《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：）

Google Data Analytics Certificate 的第一堂课为「Foundations: Data, Data, Everywhere」，也就是这堂课的基础：什麽是资料（Data）？而什麽是资料分析（Data Analytics）

在课程的一开始，讲师首先跟我们分享由 Google 团队定义资料分析流程的六个步骤（Data Analysis Process），也分享了不同版本的资料分析生命周期（Data Analysis Life Cycle）。

资料分析流程的六大阶段

Google 将资料分析的流程分成以下六个步骤，依序为「提问 Ask」、「准备 Prepare」、「处理 Process」、「分析 Analyze」、「分享 Share」及最後的「行动 Act」。

Phase 1：提问 Ask

• 行为：多提问并定义问题
• 资料分析意义：商业挑战/目标/问题

Phase 2：准备 Prepare

• 行为：透过蒐集并储存资讯来准备资料
• 资料分析意义：资料生成、蒐集、储存及管理

Phase 3：处理 Process

• 行为：透过清理及确认资讯来处理资料
• 资料分析意义：资料清洗/资料完整性

Phase 4：分析 Analyze

• 行为：分析资料来发现模式、关系及趋势
• 资料分析意义：资料探索、资料视觉化及资料分析

Phase 5：分享 Share

• 行为：向受众分享资料
• 资料分析意义：沟通及解读结果

Phase 6：行动 Act

• 行为：依据资料及分析结果进一步行动
• 资料分析意义：将见解进而去解决问题

资料分析生命周期

接着讲师也分享接着讲师也分享五种版本的资料分析生命周期，有兴趣的读者可以点击以下连结进行查阅，并和上述 Google 提出的六大步骤进行相互比对。

• EMC's data analysis life cycle
• SAS' iterative life cycle
• Project-based data analytics life cycle
• Big data analytics life cycle
• Data life cycle based on research

名词定义

• 资料(Data)：由一堆事实所组成。
• 资料分析（Data Analysis）：为了产生结论、做出决策及驱动告知决策模式，而进行蒐集、转换、整理资料。
• 资料分析（Data Analytics）：资料的科学。
• 资料分析师（Data Analyst）：进行资料的蒐集、转换及整理，并进而驱动告知决策的人。
• 资料生态系（Data Ecosystems）：为了产生、管理、储存、整理、分析、分享资料，而和彼此有所互动的相异元素们。
• 资料科学（Data Science）：藉由原始资料来产生模型及理解未知的新方式。
• 资料导向决策（Data-driven Decision-making）：使用事实来引导商业策略。
• 资料集（Dataset）：能够被操纵及分析成单一单位的一堆资料。

随堂小测验

之後的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。

• 是非题：资料分析师经常在完成分析後，将结果分享给领域专家。资料分析师会对商业问题提供额外的见解、辨识分析中的不一致并验证即将做的选择。