數據分析师（data analyst）平日要做啲咩？工作流程一次睇清

數據分析師（Data Analyst）平時主要負責收集、清理同分析數據，整報告之後再同業務部門溝通，幫公司做出更好嘅決策。佢哋成日要跨部門合作，處理大量又分散嘅資料，仲要不斷學新工具嚟跟得上進度。FanRuan 同佢旗下嘅 FineBI 工具可以幫分析師快啲整合數據、提升報告效率，成個分析流程都順好多。

重點一覽

• 數據分析師（Data Analyst）每日工作通常由同唔同部門了解需求開始，搞清楚分析目標，減少走冤枉路同返工。
• 佢哋會搵嚟唔同來源嘅數據，再花唔少時間去清理，確保最終分析出嚟嘅結果準確同可靠。
• 用 FineBI 呢類自助分析工具，可以幫分析師快手整合數據，做出清晰嘅可視化報告，工作效率自然提升。
• 一個出色嘅數據分析師，唔單止要識技術，仲要識點樣同人溝通，先可以同團隊合作順暢，提出啱用嘅業務建議。
• 持續優化數據流程，識得點樣跨部門合作，對分析師個人發展同公司成績都係好關鍵。

數據分析師（Data Analyst）平時做啲咩？

需求溝通

數據分析師（data analyst）每日做嘢通常都係由傾需求開始。佢哋會同業務部門、技術團隊或者管理層傾下分析目標係咩。呢個階段成日會遇到啲挑戰，好似目標唔清晰、技術方案未定、又或者溝通上唔夾，搞到協調有難度。

根據 Stacey Complexity Model，需求溝通可以分做簡單、複雜同混亂幾種情況。企業就要因應唔同情境，調整溝通方法，咁先可以提升資訊同步同反應速度。

數據分析師會參加 Daily Huddle（晨會），同團隊更新進度。有時會用 Excel 去整理需求，用 Python 記低啲討論重點，之後再透過會議記錄或者電郵去確認細節。跨部門開會同 brainstorming 都係常見做法，幫手搵到啲真係切合業務需要嘅方案。

小貼士：溝通力夠好、識行業背景嘅分析師，通常可以快啲釐清需求，減少返工，做嘢自然更順手！

數據收集

當需求傾清楚之後，數據分析師就會開始收集資料。常見嘅數據來源包括公司內部嘅 CRM、行銷工具、IoT 裝置、API、網頁爬蟲、問卷調查同埋交易記錄等等。

數據收集大致可以分做三類：

• 第一方數據：由公司自己系統（例如 ERP、CRM）產生嘅結構化資料。
• 第二方數據：合作夥伴或者外部平台提供嘅結構化資料。
• 第三方數據：由第三方機構或者 DMP 平台收集返嚟，通常係大量非結構化嘅資料。

分析師會用 SQL 去查 database，用 Python 爬網絡數據，或者用 Excel 匯入問卷結果嚟處理分析。

而 FanRuan 嘅 FineBI 支援超過 60 種數據來源，可以自動整合唔同平台嘅資料，幫手慳返大量手動搬數同轉格式嘅時間，令整個流程順好多。

小貼士：FineBI 嘅自助數據集功能，幫分析師快手合併多個表格，數據整合效率即刻升級！

執靚數據

收集返嚟嘅資料好多時都唔夠乾淨，數據分析師通常要花唔少時間去執靚數據。常見嘅問題包括有缺失值、錯誤數據、重複紀錄、無效資料、格式唔一致、數據型態出錯，甚至有啲雜訊或者離群值。

分析師會用 SQL 嚟篩選資料、刪走重複、統一格式；又會用 Python 裡面嘅 pandas 套件去處理缺失值、異常值、做資料轉換，甚至可以自動化成個清理流程。呢啲步驟都係為咗提升數據質素，令後續分析更加準確可靠。

至於 FineBI，就提供咗一個可視化操作界面嚟幫手清數據，支援功能包括過濾、分組匯總、加欄位、合表、行列轉換等等。分析師唔使寫程式，拉拉拖拖就搞掂，夠快又夠簡單。而且 FineBI 仲支援跨多個數據來源即時建模，唔同平台嘅資料都可以一齊整合喺同一個地方，大大降低技術門檻，新人都容易上手！

FineBI 幫你搞掂以下常見數據煩惱：

1. 資料唔齊／缺失數據（Missing data）
2. 有錯漏／錯誤值（Erroneous data）
3. 一樣嘢出現幾次／重複數據（Duplicate data）
4. 冇用嘅紀錄／無效數據（Invalid data）
5. 格式唔一致，有啲用 YYYY/MM/DD、有啲用 DD-MM-YYYY
6. 數據型態唔啱，例如數字變成文字
7. 雜訊太多，干擾分析結果／Noise
8. 離群值（Outlier），例如有一個人年薪標錯做 $10 億

數據清理成日佔咗分析師差唔多六成嘅工作時間，係保證分析結果準確可靠嘅關鍵一步！

數據分析师（data analyst）常用嘅工具有咩？

FineBI

FanRuan 係亞太區領先嘅BI品牌，喺數據分析領域嘅市佔率高達 70.58%，而且仲持續穩定上升。旗下嘅旗艦產品 FineBI，係專為數據分析師而設嘅自助分析平台，可以大大提升分析效率。

FineBI 支援多種數據來源，包埋大數據平台、Excel、API 同 R 語言腳本，幫企業打通 ERP、CRM、OA 等內部系統之間嘅數據孤島。分析師可以用內置嘅「自助數據集」功能，將唔同來源嘅資料一次過整合埋一齊，唔使再手動搬數，流程簡單得多。

平台採用咗高可重用嘅敏捷數據關聯模型，IT 團隊只需建立一次模型，之後業務部門就可以自己上手分析，減少對技術人員嘅依賴，亦令數據使用更方便、更高效。

小貼士：FineBI 提供拖拉式儀表板設計，完全唔使寫程式，分析師可以快手整好多維度分析同可視化展示！

用戶可以自由配置業務數據包，根據唔同業務分類去管理資料，仲可以設置多級權限，確保數據安全有保障。

以下係 FineBI 嘅幾個主要優勢：

• 夠易用：唔需要技術背景都用得掂，上手快
• 圖表選擇多：內置超過 50 種可視化圖表，點樣展示都得
• 資料來源多元：支援唔同數據來源，彈性整合好方便
• 支援 ETL / ELT 流程：加快數據清洗同轉換，慳返唔少時間
• 促進團隊合作：數據分析師可以同業務部門一齊整 Dashboard，提升協作效率

圖像化報告

數據分析師 (data analyst) 做分析嗰陣，好多時都會用 FineBI 去整 可視化報告。平台支援多款圖表類型，包括：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、面積圖、雷達圖、樹狀圖、直方圖、箱型圖、瀑布圖、漏斗圖、散點圖、雙軸圖、詞雲、氣泡圖、矩形樹狀圖等等，種類夠多又易用。

柱狀圖同條形圖啱晒用嚟比較唔同分類嘅數據；折線圖就用嚟睇時間序列趨勢最啱。至於餅圖同百分比堆疊長條圖，可以幫你睇清楚整體比例分佈；而散點圖就用嚟展示數據點嘅分佈情況同埋之間有冇關係。

注意：揀圖表時要睇清楚數據特性同分析目標，唔好畀視覺效果誤導咗。例如亂咁截斷坐標軸，可能會誇大數據之間嘅差距，令人睇錯重點。

FineBI 支援拖拉式操作，可以拉唔同嘅元件（例如表格、圖表、控件）落去 Dashboard，用戶仲可以快速重用維度、指標同圖表組件，大大提升儀表板製作效率。

平台仲有多款即用嘅快速計算分析功能，例如求和、最大值/最細值、同比、環比等等，全部都可以自由設定圖表屬性，令業務人員都願意自己落手做分析，分析過程更主動、更高效！

數據分析师（data analyst）點樣做業務匯報同支援決策？

撰寫報告

數據分析師（data analyst）完成咗分析之後，會將結果整理成一份清晰易明嘅報告。呢啲報告通常會包括數據趨勢、異常發現同埋關鍵指標，方便管理層快速掌握業務情況。佢哋仲會因應唔同部門嘅需要，調整報告內容同重點，確保資訊準確傳遞到位。

喺報告撰寫同分享方面，FineBI 提供咗多項實用功能：

• 企業級權限管理：可以好細緻咁設定唔同部門、用戶同數據層級嘅權限，保障資料安全。
• 支援共享連結：報告可以直接開 link 分享俾同事，多人協作都無問題，仲可以自定唔同權限層級。
• 唔洗裝 Server 版都做到多層級權限控管，特別啱跨部門或者有多間分公司嘅企業使用。

小貼士：FineBI 結合咗 AI技術 ，幫數據分析師更靈活咁整報告，仲可以確保資料安全同高效協作，做嘢又快又穩陣！

另外，FineBI 嘅團隊協作功能，可以幫門市管理人員即時將分析報表或者儀表板分享俾上司或者其他部門，方便大家同步睇數據，促進部門之間嘅協作同分享，做決策就更快更齊心。

解決方案建議

數據分析師（data analyst）唔止係要展示數據，更加要根據分析結果提出實際可行嘅建議，幫業務部門做決策。以下係幾種常見嘅建議類型：

呢啲分析方法可以幫企業搵出問題根源，優化成個決策流程。數據分析師（data analyst）會根據唔同情況，靈活揀用最合適嘅分析方式，再用數據作為根據，提出實際可行嘅行動建議，幫企業提升競爭力，喺市場上企得更穩。

數據分析師（data analyst）有咩必備技能？

數據分析師（data analyst）要識啲咩？

做數據分析師唔係淨係識睇數字咁簡單，要應付日常工作，要識嘅技能其實幾多元化。下面呢張表就總結咗一啲常見嘅硬技能（技術類）、軟技能（溝通協作類）同其他實用能力，等你一眼睇晒分析師要有咩本事。

佢哋會用 Excel 處理啲複雜嘅函數同 透視表（Pivot Table），幫手整理大量數據；而 SQL 語句 就主要用嚟做查詢同數據彙總，效率高又準確。

FineBI 就可以快速整合多個唔同來源嘅數據，支援 拖拉式分析同可視化展示，幫分析師快手出報告，大大提升效率。

想將分析結果真真正正變成對業務有用嘅行動建議，數據分析師仲要識得 敘述性統計、數據 storytelling 同報告撰寫技巧，咁先可以 用數據講故事，講得人明又講得人信。

溝通協作

有效溝通係數據分析師（data analyst）成功嘅關鍵。喺同唔同部門合作嘅過程中，分析師經常會遇到啲挑戰，例如 理解有落差、難建立信任、需求講唔清楚 等等。呢啲情況如果處理唔好，好容易搞到分析方向走錯或者返工。

所以分析師要夠主動，識聽人講、問得啱問題，仲要幫手 建立清晰嘅流程，例如開需求工單、有審批流程、文件備存等等，咁樣先可以 減低溝通成本，令合作更加順暢。

小貼士：同人關係搞得掂，合作自然會順好多，團隊效率都會提升。而家好多公司都用緊遙距／混合辦公模式，分析師要識得用線上協作工具，例如 API 串接、微服務架構等等，幫助部門之間更好咁交換資訊同數據。FineBI 同 FineDataLink 就可以 打通數據孤島，幫公司唔同部門整合數據，推動真正嘅 數據文化，唔再各自為政，分析更有力！

挑戰與優化

數據分析師（data analyst）每日都要面對唔同挑戰，例如 數據質素唔穩、資料孤島、對行業唔夠熟，再加埋部門之間協作唔順，都會影響分析成效。

當數據有問題，好似唔準、唔一致，甚至有遺漏或錯誤，最終會 影響分析結果嘅準確性，出嚟嘅報告可信度自然會下降，進一步拖慢或者誤導決策。

為咗解決呢啲問題：

• FineDataLink 可以幫企業 跨系統整合資料，令數據更一致、更新更即時，唔使再靠人手搬數據。
• FineBI 加咗 AI 問答功能，即使係 非技術人員 都可以參與數據分析，技術門檻低咗，參與度高咗。

公司仲可以用 自動化監控 同 主題式報表中心，提升整體數據透明度，縮短決策時間，做事快啲準啲。

注意：持續優化數據流程同提升協作能力，係數據分析師成長嘅關鍵所在！

數據分析師（data analyst）做嘅嘢好闊，幾啱啲鍾意解難、鍾意數據嘅朋友！未來行業發展有幾個方向：角色會慢慢轉型、技能要求愈來愈多元、跨部門合作都會變得愈嚟愈重要。

唔同行業對分析師嘅要求唔同，有啲人會轉做數據科學家，有啲就會變身做顧問／業務分析角色。

隨住自助式分析工具愈嚟愈普及，分析師除咗要識技術，仲要識點將數據分析同業務策略結合，先至夠打。

想入門？你可以由：

1. 做下 Side Project
2. 玩下 SQL 實戰
3. 報下 數據分析課程 開始落手！

只要肯學、肯試，人人都可以變身做數據分析師！👉 歡迎體驗下 FineBI，有得玩又有得學！

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