數據分析是什麼？資料分析方法有哪些？如何成為數據分析師？本文將帶你認識數據分析的定義與重要性，並分享9大常見資料分析方法、6大資料分析步驟，以及3個數據分析範例，文末再告訴你如何轉職成為數據分析師！
數據分析（Data Analytics）也稱為「資料分析」，是指運用統計學等各種分析工具，針對大量又繁雜的數據資料進行蒐集、整理與分析，以清晰、易懂的方式，幫助你看見這些數據資料背後隱藏了什麼問題，並提供最佳解決方法。
通常在統計學中，我們可以將數據分析方法大致分為「描述性數據分析」、「探索性數據分析」、「驗證性數據分析」3 種類型，並會依情境搭配運用。以我們最常接觸的電商平台為例，業者會結合這些方法來解析不同時期的銷售表現，據以規劃更精準的行銷活動，從而提升營收。
| 類型 | 描述性數據分析 | 探索性數據分析 | 驗證性數據分析 |
| 分析程度 | 初級資料分析法 | 進階資料分析法 | 進階資料分析法 |
| 分析重點 | 將資料轉換為易理解的統計摘要 | 透過統計檢驗尋找可能的規律 | 以統計推論或假設檢定為主 |
| 分析目的 | 瞭解資料的特徵與分布情況 | 發現資料中的潛在關聯、模式與異常值 | 驗證假設是否成立，確認資料間的關係是否具顯著性 |
| 常見分析法 |
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| 範例應用 |
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發現廣告支出與銷售額之間的關聯性 | 驗證行銷活動是否顯著提升銷售量 |
許多人一想到數據分析，常以為只適用於銷售領域，不過其實數據分析的應用十分廣泛，幾乎各個領域都需要對資料進行整理與解讀，來幫助企業、組織甚至個人做出更明智的決策。以下也為你整理出 4 個常見領域與應用情境：
在行銷領域中，數據分析能幫助企業了解消費者行為、偏好與需求。透過分析網站流量、社群互動、購買紀錄等資料，企業可進行精準行銷、客群細分及產品推薦，提升轉換率與顧客忠誠度。同時，也能進一步評估行銷活動的成效，持續優化策略。
數據分析也時常用於疾病預測、診斷輔助以及醫療資源分配。例如，透過分析醫院的床位使用率、手術室排程、醫護人員配置等數據，優化資源分配，縮短病患等待時間，提升醫療服務效率。此外，公共衛生機構也能透過疫情數據分析，及時掌握疾病傳播趨勢，制定防疫政策。
政府通常會運用數據分析，對人口統計、交通流量與經濟指標等資料進行解析，更有方向地規劃相關政策、基礎建設、公共運輸與社會福利。此外，也能透過對歷史犯罪數據（如時間、地點、類型）的分析，協助警察部門更有效率地部署警力，降低犯罪發生機率。
企業透過生產、庫存與供應鏈等數據分析，能協助管理者找出現行瓶頸，並提出解決方案以優化流程、提升效率、降低浪費。同時，也可建立績效指標，監控團隊表現，進而制定更符合企業需求的策略規劃與資源分配方案。
不過，數據分析究竟該怎麼做呢？數據分析師的工作其實不只是「看數字」，而是透過系統化的流程，將龐大的資料轉化為可行的洞察與決策依據。以下也整理出 6 大資料分析步驟，讓你一看就懂數據分析怎麼做！
各種場景下使用數據分析的目的並不相同，所以建議大家先了解問題的本質、確定分析目的，以決定接下來該蒐集哪些資料、選擇哪種分析方法，以及最終的結果應如何呈現。若目的模糊，很容易導致分析資源浪費、資料蒐集方向錯誤，或產生無用的分析結果。在確認分析目的後，應明確定義要解決的問題，例如「提高產品轉換率」或「降低供應鏈成本」，並與相關部門確認需求，確保目標具體且可執行。
注意事項：
· 避免目標過於模糊，如「希望業績變好」，應轉化為實際要達成數據「提高本季線上訂單量 15%」。
· 記錄分析目標與假設，方便後續驗證結果。
資料是分析的基礎，若資料不正確或不完整，將影響分析結果的可靠性，甚至導致偏差。常見的資料來源包括企業內部資料、外部公開資料庫，或是自行設計的調查問卷等。
· 內部資料來源：公司系統、CRM、ERP、網路流量紀錄等
· 外部資料來源：公開統計資料、第三方資料庫、社群媒體等。
· 調查問券：依據分析目的設計相關問題，並蒐集足夠樣本數，以提升資料的可信度。
注意事項：
· 需確保資料來源的合法性與相關隱私規範。
· 確認資料的完整性、準確性與時效性。
原始資料通常較為「雜亂」，可能包含數據錯誤、缺失、異常值、重複紀錄或格式不一致等問題，所以需要進行清理、轉換等標準化處理，才能確保數據品質，以利後續分析。例如，可刪除或補齊缺失值、修正錯誤資料；將資料轉換為統一的單位與格式，以便後續計算與分析；或將來自不同來源的資料整合，建立完整的資料庫。
注意事項：
· 確保處理過程有備份，避免原始資料遺失。
· 對缺失值的處理方法要合理、不可隨意填補，避免分析失真。例如，用平均值補齊、或排除無法使用的資料列等方式。
請將處理好的資料儲存在適當的資料庫，並建立好備份與安全機制，確保資料完整、安全保存，以便後續進行分析、共享和長期使用。
儲存方式可依據資料量與自身需求選擇，例如放置在資料庫、雲端存儲或內部伺服器，並設定存取權限，確保資料安全與隱私保護。
注意事項：
· 避免資料重複或混亂命名，建立清晰資料目錄，提升後續查找效率。
· 定期備份，防止意外遺失。
接下來，可根據最初制定的分析目的（例如診斷、預測或提出解方），選擇合適的統計工具、機器學習模型、分析方法（如迴歸分析、A／B 測試等） ，進行資料分析並揭示數據之間的關聯。
在分析過程中，通常會需要不斷嘗試不同方法或模型、調整參數與重新定義特徵，直到找到最能解釋或預測現象的模型，是資料分析步驟中最重要、最耗時的一環。
注意事項：
· 根據分析目的選擇正確的統計方法，避免誤導結果。
· 注意資料偏差，檢查是否有樣本失衡或異常值。
數據分析的最終價值在於，能根據關鍵數據與洞察設計出具體的解決方案，並產生實際的影響與成效。此步驟即為利用上述的分析結果擬定出最佳的解決方案，例如，調整營銷策略、優化產品設計、改善客戶體驗等，同時透過定期評估與持續優化，幫助企業保持競爭力。
注意事項：
· 結果呈現需針對不同受眾（管理層、專案團隊）調整內容與細節。
· 清楚說明分析的限制與假設，避免決策者錯誤應用。
杜邦分析法 對比分析法 結構分析法 交叉分析法 漏斗分析法 分組分析法 平均分析法 綜合評價分析法 矩陣關聯分析法
在瞭解資料分析的步驟後，我們也可以知道數據分析的實務應用中，選對分析方法是得出準確結論的關鍵。以下介紹 9 種常見的數據分析方法，幫助你根據不同目標挑選最合適的分析策略。
由美國杜邦公司創造的「杜邦分析法」，是透過分解企業的股東權益報酬率（ROE）、蒐集和比對公司財務狀況與營運資訊，找出內部關聯的分析方法，可以幫助企業管理層更清晰地了解公司的財務結構與盈利來源，找出突破營運瓶頸解決方案。
· 目的：深入剖析企業淨資產收益率的構成、變動原因與改善方向。
· 執行方法：計算「淨資產收益率（Return on Equity，ROE）」，再分析各項指標（淨利率、總資產周轉率、權益乘數）變化，掌握財務結構與營運效率。
對比分析法是以比較的形式，透過比較不同時間、地點或條件下的數據差異，察覺變化與差距的分析方法，又包括橫向對比、縱向對比，可同時使用，也可以分開使用。
橫向對比通常用於同一時間的變數比較，例如，比較同一階段不同部門的工作效能；縱向比較通常用於同一項目的在不同時期的變化，例如，比較營銷策略實施前後的銷售量變化。
· 目的：幫助企業了解業績成長、成本變動或市場表現，找出提升或下降的原因。
· 執行方法：將 2 組或多組資料進行橫向（不同對象）或縱向（不同行期）對比，如年度營收、各區銷售量、品牌市占率等。
結構分析法是透過分析整體資料中各組成部分的比例結構來了解各部分對整體的影響程度，占比越大的項目，對於整體的影響越大。
結構分析法經常用來分析市場占有率，如果企業的產品能在同類產品市場中占有較多比例，那麼企業的營運狀況越理想。
· 目的：協助判斷企業或產業內部結構是否合理，掌握主要營收來源或成本分布狀況。
· 執行方法：將整體數據拆分為各組成部分，例如分析銷售額中各產品線占比、或成本結構中固定與變動成本的比例。
交叉分析法能分析 2 個或多個變數之間的關聯。如果只看單一數據類別，往往難以發現有意義的洞察，透過交叉分析，則能將看似獨立的資訊串連起來，引導企業採取更精準的決策。
比方說，當企業收集到了消費者的性別、年齡、所處地區與產品偏好，如果只看單一維度，很難描繪出消費者輪廓，但運用了交叉分析後，或許就能發現特定群體對某項產品的明顯偏好，進而有針對性地打造出個性化的推廣活動，幫助提升轉換率。
· 目的：找出潛在的行為模式或關鍵影響因素，例如不同年齡層的購買偏好、不同地區的消費習慣。
· 執行方法：設定比較的基準，如時間、空間、目標，並比較實際數值差異，深入探究導致變化的影響原因，例如市場因素、策略調整還是執行效率問題。
漏斗分析法是一種用於追蹤使用者行為路徑的分析方式，觀察從起點到最終轉換的各階段流失情況，以檢測各個營運環節中轉化率與流失率的分析方法，可以從中找出流程中獲得客群、流失客群的潛在原因，常用在營銷、產品、銷售等領域。
· 目的：幫助企業找出用戶在哪一環節流失，以優化流程、提高轉換率。
· 執行方法：設定一套完整的使用者行為流程，例如：「瀏覽 → 加入購物車 → 結帳 → 完成訂單」，並深入分析在每階段轉換比例與流失率。
分組分析法是將用戶依特定特徵或行為分組，會先根據資料特徵、性質進行分類，再透過觀察不同組別在不同時間內的表現變化的比較找出差異、關聯與規律，經常與對比分析法一起使用。例如，企業可以將銷售數據分為不同的通路、時間、產品類型等組別再進行對比分析。
平均分析法是利用平均指標（如算術平均數、中位數、眾數等），來反映特定條件下某一數量特徵的一般水平或集中趨勢，進而客觀地分析社會或經濟現象的方法，避免單看極端值帶來的偏差。
· 目的：協助快速了解資料分布狀況，建立基準線以利後續比較。
· 執行方法：計算算術平均值、加權平均值或中位數，並搭配標準差來分析資料離散程度。
綜合評價分析法是將多個評價指標進行加權整合，轉化為一個綜合性指數或分數，藉此對被評估對象（如產品、部門或企業）進行全面性的整體判斷。
· 目的：適用於多面向評估情境，如企業績效、顧客滿意度、產品競爭力等。
· 執行方法：設定評估指標 → 確定權重 → 標準化資料 → 計算加權平均分數，得出整體綜合指標。
矩陣關聯分析法是透過建立變數之間的相關矩陣，將 2 個相互關聯的因素進行交叉分析，找出不同指標間的關聯性與強度分析的方法，常用於戰略規劃、產品組合、風險評估和決策優化。
· 目的：幫助分析者了解哪些變數之間具有高度正相關或負相關，以作為預測或策略規劃依據。
· 執行方法：確定矩陣的 2 個座標軸代表的決策因素，將矩陣劃分為 4 個象限（例如 X 軸為「影響力」，Y 軸為「執行難度」）。再將要分析的對象（產品、客戶、策略）根據其在 2 個維度上的數值，繪製在矩陣圖中。
在數據分析領域，掌握強大的工具，是深入解讀數據、提升分析精準度與工作效率的必備前提。以下統整了 3 大數據分析階段最適合使用的數據分析實用工具，供你參考：
| 數據分析階段 | 適合工具 | 功能與特色 |
| 數據蒐集與處理 | SQL |
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| Python |
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| Excel |
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| 數據分析與洞察 | SPSS |
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| R 語言 |
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| 數據視覺化與報告 | Power BI |
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| Tableau |
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· SQL：SQL 是一種能夠檢索、管理資訊庫的程式語言，語法和邏輯類似於英文，數據分析新手也有機會快速上手。
· Python：Python 是一種通用進階型程式語言，語法簡單，而且具有強大且免費的資料庫，是許多數據分析學習者的首選工具。
· Excel：Excel 是一款試算軟體，常用來整理數據、分析數據以及製作簡易的視覺化圖表。
· SPSS：SPSS 是一款統計軟體，可以協助存取、管理、分析數據，介面直觀易懂，通常了解統計相關基礎概念的人，都能輕鬆上手。
· R：R 語言是一種能夠進行統計分析，並將數據製作成精美圖表的程式語言。
· Power BI：Power BI 是微軟開發的資料視覺化工具，可以快速將海量數據轉換為互動式的視覺圖表。
· Tableau：Tableau 是擁有彈性製圖表功能的數據分析工具，製作出的圖表可公開共享給團隊，方便溝通與協作。
熟練掌握多種數據分析工具的用法及技巧，不僅有利於提升專業能力，也能幫助你快速適應各種工作環境與需求，在數據分析領域游刃有餘，開拓更多職業發展機會。
數據分析與商業、經濟發展密不可分，各行各業都希望能利用數據分析在市場競爭中拔得頭籌。以下將分別介紹 3 大應用實例，帶你深入了解數據分析如何發揮關鍵作用。
在商業營銷領域，數據分析可協助了解消費者行為、預測市場趨勢，並以此制定出更為精準的營銷策略。
例如，商家可以透過分析顧客的購買紀錄、瀏覽行為等數據，對客戶進行分群，再分別針對不同客群提供個性化的產品推薦與促銷活動，讓更多人願意購買產品，進而提高轉換率。
案例分享：星巴克
星巴克透過會員系統與行動支付 App 蒐集顧客的購買紀錄與消費偏好，運用數據分析深入了解消費者喜好，進而研發特色飲品，滿足不同族群的需求。同時，行銷團隊也能依據客戶資料與市場趨勢，規劃差異化的促銷活動，例如針對金星會員提供專屬優惠券、折扣或限定活動，以提升顧客忠誠度與回購率。
金融業者可以利用數據分析技術，更完整地掌握客戶交易行為、信用紀錄、瀏覽軌跡等數據，藉此有效管控交易風險、評估客戶的潛在需求，在確保客戶資產安全的前提下，也能即時精準推薦合適的金融產品，維持並提升整體服務體驗。例如，銀行可以透過數據分析及早識別詐騙行為，確保交易安全，金融業務則可以根據客戶交易偏好，推薦更符合個人消費習慣的金融投資組合。
案例分享：國泰金控
國泰金控長期運用數據分析技術，優化整體客戶服務與風險管理。在行銷決策上，國泰透過打造「智能數據應用平台」，整合內外部通路與產品資料，快速洞察客戶需求，並結合客戶辨識、分析模型與業務規則與行內系統串接，能直接以手機簡訊、EDM 或 App 推播等方式與顧客互動，有效提升品牌與客戶的黏著度與互動體驗。
數據分析可幫助企業管理者從生產效率、庫存數量等營運數據，到市場需求、銷售額等客戶數據，全面了解企業的營運狀況、識別潛在風險與機會。有了數據支持的決策更為精準，營運也更高效。例如，企業可以分析供應鏈各個環節的營運數據，即時調整生產計畫、物流流程，優化庫存配置，在需求旺季提前準備貨品、淡季減少積壓存貨，減少資源浪費、提升營運效益。
案例分享：百事可樂
百事可樂透過 CRM、ERP 等企業系統的數據分析，結合 AI 驅動的技術，擷取企業流程的數位足跡，還原實際執行狀況。公司因此能清楚掌握供應鏈各階段的瓶頸與低效率環節，並根據分析結果提供最佳決策建議，協助優化營運流程、提升效率，同時強化成本管理。
如果你想成為數據分析師，首先需要具備以下技能：
· 能熟練運用數據分析工具：熟練操作 SQL、Python、Excel 等數據分析工具，才能有效處理數據，提供有價值的洞察。
· 持續精進專業知識、了解前沿議題：數據迭代更新很快，只有能持續精進專業知識、了解前沿產業議題的人，才能勝任這份工作。
· 商業決策能力：數據分析師不是依賴直覺或過往經驗來做決策，應學會如何運用科學的數據與方法，制定並持續優化優質的商業策略。
· 良好的的協作能力：數據分析師並非單打獨鬥的職業，若有良好的溝通、團隊協作、簡報提案的能力，更能幫助企業達成目標。
專業數據分析師擁有的軟硬實力是日積月累的結果，即時你現在還不具備這些能力，也不必氣餒，只要找對合適的學習資源，依然可以輕鬆運用數據，讓數據成為你工作上強有力的支持，不再僅靠經驗主義來決策。
如今數位經濟迅速發展，若中高階管理者想助力企業轉型，不僅要有卓越的管理能力，更需要擁有數據分析相關知識，幫助你做出更具前瞻性、更精準的決策。
延伸討論：數據分析該怎麼學？可以自學嗎？
對於數據分析新手而言，基礎簡單的數據分析知識可從以下內容著手學習：
· 概念與思維：從書籍、網路學習數據分析相關基本概念、培養數據分析思維。
· 數據分析工具：學會 Excel、程式語言與視覺化 BI 等基礎的數據分析工具。
不過，在數據分析的領域上，自學很容易缺漏重要知識，也較難應用於實際。如果你想完成系統性的學習，不妨選擇如「美國亞利桑那州立大學」（Arizona State University，ASU）的商業分析碩士項目（中文線上），來幫你更高效地提升數據分析實力。
美國亞利桑那州立大學（Arizona State University，ASU）了解在職者對專業精進的需求與難點，特別推出全中文、線上授課的「商業分析碩士項目」（ASU Online），學員無須辭去現有職位、不用遠赴異國他鄉，便能在工作之餘逐步累積深厚的專業素養與技能。
ASU 商業分析碩士項目（Master of Science in Business Analytics，中文線上）隸屬於凱瑞商學院（W. P. Carey School of Business），該學院是全美最大商學院之一，其中包含商業分析碩士項目在內的眾多專案，都在 U.S. News & World Report 排名前 30 內。
ASU 商業分析線上碩士項目，更是在國際權威排行榜上穩居前列：
· 商學院研究生在線項目排名第 3（U.S. News & World Report，2025）
· 全美最具創新力大學排名第 1（U.S. News & World Report，2016～2026）
· 全美最具影響力大學排名第 1（Times Higher Education，2024）
其中，ASU 商業分析碩士（中文線上）涵蓋了企業數據分析、描述性與預測性分析、機器學習在商業中的應用、量化風險管理等課程，可以深入培養學生在數據分析與決策上的專業能力，同時非常注重體驗式學習，與 100+ 家公司建立深度合作，能為學員提供豐富的實踐機會。
除此之外，ASU 在線商業分析碩士項目，更有以下 3 大特色：
· 豐富的專業課程：項目涵蓋企業數據分析、商業流程分析、分析型決策建模、實務應用專案等內容，可全方位提升數據應用技能。
· 線上線下同等教學資源：ASU 線上線下課程的師資力量、教材、考核標準都相同，而且學習資源相當豐厚，結業後的的碩士畢業證書也與線下同等。
· 能同時提升管理力與領導力：ASU 這門項目不僅能幫助學員掌握當前數位科技核心技術，還能加強管理與領導能力，可以幫助管理者學習應對更複雜、多樣化的管理挑戰。
· 亞利桑那州立大學碩士項目除了提供線上、線下留學方式，也支援線上學習輔導、職涯發展諮詢、全球校友交流、遊學體驗等多元學習機會，是豐富全球視野、拓展全球人脈、實現終身教育的優質課程選擇！
延伸閱讀：
· 在職專班是什麼？在職進修碩士3大方向、申請資格、課程特色解析
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