數據分析師是做什麼？必備技能、工具與職涯發展全攻略

數據分析師是一個充滿機會的職業。隨著企業對數據驅動決策的需求增加，這個角色的重要性日益提升。即使你是零基礎，只要選對學習工具與方法，就能快速上手。像 FineBI 這樣的數據分析工具，能幫助你輕鬆進行數據可視化與分析，提升效率。透過系統化的學習與實戰經驗，你可以掌握數據分析的核心技能，為職業發展打下堅實基礎。

一、數據分析師是什麼？工作與角色認識

數據分析師（Data Analyst）是一個運用數據洞察來支援業務決策的角色，負責從資料收集、整理到分析，並將結果轉化為能驅動企業行動的建議。工作內容主要有以下四大模塊。

01 從 0 到 1 搭建數據分析體系

大部分公司仍處於數據分析的起步階段，可能是從零開始，也可能是新業務線需要獨立搭建。

• 第一步：建立資料監控體系
  透過監控體系，企業能定期檢視業務發展狀況，使結果可量化、可衡量。業務人員能即時獲取反饋，優化策略；管理層則能全面掌握 KPI 達成情況，做到心中有數。
  具體做法是先進行業務拆解：公司或部門的核心 KPI 是什麼？這些 KPI 可拆分為哪些子目標？為達成子目標，需要監控哪些過程指標與結果指標？監控框架一旦搭建完成，分析邏輯就會清晰可循。
• 第二步：定位問題與洞察業務
  透過監控體系，數據分析師可以追蹤指標異常，並結合行業趨勢、戰略調整、競爭格局、技術變動或產品缺陷等因素，快速找到問題根源。
• 第三步：提出優化方案
  數據分析師需根據資料洞察與業務理解，提出假設並驗證。對於明確問題（如產品缺陷），立即修正；對於不確定因素，進行 A/B 測試，透過數據驗證決策。

02 數據分析工具化、產品化

從0到1搭建數據分析體系是解決“有資料可用”的問題；讓數據分析產品化是解決“讓資料易用”問題，是提升資料使用效率和發揮資料更大價值的手段。

常見的數據產品就是商業智慧系統（Business Intelligence），也就是BI。如 FineReport 和 FineBI。

• FineReport 適用於固定報表製作與精細化數據展現，支援複雜排版與多種格式輸出，確保企業在日常運營與監控時擁有穩定可靠的數據支撐。

• 而 FineBI 則強調自助分析與數據探索，讓事業部門人員能夠通過拖拽操作快速獲取洞察，提升數據分析的靈活性與決策效率。

在企業中，數據分析師會根據實際需求，將高頻、多人使用的數據報表優先產品化。透過 FineReport 可確保數據標準化、精準傳達；透過 FineBI，則能讓業務部門即時挖掘數據價值，真正實現「人人皆分析師」。

對於使用頻繁、涉及人數較多的數據，數據分析師需要提出數據報表需求，並利用 FineReport 和 FineBI 構建高效的數據分析體系，為業務、產品、市場、財務等部門提供可視化、易理解且可行的數據支持。

03 支撐領導、部門決策的專題分析及業務方向探索

除了常規監控，數據分析師還常需進行一次性專題分析，例如：

• 驗證部門新策略是否可行；
• 支援領導探索新的業務方向；
• 深入研究數據中出現的新問題。

這類分析往往需要重新獲取與清洗資料，過程可能相當耗時。若缺乏業務背景，分析師還需花時間與業務方溝通，確定問題是否具備分析價值。對分析師而言，這部分雖然挑戰大，但也是提升業務理解與專業價值的關鍵環節。

04 資料規範制定及提升資料質量等基礎工作

為了完成以上三部分工作，像制定資料規範、提升資料質量這些基礎工作就必不可少。

• 資料規範：在系統搭建初期就需要制定標準，確保不同部門能用統一的口徑看數據。
• 資料質量：分析師需要持續校驗資料的準確性與完整性，避免因數據錯誤導致決策偏差。

雖然目前多數企業尚未完全打通數據系統，但數據分析師必須確保所使用的數據「準確、有效、可用」，這是所有分析工作的基礎。

二、數據分析師的就業前景

01 市場需求趨勢

全球與台灣的數據驅動需求

隨著數位化轉型的加速，全球對數據驅動決策的需求持續增長。台灣企業也不例外，越來越多公司開始依賴數據分析來提升競爭力。無論是電商、金融，還是科技產業，數據分析師的角色都變得不可或缺。

02 數據分析師薪水與天花板

1.初級、中級與高級數據分析師的薪資範圍

數據分析師的薪資因經驗而異。以下是不同經驗層級的月均薪資範圍：

此外，根據 Glassdoor 的資料，台灣數據分析師的薪資範圍約在月薪4萬到14萬之間，電商領域的職缺多數薪資都在4萬以上。擁有數據分析師證照的薪水會更高。

2.職涯階梯：數據分析師 → 高級分析師 → BI 或分析主管

在數據驅動的企業中，數據分析師的職涯通常呈現明確的階梯式成長路徑。初級數據分析師負責數據收集、清理與基礎分析，隨著經驗累積和技能提升，可以逐步晉升為 高級分析師，最終進入 BI（商業智慧）或分析主管 層級。以下解析各階段的核心職責與薪資趨勢：

（1）數據分析師（初級）

• 職責：主要處理日常數據整理、報表生成與簡單統計分析；熟悉 Excel、SQL、Python 或 R 等工具。
• 技能成長：學會數據可視化、基礎模型應用、數據清理流程優化。
• 薪資範圍（以台灣市場為例）：年薪約 NT$50–80 萬，依行業、公司規模略有差異。

（2）高級分析師

• 職責：承擔更複雜的數據建模、預測分析與業務決策支持；負責設計分析框架，提供策略建議。
• 技能成長：掌握機器學習應用、BI 工具（如 FineBI、Power BI）操作，能獨立完成完整專案。
• 薪資範圍：年薪約 NT$80–150 萬，具專案經驗或特定行業背景可更高。

（3）BI 或分析主管

• 職責：帶領分析團隊，規劃數據策略、建立 KPI 監控系統、決策支持及數據治理。
• 技能成長：需要具備跨部門溝通能力、專案管理能力及策略規劃能力，熟悉企業級 BI 系統與數據治理流程。
• 薪資範圍：年薪通常 NT$150–250 萬，視企業規模與行業而異，部分大型科技或金融公司可能更高。

03 未來發展方向

數據分析師會被ai取代嗎？

AI人工智慧與機器學習的應用正在改變數據分析的未來。對於新人來說，在AI時代成為數據分析師可以說是機遇與挑戰並存。

一方面，AI的應用會導致市場對基礎技能的需求減少，比如資料清洗、簡單報表製作這些工作都能直接扔給AI來完成，那企業就會縮減初級崗位。但另一方面，利用AI，新手小白可以加速學習曲線，比如透過Copilot快速除錯程式碼，來更快接觸高階任務。

三、數據分析師所需技能

01 技術技能

1.程式語言（Python、R）

學習程式語言是大數據分析師的基礎技能之一。Python 是數據科學界的熱門選擇，因為它擁有簡單易懂的語法和強大的數據科學庫，例如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。這些工具能幫助你快速處理數據並進行分析。另一方面，R 語言則專注於統計分析與數據視覺化，提供許多專業的套件來處理資料並建立模型。雖然 R 的學習曲線可能較陡，但它能創造出高度客製化的視覺化結果，對於進行深入分析非常有幫助。

2.數據庫管理（SQL）

SQL 是數據庫管理的核心工具，幾乎所有數據分析工作都需要使用它來提取和處理數據。你需要熟悉基本的 SQL 語法，例如 SELECT、JOIN 和 GROUP BY，這些指令能幫助你快速從大型數據集中提取有用的資訊。

3.數據可視化工具（FineReport&FineBI）

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，幫助企業提升決策效率。

FineReport 適合數據分析師處理企業級固定報表需求，幫助他們透過SQL取數+拖拉拽的方式高效製作精細化數據報表，如交叉分析報表、儀表板等，確保不同部門獲取準確、一致的數據：

從上述表格可見，FineReport 對數據分析師的價值，不僅是「提升工具使用效率」，更能幫助分析師從「重複性數據處理」中解放出來，聚焦核心的「數據洞察與業務支持」。

• FineReport 的類 Excel 功能貼合數據分析師習慣：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 FineReport 的多源數據整合、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，FineReport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门的銷量數據，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，更精准且安全，真正成為企業業務發展的數據智囊。

FineBI 則是一款自助式商業智慧BI 工具，讓業務人員即使不懂程式碼也能輕鬆探索數據，進行多維度分析和視覺化展示：

• 強大的資料對接能力：支援 30+ 大數據平台與 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現異常資料背後的原因，做出更精準的決策。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。還能應對大數據分析師在複雜分析場景下的進階計算，實現更深入的數據挖掘。

02 分析能力

①統計學與數據建模

統計學是數據分析的基石。你需要掌握基本的統計概念，例如平均值、標準差和回歸分析，這些知識能幫助你理解數據的分佈與趨勢。數據建模則進一步提升了分析的深度，讓你能預測未來的趨勢或行為。

②商業洞察力與問題解決

商業洞察力能幫助你將商業問題轉化為數據問題，清晰界定分析目標。深入了解商業環境，確保分析結果能反映實際情況，這是成功的關鍵。結合數據思維與商業判斷力，你能提供更準確的決策建議。此外，數據可視化與溝通能力也很重要，這能讓你的分析結果更容易被決策者理解與採納。

03 軟技能

①溝通與跨部門協作

數據分析師經常需要與不同部門合作，例如行銷、產品和技術團隊。清晰的溝通能確保你了解業務需求，並提供符合目標的分析結果。

②時間管理與專案規劃

數據分析工作通常涉及多個專案，同時需要處理大量數據。良好的時間管理能幫助你在期限內完成任務，而專案規劃則能確保每個步驟都按部就班地進行。

四、給數據分析師的零基礎學習路線規劃

01 數據分析師課程推薦

選擇合適的線上課程或書籍

學習數據分析的第一步是選擇適合的學習資源。以下是一些推薦的線上數據分析課程與書籍，能幫助你快速入門：

• Khan Academy Statistics & Probability：提供統計學和概率的基礎教學。
• MIT OpenCourseWare: Introduction to Probability and Statistics：麻省理工學院的免費課程，適合學習概率與統計。
• Codecademy Python：互動式學習Python的好選擇。
• Coursera R Programming：專注於R語言的基礎課程。
• 帆軟線上課堂：

如果你不僅想學習數據分析工具，還想了解企業內部如何真正運用數據分析來驅動決策，那麼千萬不要錯過帆軟的免費線上課程！

帆軟不僅提供數據分析工具教學，還精心設計貼合企業實際場景的課程。不僅有系統化的線上課程，還有 7 天打卡營，幫助數據分析新手從 0 基礎快速掌握數據分析工具，提升實戰能力。

“延伸閱讀：不會寫程式也能學？文科生都說讚的數據分析課程”

02 學習的階段性目標

①掌握基礎技能（如Python與SQL）

學習數據分析的第一階段應專注於基礎技能，例如Python和SQL。Python 是處理數據的強大工具，而 SQL 則是提取和管理數據的必備技能。你可以利用 FineBI 與 SQL 整合的功能，將學習成果應用於實際分析中，進一步鞏固知識。

②進階技能（如機器學習與數據建模）

當你熟悉基礎技能後，可以開始學習進階技能，例如機器學習與數據建模。這些技能能幫助你進行更深入的分析，並預測未來趨勢。

③完成實戰項目

學習的最終目標是完成實戰項目。選擇一個感興趣的主題，從數據收集到分析報告的撰寫，完整地執行一次數據分析流程。這不僅能幫助你鞏固所學，還能為你的作品集增添亮點。

03 建立個人作品集

①選擇有代表性的數據分析案例

建立作品集時，選擇合適的案例至關重要。你可以根據過往經驗或目標行業的需求來選擇題材。例如，使用 Kaggle Datasets 或政府資料開放平台獲取數據，並確保作品內容涵蓋分析目的、資料說明、分析角度及建議行動方向。

②使用GitHub或個人網站展示作品

展示作品的方式同樣重要。GitHub 是一個理想的平台，能讓潛在雇主快速瀏覽你的分析過程與代碼。若你擅長設計，也可以建立個人網站，將作品以更直觀的方式呈現。FineBI 的可視化功能能幫助你製作專業的分析報告，為你的作品集增色不少。

五、數據分析師證照推薦

為提升你在數據分析領域的專業競爭力，選擇適合自身職涯階段的證照至關重要。以下整理多項熱門與實用的數據分析師證照推薦，幫助你釐清方向、快速定位最適合的認證。

01 主流國際認證推薦

• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
  適合熟悉 Python 或 R，並想專攻微軟 Azure 雲端平台應用的學習者。該認證考試內容涵蓋資料清洗、特徵工程、機器學習模型訓練與部署。完成一次考試即可取得認證，且微軟提供豐富的官方線上學習資源，如 Microsoft Learn 實驗室與模擬題。
• IBM Data Science Professional Certificate
  IBM 與 Coursera 合作推出，從 Python 程式、數據可視化、機器學習到 SQL 資料庫操作全方位覆蓋。非常適合對數據分析一無所知的初學者與跨領域轉職者，整體學習時間大約 3–6 個月（每週 10 小時），費用採 Coursera 訂閱制（約每月 50 美元）。
• Google Professional Data Engineer Certification
  專注於 Google Cloud Platform（GCP）上的大數據工程與機器學習部署能力訓練，考試內容包括資料管道設計與大數據處理。適合已有數據工程背景、希望深入雲端分析與 GCP 的專業人士。Google 同時提供官方指南與實戰環境資源協助備考。

02 進階數據與 AI 應用證照

• Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer
  專注大數據處理與分析能力的通信業與金融業高要求證照，場景設定於 Cloudera CDH 環境。通過度偏低（需至少 70% 分數）且難度高，但針對處理海量資料的職務具高度價值。Cloudera 提供付費課程與模考輔助。
• SAS Certified AI & Machine Learning Professional
  專為金融、醫療等領域服務設計，強調 SAS Viya 平台上的 AI 與機器學習應用，如模型解釋與商業化操作。須通過三場考試，內容包含機器學習、預測優化，以及自然語言處理與電腦視覺。
• TensorFlow Developer Certificate
  由 Google 頒發，考核考生在 TensorFlow 框架上設計、訓練與部署深度學習模型的能力。適合 AI 工程師與深度學習研究者。需具備中階 Python 技能與線性代數基礎；證照有效期限為 3 年，到期需重新考取。

03 帆軟工具專業認證推薦（FineBI / FineReport）

• FCBP（FineBI Certified Business Professional）
  適合希望快速掌握自助式商業智慧分析的分析師與行銷人員。認證內容包含儀表板設計、拖曳式操作與數據建模，以協助使用者快速產出洞察報告。

• FCRP（FineReport Certified Report Professional）
  專為報表開發人員設計，涵蓋複雜報表設計（交叉表、分組統計），以及 Java API 整合與權限控制等企業級運用，適合金融與政府機構的 IT 或資料工程師。

04 為何這些證照值得推薦？

• 符合職涯目標與經驗：初學者可選擇 IBM 或 FCBP，利於快速打基礎；進階者可轉向 Google 或 CCP，聚焦雲端／大數據實戰技術；專業應用者則適合 TensorFlow 或 SAS 提升 AI 能力。
• 提升市場競爭力與薪資潛力：許多研究顯示，具備這類認證的從業人員往往能在職場中獲得更高薪資與晉升機會。
• 學習資源完整、國際認可度高：微軟、Google、IBM、Cloudera 等官方平台均提供課程與模擬題，增強備考效率與成果可信度。

“延伸閱讀：數據分析師證照大揭密 哪些最值得考取？”

數據分析師是一個充滿機會與挑戰的職業，特別適合對數據與商業分析感興趣的你。這份工作需要你不斷更新技能，並能將複雜的分析結果簡化，與非技術背景的同事有效溝通。即使你是零基礎，只要有系統的學習計劃與實戰經驗，也能成功轉職。

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