《30天帶你上完 Google Data Analytics Certificate 課程》系列將透過30篇文章，和各位分享 Google Data Analytics Professional Certificate 課程的心得與筆記，希望對資料分析有興趣的朋友，能藉由這些分享，對此領域更深的認識與了解。

若對於文章主題或內容有任何建議，也歡迎留言給予寶貴的意見，謝謝：）

本篇文章將介紹在整個 Google Data Analytics Certificate 課程中會介紹到的資料分析工具，主要分為三類，分別是試算表（Spreadsheets）、資料庫查詢語言及視覺化工具。另外，講師也分享了和資料分析相關的職缺介紹以及職涯建議。

試算表 Spreadsheets

常見的試算表有 Microsoft Excel 及 Google Sheets，兩者的功能及語法大同小異，相較於 Microsoft Excel 是系統軟體，Google Sheets 是線上網頁版/App 軟體，能更支援即時儲存及多人協作，因此深受新創團隊及需要多人協作且快速迭代的團隊青睞使用。

試算表的功能及使用情境主要為以下幾種：

• 蒐集、儲存、整理及排序資訊
• 辨識特徵模式並將資料資料分類放置，讓不同的資料專案能夠使用
• 產生很棒的資料視覺化呈現，像是各種圖表

對於試算表工具想瞭解更多的讀者，可以參考以下的資源：

• Google Sheets Training and Help
• Google Sheets Cheat Sheet
• Microsoft Excel for Windows Training

資料庫查詢語言

資料庫查詢語言，也就是所謂的 SQL（Structured Query Language），是讓我們能和資料庫進行互動的程式語言，在課程中主要會使用 GCP 上的 BigQuery 作為 SQL 操作的示範。

資料庫查詢語言主要有以下幾種功能：

• 讓分析師能將特定的資訊從資料庫中獨立出來
• 能更容易學習及理解對資料庫發出的請求
• 讓分析師能從資料庫進行資料的選取、創造、新增及下載

對於資料庫查詢語言想瞭解更多的讀者，可以參考以下的資源：

• SQL Cheat Sheet
• W3Schools SQL Tutorial

視覺化工具

視覺化工具則是讓資料分析師在完成資料分析後，能將結果及見解以視覺化的方式呈現給利益相關者，使其能更容易理解分析結果。常見的視覺化工具有 Tableau、PowerBI、Google Data Studio 及 Looker，本課程會以 Tableau 作為教學示範。

視覺化工具則有以下幾種特性：

• 將複雜的數字轉換成他人可以理解的故事
• 協助利益相關者得到結論，以利作出決定及有效的商業策略

規劃一個資料視覺化可以分成三個步驟：

1. 探索資料找到特徵模式
2. 規劃視覺
3. 製作視覺

資料分析的職涯發展

隨著數位化趨勢及大數據技術的蓬勃發展，越來越多企業開始重視資料，也因此需要更多的資料分析人才加入。除了跟網路科技相關的產業需要資料分析的人才，其實各行各業都在透過資料來提升公司的營運，舉凡醫療、行銷、金融、製造業等，都是資料分析人才需求很大的產業。

而常見的資料分析師角色及職務有以下幾種：

• 商業分析師（Business Analyst）：分析資料來協助公司改善流程、產品或服務
• 商業智慧分析師（Business Intelligence Analyst）：分析資料得到財務或市場洞察
• 資料分析顧問（Data Analytics Consultant）：對使用資料的系統及模型提供分析服務
• 資料工程師（Data Engineer）：準備並整合不同來源的資料供分析使用
• 資料科學家（Data Scientist）：使用科技及社會科學的專業知識，在資料分析中找到趨勢
• 資料專家（Data Specialist）：整理或轉換資料供資料庫或系統使用
• 營運分析師（Operations Analyst）：分析資料來得到商業營運的表現及工作流程

隨堂小測驗

每篇文章最後都會有隨堂小測驗，正確答案將於下一篇文章提供。

• 上週的小測驗解答：
  • 題目：[是非題] 調查顧客的喜好並使用並使用此資訊來提供商業策略，是是資料驅動決策的一個例子。
  • 答案：是
• 本週小測驗
  • 題目：[是非題] 資料分析流程包含提問（Ask）、準備（Prepare）、處理（Process）、分析（Analyze）、分享（Share）及行動（Act）。在處理（Process）的階段，資料分析師會清理資料並確保資料完整且正確。