資料科學是什麼？資料科學家的工作有哪些？本文帶您認識資料科學的概念及應用、資料科學家的工作內容，同時解析資料科學家必備的技能與特質，還有其與資料分析師、資料工程師的差異，幫助您全面理解這個熱門領域！
資料科學（Data Science）是一門結合統計學、程式設計、機器學習、資料視覺化等知識的跨領域學科，目的是從龐大的數據資料中找出有價值的資訊。在大數據時代，每天產生的資料以驚人的速度成長，從電商點擊、社群互動到銀行交易紀錄，這些零散的紀錄本身並無意義，而資料科學的價值，就是看見這些數據背後的故事。
資料科學家（Data Scientist）是資料科學領域中的核心，除了處理、分析各項數據，也擅長透過數據來解決企業在營運過程中會遇到各種挑戰：
· 為什麼用戶的購買率會下降？
· 能否提前預測未來 3 個月的產品銷售量？
· 哪些客戶可能會流失？
· 廣告該怎麼投放才能提高轉換率？
面對這些問題，都需要資料科學家運用數據分析、建構模型來找出答案。不過他們的價值不僅於此，更需要具備商業思維，能理解企業的實際需求，將複雜的統計結果轉化成可行的建議，幫助企業做出正確的判斷。
資料科學家的日常工作可以分為 4 個階段，從資料的收集、整理，到探索、建模與策略制定，每一步都緊密相扣，讓數據分析得以發揮最大的價值：
原始資料常會出現錯誤、缺漏或重複的問題，因此資料科學家會運用 SQL、Python、R 等工具，從資料庫、API、第三方平台等蒐集大量資料，確認資料的完整與正確性。
舉例說明：
某電商平台想了解退貨率偏高的原因，資料科學家會先整合不同系統的訂單資訊、庫存數據與客服紀錄，過濾重複或錯誤的資料後再進行數據分析。
透過統計方法與資料視覺化工具（如 Tableau、Matplotlib、Power BI），檢視資料的分布、相關性與潛在趨勢，找出隱藏在數字背後的故事。
舉例說明：
某電商平台分析資料時，發現 25～34 歲客群在「運動用品」的購買次數和總金額最高；45 歲以上客群的購買次數雖少，但單筆消費金額較高。這些觀察可以讓團隊了解不同客群的特徵，成為後續行銷策略和模型建立的依據。
資料科學家會運用回歸分析、決策樹、隨機森林或深度學習等機器學習方法，從歷史數據中找出規律，建構能預測未來趨勢或分類的模型，以判斷使用者的行為模式。
舉例說明：
資料科學家利用過往的銷售紀錄建立模型，預測未來幾個月的商品需求，幫助電商公司及早規劃庫存與行銷策略，讓數據分析在解讀過去的同時看見未來。
資料分析完成後，資料科學家會透過報告、簡報或其他互動方式，以圖表搭配結論或建議，讓決策者能夠抓住重點並採取行動。
舉例說明：
行銷活動中，資料科學家分析點擊與購買數據後，發現某商品在特定年齡層的轉換率較高，建議加強針對該族群的廣告投放，使資源配置更精準有效。
資料科學家需要處理大量的數據資料，懂得如何使用 Python 或 R 等程式語言，可以讓工作更有效率。
大部分的資料都儲存在資料庫中，SQL 可以幫助資料科學家快速查詢、整理與分類資料，後續進行分析時就能更輕鬆。
資料分析離不開數字，因此需要具備統計學與數學的概念，以便解讀數據；必要時也可以運用 R、SPSS 等統計工具輔助分析。
資料分析完成後，利用 Tableau、Power BI 或其他圖表設計工具，將複雜的數據轉換成容易理解的圖像，讓團隊或客戶可以清楚掌握重點。
具備基礎商業知識，能夠在分析時聚焦真正有價值的問題，找出能帶來成長的洞察；懂得從「數據」回到「商業」，才能讓分析結果更貼近實際狀況。
資料科學家在面對大量的資料時，必須不斷思考「為什麼？」，透過不同角度檢視資料，發現隱藏的問題或趨勢。
分析結果若無法被理解，就會失去價值。資料科學家必須用清楚的敘述，將複雜的分析轉換成一般人聽得懂的結論，讓跨部門、客戶或決策者都能抓住重點。
資料科學的專案需要多個部門共同合作，因此資料科學家要懂得協調不同觀點、整合各方需求，使專案得以順利推進。
資料科學的技術和工具日新月異，資料科學家必須保持好奇心與學習動力，不斷更新知識與技能，才能在變化快速的環境中保持競爭力。
| 職稱 | 任務 | 常用工具 | 平均年薪（台灣） |
| 資料科學家 （Data Scientist） |
著重程式技術，負責架構系統、建立及維護資料庫 |
|
70～120 萬 |
| 資料分析師 （Data Analyst） |
著重分析應用，整理、解讀既有數據，將其轉為分析結果 |
|
70～100 萬 |
| 資料工程師 （Data Engineer） |
著重分析建模，預測趨勢、找出問題並設計解決方案 |
|
65～85 萬 |
從資料的收集、分析到決策，資料科學家在各行各業都扮演著不可或缺的角色，能夠善用數據並轉化為行動力的人才，已成為企業最需要的力量。培養數據分析與資料科學的核心技能，是進入相關領域的關鍵，更是許多在職人士想要強化競爭力、推動職涯升級的重要方向。
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