數據分析也被稱為資料分析，本文將介紹數據分析3類型、6種資料分析方法、數據分析常用工具及應用範例，並分享成為資料分析師的必備技能與特質。如何透過課程提升數據分析能力？推薦ASU在線商業分析碩士項目！
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數據分析（Data Analytics）也稱為「資料分析」，指的是對大量數據與資料進行收集、整理和深入分析，主要目標是在海量繁雜資訊中發掘有價值的訊息，並充分發揮數據的潛力。
數據分析功能不僅是揭示數據背後的關聯與趨勢，還能為決策提供科學依據，幫助企業或組織做出更精準的決策。
統計學將數據分析分為「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，以下簡單介紹 3 類型概念與常見分析法。
描述性數據分析是一種初級資料分析法，除了對資料進行摘要整理外，還會採用描述性統計（Descriptive Statistics），將資料轉換為統計圖像，以視覺化效果描述數據特徵、找出數據規律。
· 常見分析法：對比分析、平均分析、結構分析、分組分析、交叉分析。
探索性數據分析屬於進階的資料分析法，會利用統計的方式在資料中發現新的重要特徵，並提出假設，以利發現潛在問題與解方。
· 常見分析法：主成分分析、相關分析、因數分析。
驗證性數據分析是一種進階資料分析法，會利用統計來檢驗既有假設的真偽，例如，在發表量表後，檢測指標是否能達到理論上的預期數值。
· 常見分析法：回歸分析、變異數分析、假設檢定。
數據分析主要分為以下 6 大步驟：
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、確定分析的範圍、設定可衡量的指標，確認好分析目的與方向後，再展開蒐集與分析。
資料來源包括企業內部資料、外部公開資料庫、調查問卷等，請確保數據來源合法合規。
原始資料往往有重複資訊、數據異常、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。
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，方便後續查詢與分析。
選擇合適的統計工具、機器學習模型分析資料，揭示數據之間的關聯。
最後再根據關鍵數據與洞察，設計出具體的解決方案，例如，調整營銷策略、優化產品設計、改善客戶體驗等，並進行定期評估，及時優化解方，幫助企業保持競爭力。
常見的數據分析方法主要包括以下 6 種：
由美國杜邦公司創造的「杜邦分析法」，是透過蒐集和比對公司財務狀況、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。
對比分析法是以比較的形式，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。
結構分析法分析的是局部於整體的占比，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。
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。
漏斗分析法是檢測各個營運環節中轉化率與流失率的分析方法，可以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。
分組分析法會先根據資料特徵、性質進行分類，再透過不同組別的比較找出差異、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。
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。以下是數據分析師常用的實用工具，供你參考：
· 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。
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。
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。
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。
與此同時，如果你還具備以下性格特質，更有可能成為優秀的數據分析師：
· 勇於挑戰
· 懂得批判
· 對數據敏感
· 善於合作
· 擅長自學與自我提升
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。
對於數據分析新手而言，簡單的數據分析知識可以自學，如果要進行自學的話，可以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。
不過自學很容易缺漏重要知識，也較難將數據分析應用於實際。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），可以幫你更高效地提升數據分析實力。
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，2016～2025）
· 全美最具影響力大學排名第 1（Times Higher Education，2024）
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。
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，更需要擁有前瞻性的技術知識。
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。
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。
除此之外，亞利桑那州立大學碩士項目同時提供線上、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！
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