(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
界當PM是最經濟方便的，我目前也是分析師兼一點PM。往好處想，畢竟分析到最後，重要
的是能落地應用，所以關鍵是用什麼角度去定義、拆解問題，做出合理的假設，讓使用者
(客戶）能理解並接受你的分析方式及結果，這就注定了實務上分析師多少都必須介入和
使用者的溝通，協助推進結果的應用，這也是累積產業know-how最快的方式。我覺得可以
先了解拿捏下所謂PM的程度，有些專案情境比較單純的話，也許就是基本的需求和排程規
劃溝通、分析報告和後續應用協助，或是試探看看需要較複雜協調的時候，未來單位主管
是否可能協助處理。
2. DA確實各家定義不儘相同咧，我們公司來説，像我做DA是偏客戶端，解決客戶提出的
商業問題，例如用什麼架構去看業績下滑的主因，找出著力點來改善；設計什麽樣的行為
標籤來協助行銷的精準化經營等。這部份來說，更需要的是對產業的理解，並能夠結合適
當的資料處理及分析技術，成為實務操作和資料技術間的橋樑。另外，我們公司有做數據
產品的人，主要把客戶專案經驗建成標準化產品，能大規模地應用到其它客戶，技術要求
更硬核，我們職稱一般會找資料工程師、資料科學家這樣，我就會協助從客戶角度來提供
產品建議，如果專案上有需求是以我的技術做不出來的，也會找他們求助~哈~
最後祝有志者求職順利
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