《30天带你上完 Google Data Analytics Certificate 课程》系列将透过30篇文章，和各位分享 Google Data Analytics Professional Certificate 课程的心得与笔记，希望对资料分析有兴趣的朋友，能藉由这些分享，对此领域更深的认识与了解。

若对於文章主题或内容有任何建议，也欢迎留言给予宝贵的意见，谢谢：）

本篇文章将介绍在整个 Google Data Analytics Certificate 课程中会介绍到的资料分析工具，主要分为三类，分别是试算表（Spreadsheets）、资料库查询语言及视觉化工具。另外，讲师也分享了和资料分析相关的职缺介绍以及职涯建议。

试算表 Spreadsheets

常见的试算表有 Microsoft Excel 及 Google Sheets，两者的功能及语法大同小异，相较於 Microsoft Excel 是系统软件，Google Sheets 是线上网页版/App 软件，能更支援即时储存及多人协作，因此深受新创团队及需要多人协作且快速迭代的团队青睐使用。

试算表的功能及使用情境主要为以下几种：

• 蒐集、储存、整理及排序资讯
• 辨识特徵模式并将资料资料分类放置，让不同的资料专案能够使用
• 产生很棒的资料视觉化呈现，像是各种图表

对於试算表工具想了解更多的读者，可以参考以下的资源：

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

资料库查询语言

资料库查询语言，也就是所谓的 SQL（Structured Query Language），是让我们能和资料库进行互动的程序语言，在课程中主要会使用 GCP 上的 BigQuery 作为 SQL 操作的示范。

资料库查询语言主要有以下几种功能：

• 让分析师能将特定的资讯从资料库中独立出来
• 能更容易学习及理解对资料库发出的请求
• 让分析师能从资料库进行资料的选取、创造、新增及下载

对於资料库查询语言想了解更多的读者，可以参考以下的资源：

• SQL Cheat Sheet
• W3Schools SQL Tutorial

视觉化工具

视觉化工具则是让资料分析师在完成资料分析後，能将结果及见解以视觉化的方式呈现给利益相关者，使其能更容易理解分析结果。常见的视觉化工具有 Tableau、PowerBI、Google Data Studio 及 Looker，本课程会以 Tableau 作为教学示范。

视觉化工具则有以下几种特性：

• 将复杂的数字转换成他人可以理解的故事
• 协助利益相关者得到结论，以利作出决定及有效的商业策略

规划一个资料视觉化可以分成三个步骤：

1. 探索资料找到特徵模式
2. 规划视觉
3. 制作视觉

资料分析的职涯发展

随着数位化趋势及大数据技术的蓬勃发展，越来越多企业开始重视资料，也因此需要更多的资料分析人才加入。除了跟网路科技相关的产业需要资料分析的人才，其实各行各业都在透过资料来提升公司的营运，举凡医疗、行销、金融、制造业等，都是资料分析人才需求很大的产业。

而常见的资料分析师角色及职务有以下几种：

• 商业分析师（Business Analyst）：分析资料来协助公司改善流程、产品或服务
• 商业智慧分析师（Business Intelligence Analyst）：分析资料得到财务或市场洞察
• 资料分析顾问（Data Analytics Consultant）：对使用资料的系统及模型提供分析服务
• 资料工程师（Data Engineer）：准备并整合不同来源的资料供分析使用
• 资料科学家（Data Scientist）：使用科技及社会科学的专业知识，在资料分析中找到趋势
• 资料专家（Data Specialist）：整理或转换资料供资料库或系统使用
• 营运分析师（Operations Analyst）：分析资料来得到商业营运的表现及工作流程

随堂小测验

每篇文章最後都会有随堂小测验，正确答案将於下一篇文章提供。

• 上周的小测验解答：
  • 题目：[是非题] 调查顾客的喜好并使用并使用此资讯来提供商业策略，是是资料驱动决策的一个例子。
  • 答案：是
• 本周小测验
  • 题目：[是非题] 资料分析流程包含提问（Ask）、准备（Prepare）、处理（Process）、分析（Analyze）、分享（Share）及行动（Act）。在处理（Process）的阶段，资料分析师会清理资料并确保资料完整且正确。