數據分析碩士完整介紹！一次搞懂數據分析在做什麼
- Rachel Tu
- 6月4日
- 讀畢需時 5 分鐘
歡迎你來 🙌 往下滑來認識「數據分析」吧！
數據分析（Data Analytics）是什麼？
數據分析（Data Analytics）是檢查、整理、轉換和建立分析模型數據的科學與藝術，為了要發現有用資訊、提出結論並支持決策。簡單來說，就是讓數據說話，幫助我們理解過去發生了什麼、為什麼發生、未來可能發生什麼，以及我們應該如何應對。
數據分析師的典型工作流程
數據分析通常遵循以下幾個關鍵步驟：
定義問題 (Define the Question): 明確分析的目標和想要回答的問題。這是最關鍵的一步，決定了後續所有工作的方向。
數據收集 (Data Collection): 從各種來源（如資料庫、問卷、網站日誌、感應器等）收集相關數據。
數據清理 (Data Cleaning): 處理原始數據中的錯誤、缺失值、重複值和不一致性，確保數據品質。
數據處理與轉換 (Data Processing and Transformation): 將清理後的數據轉換成適合分析的格式，可能包括數據的組織、排序、合併等。
數據分析 (Data Analysis): 運用各種統計方法、機器學習算法和分析工具來探索數據、識別模式、檢驗假設並提取洞察。
數據詮釋與可視化 (Data Interpretation and Visualization): 解讀分析結果，並透過圖表、報告、儀表板等方式將複雜的發現以清晰易懂的方式呈現出來。
溝通與應用 (Communication and Application): 將分析結果和建議傳達給相關的利害關係人，並將洞察應用於實際的決策和行動中。
數據分析的主要類型
數據分析可以大致分為以下四種類型，它們的複雜性和提供的價值逐級遞增：
描述性分析 (Descriptive Analytics): 回答「過去發生了什麼？」的問題。它總結歷史數據，以呈現過去的狀況，例如製作銷售報告、網站流量統計等。
診斷性分析 (Diagnostic Analytics): 回答「為什麼會發生這種情況？」的問題。它深入探究描述性分析的結果，找出事件發生的原因和影響因素，例如分析銷售額下降的原因。
預測性分析 (Predictive Analytics): 回答「未來可能會發生什麼？」的問題。它利用歷史數據和統計模型來預測未來的趨勢和可能性，例如預測下季度的產品銷量、客戶流失風險等。
指示性分析 (Prescriptive Analytics): 回答「我們應該怎麼做？」的問題。它不僅預測未來，還會提供最佳的行動方案或建議，以達成特定目標，例如推薦最優的定價策略、建議庫存調整方案等。
數據分析的應用領域
數據分析的應用極為廣泛，幾乎涵蓋所有行業和領域，例如：
商業領域： 市場行銷分析、客戶行為分析、風險管理、供應鏈優化、產品開發。
金融行業： 信用評分、詐欺檢測、投資分析、風險建模。
醫療保健： 疾病預測、個人化醫療、藥物研發、醫療資源分配。
零售業： 庫存管理、銷售預測、顧客分群、個性化推薦。
製造業： 品質控制、預測性維護、生產流程優化。
科技業： 用戶體驗優化、產品推薦、廣告投放。
政府與公共服務： 城市規劃、交通管理、公共安全、政策制定。
數據分析碩士在學什麼？
核心知識領域：
統計學基礎與進階統計方法 (Foundational and Advanced Statistics): 這是數據分析的基礎，包括機率論、描述性統計、推斷性統計、迴歸分析 (Regression Analysis)、假設檢定 (Hypothesis Testing)、時間序列分析 (Time Series Analysis)、多變量統計 (Multivariate Statistics) 等。學生將學習如何選擇和應用適當的統計模型來分析數據。
程式設計 (Programming): 掌握至少一種數據分析常用的程式語言至關重要。
Python: 因其擁有豐富的數據分析、機器學習函式庫 (如 Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) 所以很受歡迎。
R: 專為統計計算和圖形化設計的語言，在學術界和特定行業中被廣泛使用。
數據庫與數據管理 (Databases and Data Management): 學習如何設計、查詢和管理數據庫，包括 SQL (Structured Query Language) 的使用，以及了解不同類型的數據庫 (如關聯式數據庫、NoSQL 數據庫) 和數據倉儲 (Data Warehousing) 的概念。
數據清理與預處理 (Data Cleaning and Preprocessing): 原始數據往往是雜亂無章的，包含缺失值、錯誤值或不一致的格式。學生需要學習如何有效地清理、轉換和整理數據，使其適用於分析。
機器學習 (Machine Learning): 這是數據分析碩士課程的核心之一。學生將學習各種監督式學習 (Supervised Learning，如分類、迴歸)、非監督式學習 (Unsupervised Learning，如分群、降維) 以及可能的強化學習 (Reinforcement Learning) 算法。重點在於理解算法的原理、應用場景以及如何評估模型效能。
數據視覺化 (Data Visualization): 學習如何使用工具 (如 Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, ggplot2) 將數據分析結果以清晰、直觀的圖表和儀表板形式呈現出來，以便有效地向不同受眾傳達洞見。
大數據技術 (Big Data Technologies): 隨著數據量的爆炸式增長，學生可能接觸到如 Hadoop、Spark 等大數據處理框架和技術，了解如何處理和分析大規模數據集。
可能的專業方向或選修課程：
許多數據分析碩士課程允許學生根據自己的興趣選擇特定的專業方向或選修課程，例如：
商業分析 (Business Analytics): 更側重於將數據分析應用於解決商業問題，如市場分析、客戶關係管理等。
數據科學 (Data Science): 可能更深入地學習高級機器學習、人工智慧、深度學習等技術。
特定行業分析 (Industry-Specific Analytics): 如醫療保健分析、金融分析、行銷分析、地理空間分析等。
數據工程 (Data Engineering): 更專注於數據基礎架構、數據管道的建設與維護。
實踐與論文：
大多數數據分析碩士課程會要求學生完成一個畢業專案 (Capstone Project) 或碩士論文 (Master's Thesis)。這通常涉及解決真實世界的數據問題，從數據收集、清理、分析到結果呈現和報告撰寫，讓學生有機會綜合運用所學的知識和技能。
2025 美國數據分析研究所排名
校名 | 系所名稱 | 2025系所排名 |
加州大學柏克萊分校 (UC Berkeley) | 1 | |
麻省理工分校(MIT) | 2 | |
史丹佛大學 (Stanford University) | 3 | |
卡內基美濃大學 (Carnegie Mellon University) | 4 | |
喬治亞理工學院 (Georgia Institute of Technology) | 4 | |
華盛頓大學 (University of Washington) | 6 | |
密西根大學 (University of Michigan) | 7 | |
康乃爾大學 (Cornell University) | 8 | |
哈佛大學 (Harvard University) | 9 | |
伊利諾大學 (University of Illinois) | 10 | |
哥倫比亞大學 (Columbia University) | 11 |
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Rachel Tu
Director of Thrive English
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