、金字塔/結構化思維

把待分析問題按不同方向去分類，然後不斷拆分細化，能全方位的思考問題，一般是先把所有能想到的一些論點先寫出來，然後在進行整理歸納成金字塔模型。主要透過思維導圖來寫我們的分析思維。

2、公式化思維

在結構化的基礎上，這些論點往往會存在一些數量關係，使其能進行＋、－、×、÷的計算，將這些論點進行量化分析，從而驗證論點。

所謂指標體系，就是這麼梳理得來的。

3、業務化思維

業務化即是深入瞭解業務情況，結合該專案的具體業務進行分析，並且能讓分析結果進行落地執行。用結構化思考＋公式化拆解得出的最終分析論點再很多時候表示的是一種現象，不能體現產生結果的原因。所以需要繼續去用業務思維去思考，站在業務人員或分析物件的角度思考問題，深究出現這種現象的原因或者透過資料推動業務。

增加業務思維方法：貼近業務，換位思考，積累經驗。同時，這樣的思維模式在一些特定業務場景下，還衍生出一些基礎的分析方法，比如象限法、多維法、假設法、指數法、二八法、對比法、漏斗法，這個對未來構建分析模型都有幫助。

思維模型的好處是他能提供一種視角或思維框架，從而幫助你建立起觀察事物和分析問題的視角。透過對思維模型的學習和訓練，能提高你成功的可能性。

二、學習常見的數據分析方法

數據思維不是一兩週就能鍛煉出來的，要不斷練習，給大家推薦7種常用的數據分析思維技巧，幫助大家縮短學習時間。

1、對比法

對比法適合用於比較兩組或多組數據，幫助你發現數據變化的規律。例如，分析某產品的銷售額同比增長情況，找出影響增長的因素。

2、象限法

象限法透過多維度劃分數據，將其以坐標方式表達。例如，使用象限法分析產品的市場表現，幫助你制定更精準的行銷策略。

3、假設法

假設法適合用於驗證某一假設是否成立。例如，假設某促銷活動能提升銷售額，透過數據分析驗證其效果。

4、二八法

二八法幫助你找出關鍵數據。例如，分析 20% 的核心客戶對銷售額的貢獻，制定針對性的服務策略。

5、指數法

指數法適合用於分析數據的增長趨勢。例如，透過指數法分析用戶數量的增長，預測未來的市場需求。

6、漏斗法

漏斗法常用於分析用戶行為。例如，分析用戶從瀏覽到購買的轉化率，找出影響轉化的關鍵環節。

7、多維法

多維法適合用於綜合分析多個維度的數據。例如，分析不同地區、時間和產品類別的銷售數據，幫助你全面了解市場表現。

三、掌握數據分析的基礎工具

1、Excel：數據整理與基礎分析

Excel 是最基礎的數據分析工具，適合初學者。你可以用它進行數據匯入、整理、篩選與排序，甚至製作簡單的數據可視化圖表。例如，透過 Excel 的樞紐分析表，你能快速生成銷售報表，幫助你掌握業績趨勢。

2、SQL：數據庫查詢與管理

SQL 是數據分析中不可或缺的工具。它能幫助你從數據庫中提取所需數據，進行篩選與合併。例如，使用 SQL 查詢語句，你可以快速找出某產品在不同地區的銷售數據，為市場策略提供依據。

3、Python：數據處理與建模

Python 是數據分析的進階工具。它擁有豐富的學習資源，適合初學者。你可以用 Python 處理大量數據，進行建模與預測。例如，透過 Pandas 和 Matplotlib 庫，你能分析用戶行為並生成視覺化報告。

4、FineReport：專業報表設計與數據展示

FineReport 是一款專業的企業戰情室軟體，適合用於生成高品質的數據報表。IT部門可以透過FineReport彈性的介面快速生成直觀的報表或dashboard，給事業部門快速進行包括數據查詢/過濾/聯動在內的各種分析。

5、FineBI：自助式數據分析與決策支持

FineBI 是一款企業級 BI（商業智慧）分析工具，專注於自助式數據分析，幫助業務人員無需依賴 IT 即可探索數據，發現商業價值。

FineReport vs FineBI：如何選擇？

總結來說，FineReport 適用於企業的標準化報表與數據可視化需求，而 FineBI 則適合業務人員進行即時數據分析與決策支持。企業可以根據自身需求，選擇合適的工具，或將兩者結合使用，打造完整的數據分析體系。

選擇合適的工具能讓你的數據分析工作事半功倍。

04 數據分析相關課程推薦

一、線上學習平台

學習數據分析的第一步，可以從線上課程開始。這些課程不僅靈活，還能讓你隨時隨地學習。以下是幾個值得推薦的平台及其課程：

1、Coursera的數據分析課程

Coursera 提供多樣化的數據分析課程，涵蓋基礎到進階的內容。例如，Google 數據分析專業證書課程，適合初學者學習數據分析的基本概念與工具。課程結構清晰，還包含數據分析案例講解，幫助你快速掌握技能。

2、Udemy的數據分析課程

Udemy 的課程價格實惠，且種類繁多。你可以找到針對 Excel、SQL 和 Python 的專業課程。例如，「ChatGPT x Excel」課程結合了人工智慧與數據分析工具，教你如何高效處理數據。

3、帆軟的數據分析工具課程

帆軟提供專業的 FineReport 和 FineBI 相關免費課程，幫助學員快速掌握數據分析工具的應用，提升業務分析與決策能力。課程內容涵蓋工具實操、場景應用分析，讓學員能夠將所學技能靈活運用於實際業務場景。

更多數據分析課程可以參考：不會寫程式也能學？文科生都說讚的數據分析課程

二、推薦書籍

除了線上課程，閱讀專業書籍也是學習數據分析的重要途徑。以下是幾本經典書籍的介紹：

1、《Python數據分析基礎》

這本書適合初學者，內容涵蓋 Python 的基礎語法與數據分析工具，如 Pandas 和 Matplotlib。書中提供了大量實例，幫助你快速上手。

2、《數據可視化的藝術》

數據可視化是數據分析的重要環節。這本書詳細介紹了如何選擇合適的圖表類型，並提供了設計美觀且實用的視覺化報表的技巧。

3、《統計學入門》

統計學是數據分析的基礎知識。這本書以簡單易懂的語言，講解了集中趨勢、變異性和假設檢驗等核心概念，適合初學者快速入門。

透過這些課程與書籍，你可以系統化地學習數據分析，並將所學應用於實際工作中。

數據分析的學習是一個循序漸進的過程。從基礎概念到工具應用，再到實際項目，你將逐步掌握這項技能，並為未來的職業發展奠定堅實基礎。

這裡有一份數據分析書單想送給你：從入門到進階——數據分析必看的書單合集

FAQ

1. 如何選擇適合自己的數據分析工具？

選擇工具時，考慮你的需求與技能水平。如果你是初學者，Excel 是不錯的起點。進階用戶可以選擇 FineReport 或 FineBI，這些工具提供多維度分析與視覺化功能，能快速生成專業報表，提升效率。

2. 數據分析需要學習程式設計嗎？

不一定。初學者可以使用像 FineBI 這樣的工具，透過拖拽操作完成分析，無需程式設計。如果你想進一步提升，可以學習 Python 或 SQL，這些技能能幫助你處理更複雜的數據分析任務。

3. 如何提升數據分析的實戰能力？

多參與實際專案，將學到的技能應用於真實場景。

4. FineReport 和 FineBI 有什麼不同？

FineReport 側重於生成高品質報表，適合需要專業數據展示的場景。FineBI 則專注於多維度分析與儀表板製作，幫助你快速定位問題並提供決策支持。兩者結合能滿足不同的數據分析需求。

5. 初學者應該從哪裡開始學習數據分析？

從基礎工具開始，例如 Excel 或 FineBI。學習基本的數據整理與視覺化技巧。接著，參考線上課程或書籍，如《Python數據分析基礎》。實踐是關鍵，嘗試分析真實數據，逐步提升技能。