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彭其捷
foxfirejack@gmail.com
數據分析的
前世今生
50%
40%
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2019/5/21 東吳經濟系
ABOUT ME
關於我
關於我
【卡米爾】專案經理
【台大】地理與環境博班
負責領域:資料科學、UI/UX 設計
研究領域:空間分析演算法
【資策會】研發替代役
數據系統設計、系統開發、前端工
程師、資料庫管理員
【交大】資訊管理研究所
研究領域:資料探勘與資料庫
【中正】資訊管理學系
輔系:經濟學系
關於我
4
● 清華大學:AI 與體驗設計講師
● 台灣大學:大數據與視覺化講師
● 國泰集團:資料視覺化 UX 設計 - 企業內訓講師
● 科智公司:資料視覺化 - 企業內訓講師
● 2017 資料科學年會:資料視覺化主題 Speaker
● KKDAY:Tableau 視覺化軟體 - 企業內訓講師
● 台灣鐵路局:新興科技與 UX - 企業內訓講師
● 中原大學:前端工程與RWD設計 - 課程講師
● 東吳大學:EMBA 科技與群眾募資課程講師
● 玉山科技論壇:團隊對談講師
● 交通部:跨多單位體驗設計講師
● 資策會:創新樂活服務設計工作坊 - 主導講師
● 環保署:跨單位服務設計講師
● 天地人:資料視覺化課程講師
● YOTTA:設計思考課程講師
我的著作
6
環保署:環境數據視覺化
8
Part 1
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Part 2
環境數據分析案例分享
什麼是數據分析?
https://www.youtube.com/watch?v=xbTqJiZ8nhA
資料分析是一類統計方法,其主要特點是多維性和描
述性。有些幾何方法有助於揭示不同的資料之間存在
的關係,並繪製出統計資訊圖,以更簡潔的解釋這些
資料中包含的主要資訊。其他一些用於收集資料,以
便弄清哪些是同質的,從而更好地了解資料。
資料分析可以處理大量資料,並確定這些資料最有用
的部分。本學科近年來的成功,很大程度上是因為製
圖技術的提高。這些圖可以通過直接分析資料,來突
出難以捕捉的關係;更重要的是,這些表達方法與基
於現象分布的「先驗」觀念無關,與經典統計方法正
相反。
哪個領域,需要最多的數據分
析人才?
https://www.youtube.com/watch?v=-AkBfBWr_Gw
https://www.youtube.com/watch?v=-AkBfBWr_Gw
經濟系跟數據分析的關
聯性?
https://www.104.com.tw/jb/career/department
/view?degree=3&mid=310101
經濟系許多人,第一份
工作就跟數據分析有關
https://www.104.com.tw/jb/career/department
/view?degree=3&mid=310101
經濟系幾乎所有人,工
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經濟系學生,所具備的職場能
力,最主要是哪些呢?
經濟系畢業學生:所具備職場技能(猜猜看)
● 打 LOL
● 具備財金專業知識
● 提案與簡報技巧
● 金融市場分析與資料蒐集
● 財務報表製作
● 業務或通路開發
經濟系畢業學生:相關重要技能
https://www.104.com.tw/jb/career/department/vie
w?degree=3&mid=310101
1. 具備財金專業知識
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呢?
https://university.1111.com.tw/univ_depinfo6.
aspx?sno=100122&mno=310101
金融業
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銀行業
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IF 同樣是經濟系的畢業生,在數據分
析職場中,擁有哪一些的能力則可能
相對較有優勢呢?
https://medium.com/@erlc
ssont29
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常見技能
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好奇心 / 溝通協調
對數據分析師來
說,口才與溝通
能力真的很重要
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● 多講話
● 多溝通
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業務理解 / 邏輯思維
https://medium.com/@erlcssont29
對於產業與領域
的了解,也是關
鍵因素,而對於
經濟系來說,銀
行與投資相關產
業就是最常見需
求的舞台,但近
期則是 IT 的數據
分析需求高
編程語言(程式語言)
https://www.youtube.com/watch?v=-AkBfBWr_Gw
了解:資料視覺化概念
正確的資訊
有故事、概念
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視覺元素、隱喻
經濟系在數據分析
領域的更多職涯可
能
數據分析工作中,還有哪些較
適合經濟系的學生呢?
https://medium.com/@erlcssont29/
經濟系
銀行業
研究路線
保險業
其他金融
相關產業
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經濟系
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研究路線
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其他金融
相關產業
科技與製造業
科技與製造業
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預計到2018年,大數據科學家的缺口在14萬
到19萬之間,對於懂得如何利用大數據做決
策的分析師和經理的崗位缺口則將達到150萬
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ps. 麥肯錫的分析報告
一般數據分析師,跟資料科學
家,又有哪些差異呢?
https://www.youtube.com/wat
ch?v=yR2wWQYiVKM
高手
https://www.youtube.com/watch?v=yR2wWQYiVKM
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對於『資料科學家』
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https://www.youtube.
com/watch?v=-
AkBfBWr_Gw
經濟系的學生,
有機會往資料科
學家的路線前進
,能夠享有高收
入與高價值認可
,是一個可以努
力的職涯路線
https://www.youtube.
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污染來源:境內污染(PM 2.5)
台灣自己產生的空氣污染當然也是造成
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獻的來源有火力發電廠、六輕、工廠、
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。但是其實都是貢獻之一。
2016 年 10 月 28 日台
灣的空氣品質狀況
https://technews.tw/2018/04/29/air-quality-
tools/?utm_source=fb_tn&utm_medium=facebook
污染來源:境外污染(PM2.5)
https://technews.tw/2018/04/29/air-quality-
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中國、日韓、
台灣 AQI 空污
圖 2018/4/29
工具:AQICN(世界的空氣品質)
http://aqicn.org/here/hk/
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2018/4/29 11:20AM
七大商港101年基準年排放量現況
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71台灣區地區排行榜(2017)
https://newtalk.tw/news/view/201
7-12-01/105609
72
https://www.c
w.com.tw/artic
le/article.actio
n?id=508535
2
Web Only 文
林佳賢 2017-10-02
74數據分析關鍵 4 步驟
Step1
資料收集
與整理
Step2
挖掘
分析洞見
Step3
進行
數值觀察
Step4
視覺化
展示與行動
75資料來源:善用開放資料(以空氣為例)步驟1
76資料來源:善用開放資料
https://data.gov.tw/
步驟1
77
https://index.okfn.o
rg/place/
台灣的 open data 指數:世界第一步驟1
善用網路資源:Windy(可觀察風向)步驟1
https://www.airvisual.com/earth
80
環保署官方 IoT:可部署於工業區(大型污染源旁)
81環境數據分析關鍵步驟:清洗資料
資料格式百百種
真的能用的資料通
常包羅萬象
(1)結構化資料
(2)非結構化資料
步驟1
82環境數據分析關鍵步驟:找尋洞見
民眾陳情資料
時空地點
的空污資料
工廠自己呈報
的數據 大陸監測數據
步驟2
中心思想:用 厚數據 搭配 大數據步驟2
長期性高風險
污染源潛勢熱區
可疑潛勢區位 Top31 號
潛勢區
2 號
潛勢區
3 號
潛勢區
步驟3
85
說在最後
https://medium.com/@erlc
ssont29
資工 / 資管 / 電機
企管
資工 / 資管 / 設計
數學
社團 / 學會
興趣
常看有營養的內容
玩耍
https://www.youtube.com/watch?v=-AkBfBWr_Gw
https://medium.com/@erlc
ssont29
打造更好的
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簡報技巧良好
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THE END

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2019_5_21 東吳大學經濟系演講(數據分析的前世今生)彭其捷

Editor's Notes

  1. 哈摟邱老師,我預計想講主題: 『數據分析的前世今生』 -- 主要想分享業界的實務經驗,讓學生們知道整個數據分析的前期、中期、後期,大概通常都在做什麼這樣,想同學們能夠有一些 big picture,對未來生涯規劃會有幫助,也比較有趣一點,看 ok 嗎?
  2. https://youtu.be/JupYRTCxRqU https://youtu.be/JupYRTCxRqU 我想用這部影片,大略介紹一下我目前的工作 那個絕對是我~你看衣服還依樣
  3. 清大科管 Keynote 那份有
  4. 00:00 ~ 01:00 https://www.youtube.com/watch?v=xbTqJiZ8nhA
  5. https://www.youtube.com/watch?v=-AkBfBWr_Gw 06:00
  6. 這些都有相關
  7. 這是 104 統計
  8. 自己長出來?老師的數據怎樣來的呢?
  9. https://medium.com/@erlcssont29/%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%B3%BB%E5%88%97-%E8%AB%87%E8%AB%87%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E7%9C%BE%E5%A4%9Atitle-aeb0687f33e9
  10. https://medium.com/@erlcssont29/%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%B3%BB%E5%88%97-%E8%AB%87%E8%AB%87%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E7%9C%BE%E5%A4%9Atitle-aeb0687f33e9
  11. https://medium.com/@erlcssont29/%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%B3%BB%E5%88%97-%E8%AB%87%E8%AB%87%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E7%9C%BE%E5%A4%9Atitle-aeb0687f33e9
  12. https://imarticus.org/what-are-the-top-4-roles-to-data-analyst-look-out-for/
  13. 自己長出來?老師的數據怎樣來的呢?
  14. 我覺得很難,必須要讓大家知道 上次有認識一個學生,他是外文系,馬上雙主修資工 如果還不知道自己想要走什麼路,就要想辦法,保持在上風處
  15. https://medium.com/@erlcssont29/%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%B3%BB%E5%88%97-%E8%AB%87%E8%AB%87%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E7%9C%BE%E5%A4%9Atitle-aeb0687f33e9
  16. 自己長出來?老師的數據怎樣來的呢?
  17. 自己長出來?老師的數據怎樣來的呢?
  18. https://medium.com/@erlcssont29/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E5%A4%A7%E5%AD%B8%E7%B6%93%E6%BF%9F%E6%89%80%E8%81%B7%E6%B6%AF%E5%BA%A7%E8%AB%87-%E4%BA%8C-%E6%83%B3%E5%BE%9E%E4%BA%8B%E8%B3%87%E6%96%99%E5%88%86%E6%9E%90-%E4%BD%A0%E9%9C%80%E8%A6%81%E5%85%B7%E5%82%99%E9%80%998%E5%80%8B%E8%83%BD%E5%8A%9B-4f8bb6aab973
  19. https://medium.com/@erlcssont29/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E5%A4%A7%E5%AD%B8%E7%B6%93%E6%BF%9F%E6%89%80%E8%81%B7%E6%B6%AF%E5%BA%A7%E8%AB%87-%E4%BA%8C-%E6%83%B3%E5%BE%9E%E4%BA%8B%E8%B3%87%E6%96%99%E5%88%86%E6%9E%90-%E4%BD%A0%E9%9C%80%E8%A6%81%E5%85%B7%E5%82%99%E9%80%998%E5%80%8B%E8%83%BD%E5%8A%9B-4f8bb6aab973
  20. 自己長出來?老師的數據怎樣來的呢?
  21. 麥肯錫的分析報告顯示,預計到2018年,大數據科學家的缺口在14萬到19萬之間,對於懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到150萬。
  22. 自己長出來?老師的數據怎樣來的呢?
  23. 00:00 ~ 01:30 https://www.youtube.com/watch?v=yR2wWQYiVKM
  24. 不知道有沒有特別注意這個
  25. 自己長出來?老師的數據怎樣來的呢?
  26. https://medium.com/@erlcssont29/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E5%A4%A7%E5%AD%B8%E7%B6%93%E6%BF%9F%E6%89%80%E8%81%B7%E6%B6%AF%E5%BA%A7%E8%AB%87-%E4%BA%8C-%E6%83%B3%E5%BE%9E%E4%BA%8B%E8%B3%87%E6%96%99%E5%88%86%E6%9E%90-%E4%BD%A0%E9%9C%80%E8%A6%81%E5%85%B7%E5%82%99%E9%80%998%E5%80%8B%E8%83%BD%E5%8A%9B-4f8bb6aab973
  27. https://medium.com/@erlcssont29/%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%B3%BB%E5%88%97-%E8%AB%87%E8%AB%87%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E7%9C%BE%E5%A4%9Atitle-aeb0687f33e9
  28. 潮到出水
  29. Can You Become a Data Scientist? 4:00 ~ 4:40 https://www.youtube.com/watch?v=-AkBfBWr_Gw
  30. 這可以當成你對資料科學家的第一印象 經濟系的人的機會,年薪破兩百萬
  31. 00:00 ~ 00:48
  32. https://imarticus.org/what-are-the-top-4-roles-to-data-analyst-look-out-for/ AS rare as unicorns
  33. 資料視覺化與說資料故事的能力 是你的武器
  34. 透過AI分析 歷史資訊疊合,結合風向 找出長期性高風險 污染源潛勢熱區
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  36. https://medium.com/@erlcssont29/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E5%A4%A7%E5%AD%B8%E7%B6%93%E6%BF%9F%E6%89%80%E8%81%B7%E6%B6%AF%E5%BA%A7%E8%AB%87-%E4%BA%8C-%E6%83%B3%E5%BE%9E%E4%BA%8B%E8%B3%87%E6%96%99%E5%88%86%E6%9E%90-%E4%BD%A0%E9%9C%80%E8%A6%81%E5%85%B7%E5%82%99%E9%80%998%E5%80%8B%E8%83%BD%E5%8A%9B-4f8bb6aab973 一個人同時專精於三者是幾乎不可能的,隨著數據科學在企業中應用的越來越成熟,不同專長也會有相應不同的職位。 上面我提到,「儲存」、「挖掘」以及「分析」,成為新的瓶頸與研究重點。對資料分析師而言,主要著墨在「挖掘」以及「分析」。
  37. 我覺得可能正妹之類的,有機會不用了解太多 但當然要了解,但不一定要比最基層的工程師了解