資料科學啓示錄<首部曲>---探索數據分析的力量-數位遊牧
更新於 2023/07/24閱讀時間約 3 分鐘
現代數字化的世界中，資料被視為新的黃金。對於數位遊牧者來說，掌握數據分析技能是開啟成功大門的關鍵。數據科學家就像一位探險家，利用各種工具和技巧，挖掘數據中蘊含的寶藏，為客戶提供有價值的洞察。
數據分析工具：發掘數據的利器
來看看其中一些基礎不過的工具：
Microsoft Excel
- 多功能的電子表格程式
- 憑藉樞紐分析表和條件格式等功能，發現趨勢和洞察
- 幫助指導自由工作策略
Tableau
- 功能強大的數據視覺化工具
- 創建交互式且可共享的儀表板
- 提供視覺上吸引人的洞察結果，增加價值
Python
Python則是另一個不可或缺的工具。作為一種流行的數據分析和機器學習程式語言，Python的庫如Pandas、NumPy和Matplotlib等，讓探險家能夠輕鬆地清理、分析和視覺化數據。
- 流行的數據分析和機器學習的程式語言
- 使用Pandas、NumPy和Matplotlib等庫進行清理、分析和視覺化數據
- 靈活性和強大的功能使其成為數據科學家的首選
R
不可忽視的是R，另一種廣泛應用於數據分析和視覺化的程式語言。憑藉著包如ggplot2和dplyr，R允許探險家創建自定義的視覺化效果並進行高級統計分析。
- 廣泛應用於數據分析和視覺化的程式語言
- 使用ggplot2和dplyr等套件創建自定義的視覺化效果
- 進行高級統計分析，幫助深入洞察數據
Google Analytics
- 網站分析服務，追蹤網站流量、用戶行為和有價值的指標
- 幫助優化網絡存在，吸引更多客戶
- 不可或缺的網絡分析工具，提供寶貴的市場洞察
提升自由工作者數據分析師收入的技巧
市場研究
- 利用數據分析研究目標市場，確定高需求的技能、行業和利基
- 量身定制服務，滿足市場需求，增加收入
定價策略
- 分析競爭對手的定價、行業價格和歷史收入
- 制定數據驅動的定價策略，最大程度地增加收入，不失去客戶
客戶保持
- 分析客戶反饋和項目執行數據，找出改進的領域
- 不斷改進服務，解決客戶關注的問題，增加客戶保持率
時間管理
- 使用時間追蹤工具和數據分析，找出工作流程中的效率低下之處
- 優化時間管理，更快地完成項目，增加收入
如何保持領先地位
保持更新
我們需要保持更新，不斷學習最新的工具和技術，強迫自己參加研討會，參與在線論壇，以保持相關性
- 學習最新的工具和技術，保持相關性
- 參加研討會，參與在線論壇，持續學習和進步
建立強大的作品集
建立一個強大的作品集也是至關重要的。探險家可以通過展示自己的數據分析技能和專業知識，向潛在客戶展示價值。作品集中可以包括數據視覺化、分析和案例研究等工作範例，讓客戶更好地了解他們的能力。
- 展示數據分析技能和專業知識
- 包括數據視覺化、分析和案例研究等工作範例
與其他專業人員建立網絡
通過與其他數據專業人員建立網絡，探險家可以學習新的技術，找到潛在客戶，發現新的機會。參加行業活動，加入在線社區，並與同行互動，建立強大的網絡。
- 學習新技術，找到潛在客戶，發現新機會
- 參加行業活動，加入在線社區，建立強大的網絡
多樣化技能
學習其他相關技能，如機器學習、網站開發或數字營銷，來擴大他們的服務範圍。通過提供更廣泛的服務，他們可以吸引更多客戶，增加收入。
- 學習其他相關技能，擴大服務範圍
- 提供更廣泛的服務，吸引更多客戶，增加收入
跟踪進展
需要定期檢視他們的自由工作表現數據，如收入、客戶反饋和項目完成率。這些信息將幫助他們找出改進的地方，做出數據驅動的決策，持續發展自己的自由工作業務。
- 定期檢視自由工作表現數據，如收入、客戶反饋和項目完成率
- 找出改進的地方，做出數據驅動的決策，持續發展業務
結語
資料科學家是現代數字世界中的探險家，利用各種工具和技巧，挖掘數據中蘊含的寶藏。透過數據分析可以做出明智決策，優化服務，最大程度地提高收入。然而，在充滿競爭的自由工作市場中，持續學習和提升技能是保持領先地位的關鍵。只有不斷進步，才能在資料科學的探索之旅中獲得真正的成功。
27.1K會員
480內容數
本專題將探討科技在投資領域的應用。我們將介紹人工智能、大數據分析和自動化投資工具，並解釋如何利用這些技術來優化投資策略和增加投資回報。透過了解智能投資的趨勢和方法，讀者可以更加精準地進行投資決策，提升投資效率和成果。我們也會介紹不同的投資工具和策略，解釋風險與回報的關係，並提供基本的投資原則和技巧。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
徵的就是你 🫵 超ㄅㄧㄤˋ 獎品搭配超瞎趴的四大主題，等你踹共啦！還有機會獲得經典的「偉士牌樂高」喔！馬上來參加本次的活動吧！
隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
倖存者偏差（Survivorship bias）是一種認知偏差，指的是在觀察研究對象時，只關注了「倖存」或「成功」的部分，而忽略了已經「消失」或「失敗」的部分。
這種偏差通常發生在樣本不完整或有遺漏的情況下，而且容易導致對結果做出誤導性的評估或推論。
尤其AI的時代來臨，基石源自於數據，數據相當於燃
這份難以言喻的成就感是催生這篇文章的主要原因，我想分享在專案規劃與數據分析技術上的經驗，並拆成為三個階段，分別為專案規劃、專案執行與成效評估，執行階段會著墨於程式設計面的分享。
專案規劃階段
定義問題
擬定行動方案
對於資料科學家和數據分析師來說，雖然他們也寫程式，但他們寫程式的習慣和一般認知的工程師不太相同，甚至有些人對於寫code的背景知識明顯不足。或許你會說，「因為現在很多做數據分析的都不是本科系，理論知識當然不會那麼紮實」，我認同這是個可能的原因，但我也認為這不能當成藉口，一個專業工作者本來就應該補足自
由於資料科學家與數據分析部門出現的時間還不長，大家的認知仍有差異，或因為每間公司核心價價、管理哲學不同，導致數據團隊可能會以各種型式存在，常見的型式有三種：獨立部門、隸屬IT（Information Technology，資訊部門）或RD（Research & Development，軟體開發）
雖然數據分析師是新職位，但數據分析或是資料分析的概念一點都不新。公司裡面行之有年的職位，不管是行銷、業務、採購、倉管，每個職位都需要數據，也都需要分析。隨著大數據、資料科學、機器學習、AI等酷炫的新名詞、新技術與新應用出現，所需的知識與技能多到員工爆肝也學不完。
資料科學的浪潮更將資料科學工作者推到第一線，許多產業都能看到「資料」的影子與可能性。但是對資料科學職涯有興趣的人，該怎麼知道「哪裡有適合自己的位置」並「據以規劃自己的資料科學職涯」呢？由於資料科學需求時常是個很龐大的任務，實際上會需要一個團隊來實現。本篇文章就從資料團隊出發，解析其中的任務內容、工作
我希望透過在好學校開設「Python 的 50+ 練習：資料科學學習手冊」，讓學生一步步完成這門課程所有的觀念講解、範例實作以及練習之後，扎實地將 Python 程式設計與資料科學應用納入自己的技能組，成為一位擅長寫程式處理資料的分析師，大幅提升工作掌握度與職涯發展性！
徵的就是你 🫵 超ㄅㄧㄤˋ 獎品搭配超瞎趴的四大主題，等你踹共啦！還有機會獲得經典的「偉士牌樂高」喔！馬上來參加本次的活動吧！
隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
倖存者偏差（Survivorship bias）是一種認知偏差，指的是在觀察研究對象時，只關注了「倖存」或「成功」的部分，而忽略了已經「消失」或「失敗」的部分。
這種偏差通常發生在樣本不完整或有遺漏的情況下，而且容易導致對結果做出誤導性的評估或推論。
尤其AI的時代來臨，基石源自於數據，數據相當於燃
這份難以言喻的成就感是催生這篇文章的主要原因，我想分享在專案規劃與數據分析技術上的經驗，並拆成為三個階段，分別為專案規劃、專案執行與成效評估，執行階段會著墨於程式設計面的分享。
專案規劃階段
定義問題
擬定行動方案
對於資料科學家和數據分析師來說，雖然他們也寫程式，但他們寫程式的習慣和一般認知的工程師不太相同，甚至有些人對於寫code的背景知識明顯不足。或許你會說，「因為現在很多做數據分析的都不是本科系，理論知識當然不會那麼紮實」，我認同這是個可能的原因，但我也認為這不能當成藉口，一個專業工作者本來就應該補足自
由於資料科學家與數據分析部門出現的時間還不長，大家的認知仍有差異，或因為每間公司核心價價、管理哲學不同，導致數據團隊可能會以各種型式存在，常見的型式有三種：獨立部門、隸屬IT（Information Technology，資訊部門）或RD（Research & Development，軟體開發）
雖然數據分析師是新職位，但數據分析或是資料分析的概念一點都不新。公司裡面行之有年的職位，不管是行銷、業務、採購、倉管，每個職位都需要數據，也都需要分析。隨著大數據、資料科學、機器學習、AI等酷炫的新名詞、新技術與新應用出現，所需的知識與技能多到員工爆肝也學不完。
資料科學的浪潮更將資料科學工作者推到第一線，許多產業都能看到「資料」的影子與可能性。但是對資料科學職涯有興趣的人，該怎麼知道「哪裡有適合自己的位置」並「據以規劃自己的資料科學職涯」呢？由於資料科學需求時常是個很龐大的任務，實際上會需要一個團隊來實現。本篇文章就從資料團隊出發，解析其中的任務內容、工作
我希望透過在好學校開設「Python 的 50+ 練習：資料科學學習手冊」，讓學生一步步完成這門課程所有的觀念講解、範例實作以及練習之後，扎實地將 Python 程式設計與資料科學應用納入自己的技能組，成為一位擅長寫程式處理資料的分析師，大幅提升工作掌握度與職涯發展性！