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從原始數據到實用洞察的分析旅程
閱讀時間約 6 分鐘
你是否曾面對一堆凌亂的數據無從下手，卻知道其中蘊藏著能改變業務決策的重要訊息？透過簡單的舉例，我將與你分享如何從原始資料到洞察發現的完整過程，涵蓋資料清洗、特徵工程、探索性資料分析，以及如何根據分析結果提出具體建議。
1. 原始資料的重要性
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商業簡報不僅僅是呈現數據，更需要深入瞭解數據分析及有效的工具運用。本文探討於Excel中使用不同函數來改善數據處理效率，包括IF、IFS、VLOOKUP、XLOOKUP及INDEX與MATCH的結合，幫助商業人士更好地從數據中提取洞見，助力業務增值，學習優化數據分析過程，讓您的商業簡報更具影響力。
在資料分析過程中，透過衡量變數之間的線性或非線性關係，能有效探索數據集，篩選出重要特徵，並進行預測建模。本文介紹瞭如何理解數據、使用相關矩陣找出變數關聯性，以及利用互資訊評估變數之間的依賴程度，幫助資料科學家在建模過程中選擇適當的變數，提升模型效果。
數據驅動的專案管理如何提升決策質量，涵蓋數據收集與管理、數據分析策略、實際應用技巧，以及面臨的挑戰和解決方案。通過描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析，專案經理能夠優化資源分配、進度管理和風險控制，確保專案順利進行。
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本文談及資料科學的領域與分工。首先是建造一個AI的研發流程，資料收集到 AI 模型訓練的過程，AI經歷這一切流程被創造出來並產生價值；再來本文也提及在這個領域中的各種腳色、資料工程師、數據庫工程師、資料科學家和資料分析師的各種介紹。並且強調跨領域合作的重要性。
作為一名擁有多年經驗的數據分析師，我深知數據分析的重要性及其對企業決策的影響。然而，數據分析並不是在任何情況下都適用。今天我想跟你聊的事情是：在數據量不足或缺乏流程優化目的時，進行數據分析的局限性。
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