自學商業數據分析Ep.1 為何我選Fine BI？

　　最近，我開始利用Fine BI商業智慧軟體（大數據分析工具）自學數據分析。它幾乎類似或可以說等同於市面上常見的Tableau、Power BI，主要可以做到將龐大數據集視覺化，自動根據不同的指標、維度需求，創建動態且美觀的圖表和儀表板，且支援多種資料來源，比方資料庫、雲端等。

為何選擇Fine BI自學數據分析？

　　在思考自學數據分析軟體時，由於考慮到我需要長時間理解、反覆練習、找尋我期待的公開資料來源以做分析練習，因此我先在不同軟體之間做了比較。Tableau和Power BI雖然是當今大部分的企業、學校最主要使用與教學的軟體，但對於想自學的人來說在時間和可運用彈性上有較多限制，比如 Tableau 的免費試用期僅有兩週，對於希望做出作品的完全初學者來說相對不友善，代表我必須在極短的兩週內熟悉大致運作，並短時間內透過資料練習；而 Power BI 則不能使用個人E-mail帳號註冊練習（需使用企業或學校帳戶），當時我透過學校帳號嘗試註冊進入，但發現相較 Tableau 和 Fine BI，它在最初操作、介面設計上較不直覺和美觀，這對於完全新手的人來說確實有點降低學習欲望。

　　最後我選擇的自學軟體為 Fine BI。它比較小眾，知名度也不像 Tableau 和 Power BI 高，但也可能因為如此，它的易取得門檻不像 Tableau 和 Power BI 高，比如它能直接透過個人E-mail帳戶註冊、下載，且免費試用版完全沒有時間限制，這對想自學數據分析軟體的人來說真的很不錯！並且它的介面我個人認為滿直覺、美觀的。

　　起初，我也擔心是否直接學大眾的 Tableau 和 Power BI 比較好，但後來發現其實這類型的商業數據分析軟體的運作原理、使用方式大同小異，雖然操作上必定有些許不同，但如果能好好學會其中一個，其實之後再跨到別的類似軟體，上手起來一定也不會太困難，最主要仍是要學習如何理解數據分析基本的Knowhow、運行方式與邏輯。

插播：自學的重要性

　　突然想分享碩班畢業典禮時，一位我很欣賞的教授致詞時分享的話，她說：

「現代人最需要的能力就是自學的能力，而她相信在碩班兩年琢磨之後，我們一定都具備了這樣的能力，這個能力能幫助我們不斷成長、創造更多的可能性。」

不知道為甚麼這番話讓我很印象深刻，或許也是這番話默默地開啟了我自學數據分析軟體的動力吧！謝謝老師。

自學的前置作業和步驟

　　真正開始使用Fine BI之前，我在YouTube上搜尋了許多和商業數據分析相關的知識型影片，想先基本了解相關Knowhow並做一些筆記。了解到商業分析其實分成許多不同的面向，關鍵則取決於從這筆數據中你想知道什麼？是聚焦於銷售狀況、與市場上競品的分析還是產業未來趨勢等，不同種類的數據集和討論切角都將創造的不同的分析結果與結論，因此軟體僅是協助我們達成分析目的的工具，分析的準確度以及能帶來多少後續效益的關鍵仍在於人。

　　但無妨，我這個初學者還是需要先學好好學會工具，再藉此練習不同的分析視角與討論切點！

　在了解商業數據分析的基本認知之後，我首先透過Fine BI在YT官網上有一系列的示範教學影片，根據其提供的教學數據資料，搭配教學影片完整製作一次分析報表，老實說挺有成就感的！也透過這樣的手把手練習大致摸清楚Fine BI所有的基本使用，以及指標（Measure）和維度（Dimension）的關係和觀念（真的很小白XD）。這整個過程大約僅花費了3、4個小時，其中以包含自己摸索功能、嘗試使用不同顏色與圖表類型變化分析圖的過程。但這系列的教學影片確實僅是教了最基本的功能，我在後續分析上仍遇到了一些想額外嘗試的資料處理方式，仍有許多需要自己摸索與想出解方的部分。

公開資料查找與選擇

　　在跟隨教學影片完成第一份分析報表之後，下一步，我開始透過網路上各個公開數據資料平台搜尋我想要練習的數據集。

　　網路上有不少公開的數據及平台，像是Tableau就有自己的公開資料平台能使用，網路上亦有不少文章直接整理好公開數據的網站，我則是在Kaggle Datasets上尋找數據集。資料屬性和類別可以根據這份作品的用途或自己專業領域進行篩選，比如我對消費性電子產品市場感興趣，於是就搜尋了、選擇了「Predict Consumer Electronics Sales Dataset」進行分析練習。值得注意的是，即使是在公開數據平台上下載資料使用，還是須注意該資料CC授權的規範，以確保資料被使用的程度和範圍！

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