數據分析師( Data Analyst ) 薪水與工作內容完全解析 - Yourator

而Data Analyst 則是透過整理大量資料、產出易懂的報表，讓資料方便被解讀。

簡單來說，Business Analyst 的技術需求通常較低，更關注商業面的問題，並提出 ... 關鍵字搜尋 {{savedItemsDescription}} 公司 職缺 新創實習 專欄 企業網誌 中高階獵才 關鍵字搜尋 {{savedItemsDescription}} 刊登職缺 註冊 登入 公司 職缺 新創實習 專欄 企業網誌 中高階獵才 刊登職缺 登入 註冊   文章內容 相關文章 推薦公司 熱門關鍵字 {{keyword}} 近期搜尋紀錄 {{record}} 數據分析師(DataAnalyst)薪水與工作內容完全解析：無經驗非本科系能成為數據分析師嗎? 2022-04-21 產業知識 {{tag.name}} 在這大數據時代，多數企業都開始走向數位化，進而增加了對資料科學人才的需求。

  這篇文章將帶大家了解熱門職缺-數據分析師(DataAnalyst，又稱資料分析師)的工作內容、必備技能及最重要的薪水待遇，此外最後也會分享投遞數據分析師相關職缺時，有哪些履歷撰寫要點需要注意。

  文章目錄 ‣ 數據分析師是什麼  ‣工作內容 ‣需要具備的技能 ‣哪些科系適合從事數據分析師 ‣平均薪資 ‣履歷製作要點     數據分析師(DataAnalyst)是什麼?跟資料工程師、資料科學家有什麼差別?   在找資料科學相關的工作時，常常會聽到資料工程師(DataEngineer)、資料科學家(DataScientist)及數據分析師(DataAnalyst，又稱資料分析師)，究竟這三種有什麼樣的差別呢？ 根據線上教育平台Edureka的這篇「DataAnalystvsDataEngineervsDataScientist:Skills,Responsibilities,Salary」的介紹，簡單來說: 資料工程師的工作主要是負責準備資料提供給資料科學家或數據分析師使用，如:資料蒐集、分類管理...等 資料科學家則是以更多高級統計學、數學的角度解讀複雜資料，其中運用到機器學習、數據探勘等知識，挖掘出隱藏在資料中的價值。

數據分析師也需要不錯的統計能力及程式語言能力，但相對於資料科學家解讀複雜資料、機器學習模型提供洞見，企業更希望數據分析師是能透過數據分析+產業理解，供企業做出更好的決策。

    數據分析師（DataAnalyst）與商業分析師（BusinessAnalyst）又有哪些差異?   你可能常常聽到數據分析師（DataAnalyst）與商業分析師（BusinessAnalyst）兩種不同的職稱，兩者也都可能被稱為「商業數據分析師」，導致求職者時常搞混。

事實上，如果你仔細看職缺描述，就會發現兩者的工作內容、在企業內扮演的角色有些差異。

你可以想像BusinessAnalyst更像是管理顧問，需要更多質性分析，提出具體的解決方案。

而DataAnalyst則是透過整理大量資料、產出易懂的報表，讓資料方便被解讀。

簡單來說，BusinessAnalyst的技術需求通常較低，更關注商業面的問題，並提出實質的戰略方向，因此職缺數也較少。

而DataAnalyst則更關注如何幫助需求部門整理資料、產出報表，在各個平台可以被搜尋到的職缺也較多。

不過以實際就業層面來講，台灣的數據分析師與商業分析師工作內容經常有重疊，越小的企業組織，重疊的情形則越來越嚴重。

因此在投遞職缺前，請先仔細瀏覽JD，確定這份工作是否符合你的求職需求。

    數據分析師的工作內容是什麼?各種產業都有數據分析師的需求，我該怎麼選?   數據分析師的工作內容，通常包含數據蒐集、整理、分析，依據這些數據做出研究、評估後，作出視覺化的報表，提供給組織內部的需求單位。

簡單來說，數據分析師幫助公司找出問題，分析並提供見解，最後納入公司決策的考量。

因此，數據分析師的工作內容很可能是跨部門的，如業務部門及財務部門的數據常常是相互影響的，而數據分析師該分析出問題的關鍵點，並且提供有意義的數據見解（DataInsight）。

當然工作內容根據企業所屬的產業會出現差異，幾乎各個產業都會有數據分析師的職缺，其中又以金融業、廣告業、電商產業最為常見。

數據分析師不只要有資料分析能力，也需要具備產業知識，才能提供最到位的見解，如金融業可能就需要具備財金相關的背景、廣告業需要行銷背景，甚至到醫療產業的生技知識...等，所以跨領域的工作內容對於數據分析師是相當常見的，這也要列入職涯規劃的考量。

換言之，如果你擁有相應產業的背景知識，就更容易跨職能成為數據分析師。

    數據分析師除了程式語言，還需要學哪些技能?   想成為一個合格的數據分析師，必須會使用IT語言，除了常見的資料庫語言如:SQL、程式語言如:Python、視覺化工具如:PowerBI等程式語言外，程式能力的要求會依公司或產業而有所不同，但SQL基本上是必備的能力。

一位優秀的數據分析師還需要有其他的關鍵技能包含: 統計知識:對於統計知識的理解，更重要的是在分析中能避免常見的邏輯錯誤，而不是用出高深的統計模型。

創建Dashboard、撰寫報告:解讀完資料後，還需要讓決策者能夠理解，讓企業能有效率地針對問題作決策 溝通技巧:在面對複雜的問題時，數據分析師通常需要團隊合作，其中不一定每個都是技術人員，在專案進行期間，我們必須也要讓非技術人員也能理解，並採用行動。

產業知識:如果對於產業知識是相當陌生的，那在分析資料內容時難度也會提升。

相關的學習資源，可以參考這篇 「【數據分析學習資源懶人包】Coursera數據、商業分析課程統整，免學費還可以申請修業證書！」   哪些科系比較適合當數據分析師?   數據分析師科系的選擇，可以圍繞在產業知識及程式能力上，如想要進金融業當數據分析師可以選財金或者注重程式能力的資工、統計等。

普遍來說，數據或商管相關課系的畢業生，比較容易成為數據分析師，但你的經歷或分析能力的證明，才會是錄取為數據分析師的關鍵。

  數據分析師平均薪資為? 根據 Glassdoor 的平均薪資統計，在台灣數據分析師平均薪水有45000台幣，可能的起薪也會有36000台幣。

  數據分析師履歷製作要點   數據分析師是相當熱門的職缺，也代表著每次跟你一起爭取職位的競爭者很多，因此，如果準備的履歷不夠吸睛，恐怕連面試的機會都很難拿到。

所以在做數據分析師的履歷時，該如何抓住面試官的眼球呢？ 1.強調專案經歷及成效 身為數據分析師，履歷中最需要被強調的，是你的專案經歷及成效，切記要描述專案帶來的成果，身為數據分析師，在履歷中以量化方式呈現自己的成就是理所當然的。

專案經歷除了代表你對數據分析的熱忱及經驗，更重要的是從中可以告訴面試官，你能使用哪些數據分析的技能。

2.相關產業經歷尤為加分 描述專案經歷時要以面試的目標產業相關經歷為優先，許多競爭者都有數據分析的專案經驗，但是能在履歷中強調自己擁有相關產業的專案經驗時，相較其他競爭者就會顯得更加出色。

另外Yourator部落格中也有討論過這個問題「數據分析師（DataAnalyst）面試作品集準備3大原則，成為面試官眼中最亮眼的資料分析師！」，推薦大家也能閱讀一下這篇文章，讓自己在面試前能有更加充分的準備。

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