無經驗也能成為數據分析師？必備技能 + 入門方式完整解析

沒經驗，也能踏入數據分析

AI 普及的時代，數據分析師（Data Analyst，又稱資料分析師）成為各產業爭相招募的人才。但數據分析究竟在做什麼？需要寫程式嗎？如果沒有統計或工程背景，也能踏入這個領域嗎？

今天，我們將帶你快速掌握數據分析師的核心職能、為什麼這份工作這麼熱門、需要哪些技能、以及如何開始準備。內容同時結合麟數據現職分析師的實際經驗，提供給正在探索職涯方向的你。

一、數據分析師是什麼？

數據分析師（Data Analyst）透過清理、整理與分析資料，將複雜數據轉化為淺顯易懂的圖表或洞察，協助企業找出關鍵問題、做出更準確的決策。

在多數企業中，資料來源通常由工程或資料團隊建置，分析師則負責「運用既有資料」進行分析。

用一句話形容的話，數據分析師做的是⮕把數據變成洞察，讓洞察引導策略。

▌數據分析師 vs 商業分析師，差別為何？

在企業中你可能會看到幾個看起來相似的職稱，如：「商業分析師」，但實際上仍有一些差異。不過目前在台灣，兩者的界線仍不算明確，實際職務內容也常會互相涵蓋。

數據分析師與商業分析師的職務比較

▌數據分析師的薪資待遇

根據 1111 人力銀行的調查，數據分析師的薪資會隨年資穩定提升：新鮮人約 50–60K，3–5 年可達 65–75K，7 年以上突破 80K，不同產業之間可能也會有落差。

數據分析師的年資與平均薪資比較

二、為什麼數據分析這麼熱門？

▌資料爆炸時代，企業更需要「讀得懂數據」的人

無論品牌行銷、電商營運或 APP 服務，我們每天都在創造大量的使用者數據。

企業也漸漸意識到：沒有數據，就沒有決策依據；不了解數據，就找不到優化方向。

因此，「解讀數據、提出洞察」的人才便成為各產業都搶著找的對象。

▌各領域都需要數據分析師

除了科技業，以下領域對分析職位的需求也逐漸上升：

• 行銷產業（廣告投放、優化策略方向）
• 電商品牌（消費者行為、購買路徑分析）
• 產品管理（客戶留存、轉換漏斗）
• SaaS / 軟體公司（產品數據、使用者洞察）

可以說：「只要企業有數據，就需要數據分析師！」

三、如何成為數據分析師？

其實想成為數據分析師，不一定要有工程或統計背景，無經驗也絕非問題。

但具備以下能力，能讓你更快踏入這個領域：

▌基礎資料處理能力（Excel / Python / SQL）

成為數據分析師，最核心的能力之一，就是能夠有效處理資料。依照企業的資料量、商業需求與分析複雜度，會使用到不同的程式語言與工具：

1.資料整理與基礎分析：Excel

適用於中小量資料（數千至數十萬列），常用於：

• 基礎資料清理（去重、格式統一、拆分欄位）
• 快速統計與樞紐分析
• 產出基本圖表、初步視覺化

Excel 幾乎是所有分析相關職位的必備工具，也是入門難度最低、上手最快的工具。

2.複雜資料處理與自動化：Python / R

適用於需要大量清洗、複雜邏輯、或固定流程需要自動化的情境，包括：

• 處理大型或多來源資料
• 建立自動化的資料清理流程（ETL）
• 進階統計、A/B Test、預測模型
• 撰寫可重複使用的分析 Script

Python 生態系（pandas、numpy、matplotlib 等）已是最主流的分析語言；R 在統計與學術研究領域仍具優勢。

3.庫搜尋與高效查詢：SQL

適用於需要直接從資料庫取得資料的情境，是企業最常用的資料查詢語言之一，可用於：

• 從大型資料庫快速搜尋、篩選、聚合資料
• 製作分析所需的資料表或中間表
• 與 BI 工具或 Python/R 搭配做後續分析

不論是數據分析、BI、產品、後端、甚至資料工程相關職位，SQL 都是基礎且必備的技能。

4.資料視覺化與報表呈現：Tableau / Power BI

專業的資料視覺化與商業智慧（BI）工具，可用於：

• 製作互動式儀表板
• 呈現各部門所需的分析結果
• 支援管理層快速掌握數據狀況

常見於 PM、行銷、業務、管理層，用來查看營運與產品指標。

▌商業理解與策略思考

對數據分析師而言，工作並不是把數字整理成報表、畫成圖表就結束了。真正的價值在於「用數據解決問題」。因此，除了工具能力外，更需要具備產業知識、邏輯思維與拆解問題的能力，才能從資料中提煉出具有洞見的策略方向。

在面對一個分析題目時，分析師通常會按照以下脈絡思考：

1. 我們真正要解決的問題是什麼？
2. 為了達成目標，需要追蹤哪些指標？
3. 為什麼數據會呈現這樣的變化？背後原因有哪些？
4. 這些趨勢會如何影響業務？
5. 基於分析結果，下一步應該怎麼做？

如果想提升這方面的能力，除了持續關注產業趨勢，也可以從管理顧問公司的思考框架中汲取靈感，例如麥肯錫、BCG 等出版的邏輯思維書籍。透過學習這些方法，你可以逐步建立屬於自己的分析框架，在面對問題時更快找出重點、提出具體可行的策略。

▌想成為數據分析師，我該如何開始學習？

要成為數據分析師，需要哪些課程與經歷呢？以下是幾種常見且最實用的入門途徑：

• 大學課程／資料相關系所：
  若你是學生，可以選修「資料分析」、「統計學」等基礎課程，建立分析思維與理論基礎。
• 線上課程：
  想快速入門 Python、SQL、R 等工具，可以透過 Coursera、Datacamp、Udemy 等線上平台系統性學習。
• 資料視覺化工具：
  熟悉 Tableau、Power BI、Looker Studio 等商業智慧（BI）工具，能幫助你更有效視覺化分析結果。
• 實際專案／Side Project：

透過企業實習、參加資料分析社團，或使用開源數據集做專案，都能累積實戰經驗。
如果想練習資料處理與分析邏輯，也可以透過 Kaggle 找到許多開放資料集。

四、結語

在了解數據分析師的核心技能、職涯路徑與入門方式後，相信你對這個角色有更清晰的認識。但在實際工作環境中，這些技能又是如何被應用？分析師每天都在做什麼呢？

下一篇，我們將貼身訪問麟數據的現職數據分析師，帶你深入了解分析師的一天：他們如何拆解問題、與團隊協作、從數據中找出洞察。同時也會探討 —— 在 AI 加速普及的現在，數據分析師的未來究竟是「被取代」，還是「更具價值」？

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