為什麼要學習資料分析？

在這個數據驅動的時代，資料分析已經成為各行各業的必備技能。透過資料分析，我們可以從龐大的數據中挖掘出有價值的信息，為決策提供依據。

資料分析的起點：SQL語法

SQL（Structured Query Language）是資料庫查詢語言的標準，是資料分析師必備的技能。它能幫助你從資料庫中提取、處理、分析數據。

推薦4大SQL語法

1. SELECT： 查詢資料庫中的數據。
   • SELECT * FROM customers; // 查詢customers表格中的所有資料
2. WHERE： 篩選符合條件的數據。
   • SELECT * FROM customers WHERE age > 30; // 查詢年齡大於30歲的客戶
3. GROUP BY： 將數據分組。
   • SELECT country, COUNT(*) FROM customers GROUP BY country; // 按國家分組，計算每個國家的客戶數量
4. HAVING： 對分組後的數據進行篩選。
   • SELECT country, COUNT(*) FROM customers GROUP BY country HAVING COUNT(*) > 100; // 查詢客戶數量超過100的國家

資料分析的利器：3樣工具

1. 資料庫管理系統：
   • MySQL: 開源、免費、易於使用，適合初學者。
   • PostgreSQL: 功能強大、穩定可靠，適合中大型項目。
   • SQL Server: 微軟的商用資料庫，功能豐富。
2. 資料分析工具：
   • Python： 透過Pandas、NumPy等庫進行數據處理與分析。
   • R： 專門用於統計計算和繪圖的語言。
   • Tableau： 視覺化工具，將數據轉換為易於理解的圖表。
3. 雲端服務：
   • Google Colab： 提供免費的GPU資源，方便進行機器學習。
   • AWS、Azure： 提供 國家 B2B 和 B2C 電子郵件行銷列表 各種數據庫和分析服務。

從哪裡開始？

1. 選擇一個學習平台： Coursera、edX、Udemy等平台都有豐富的資料分析課程。
2. 從基礎開始： 先掌握SQL語法，再學習Python或R。
3. 動手實作： 找一些公開的數據集，練習寫SQL查詢，製作數據視覺化。
4. 加入社群： 參與資料分析的社群，與其他學習者交流。

學習路徑建議

• SQL基礎： 學習SELECT、WHERE、GROUP BY、HAVING等基本語法。
• 資料庫設計： 了解如何設計資料庫結構。
• Python或R入門： 學習基礎語法、數據結構、函數等。
• 資料清洗與轉換： 學習如何處理缺失值、異常值、數據類型轉換等。
• 數據探索性分析： 學習如何探索數據，發現其中的規律。
• 資料視覺化： 圖表，更直觀地呈現結果。
• 機器學習： 根據興趣，學習機器學習的基礎知識。

小結

資料分析是一門需要不斷學習和實 清澈的海水和世界級的潛水點 踐的學科。只要你願意投入時間和精力，一定能掌握這項技能，從而為你的工作和生活帶來更多的價值。

想進一步了解哪個部分呢？

• 推薦適合初學者的SQL練習題
• 如何選擇適合自己的資料分析工具
• 資料分析在各行業的應用案例

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