Hi 大家好，我是Andy，是一名在外商工作的數據分析師。
你知道數據分析師求職成功的關鍵是什麼嗎？學習好強大的技能就夠了？還是必須在面試時天花亂墜地宣揚自己有多厲害？
對我來說，我認為關鍵在於「準備合格的資料分析作品集」。
然而，談到資料分析作品集，多數人的疑問都是「該怎麼做呀？」因此，今天的文章我會跟大家聊聊：
為什麼要準備資料分析作品集？
資料分析作品集的三種常見呈現方式
製作資料分析作品集常見的迷思
如何從0開始製作資料分析作品集？
我的實際經驗
為什麼要準備資料分析作品集？
以前大學時，我曾經去參加一間大公司的數據分析實習工作面試。當時那間公司開的實習缺只有少少一、兩個名額，去面試的人卻有十幾位，且都是知名頂大的學生。身為一個從南部上來台北求職的學生，我真的超級緊張！
終於，輪到我進入會議室面試之後，面試官請我開始自我介紹，我馬上把事先準備好的作品集資料夾遞給面試官，説：「大家好！我是Andy，這是我準備的資料分析作品集！」
面試官突然注意力都往我這邊集中，開始翻看我準備的資料，一邊跟我聊起作品集裡面的細節，我也非常詳細地做出回覆。後來，我順利拿到了實習的offer。
那次經驗讓我體會到，準備作品集，真的能改變求職的結果！後來我不論是在畢業後求職、或是工作後的轉職，我一定都會準備作品集。我認為，資料分析作品集能夠在我的求職路上發揮這些作用：
展現實戰經驗：很多人以為求職時，學歷、或是履歷最重要，但其實想要讓面試官了解你真實的能力，準備作品集是最直接的方式。作品集能讓面試官實際看到你如何運用數據進行分析、解決問題，比起學歷或是證照這些表象的東西，更能展現你在真實場景裡面的應變能力與實力。
展現專案規劃能力：我在其他的文章或是演講裡面有提過，數據分析並不光是展現單一技能的工作，而是包含商業思維、表達能力在內等綜合素養的展現。除了分析方法以外，面試官可以藉由作品集了解你如何設計分析步驟、安排資源與優化流程。
掌握面試主控權：其實，站在面試官的角度，他們常常必須煩惱到底該問應試者什麼問題，有時甚至只能尬聊。假如這時你有準備作品集，便讓面試官多了很多想與你聊的話題。站在求職者的角度，你可以透過作品集引導面試官的提問方向，突出自己的亮點和實力，掌握面試節奏。
資料分析作品集的三種常見呈現方式
那麼，資料分析作品集到底該怎麼呈現呢？以下我會分享三種常見的作品集展現方式以及優缺點：
1. 簡報
簡報是我自己最常使用、也最推薦初學者採用的作品集準備方式。用簡報整理數據分析作品，就像是撰寫一份商業數據報告書，只是核心內容是展現你自己的成果。我上一次轉職時，也是用簡報整理自己的作品，長度大約30頁左右。裡面整理了我在前一間公司執行過的幾個重要專案。
簡報優點：適合初學者、能聚焦在重要的作品上、方便夾帶在履歷裡
簡報缺點：得思考美編排版等問題（不過展現美感也很重要！）
2. 網頁
有些人會選擇搭建一個網站，把自己的資料分析作品通通放在上面。除了作品以外，網頁中可放上自我介紹、自傳、部落格文章等豐富內容。網頁可以展示自己多元的專案成果，亦可將作品集分門別類。
網站優點：可以呈現非常多元、豐富、完整的內容，也可以展現更多個人特色
網站缺點：對初學者來說，還要搭建網站是一個負擔
3. Github
GitHub 適合展示數據分析專案的程式碼，例如Python或R的程式碼，讓人可直接查看分析流程。除了程式碼以外，建議透過README.md簡要說明專案目標、方法與結果。
Github優點：除了展示內容，分享程式碼也更方便，且技術導向的主管可能會偏愛
Github缺點：如果程式寫得不夠多或深的話，反而無法突顯優勢
製作資料分析作品集常見的迷思
迷思一：一定要「夠厲害」才能上檯面
很多人在準備資料分析作品集時，心裡會有一個預設立場：「我一定要採用很複雜的資料、以及很高級的分析方法，然後train出一個很厲害的模型，來讓面試官印象深刻！」
然而，我認為，作品集其實是一種經歷的收斂，而非拿來展現自己有多厲害。
舉例來說，以前大學的時候我參加過一個資料分析競賽，我投入了不少時間在裏面，可惜的事，我最後並沒有得名。不過，我覺得這個比賽的經歷讓我學到了很多，也確實有所產出！於是我把時做的過程整理成一份簡報，成為我很好的一份作品。雖然我沒有得名，但後來面試時，有面試官對於我那份作品非常有興趣，跟我聊了很久。
作品集不必高大上，當你有用心投入學習，其實只要展現你真實的經歷就足夠了。
迷思二：內容一定要很多
我曾經幫一位轉職者做過職涯諮詢，這位朋友告訴我，他明明準備了作品集，獲得的面試機會卻還是很少。後來我請他把他準備的作品集傳給我看，我一看，便知道原因在哪裡了。
這位朋友準備的作品其實很豐富，一份Google Drive的文件裡有七、八份檔案，每一份都是一個數據分析簡報，每份簡報動輒六十、七十頁。內容非常多，可惜的事，做的都太淺，也缺少亮點。我問他為什麼要準備這麼多作品，他告訴我，因為他面試的產業別很廣、職位類型也多，只好準備多一點，希望面試官能從中找到符合他們期望的作品。
我告訴他：作品集，要重質不重量啊！內容不必很多，但要吸睛、有代表性才是重點。
迷思三：照著別人的方法做一遍就好
我也曾經遇過一個轉職者，他準備了作品集，可是我一看，發現分析的題目是「鐵達尼號生存預測」，這是一個初學者們幾乎都會拿來練習的經典資料集。
雖然使用這個資料集也不是不行，不過他的分析方法和脈絡，跟Kaggle上許多前輩們分享的教學內容實在是太過雷同了，甚至連程式碼都很相似。如此一來不免讓人覺得，你是不是只會沿襲前人的做法跟著做一遍，而沒有自己的想法跟獨特之處？
我認為，作品集要有自己的靈魂。雖然現在仿間的線上課程與教學很多，有很多資源讓我們可以模仿與學習，但最終，我們還是必須產出真正屬於自己的作品，一切的學習才有意義呀！
如何從0開始製作資料分析作品集？
講了這麼多，一定有很多人會問我：「那麼，還是新手的我，該如何累積作品集呢？」以下給你幾個方向：
1. 從工具、產業擬定作品集的準備方向
在製作作品集前，先確定自己的目標產業與使用工具。例如：
行銷數據分析：使用 Google Analytics、SQL、Excel 來分析廣告成效、顧客轉換率等。
金融數據分析：運用 Python 等工具分析經濟數據數據、股票數據或風險評估。
產品數據分析：透過 Looker Studio、Tableau 建立數據儀表板，追蹤用戶行為。
根據你的目標，選擇適合的數據來源與工具，如此一來作品集更有針對性，也能符合你未來想求職的方向。
2. 從二級資料開始實作數據分析
如果沒有公司內部的真實數據，也可以從公開數據集開始，例如：
政府開放數據（政府資料開放平台）
Kaggle（各種產業的數據分析資料集、競賽）
Google Dataset Search（搜尋來自學術研究、企業等公開數據）
重點在於，選擇一個你有興趣的議題，並透過數據提出洞察。例如，分析台灣房價變化趨勢、探討氣候變遷與能源消耗的關聯等。
資料分析作品集：我的實際經驗
學生時期：從競賽、實習中累積作品
以前學生時期時，我最初是透過整理「課堂作業」產出我的作品集，然而課堂作業有時做的並不深。因此我後來比較完整的作品來源有二：「資料分析競賽」和「企業實習」。
參加資料分析競賽可以獲得企業提供的資料，其實是非常好的資源，不論有沒有得名，都可以把分析過程的脈絡整理下來，作為自己的作品。參加企業實習則可以接觸到企業最實務的資料庫及資料內容，也可以跟著前輩一起完成專案，把在職場中產出的分析內容整理下來，也是非常加分的作品！
出社會後：整理過往工作案例，突出亮點
出社會開始上班之後，做的事情變得比較複雜。除了大型的專案以外，有時還得負責處理很多小小的需求，因此我準備作品集的方便改為「先盤點後歸納」。
我會先把我在職期間做過的所有大大小小的事情寫在紙上，接著我會分類：哪些是大專案、哪些是小專案，這些專案各自有哪些亮點。大專案通常有很多的圖表可以展示，也比較好量化具體的成果，適合放在作品集簡報的頭幾頁；小專案有時比較雜，但還是有亮點可以展現，例如我可以畫上我的工作流程圖、跨部門溝通與自動化設置的巧思，展現我不一樣的思考模式！
如何打造作品集，拿到夢想企業offer？
我過去在幫很多轉職者做諮詢時，發現多數人都有準備作品集的問題，祝些問題不外乎是：
作品集的方向與內容該如何規劃，才能吸引面試官？
如何呈現作品集，讓技術性與故事性兼具？
哪裡找可用的數據？沒有相關產業經驗如何補強？
因此，我決定在今年與PPA合作，推出一堂線上課程：
數據分析師的職涯實踐攻略：從「掌握關鍵能力」到「作品集打造」
這堂課程會結合我這幾年在數據分析領域的實戰經驗，幫助大家解決數據職涯路上的所有難關！尤其是許多人頭痛的「作品集」部分，我會透過「四個原則」與「七個技巧」以及「實際的案例」，讓大家了解該如何準備作品，通往最理想的職涯！
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