課程心得
講師提到資料分析必備條件:商業思維、統計基礎、工具應用、簡報表達、AI 增能,以及「定義問題:Top-down[假設(Hypo-thinking)、驗證(data analysis / prototype)、解決]、Bottom-up[資料搜集、insights(from data analysis)、提出問題]」,可以使用的數據分析工具有 - SQL:資料蒐集與資料庫管理 - Excel:資料整理與視覺化 - Python / R:資料清理與建模 - Power BI / Tableau:資料視覺化與分析 - Gen. AI e.g. ChatGPT, 還有很重要的統計學實務應用 - 敘述統計 → Data Analyst - 推論統計 → Data Scientist - 迴歸分析 → Market Research, Experiment, Operation Management, 最後 AI 應用於資料分析:生成、除錯、外掛、進階分析。 此堂課程無論是講師的講解或實作部分,大多皆在我對資料分析的理解範疇之內,因此並無太多新想法。講師的分享中,較令我印象深刻的是敘述統計、推論統計、迴歸分析在實務上的應用面向,以及不同職位所須專精的統計學領域,可作為我未來學習的參考。
吳彥霖
21st 學員
課程大綱
- 數據分析的基本概念、流程
- 學員實作,利用 excel 分析一份產品銷售資料
- 分享 Chat GPT 在 Excel 的使用方式與情境,以及如何透過外掛程式實現進階分析。
講師資訊
Andy Chih
Group M 數據分析師
資料科學社群創作者(IG:andystory_ins 超過9,000人追蹤) 直播課程講師(累積900+學員
歷年講座課程
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專案實作