李維哲 / 知名通訊軟體公司數據分析師

職涯過程

就讀交大資工時知道自己不想只當工程師，因此進入台大商學研究所，到商管科系後才發現資工不注重實習，但對商院學生來說實習很重要，於是先後進入兩家新創實習。第一份實習做營運實習生，當時公司剛引進Tableau，但沒有人力和技術去用，所以就被派來做這塊，第一次從學生實習的角度接入數據分析。第二份實習在台灣新創競技場（加速器）擔任商業開發實習生，負責分析新創團隊的營運，培養對產品或商業思維。畢業後就到知名通訊軟體公司擔任數據分析師。

數據分析師的工作型態

1. 支援：數據團隊需解決所有跨部門的問題

• 撈數據：Sales要去年整體GMV成長的比例，想解決的問題是甚麼？要解決這個問題是要看這個數據嗎？
• Dashboard長期觀察：自動化產生報表、數據視覺化
• Data Issue Solving：有數據問題就來找我，確定時間點，一步一步推，靠經驗累積會越來越有sense

1. 除了支援以外，數據團隊有自己的工作

• 如何追蹤用戶流量、怎麼追蹤用戶的行為、如何被視覺化
• 指導體系的建立：如何衡量產品好或壞，北極星指標

數據工作者須具備的能力

1. 與數據互動的能力：快速建立假設並提出數據驗證（猜>驗證>猜>驗證>答案出來）

硬實力包括GA(Google Analytics)、Tableau、Presto，需要程式背景。

2. 產業knowhow / 產品思維（產品滿足用戶什麼需求？產品價值？）：需透過實務累積

目前很需要數據工作者的產業包括電子商務、電競遊戲、美食外送、社交應用、行動支付、旅遊等。

3. Critical Thinking：透過實務累積、以管顧方式培養能力

常思考：為甚麼要做這個分析？想解決什麼問題？解決誰的問題？這個分析方法合理嗎？有更好的分析方式嗎？這樣解讀數據對嗎？

一直問自己，不斷思考。

如何切入這個職能？

1. 分析能力：快速建立假設並提出數據驗證
2. 數據技術能力
3. 產業知識：但沒工作經驗者不會有

→新鮮人大多是有技術底子的，因為在公司內有經驗的人很多

對即將進入職場新鮮人說的話

問自己以下幾個問題：

1. 你五年後想出現在哪？做什麼工作？（有答案看2、3、4；沒答案看5、6、7）
2. 你能做什麼？你想做什麼？這個社會需要什麼（從趨勢和產業新聞看哪些產業在成長）？從社會需要什麼切入，再從中選想要的。
3. 工作的連結性？職能比公司規模重要，內部轉換有機會但難度高；先從小公司做相關工作，再進大公司不難。
4. 你的戰場是現在還是一兩年後？兩年後想做什麼，回到現在看自己缺什麼？
5. 鎖定一個方向就開始累積資歷
6. 如何評估一家有潛力的公司？很多好公司大家其實不是很了解，可以看數位時代、團隊背後的創投。
7. 如何衡量好的歷練環境？好的同事、舞台（資源）、老闆，三項中至少要有一項。

Data的角色在台灣職缺不是那麼多，反倒是新創團隊讓你累積用數據解決工作上的問題，對之後進到大公司很有幫助。

Q&A

• 若未來想做數據分析師，大學期間應該要修的課、建議實習的機會...等可以增加履歷的經驗有哪些？

Peggy：統計或跟產業分析相關、要報告和分組的課，我雖然以前沒有修過跟數據工作直接相關的課，但有修很多商業分析、團體報告的課，所以很擅長商業報告，這也是我跟理工背景的人相比最大的優勢。

社團的話可以去擔任做決策的角色，練習站在較高的視角看事情。

實習的話，對產業或公司發展有興趣很重要，喜歡這間公司做的事情才有動力幫他們做進一步的分析研究。

以上之所以沒提到技術是因為都是自學，聽說現在學校有些統計課會教相關軟體，但學工具要會運用，可以思考是否一定要透過學校體系學。

維哲：我反而覺得統計用不太到。盡量修資工的課，學平行運算，累積專案經驗和作品集。

• 硬實力的表現？作品集如何呈現？

維哲：可用部落格展示Dashboard，提供自己做的分析報告。上過的課程可以寫，但不代表你會用，重點是有能力回答他的專業問題。

• 學校課程有修過一點R，想請問學生應該如何累積作品？

Peggy：不確定學校有沒有要用R做研究報告或研究分析，如果有的話可呈現。

維哲：出發點不太正確。不是你有什麼，而是公司在意什麼？先去了解面試的這家公司到底在數據分析時會用什麼工具？會遇到甚麼狀況？

不是只有你會R，如何比別人更出色？要更早鋪路才有作品集或實戰經驗。

• 如果不是商業背景出身，有建議可以參加甚麼實習機會，或選甚麼方向的課會對商業思維的訓練最有幫助呢？

Peggy：實習就看你對什麼公司或產業有興趣。商業思維的訓練、行銷或產業分析等能力，若還沒工作經驗就多去閱讀商業相關部落格或商業評論，讓自己在看產業指標時做批判性思考。

維哲：我不太相信學校上課能得到什麼。商院的生態重視實習歷練，最快的方式就是實習，可以去找加速器的實習機會，因為加速器的目標就是幫助新創團隊和產品成長，有機會接觸到裡面的CEO，能直接聽到第一手實戰經驗。

• 非商業背景如何取得實習機會？

維哲：不難。這跟學院無關，重點是資歷累積。往前鋪路，只要開始了就會逐漸創造自己的Storyline，有相關工作和實習經歷比科系重要。

• 承上，那第一份資歷如何取得呢？

維哲：第一份資歷通常不會太好，有人給你機會就要感恩，之後機會就會慢慢來。待的團隊雖然很小但會接觸到其他部門的人，接觸到的人會因此越來越廣泛。

• 面試時，會問哪些問題呢？需要現場建模嗎？

Peggy：看公司，通常不會到要現場建。

問題主要分三塊：程式語言、Behavior Question（問情境，溝通、帶領團隊的經驗）、邏輯問題（圖形、類似國中數學題）。其他還有遇過藥用Excel從中導出他要的答案。

通常建模是數據科學家才會碰到，但要拿到這個offer要先到碩博士，具備很強的數據背景。

維哲：先定義模型是什麼樣的模型？分為技術面和用戶模型（商業、用戶增長等）。我工作上比較少用模型，建模型都是資深的人在做。

• 想要詢問一下如果目前從事的工作和數據並沒有高度相關，或是公司使用的並不是 SQL ，但希望可以自行找一些 SQL Python 的 side project 來做累積實作經驗，可以去哪裡找題目呢？（已經有自行修過相關的線上課程）

Peggy：我都是從工作中邊做邊學。

維哲：Google Big Studio。

• 想請問，在大學階段，如何設定學習程式的階段性目標，如何找專案製作機會呢？我本身是經濟系的學生，對數據有興趣，希望能在大學多累積相關履歷經驗。

維哲：最基本會寫爬蟲。幫自己設定小專案以實作學過的程式語言，不管學多少重點還是工作時能否運用。

• 想請問，演算法要學很多嗎？（有被現場考過）

Peggy/維哲：會基本的就好了。

• 想請問哪些產業有對數據分析師有大量需求？ 

Peggy：數據團隊不是公司最一開始需要的，公司要發展到稍微成熟階段才有辦法有數據團隊。各產業各公司都有需求，只是是否會願意花錢花時間去建置數據團隊。

維哲：跟產業無關，有錢的公司就會有。

• 過去在做數據分析經驗裡，那時候會運用到統計？以及如何運用呢？   

Peggy：統計是一個概念，不用到很專精。

維哲：沒什麼用過。

• 想請問能用案例說明看看如果專案內同時有數據分析師&數據科學家，兩者之間的工作會如何搭配跟區分嗎？

Peggy：分析師偏商業端；科學家只有在初期會需要跟商業端配合，因為需要知道數據會運用的狀況。

維哲：科學家把分析師的需求做出來，他們自己有一套演算法。我通常是問他程式怎麼寫，用他寫的東西。

• 請問維哲講師數據工程師，會比純工程師的薪資高嗎？

維哲：不清楚，看公司有沒有錢。

• 請問維哲在公司內的分析師團隊組成方式是如何，是分散在每個專案還是聚在同一個team呢？還有分析師背景的組成？

維哲：在同一個team，大家能力很互補，各自有很強的部份。

• 有推薦的書籍或網站嗎？

維哲：數位時代、人人都是產品經理、產品三眼怪

詳細活動內容，請參考：職業窺探：數據工作大解析

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Blink 小醬

布林克大學 碩士學

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