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2021年9月13日 · 觀念一：數據分析不只是提出預測，能幫助下對決策才有價值. 「比起關注 data science（資料科學），經理人更該思考如何借助數據做好 decision science（決策科學）」管其毅解釋，資料科學主要能分成 3 個階段： 首先是描述型分析，也就是透過累積、蒐集來的數據，了解已經發生的事，像產品銷售狀況、現有顧客樣貌等。 再來是診斷，釐清現狀有哪些問題、哪些地方應該做更好。 最後則透過機器學習、演算法，針對問題，提出預測及未來應採取的行動。 資料科學的 3 階段. 但即便是預測階段，都還是只停在資訊洞察的階段，沒有對公司產生實質助益。 管其毅指出，資料科學真正價值應在預測後的最後一哩路，下決策。
- 資料科學家 Data Scientist
- 資料分析師 Data Analyst
- 資料工程師 Data Engineer
那究竟什麼是資料科學家呢？他又在團隊裡扮演什麼樣的角色？ 我認為資料科學家是一個資料團隊中的核心，需要綜合統籌的能力，從觀察資料、發現問題到組織整個資料團隊。可以視為是資料應用專案中的小組長，擁有相關領域的各種技能，哪個需要就往那裡搬，能獨立承擔從數據處理，分析探索到實踐應用直到最終產生價值。簡單來說， 資料科學家就是「用資料解決真實問題的人」。 也正因如此，資料科學家必須要與其他角色溝通，更強調的是多元的能力。從處理資料的工程，到分析資料的建模都需要涉略，以及擁有發現 insight 的思維。聽起來好像什麼都要會，不過實際上很難有人可以樣樣精通，所以團隊才顯得更為重要。身為一個好的資料科學家，必須要能夠駕馭一支資料團隊。 不斷掌握新的技術及觀點也是很重要的，因為在這個瞬息萬變的技術世界中，...
資料分析師通常是指根據資料進行解釋的工作者，一般會通過「蒐集 -> 整理 -> 分析 -> 結果」的步驟。最常見的技能是利用常見的商業統計軟體（例如： SQL，R，SAS，Excel）產出統計報告且進行解釋。資料分析師所做的一切都是為了回答問題，通常被稱為是問題驅動（Problem Driven）。資料分析師在資料工程師提供的資料基礎之上進行探索性分析，目的是找到問題的正確答案。
資料工程師主要的角色，是進行資料的架構設計，專注於環境與平台的架設。其所做的一切都為了讓資料可以容易地被使用，負責建立和維持公司資料儲存的技術基準，策劃硬體和軟體的結構，確保資料儲存系統可以支持未來的資料量和分析需求。最終目標是把資料整理好，能夠達成儲存成本低，查詢效率高的結果。隨著巨量資料的需求，現在的資料通常會存在很多的雜訊及干擾，需要花更多的精力在資料清理。
2021年7月23日 · 因此，資料分析的基本在於找出「趨勢」和「異常」，技巧就是將資料視覺化，透過視覺找出其中的「趨勢」和「異常」。 （本文出自 《打造數字腦．量化思考超入門》 ，本事出版社。
2021年12月2日 · 收藏. 每兩年一次，第十屆全球「 50大管理思想家（Thinkers 50） 」榜單在 2021 年 11 月公布，獲得終身成就獎的是行銷學之父菲利普．科特勒（Philip Kotler），其著作《行銷管理》已經出版到了第 15 版，可以說是行銷界的聖經，從業人員幾乎無人不知。. 第一名的 ...
2020年10月5日 · 這樣的資料蒐集法是基於人類學的「全貌觀」立場，希望能將使用者放在一個比較大的脈絡中，從使用者的生物特徵與基本環境條件、物質文化與技術條件、語言習慣與相關語彙、文化觀念行為與社會組織等 4 個面向蒐集資料，並提出洞察與問題。
2008年3月28日 · 收藏. 撰文 /謝明彧. 文章來源《經理人月刊》4月號. 自從大家發現「市場區隔」的重要性後，分析顧客資料、從中找尋商機，便成為每位行銷人都在做的事。. 不過，要從顧客資料庫中淘出黃金，有賴於顧客資料庫的正確建置，美國資料庫行銷公司 ...
2021年5月10日 · 對企業來說，安索夫矩陣是一種常見的策略分析工具，不過，當你對個人職涯發展感到困惑時，也能透過它來釐清現況、幫助判斷！ 安索夫矩陣（Ansoff Matrix） 是由「策略管理之父」伊格爾‧安索夫（H. Igor Ansoff）在其 1965 年的經典著作《企業策略》（Corporate Strategy）中提出，是一 2X2 的矩陣，以產品和市場作為兩大基本面向，橫軸為「新／現有產品」，縱軸為「新／現有市場」，劃分出 4 種產品／市場組合和相對應的營銷策略，用來分析不同產品在不同市場的發展政策，是應用最廣泛的營銷分析工具之一。 企業可從中選擇不同的策略來達成增加收入的目標。 延伸閱讀： 產品經理如何學會數據分析？ 我分 6 階段，談數據思維與分析的基本功.
