校園一隅

職涯資訊專區

首頁 > 最新公告 > 職涯資訊專區

邱珺堉(資料分析專員)、許哲維(數據分析師)如何走上數據之路

刊登日期:2022-11-10  
友善列印

活動性質:職涯講座

活動日期:2022.11.2

講者:邱珺堉(北大社會碩士106年畢業、誠品會員關係處-資料分析專員)、許哲維(北大社會學士105年畢業、國家教育研究資料庫-數據分析師)

撰稿人:施馬懿

---------------------------------------------------------------------------------------

        作為講者的邱珺堉學姊在面試新工作的時候,曾經遇過令人啼笑皆非的一幕。

        面試官有人資和該部門的主管。該部門的主管看著履歷表,迷惑的指出:「──社會學系畢業?」此時,在學姊進行介紹之前,人資煞有介事但毫無幫助的點頭回應對方:「對,社會學系。」然後兩人困惑且無助的對看了五秒。「社會學系是個大眾聽起來熟悉,但卻又對它沒有什麼認識的科系。」珺堉學姊說,「所以,我們需要非常努力才能說服一般大眾:『社會學系是個符合職能需求的系所』。」無獨有偶,許哲維學長也走上數據分析師的路途,不同於珺堉在業界闖盪,哲維則是先後在中研院、國教院從事數據研究。究竟社會系怎麼走上數據分析呢?他們又歷經甚麼努力?


數據分析師在做什麼

        珺堉以在去年五月左右疫情爆發的時期觀察到的現象,來為今日的演講開場。當時因應疫情威脅,公司紛紛開始了WFH(Work from home)的工作模式,台北捷運的搭乘人數也顯著的下降,但搭乘的乘客中,卻以女性占了絕大多數──「為什麼會這樣?這個現象背後牽涉了什麼樣的問題?」她提問,並以這個例子描述數據分析師的工作過程:透過觀察現象,試圖發現其中的問題,找到合適的資料回答問題,最後提出可能的解法。在私人公司工作了大約五年的珺堉常使用的工具包含Excel、SQL、python,使用消費紀錄、會員資訊、網站或APP使用軌跡等等資料,回答商業問題,如會員制度的改動造成的影響、促銷活動的設計與結果、樓層改裝的建議等等。在研究機關的哲維則常使用R、stata和Excel等工具,利用教育行政資料(如:學習歷程、學測成績等等)與政府公開資料(如:各地區戶政人口、村里級財稅資料等等),在茫茫數據海中尋找方向,回答政策相關的研究問題。工作環境中還有來自許多不同領域的夥伴,除了社會系以外,還有社工系、經濟系、公衛系。

        面對資料的不同,遇到的困難也不同。珺堉表示,誠品的資料是已經整理好的結構化的資料,意味著不需要面對資料收集的過程,只需要進行基本的資料檢核就可以進行分析,相對的,資料來源相當有限,很難擴張資料範圍;在國教院的哲維原本以為教育部已蒐集大量的行政資料可以快速地應用,然而現實上這些資料分散在各個不同的教育單位,再加上必須顧及個人的隱私和資料的安全性,增加了取用資料的困難度。


如何鍊成數據分析師

        從大學時期開始,兩位講者修習了大量統計相關的課程,如〈社會統計與實習〉、〈資料處理〉、〈多變量分析〉、〈網路與調查研究〉等等,在課程中實作資料分析、累積經驗。另外也有挑戰大專生研究計畫、擔任老師的研究助理等等,透過實作累積實力。此外,哲維學長也大力推薦參加中研院所舉辦的量化工作坊,不只學到新的統計方法,也可以認識不同背景的朋友。「數據分析是一個一直在變化的工作」講者提醒。兩位講者最開始接觸的統計軟體都是SPSS,但出了社會之後,早已經不使用SPSS。而且隨著資訊環境的快速進展、統計工具的大幅變化,走數據分析這條路,需要時常面對各式各樣的新問題、學習新的技術和方法。如果喜歡學習新的事物,這也是職涯中的一大樂趣。

        說到做數據分析的喜悅與憂愁,珺堉給出了出人意料地回答。她說樂趣與苦處並非在數據本身,反而與人有關,在工作的過程中了解其他人在意甚麼,想辦法使用資料回應問題,與對方交流並努力互相理解,才能順利的完成工作。數據分析並不僅止於數據,而因為需要與人大量互動,所以也充滿了挑戰與彈性。哲維補充,做數據要能習慣資料以及找資料,還要為了因應新問題需學習新的程式語言和方法,這些是做數據的困難,但每當跨越問題或學會新技能時,是可以清楚感覺到自己的成長,所以哲維表示做數據是項「回饋性很強」的工作──「甚至會有些上癮。」他這樣描述。


做田野與做人

        找工作是剛踏入社會的新鮮人一大挑戰,尤其是社會學系和其他系所不一樣,沒有和特定職業直接連結,所以在初次求職的時候,對於「自己能做什麼」、「適合做什麼」、「要去哪個產業」、「他們想要的人是什麼樣子」等等問題都會感到很不安。在減低這樣的慌張與不安感,珺堉給予了兩項建議,一是大學階段找到至少一項興趣,另一個則是在求職網站做田野。盡可能的花時間精力投入興趣,就會留下紀錄與成果,可以協助了解自己適合什麼事、未來可能擔任什麼工作職位、什麼產業,也可以協助在未來面試時說服面試官;如果一時之間找不到明確的興趣,也可以透過觀察求職網站上的徵人資訊做小小的田野調查,幫助更了解產業的需求,包括所需的技術、工作看重的能力,因應需求培養相關的技能。除此之外,也可以從自己熟悉的事物開始嘗試,如老師或中研院的研究助理。

        但求職的過程中,除了自己投履歷給對方公司以外,也有另一個大眾比較陌生的途徑是「內推」。這就要談到一般的徵人流程,在具有一定規模的公司裡,部門主管會提出需求列表並委託人資部門進行徵才,人資在104等管道丟出徵才資訊後,等收到對方投遞的履歷,會依照需求列表篩選,再將人才的履歷交由部門主管。而內推就是指,跳過人資篩選履歷的環節,內部的員工直接將你的履歷表遞到用人主管的桌子上。透過內推,可以更容易進入面試環節,甚至是被錄用。但從被內推的那一刻開始,被推薦人的表現就會影響到公司對推薦者的信任,這代表被推薦人更需要好好表現,才不會影響連累推薦者。內推的機會可遇不可求,常常很仰賴弱連結(=「跟你不像」的朋友的朋友)。雖然弱連結很難直接經營,但可以藉由維持自己的名聲(負責任、擅長合作),會讓人有機會在未來願意為你牽線──「所以,建議大家分組報告好好做、系上作業乖乖交,因為,在未來,你沒有很積極聯絡的組員和同學、沒有很親近的老師,都有可能捏著你進入特定領域的關鍵入場券。」她這樣描述。


社會學訓練在數據分析上的長處

        強調數位治理與數位轉型的時代下,各行各業都漸漸有數據分析的需求,舉凡房仲業、食品加工業、社會政策……等等,都需要透過數據來調整或改善現況、協助決策。雖然業界可能沒有很清楚,常常在徵人的需求列表中限制需要畢業於統計、資工、資管等等系所,但社會學的訓練的確有助於學生透過數據講故事,進而提供相對應的建議。