Re: [請益] 請問數據分析方向能夠接案嗎?
要找數據接案的前提是要有數據
而數據的來源就是有數據而且願意外流的公司
基本上小公司是不會有足夠的數據的
而大公司的話可能有 ... 但是如果你待過大公司就知道
裡面一堆官僚和一堆手續
要把公司內部的機密資料外流絕對不是一件容易的事情
除非你認識夠高的高層可以直接拍板定案
否則認識一些中低層的人員是使不上力的
就算真的公司願意把資料流出來
裡面的一些私密資料,例如客戶姓名、手機、身分證字號等
還是要碼掉
當然這些碼掉又是另外的功夫,誰要幫你做?
所以簡單來說就是困難重重
就像前面的人說的,除非你「關係」非常高也非常好
另外「數據分析」這件事情跟所謂的前端後端比起來
重要的差別在於它本身不是一個可以直接賣錢的產品
你分析出來一個結論、一個視覺圖,然後呢?
重點是這樣的結論能不能給客服、sales一些啟發
讓他們去改進現有的產品或是流程
或是因此去製造出一個新的產品
如果沒有辦法,那這樣的結論沒有啥意義
因為沒辦法直接幫公司獲益
有沒有資料是一回事、能不能外流是一回事
能不能看出一些結論是個問題
而就算能看出一些結論,如何商品化又是一個問題
這就是為什麼AI看起來很紅,但是台灣能做起來的公司少之又少
泡沫化是早晚的
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※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.137.58.231 (臺灣)
※ PTT 網址
※ 編輯: askia (220.137.58.231 臺灣), 07/03/2020 09:25:08
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AI、ML、數據分析 不能混為一談
推
蠻多跟資料有相關的都喜歡掛ai,不泡沫也難
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還是乖乖搞前端後端,再咋差起碼能直接賺錢獲利。
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Big data?那是GAFABAT等級的公司才有的專利。
推
內行的,原因都被你說完了
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儀校和良率也是分析啊,那個用excel就能做了
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感謝樓上 正在嘗試能不能做出東西來
推
推
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推首重數據品質,數據來源必須是可信的
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這是一個很有趣的話題,不過先不要下結論 我目前在紐西蘭的一家線上信貸公司,講潮一點就是FinTech 從早期P2P到今年因為想要當金主的太多,四月的時候正式停止散戶的金主 現在出錢來借的反而都是銀行基金信託等等... 至於借款人所有的流程都在網路上,從一開始的身分審查,到財務評估等等7
有空回覆一下, 第一點,會數據分析那你有什麼本事證明你做得分析有辦法幫案主賺錢?這種分析的工作 接案肯定有,小弟就認識一些朋友在幹這種案子,做股票、加密貨幣的操盤分析。這種都 是學生時代就很強的強者,而且這種缺一般也不會隨便找人,很多都是透過介紹認識的。 真的需要做非股票類的商業分析的工作也是大公司,這種我是大公司也是要找強者或是專8
首Po板上高手好, 目前我看到接案的CASE, 很多是WEB前後端, 或者APP之類的 但我這兩者都不會
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[心得] 2021 外商資料科學求職心得從高中以來一直在 PTT 潛水,從前輩們身上學到許多經驗,我也來回饋分享這篇求職經歷 ,希望跟我一樣略有工作經驗、想挑戰海內外資料科學家職位的板友,可以少走一點彎路 、為面試戰場做更有效率的準備。 2021 年接近尾聲,這篇文是我今年的求職經驗整理,著重在數據分析或產品分析相關職缺, 我選出我自己覺得面試中最重視的面向:數據指標、溝通能力、與統計學專業知識,62
[討論] 新車貼隔熱紙前做的功課最近車要到了準備要貼隔熱紙,個人是對於美國的品牌比較有信心 就稍微認真做了一些功課 台灣是美國品牌的隔熱紙應該有3M、Solargard、llumar、v-kool這幾家 但3M、llumar、v-kool這三家在台灣網站的資料都有缺 像是3M的極黑系列,官網數據居然連總隔熱率或隔紅外線率都沒有26
Re: [討論] 國軍戰略演變其實該參考的是這本 中共攻台大解密 1000個轟炸目標、14個登陸的戰場、一年兩度的時機,以及台灣人民何去何從 其實不是對岸情報掌握台灣這麼多東西,老美一樣不遑多讓,而且可能更多,9
[問卦] 資料相同,結論為何不一樣?兩份資料數據分析結論, 都是從同一份數據上彙整出來的, 結果不同人做的研究竟然結果不一樣。 這是不是證明研究根本沒有學術意義呢? 如果同樣數據給10個去使用,會不會冒出10種結論呢?9
[請益] 現職或是新工作?板上各位大大好 最近收到某間面試邀請,抱著試試看的心態去面,也上了,想請問各位大大的意見 1. 現職(第一份工程師工作) 職位:爬蟲工程師 薪資:N + 3 * 12 +年終1個月6
Re: [心得] 數據分析_多家面試心得(原文恕刪) 我剛好在做數據分析的公司工作,主要透過分析顧客行為資料,協助零售業客戶能數據化 經營會員,忍不住分享一下: 1. 關於資料分析師DA很少有做純的這件事 :P,個人經驗是因為數據專案的PM多少也都 要懂分析能看數據才行,人難找,且除非案量夠多、公司願意多花錢養人,不然分析師跨4
[心得] 組織建立數據分析的難與痛各位數據大神、RD大神、PM大神,我對數據分析有些省思,再請各位看看是否有可以一起 成長或討論的地方。 -- Medium 好讀版4
Re: [討論] 台大國發所,研究生研究自己?研究自己並沒有問題 很多運動員或藝人也這麼做 只要資料來源沒有造假 自己研究自己的數據反而更充分 很多人沒搞懂 同一個實驗室或是系所3
[閒聊] 資料心得: 數據好 = 聲音好 ?結論先寫。(我以白話文的寫法來寫,而不是精準的科學用語) (1) 音箱的音響系統在科學研究之下,「數據好」的音箱可以讓86%的 受試者滿意。 (2) 耳機的音響系統在科學研究之下,「數據好」的耳機可以讓91%的 受試者滿意。