數據分析實戰流程教學：商業導向的五步驟法則（非技術人也適用）

你可能覺得數據分析是工程師的事，但其實 只要你的工作需要靠數據說話、提升成果，那你就需要理解這個流程。
這篇文章整理了我多年顧問與內部專案經驗中最常用、最實用的「五大步驟」，無論你是行銷、產品、營運、PM，甚至是資料新手，只要照這流程走，就能完成一份具備商業價值的數據分析專案。

Step 1. 定義商業問題（Define Business Use Case）

這是整個分析最關鍵的一步。你要問自己：

這個分析題目，真的有商業痛點嗎？

如果我完成這個分析，可以帶來什麼具體效益？

舉例來說：

如果你做的是「客戶分群」分析，那你應該問：

• 哪個部門會用到這份分析結果？
• 是為了精準投放？還是優化行銷預算？
• 是否能提升用戶留存（retention）？

如果你分析的是「註冊轉換率預測」：

• 是哪個產品或成長團隊會受益？
• 成果是否能提升會員訂閱數或產品營收？
  
  

Step 2. 數據準備（Data Preparation）

針對已定義的題目，開始搜集所需的資料來源。你要思考：

• 這個題目的「商業範圍」是什麼？
• 時間區間要多長？資料是否即時？

例如：

為了解決銀行信用卡部門的問題，可以蒐集：

• 信用卡消費紀錄
• 特約商店交易資料
• 使用者在信用卡介紹頁的瀏覽紀錄

若是電商平台的註冊預測，可考慮：

• 已註冊會員的瀏覽歷程
• 尚未註冊但已被追蹤的使用者行為

小提醒：非即時性的分析可抓一年以上資料；若分析即時註冊行為，可能抓近 3 個月較佳。

Step 3. 數據清理（Data Cleaning）

這是了解資料真相的重要步驟，會直接影響分析品質。

你可以檢查：

• 有些欄位是空值，合理嗎？是人工輸入錯？還是系統沒蒐集？
• 貨幣欄位是否混用不同幣別？是否需要統一？
• 地理位置只有緯度或經度？是否要合併成新欄位？

Step 4. 數據分析（Data Analysis）

這一步會根據你是誰、你想達成什麼目標而選擇工具：

如果你是資料分析師：

可能會用 SkLearn、Tensorflow、BigQuery ML 進行模型訓練與分析

如果你是行銷/PM：

可以透過 Tableau、Power BI、Looker Studio 製作視覺化報告

或從客群、活躍度、轉換等角度觀察結果

Step 5. 結果呈現（Data Visualization & Stakeholder Report）

這一步的關鍵在於：把成果回扣到第一步的商業痛點，才算真的完成一個完整專案。

我的簡報常用這三段式結構：

Why – 為什麼要看這份數據？

商業背景、使用者痛點

情境模擬效益（例如：預期提升 15% 轉換率）

How – 我們怎麼做的？

用簡單架構回顧 Step 1 ~ Step 4 的做法與資料來源

What – 得到什麼結果？

模型表現、數據成效指標（如 F1 Score、轉換率 uplift）

視覺化 Dashboard + 推薦行動方案

結語：這五步驟不是教科書，是你工作中能真正用得上的思維

這篇文章分享的是我多次在顧問提案、內部推動專案中實踐過的資料分析流程。
無論你是非技術背景、資料轉職者、還是需要靠數據做出決策的商業人員，這五步驟都是你可以學會、用起來的實用武器。

希望這篇文章能幫你釐清「數據分析到底怎麼開始」，也希望你能開始打造屬於自己的資料作品集！