效率是把事情做對 效能是做對的事情 - by 彼得·杜拉克
有沒有聽過神奇寶貝？（還是要叫寶可夢？感覺神奇寶貝是我們這種老人在叫的XD）
如果有的話，想知道你最喜歡的神奇寶貝是什麼？
如果問我的話，我會說 — 百變怪，因為他變身之後呆呆的表情沒變很可愛 XD但今天它不是我想要提的主角。
我想要提的主角是伊布。
知道伊布有幾種進化型態嗎？
很多人以為「數據分析師」就是一個職業，但其實它就像伊布一樣，有好多不同的進化路線。
雖然對我來說好像都一樣，但我還是就我知道的部分，拿出來跟大家分享分享。( 詳情真實情況請大家自行在多蒐集資料考證一下 )
開始之前，我要先說一個重要的事實：現實世界的數據工作，很少會像 RPG 遊戲那樣角色分工明確。
所以就我這樣的分類一定會有在某些公司模糊不清的地帶，主要只是拿出來讓大家大概了解一下。
反正之後我會挑一個簡單的案例陪大家走過一次。
讓大家都可以掌握精隨，然後拿到 Offer 。
四大跑道
數據分析師 (Data Analyst) - 星圖師的一天
想像一下，你是一家電商公司的星圖師。
早上九點，你打開電腦，看到昨天的銷售數據。
一堆密密麻麻的數字：商品編號、銷售金額、退貨率、客戶來源...看起來就像天書一樣。
但你的眼睛開始發亮了。
你也許會開始問自己：「昨天哪個商品賣得最好？為什麼？是因為促銷活動嗎？還是因為季節因素？」
接下來的兩個小時，你就像在拼拼圖一樣，把這些數字整理成一張張清楚的圖表。
銷售趨勢圖、商品類別占比圓餅圖、各管道轉換率比較表...
到了下午的會議，當行銷主管問「我們的廣告投放效果怎麼樣？」時，就直接打開你做的儀表板，指著圖表說：「咱門來瞧瞧，Facebook 廣告的點擊率雖然高，但實際購買轉換率只有 2%，反而 Google 廣告雖然點擊率低，但轉換率有 8%。」
會議室裡的人都點頭，有料。
這就是星圖師的日常：把複雜的數據變成人人都能理解的視覺化故事。
最大的成就感可能是來自於看到別人因為你的圖表就能知道效果。
商業分析師 (Business Analyst) - 契文學者的一天
現在換個場景，你是同一家電商公司的契文學者。
今天老闆或客戶找你，皺著眉頭說：「我們的客戶滿意度一直在下降，但我不知道問題出在哪裡。
你幫我看看。」
開始發揮契文學者的本能：問問題。
「滿意度是從什麼時候開始下降的？」
「下降最明顯的是哪個環節？商品品質、物流速度、還是客服回應？」
「有沒有特定的客戶群體反應特別強烈？」
經過一週的調查，發現問題的根源：原來是三個月前為了降低成本，公司換了一家物流合作商，雖然運費便宜了，但配送時間變長了，而且包裹常常有損壞。
但你的工作不只是找到問題，還要提出解決方案。
你開始設計一套新的物流品質監控流程：每週抽查配送時效、包裝完整度，設定預警指標，當滿意度低於某個門檻時自動通知相關部門。
一個月後，客戶滿意度可能會開始回升。
這大概就是契文學者的日常：像偵探一樣找出問題的真正原因，然後設計出解決方案。
最大的成就感，可能是來自於看到自己的建議，真的改善了公司的營運。
資料工程師 (Data Engineer) - 工匠大師的一天
場景再換一次，你是工匠大師。
今天一早，星圖師跑來找你，看起來很焦急：「我的報表怎麼跑不出來？系統說資料有問題。」
你打開監控系統一看，發現昨晚的資料同步程序失敗了。
原來是因為上游系統更新了資料格式，但你們的 ETL 流程還是用舊的格式在處理。
你開始修復這個問題：重新設計資料轉換邏輯，加入格式驗證機制，確保以後遇到類似情況時系統能自動適應或至少發出警告。
修復完成後，你開始思考：「怎麼樣才能避免這種問題再次發生？」
於是花了一個下午，設計了一套自動化的資料品質檢查系統。
每當有新資料進來時，系統會自動檢查格式是否正確、數值是否合理、有沒有重複或遺漏。
如果發現問題，會立即發送通知給相關人員。
三個月後，類似的問題再也沒有發生過。
星圖師和契文學者都能專心做自己的分析工作，不用擔心資料品質問題。
這就是工匠大師的日常：像水管工一樣確保資料能順暢地流動，像建築師一樣設計穩固的系統架構。最大的成就感，可能來自於看到整個團隊，因為你建造的基礎設施或是流程而工作更順利。
資料科學家 (Data Scientist) - 星辰預言師的一天
最後一個場景，你是星辰預言師。
今天契文學者帶著一個挑戰來找你：「我們想要預測哪些客戶可能會流失，這樣就能提前做挽留行銷。
你覺得可行嗎？」
你的眼睛又開始發亮了。( 又可以要求請個下午茶了 )
這正是你最喜歡的挑戰類型。( 才怪 )
你開始收集各種可能相關的資料：客戶的購買頻率、最後一次購買時間、平均訂單金額、客服聯繫次數、瀏覽行為...
接下來的兩週，你就像在做實驗一樣，嘗試不同的機器學習演算法：邏輯回歸、隨機森林、梯度提升...每個模型都有不同的預測準確度。
最終你找到了一個準確率達到 85% 的模型。
更重要的是，還發現了一些有趣的規律：客戶如果連續 30 天沒有登入網站，流失機率會大幅上升；如果客服聯繫次數超過 3 次，也是一個危險信號。
基於這些發現，你和契文學者一起設計了一套客戶挽留策略：對於模型預測的高風險客戶，系統會自動發送個人化的優惠券或推薦商品。
三個月後，客戶流失率下降了 20%，公司營收因此增加了好幾百萬。
這就是星辰預言師的日常：用統計學和機器學習的魔法，從歷史資料中預測未來。
最大的成就感，可能來自於看到自己找到的模型 ( 也可能是自己建的 )，真的幫助公司做出更好的決策。
賢者團隊
說完這四個故事，有沒有發現一件事？
他們其實是在解決同一個問題：如何讓這家公司營運得更好。
只是每個人負責不同的環節。
星圖師負責把資料變成可理解的資訊，契文學者負責找出問題和解決方案，工匠大師負責確保資料基礎設施穩定，星辰預言師負責預測和優化。
在小公司，你可能需要身兼四職。
在大公司，你可能專精其中一個領域。( 當然也可能也還是身兼四職 )
但無論如何，了解這四種思維模式都很重要，因為它們代表了數據工作的四個核心面向。
主修專業
雖然你可能什麼都要做，但總有一個方向是你最有天賦的。
想像一下，如果你在一家新創公司工作，老闆給你一個任務：「我們想了解客戶行為，提升營收。」
你的第一反應會是什麼？
如果你想的是：「我要先把客戶資料整理成清楚的圖表，看看有什麼趨勢」，那你可能是天生的星圖師。
如果你想的是：「我要先了解現在的營收問題出在哪裡，是獲客成本太高？還是客戶留存率太低？」，那你可能是天生的契文學者。
如果你想的是：「我要先確認資料品質如何，建立一套穩定的資料收集和處理流程」，那你可能是天生的工匠大師。
如果你想的是：「我要建立一個模型來預測客戶的生命週期價值，找出最有價值的客戶群」，那你可能是天生的星辰預言師。
但以上都是個人主觀認為的可能，真實情況確實是還會有異動。
共同心法
不管你最終發現自己偏向哪一種類型，都有一個共同的修行心法。
還記得我在第一篇文章分享的那個核心思維嗎？
「因為我看到了什麼 → 所以想知道什麼 → 那為什麼想要知道這個？ → 那我要如何知道呢 → 那我要怎麼衡量呢？」
這 5 步驟思考心法，就是四位數據賢者的共同語言。
讓我用剛才的電商故事來示範：
星圖師的思考過程： 看到銷售數據很雜亂 → 想知道銷售趨勢和各管道效果 → 因為需要幫行銷團隊做決策 → 用圖表和儀表板呈現 → 用轉換率和 ROI 來衡量效果
契文學者的思考過程： 看到客戶滿意度下降 → 想知道根本原因是什麼 → 因為滿意度影響客戶留存和營收 → 透過調查和數據分析找出問題點 → 用滿意度分數和客訴數量來衡量改善效果
工匠大師的思考過程： 看到資料同步經常出錯 → 想知道如何建立穩定的資料流程 → 因為資料品質影響所有分析的準確性 → 設計自動化檢查和修復機制 → 用系統穩定度和資料完整性來衡量
星辰預言師的思考過程： 看到客戶流失問題 → 想知道能否預測哪些客戶會流失 → 因為提前預警能幫助挽留客戶 → 用機器學習建立預測模型 → 用預測準確率和實際挽留成效來衡量
我不確定有沒有發現，雖然四個人做的事情不同，但思考邏輯似乎是一樣的？
AI 時代的真正護城河
現在 ChatGPT 可以幫你寫 SQL、Python，各種 no-code 工具讓技術門檻越來越低。
但有一件事 AI 永遠無法取代：「知道要解決什麼問題」
就像我之前提到的咖啡店選址案例，會不會寫程式算人流根本不是重點，而是能不能想到「轉進率比絕對人流更重要」這個商業邏輯。
在剛才的電商故事中，星圖師的價值不在於會用什麼視覺化工具，而在於知道「行銷主管需要看到各管道的轉換率比較」；契文學者的價值不在於會用什麼分析方法，而在於能想到「滿意度下降可能跟物流品質有關」。
程式可以外包給 AI，但「問對問題」的能力，只能靠經驗和思考累積。
無論你最終發現自己偏向哪種類型，這個 5 步驟思考心法就是你在 AI 時代的最大競爭優勢。
數據分析師職業方向評估
想知道自己適合哪個方向嗎？
不用做什麼職業測驗，直接開始實作就對了。
找一個你生活中遇到的小問題，用那個 5 步驟心法來解決看看：
比如說，你想了解自己的消費習慣：
- 看到什麼：我的信用卡帳單每個月都很高
- 想知道什麼：我的錢都花到哪裡去了？
- 為什麼重要：了解消費模式才能更好地理財
- 如何知道：整理三個月的消費記錄，分類分析
- 如何衡量：能清楚看出各類別的支出占比和趨勢
在這個過程中，你會發現自己更享受哪個部分：
如果你最有成就感的是把消費記錄整理成漂亮的圖表，讓支出一目了然，那你可能是星圖師類型。
如果你最有成就感的是找出「為什麼餐飲支出這麼高」的根本原因，並想出具體的節省方案，那你可能是契文學者類型。
如果你最有成就感的是設計一套自動化的記帳系統，讓以後的資料收集和整理都變得更簡單，那你可能是工匠大師類型。
如果你最有成就感的是建立一個模型來預測下個月的支出，或是找出消費行為的隱藏規律，那你可能是星辰預言師類型。
如果都不喜歡，那你就很容易沒錢 XD。
再次強調，最重要的能力是「很清楚地需要知道『為什麼會想要知道』」。
如果你讀到這裡，發現自己就是那種愛問「為什麼」、喜歡確認事情的人，那你已經具備了數據思維的基本特質。
我想現在很多職業的心法都是共通的，或許可以翻翻我過去的文章找一下大秘寶。
不好意思今天的話有點多，但希望還是可以讓大家帶點東西走。
Just share to you ~ 我是 Joker，咱們下回見。
