Taiwan Data Science Meetup｜集合啦！程式語言麻瓜會！文組也能做資料工作？

哲學系文青-麻瓜漢那的奇幻旅程：資料領域為什麼不能沒有我？

 **講者介紹-** Hannah Chen  
現任職於日本 SmartNews，擔任 BI Specialist。畢業於臺大哲學系，遠赴英國專研數位媒體碩士。擁有4年公關策略暨數位行銷產業的經驗，曾協助高科技國際企業規劃傳統及數位品牌的經營策略，在媒體端負責廣告數據分析的職務；以哲學系文青的背景跨入職場，後轉為資料分析師，認為文組和理組皆可以互相學習專業能力，思考自身能力可以如何運用及發展，鼓勵參與者在日常工作及生活中，練習將抽象概念具體描述，有效解決客戶問題！講者medium分享: [https://medium.com/@waterpooh08](https://medium.com/@waterpooh08?fbclid=IwAR1uMt8O5WrRHXsf_fHnojiJBRaon4rN-PXo0ihXM4xoiCdmlWKrBX0jEzo)  
講者任職SmartNews介紹: [https://bit.ly/3dHn0i0](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fbit.ly%2F3dHn0i0%3Ffbclid%3DIwAR2AMgpsr_sEFaE7KkFYaC9fGJ0jGQ8K0VFq363iywf-Cx79gBUZVTIS-OQ&h=AT09CrFRJhROh3CQhI0-Ovv-8EouhFON1qsxHt2W7huPC__Czu5dctuJBvREVe-cryQYLcmX26qEtnIBW0v_OnpdjNH5r6kXv54U7wbqAwkjg8EkazKBe1Ez22z_XT8djqNv_CQBlw)  
加入數位媒體行列，新創職務轉變：Marketing specialist -> Business Analyst

Abstract:
其實我們都知道，數據是未來、資料很重要，我們也是熱情滿滿地徹底愛上資料分析的工作，可是，我們就不是讀統計、讀資工、甚至不是讀還可以號稱自己是偽文組的資管啊。希望這次分享可以讓更多想踏入資料領域的同好們，交流 「如何規劃非本科系的資料職涯」 。除此之外，也想透過在職場的經驗，分享 「文組在資料領域的優勢」 ！

▍ Part 1：Self-introduction 麻瓜漢那的奇幻旅程

臺灣大學哲學系→ Apex 菁英公關集團→英國數位媒體碩士→17 Media

 加入數位媒體行列，新創職務轉變：Marketing specialist -> Business Analyst

在 17 Media 成功轉換人生的跑道的分享，由於新創團隊人數相對較少，公司較小需要 cover 有的沒的莫名其妙的雜事，其中一件事情就是廣告渠道分析；在接觸廣告行銷分析工作，大家開始詢問各種問題後，後續在17有機會轉變成 Business Analyst。

萬年職涯選擇議題：新創 vs 大公司

• 到底要選小公司還是大公司？能接觸學習到的事情都很棒～
• 從工作者的角度，思考自己的職涯規劃：為什麼加入新創的工作？

詳細內容可以到 Hannah Chen 的 Medium 看看這篇:

📎 從 Marketing 到 Data，我在 17 的轉職之路

▍ Part 2：Data Function Match 資料領域為什麼不能沒有我

資料領域有哪些角色？需要哪些技能？

公司的職務描述五花八門，通常cover的範圍是因公司而異，ML 跟 Data Scientist 是最近火紅、性感的職業；Data Scientist 實際 JD 是什麼？職務名稱跟實際工作內容可能是不一樣的。

資料唯有用來解決商務的問題時，才會產生其價值，中間有很多實作，不論你在行銷部作廣告分析，不論你在工程做模型；你都是資料分析的其中之的一領域，資料是一種解決問題的方法。

以 Dashboard 來說，最重要的就是要 「能夠使公司內更廣泛地用資料來解決問題」， 唯有「被使用」，Dashboard 才有對商業決策造成影響力的能力。

只有資料是不夠的，要有business，資料才會產生意義

Tips：JD Match

根據各公司 JD 檢視自己的經歷，檢視『自己缺少的能力』

#補強那些你缺少的能力

 麻瓜的我（不會程式語言的我）有哪些技能可以貢獻？

文組有哪些技能，可以應用在工作上呢？

假想一個情況：什麼是靈魂？（哲學系學生要寫4000字練習鬼打牆啊～！）

• 虛無縹緲的『靈魂』，在不同的脈絡底下，靈魂會代表不同的意思，試想你是在哪個文本看到靈魂這個詞呢？
• 學習將抽象的概念具體描述，訓練的不是有沒有『背定義』而是『文字表述』的能力。
• 推論正當性的邏輯訓練，訓練的是分析推論合理性的能力。

想想看我們每天的工作都在做什麼?

Challenge：發現問題，需要觀察、溝通、邏輯能力

Analysis：需要邏輯思考、分析能力

Solution：實作解決問題，需要一些技巧：python、R、建模

📎 Business Analyst in Data Team

＃工作不是一個終點，而是飛行的過程，如果不繼續拍打翅膀，你就會墜落。－沒了名片，你還剩下什麼？ 📍講者推薦選書: 沒了名片，你還剩下什麼？32個上班族增加自我籌碼的方法[https://bit.ly/3dHn0i0](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fbit.ly%2F3dHn0i0%3Ffbclid%3DIwAR2AMgpsr_sEFaE7KkFYaC9fGJ0jGQ8K0VFq363iywf-Cx79gBUZVTIS-OQ&h=AT09CrFRJhROh3CQhI0-Ovv-8EouhFON1qsxHt2W7huPC__Czu5dctuJBvREVe-cryQYLcmX26qEtnIBW0v_OnpdjNH5r6kXv54U7wbqAwkjg8EkazKBe1Ez22z_XT8djqNv_CQBlw) https://www.books.com.tw/products/0010743247>

▍ Part 3：Case of my job 我怎麼在工作中應用

假想一個情況：6/1上線新功能『每日簽到』幫助月活躍用戶成長多少？  
回覆：整個五月的月活躍用戶比過去六個月平均還要高5%   
公司 KPI 監測的都是「每月留存」，於是為了快速取得，PM 使用「每月留存」作為「每日簽到功能」的數據參考。但是，這份功能的提案可以說是「按照數據分析的結果產出」的嗎？

先不論資料是否正確，論述中已經假設每日簽到一定會影響月活躍用戶，但是這個假設可能是錯誤的，應該先驗證這個假設，再做推論分析。

若問題定義有誤，造成來回溝通不順的成本，會消耗多少公司資源？

 **分析師最重要的能力＃把抽象概念具體描述**

人人都應該具備解析問題的能力：要先將抽象問題具體化成一個可以解答的問題，將問題具體化，收斂問題，讓機器、工程師可以快速回答。

最後，Hannah 提醒大家，

程式語言是一種資料解決的方法，但不是唯一一種。你熱愛資料，喜歡用資料思考解決問題的方法，那你就是最適合的人！

筆記原文: [陳冠名](https://medium.com/@adream4ever)   
Originally published at [https://medium.com](https://medium.com/) on July 8, 2020.  
校稿：Hannah Chen、林虹葳、徐上雯