【講座側記】數據工作大解析_李維哲 / 知名通訊軟體公司數據分析師


李維哲 / 知名通訊軟體公司數據分析師

 

職涯過程

就讀交大資工時知道自己不想只當工程師,因此進入台大商學研究所,到商管科系後才發現資工不注重實習,但對商院學生來說實習很重要,於是先後進入兩家新創實習。第一份實習做營運實習生,當時公司剛引進Tableau,但沒有人力和技術去用,所以就被派來做這塊,第一次從學生實習的角度接入數據分析。第二份實習在台灣新創競技場(加速器)擔任商業開發實習生,負責分析新創團隊的營運,培養對產品或商業思維。畢業後就到知名通訊軟體公司擔任數據分析師。

 

數據分析師的工作型態

  1. 支援:數據團隊需解決所有跨部門的問題
  • 撈數據:Sales要去年整體GMV成長的比例,想解決的問題是甚麼?要解決這個問題是要看這個數據嗎?
  • Dashboard長期觀察:自動化產生報表、數據視覺化
  • Data Issue Solving:有數據問題就來找我,確定時間點,一步一步推,靠經驗累積會越來越有sense
  1. 除了支援以外,數據團隊有自己的工作
  • 如何追蹤用戶流量、怎麼追蹤用戶的行為、如何被視覺化
  • 指導體系的建立:如何衡量產品好或壞,北極星指標

 

數據工作者須具備的能力

1. 與數據互動的能力:快速建立假設並提出數據驗證(猜>驗證>猜>驗證>答案出來)

硬實力包括GA(Google Analytics)、Tableau、Presto,需要程式背景。

 

2. 產業knowhow / 產品思維(產品滿足用戶什麼需求?產品價值?):需透過實務累積

目前很需要數據工作者的產業包括電子商務、電競遊戲、美食外送、社交應用、行動支付、旅遊等。

 

3. Critical Thinking:透過實務累積、以管顧方式培養能力

常思考:為甚麼要做這個分析?想解決什麼問題?解決誰的問題?這個分析方法合理嗎?有更好的分析方式嗎?這樣解讀數據對嗎?

一直問自己,不斷思考。

 

如何切入這個職能?

  1. 分析能力:快速建立假設並提出數據驗證
  2. 數據技術能力
  3. 產業知識:但沒工作經驗者不會有

→新鮮人大多是有技術底子的,因為在公司內有經驗的人很多

 

對即將進入職場新鮮人說的話

問自己以下幾個問題:

  1. 你五年後想出現在哪?做什麼工作?(有答案看2、3、4;沒答案看5、6、7)
  2. 你能做什麼?你想做什麼?這個社會需要什麼(從趨勢和產業新聞看哪些產業在成長)?從社會需要什麼切入,再從中選想要的。
  3. 工作的連結性?職能比公司規模重要,內部轉換有機會但難度高;先從小公司做相關工作,再進大公司不難。
  4. 你的戰場是現在還是一兩年後?兩年後想做什麼,回到現在看自己缺什麼?
  5. 鎖定一個方向就開始累積資歷
  6. 如何評估一家有潛力的公司?很多好公司大家其實不是很了解,可以看數位時代、團隊背後的創投。
  7. 如何衡量好的歷練環境?好的同事、舞台(資源)、老闆,三項中至少要有一項。

Data的角色在台灣職缺不是那麼多,反倒是新創團隊讓你累積用數據解決工作上的問題,對之後進到大公司很有幫助。

 

Q&A

 

  • 若未來想做數據分析師,大學期間應該要修的課、建議實習的機會...等可以增加履歷的經驗有哪些?

 

Peggy:統計或跟產業分析相關、要報告和分組的課,我雖然以前沒有修過跟數據工作直接相關的課,但有修很多商業分析、團體報告的課,所以很擅長商業報告,這也是我跟理工背景的人相比最大的優勢。

社團的話可以去擔任做決策的角色,練習站在較高的視角看事情。

實習的話,對產業或公司發展有興趣很重要,喜歡這間公司做的事情才有動力幫他們做進一步的分析研究。

以上之所以沒提到技術是因為都是自學,聽說現在學校有些統計課會教相關軟體,但學工具要會運用,可以思考是否一定要透過學校體系學。

維哲:我反而覺得統計用不太到。盡量修資工的課,學平行運算,累積專案經驗和作品集。

 

 

  • 硬實力的表現?作品集如何呈現?

 

維哲:可用部落格展示Dashboard,提供自己做的分析報告。上過的課程可以寫,但不代表你會用,重點是有能力回答他的專業問題。

 

  • 學校課程有修過一點R,想請問學生應該如何累積作品?

Peggy:不確定學校有沒有要用R做研究報告或研究分析,如果有的話可呈現。

維哲:出發點不太正確。不是你有什麼,而是公司在意什麼?先去了解面試的這家公司到底在數據分析時會用什麼工具?會遇到甚麼狀況?

不是只有你會R,如何比別人更出色?要更早鋪路才有作品集或實戰經驗。

 

 

  • 如果不是商業背景出身,有建議可以參加甚麼實習機會,或選甚麼方向的課會對商業思維的訓練最有幫助呢?

 

Peggy:實習就看你對什麼公司或產業有興趣。商業思維的訓練、行銷或產業分析等能力,若還沒工作經驗就多去閱讀商業相關部落格或商業評論,讓自己在看產業指標時做批判性思考。

維哲:我不太相信學校上課能得到什麼。商院的生態重視實習歷練,最快的方式就是實習,可以去找加速器的實習機會,因為加速器的目標就是幫助新創團隊和產品成長,有機會接觸到裡面的CEO,能直接聽到第一手實戰經驗。

 

 

  • 非商業背景如何取得實習機會?

 

維哲:不難。這跟學院無關,重點是資歷累積。往前鋪路,只要開始了就會逐漸創造自己的Storyline,有相關工作和實習經歷比科系重要。

 

 

  • 承上,那第一份資歷如何取得呢?

 

維哲:第一份資歷通常不會太好,有人給你機會就要感恩,之後機會就會慢慢來。待的團隊雖然很小但會接觸到其他部門的人,接觸到的人會因此越來越廣泛。

 

  • 面試時,會問哪些問題呢?需要現場建模嗎?

 

Peggy:看公司,通常不會到要現場建。

問題主要分三塊:程式語言、Behavior Question(問情境,溝通、帶領團隊的經驗)、邏輯問題(圖形、類似國中數學題)。其他還有遇過藥用Excel從中導出他要的答案。

通常建模是數據科學家才會碰到,但要拿到這個offer要先到碩博士,具備很強的數據背景。

維哲:先定義模型是什麼樣的模型?分為技術面和用戶模型(商業、用戶增長等)。我工作上比較少用模型,建模型都是資深的人在做。

 

 

  • 想要詢問一下如果目前從事的工作和數據並沒有高度相關,或是公司使用的並不是 SQL ,但希望可以自行找一些 SQL Python 的 side project 來做累積實作經驗,可以去哪裡找題目呢?(已經有自行修過相關的線上課程)

 

Peggy:我都是從工作中邊做邊學。

維哲:Google Big Studio。

 

 

  • 想請問,在大學階段,如何設定學習程式的階段性目標,如何找專案製作機會呢?我本身是經濟系的學生,對數據有興趣,希望能在大學多累積相關履歷經驗。

 

維哲:最基本會寫爬蟲。幫自己設定小專案以實作學過的程式語言,不管學多少重點還是工作時能否運用。

 

 

  • 想請問,演算法要學很多嗎?(有被現場考過)

 

Peggy/維哲:會基本的就好了。

 

  • 想請問哪些產業有對數據分析師有大量需求? 

Peggy:數據團隊不是公司最一開始需要的,公司要發展到稍微成熟階段才有辦法有數據團隊。各產業各公司都有需求,只是是否會願意花錢花時間去建置數據團隊。

維哲:跟產業無關,有錢的公司就會有。

 

  • 過去在做數據分析經驗裡,那時候會運用到統計?以及如何運用呢?   

Peggy:統計是一個概念,不用到很專精。

維哲:沒什麼用過。

 

 

  • 想請問能用案例說明看看如果專案內同時有數據分析師&數據科學家,兩者之間的工作會如何搭配跟區分嗎?

 

Peggy:分析師偏商業端;科學家只有在初期會需要跟商業端配合,因為需要知道數據會運用的狀況。

維哲:科學家把分析師的需求做出來,他們自己有一套演算法。我通常是問他程式怎麼寫,用他寫的東西。

 

 

  • 請問維哲講師數據工程師,會比純工程師的薪資高嗎?

 

維哲:不清楚,看公司有沒有錢。

 

 

  • 請問維哲在公司內的分析師團隊組成方式是如何,是分散在每個專案還是聚在同一個team呢?還有分析師背景的組成?

 

維哲:在同一個team,大家能力很互補,各自有很強的部份。

 

  • 有推薦的書籍或網站嗎?

 

維哲:數位時代、人人都是產品經理、產品三眼怪



詳細活動內容,請參考:職業窺探:數據工作大解析

 

 


本文章發表於:職業窺探系列

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