系列文章
DAY 21
為產品帶來成長（三）：Growth Loops
前言 前一篇的主題 AARRR Funnel 是線性概念的產品成長模型，今天來聊聊另一個產品成長概念：Growth Loops，但其實裡面也延續了 AARRR...
DAY 22
領域知識是什麼？ 如果你不想再聽到『這我早就知道了』
前言 在我碩士班剛開始接觸到資料科學，還是個小菜鳥的時候，其實沒有覺得領域知識有多重要，過度自信的認為我只要有足夠的資料、夠豐富的分析工具和充足的資料探索，沒...
DAY 23
資料科學家的工具箱：選擇合適的分析工具
前言 相信大家一定都有自己口袋中常用的分析工具，今天也來整理一下我從過去到現在接觸過的一些分析工具，算是我自己的工具箱。 但我會比較從『目的』的角度來做整理，...
DAY 24
數據設計的陷阱：『看著前方的路況，而不是死盯儀表板』
前言 今天想和大家分享在剛開始做資料分析時，曾經遇過的一個問題和經驗，也是蠻多數據分析時常見的盲點，也就是過度追求極致儀表板的設計、數據指標定義的計算。過度追...
DAY 26
打造資料驅動決策的文化
前言 我們這系列的主題是如何打造公司的數據引擎和資料決策的文化，在講完了資料工程的基礎、分析的目的和工具，打造資料決策文化其實是最核心的一個關鍵要素。但什麼是...
DAY 27
資料科學家也要是個政治家
前言 前一篇我們聊了推動資料決策文化的種種要素，希望沒有讓你決定打退堂鼓。 我想在2024年，資料科學已經算是一個比較成熟的工作領域了，在2017我剛畢業的時...
DAY 28
資料診所: 資料分析師的時間救星
前言 你們公司現在有多少資料分析師呢？有多少業務的資料需求？這些需求都是能在工作週期或是 Sprint 前就能把需求規格開的很清楚嗎？ 還是，你們的狀況像我們...
DAY 29
從技術到價值：Data Product Manager
前言 這陣子看到越來越多原本在資料分析師、資料科學家崗位上有所成績的朋友，都陸續轉換到了產品部門，擔任產品經理，我也是其中一個。隨著市場需求的變化，生成式AI...
DAY 30
完結篇：透過資料創造持續成長的文化
回顧推動資料決策文化的過程 終於迎來鐵人賽的最後一天，謝謝從第一天到第三十天一起完成這個鐵人賽的你，以及0庫存每天寫、沒有放棄的我 XD 今天我們就來做這整個...