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想轉職數據分析師，沒(méi)有相關(guān)經(jīng)驗該如何準備？作者附上數據分析作品集后立刻多了好幾家面試機會(huì )，筑招網(wǎng)小編分享如何制作數據分析作品集，從找數據題材、公開(kāi)數據、內容4大重點(diǎn)，多準備一點(diǎn)點(diǎn)，就能大大增加自己求職的能見(jiàn)度！

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這一篇來(lái)分享我轉職數據分析師時(shí)準備的作品集，會(huì )分享作品集對我求職的幫助，我過(guò)往準備的作品集以及分享作品集的制作重點(diǎn)。如果你想做自己的數據作品集但沒(méi)有方向，或是投了好多封簡(jiǎn)歷但遲遲沒(méi)有拿到面試機會(huì )，不妨試試用作品集讓自己脫穎而出吧！

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一.談?wù)劀蕚渥髌芳瘜ξ业膸椭?/span>

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以我自己的求職經(jīng)驗來(lái)說(shuō)，在我沒(méi)有附上作品集前，以我的經(jīng)歷背景完全沒(méi)拿到任何一個(gè)面試機會(huì )，而在我調整附上作品集后，真的不夸張，立刻就開(kāi)始有了幾家面試邀請。

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我現在自己回想起來(lái)，我覺(jué)得作品集不僅僅是一個(gè)突顯自己和別人不一樣的方式，準備作品集背后其實(shí)還有很多隱含的好處，例如說(shuō)：你可以展現你為了這份工作愿意準備的誠意和用心，而在面試過(guò)程當中，當你準備了作品，面試官大部分都會(huì )給你機會(huì )聊聊你的作品集，等同于你自己為自己創(chuàng )造一個(gè)展示個(gè)人簡(jiǎn)報能力、邏輯能力以及思維能力的機會(huì )，可以說(shuō)是百利而無(wú)一害的選擇！

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另外，我實(shí)際拿到工作后，我也曾經(jīng)問(wèn)過(guò)我的主管為什么當初會(huì )愿意錄取相對沒(méi)有數據經(jīng)驗的我，他跟我說(shuō)：

雖然其他Candidate比較有經(jīng)驗，但是沒(méi)有人像你一樣準備了作品集，比起經(jīng)驗，這份工作更需要態(tài)度以及調節變化的能力。

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這個(gè)回饋告訴我什么？這個(gè)回饋告訴我，很少人在求職的時(shí)候會(huì )附上作品集，背后可能有很多原因，例如說(shuō)，不知道怎么下手準備作品集、覺(jué)得自己相對有經(jīng)驗所以不需要準備作品集、覺(jué)得做作品集很麻煩，又或是單純沒(méi)有想過(guò)原來(lái)還可以附上作品集。不論是哪一種原因，這個(gè)現象對我們來(lái)說(shuō)都是好事，因為只要我們多準備一點(diǎn)點(diǎn)，就有機會(huì )幫自己爭取到更多能見(jiàn)度以及機會(huì )，So why not？

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二.分享我第一版與最終版的作品集

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接下來(lái)，先跟大家分享我過(guò)往準備過(guò)的作品集，我一開(kāi)始也是抱持著(zhù)一個(gè)，能簡(jiǎn)單就簡(jiǎn)單的想法，所以我一開(kāi)始的是拿過(guò)去工作曾經(jīng)做過(guò)的數據報告，掩蓋掉機密的數字跟內容。

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下面的簡(jiǎn)報就是我第一版的數據作品集，雖然很認真的介紹了問(wèn)題、分析區間、分析方式，但關(guān)鍵的年份、數字都需要遮蓋，一來(lái)沒(méi)辦法展現我的用心程度，也達不到可以用數據說(shuō)一個(gè)好故事的效果，最重要的是，沒(méi)辦法展現出我擅長(cháng)使用BI可視化工具的技能，所以我決定還是砍掉重練，舍棄我原本做的簡(jiǎn)報，重新找的公開(kāi)數據，用公開(kāi)的數據來(lái)做我的作品，這么一來(lái)，既可以避免泄漏前公司的機密，又可以充分展現數據重點(diǎn)，讓自己展現優(yōu)勢。

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最后，我修正后做了兩個(gè)版本，第一個(gè)是電商的營(yíng)收趨勢分析，另外一個(gè)則是電商的客戶(hù)分群與建議行動(dòng)方案，分別用Tableau和Microsoft Power BI制作。

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三.如何制作自己數據分析作品集，找到自己的數據題材

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我找數據題材的方式是依照過(guò)往經(jīng)驗來(lái)選擇，除了依照過(guò)往經(jīng)驗之外，也可以從過(guò)去老板或主管常常問(wèn)什么問(wèn)題？這個(gè)問(wèn)題有沒(méi)有辦法透過(guò)數字來(lái)發(fā)現問(wèn)題？未來(lái)預計要應聘的行業(yè)是什么？這個(gè)行業(yè)可能會(huì )有什么問(wèn)題？等方向思考。

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如果你真的毫無(wú)頭緒，又或是想做應聘行業(yè)適合的題目，但不知道應聘行業(yè)都會(huì )遇到什么數據分析問(wèn)題，也可以從別人的分析作品來(lái)找靈感，例如說(shuō)，Tableau Public有非常多的可視化作品，多半是以EXCEL或CSV的數據為主；而Kaggle大部分的分析則是使用程序語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行數據處理與分析。

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如果要從這兩個(gè)平臺找靈感的話(huà)，可以試試先搜尋數據關(guān)鍵字，接著(zhù)再去看看別人的分析內容說(shuō)了什么，他使用什么數據來(lái)說(shuō)明問(wèn)題，最后又用了什么方式來(lái)詮釋數據，相信會(huì )更容易找到自己數據分析方向。

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四.尋找適合的公開(kāi)數據

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我自己比較常用的公開(kāi)數據是：Kaggle Datasets以及政府數據開(kāi)放平臺，至于我的作品集則是從Tableau的社群論壇取得，Tableau也提供其他的公開(kāi)數據資源，從這些地方搜尋應該都可以找到自己需要的數據。

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而選擇數據有一個(gè)小提醒，那就是別忘了自己要分析的題目跟想要分析的重點(diǎn)是什么，當數據選擇多的時(shí)候，很容易有因為數據多而迷失方向，不知道要挑選哪一份數據的狀況，如果發(fā)生這類(lèi)的情況，就回過(guò)頭去想想，自己當初想分析的問(wèn)題是什么，就會(huì )比較好做數據選擇了。

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五.作品內容的四大重點(diǎn)

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最后，來(lái)談?wù)勎矣X(jué)得數據分析作品要呈現的重點(diǎn)，我覺(jué)得有以下四個(gè)重點(diǎn)：

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1.為什么而做？想要解決什么問(wèn)題？

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數據始終是要滿(mǎn)足需求，如果有龐大的數據但卻無(wú)法透過(guò)數據告訴我們問(wèn)題在哪以及可能的解決方向，數據也不會(huì )有價(jià)值。所以，在取得數據之前，最重要的就是，確認自己要分析的數據范圍，預期要使用的數據是什么，才不會(huì )看到大量數據之后迷失分析的方向。

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2.數據說(shuō)明

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數據說(shuō)明最簡(jiǎn)單的就是你用了什么數據，數據的區間是什么，如果有特殊的維度或指標名稱(chēng)，也要解釋這個(gè)維度或指標代表的意思是什么。

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3.以什么角度來(lái)分析

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用什么角度來(lái)分析會(huì )需要看原先設定的分析問(wèn)題跟方向是什么，例如說(shuō)，同樣是營(yíng)收分析，我可能可以從商品的角度來(lái)看，哪些商品是銷(xiāo)售數量最多的明星商品？什么商品是利潤最高的商品？什么商品可能是賣(mài)得多，但是卻沒(méi)有實(shí)際賺錢(qián)的商品等；我也可以從客戶(hù)的角度來(lái)分析，新客戶(hù)通常會(huì )消費多少金額，多久消費一次，新客戶(hù)對于總業(yè)績(jì)的貢獻度如何等。

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這些都是從不同角度來(lái)分析一件事情，至于要選擇哪個(gè)角度，在做作品集的時(shí)候很仰賴(lài)有什么樣的數據可以使用，至于實(shí)際到公司做數據分析之后，就需要看看主管、需求單位更在意什么議題來(lái)決定。

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4.洞察或是后續建議的行動(dòng)方向

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最后一個(gè)重點(diǎn)，我認為是分享你從數據中看到什么，也就是洞察，可能是營(yíng)收一直在下降、新客戶(hù)比例首度比舊客戶(hù)還要低、某件商品2022年銷(xiāo)售數量下滑很多等，而看到這些數據反映出來(lái)的結果，你建議怎么解決、進(jìn)行下一步行動(dòng)，或是進(jìn)行下一步分析。例如說(shuō)某件商品2022年銷(xiāo)售數量下滑很多是結果，如果要進(jìn)行下一步行動(dòng)，可能要往下分析原因，例如說(shuō)，是不是銷(xiāo)售資源比起去年更少？哪些客群過(guò)去常常買(mǎi)，但今年不購買(mǎi)了？把更細節的可能原因找出來(lái)，最后才會(huì )是跟各個(gè)銷(xiāo)售單位合作來(lái)解決問(wèn)題。

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關(guān)于數據作品集準備就分享到這里啦，希望對你有幫助，我們下篇文章見(jiàn)～