前言：

今天是這系列文章的第一篇，最一開始簡單說明一下選擇這個主題的原因~
前陣子我有一位心理系的朋友接觸到了統計學，發現把很多資料丟進系統，能夠統整並分析，他覺得很神奇，就來問我知不知道一些概念，但我發現就讀資訊相關科系的我竟然回答不出來細節，對這個領域好像蠻陌生，所以就決定剛好藉著鐵人賽這個機會好好來搞懂資料分析。

資料分析到底是什麼呢？
簡單來說它是一個統計學常用的技術，運用一些幾何圖形啊把不同類型的數據統整，用更簡單明瞭的方式來解釋資料。他同時也很適合用來處理大量的資料喔！

簡介：

資料分析可以大致分為四種類型大概敘述一下，之後會更詳細的介紹這個部分。

• 預測資料分析

可以用來分析因果關係跟趨勢還有相關性。

• 規範性資料分析

是AI和大數據的結合，可以細分為最佳化和隨機測試。

• 診斷資料分析

分析過去的資料來引導我們。可以回答問題發生的原因，在潛在問題發生前後提出警示。

• 描述性質的資料分析

可分成兩個類別：特別報表跟已掃描報表。
解決了一些問題，像是：有多少？在什麼時間？什麼地點？和解決了什麼內容等等。

思維方法：

在正式進入資料分析的世界之前，要先來搞懂一些他的思維邏輯！

1. 金字塔思維：也叫結構化思維。照不同的方向分類細分，歸納成金字塔模型，可以通過思維導圖來寫。
2. 公式化思維：把論點存在的數量關係像是+、-、*、÷量化分析。
3. 業務化思維：站在業務人員或分析對象的角度去解決問題。

為什麼很重要?

最後來談談為什麼資料分析很重要。資料分析可以從數據中獲取有價值的知識，這些不止可以幫助我們解決問題，還能幫忙做出更明智的決策。
有一個職稱，叫做數據分析師（Data Analyst），他們的工作就是負責收集數、整理數據分析數據、數據建模、解釋結果等等，需要具備數學和統計學知識，也需要具備量好的溝通能力，而且他們在各個行業中都有需求，扮演著很重要的角色喔！

結語

那Day1的內容就結束了。今天大概介紹了一下這個主題，第二天的內容呢會來介紹資料分析的應用！！