【職涯分享】跨領域的資料科學職涯大揭秘（下）

Nov 18, 2022

NTUDAC 第四屆上學期的第一堂職涯分享講座，我們榮幸邀請到任職於 WeMo Scooter 的資深經理 Evelyn 學姊與 Appier 資深資料分析師 Steven 學長分享於數位產業及數位廣告產業的職涯經驗。

同時，由於此堂講座為本學期的第一堂社課，社員組成多為資料分析新手，我們期望透過兩位講師分享過往就讀非商管科系的自我學習途徑及心路歷程，激勵新進社員建構自己於資料科學領域的職涯發展，為 NTUDAC 第四屆開啟學期新篇章。

Steven 學長分享

來自台大心理系的 Steven 學長，於大學期間同時也對財金、經濟感興趣，因此修習許多相關課程，原先以為金融產業會是未來職涯方向，卻在工作時接觸到 Excel 的模型時，發覺自身對於量化、數據的熱情，也因此萌生轉往資料科學發展的想法。透過報名資策會大數據班培養相關基礎能力，並結交了許多戰友，在求職路上不斷成長，目前任職於 Appier 擔任資深數據分析師。

專案經驗分享

一、數位廣告產業是什麼

Appier 是一家以人工智慧（AI）為核心的軟體即服務（SaaS）公司，運用 AI 協助企業進行商業決策，透過軟體智慧化將 AI 轉換為投資回報，幫助客戶實現業務成長。

與傳統廣告業的差別：數位廣告產業擁有完整的消費者行為足跡，並追蹤的到所有效益。而這個部分同時需要資料工程師完整的收集資料。

Digital Advertising Funnel：包含 Impression（曝光）、Click（點擊）、Install （下載）、Retention（隔日重複開啟App）、Purchase（購買）。這個漏斗概念貫穿整個產業環節，每一個顧客事件的發生皆代表收集到一筆資料，而透過這些數據資料分析師作出相對應的策略。

廣告產業主要收費方式：費用通常以 CPC/CPI 計算，也有以CPM（千次為單位）給予廣告流量端相對應的價錢。但從廣告主的角度出發，最常見的最大目標則是 ROAS（廣告投資報酬率），也就是廣告上每投入一元所獲得的營收占比。

廣告端至客戶的流程：如圖所示，廣告產業流程相當複雜。圖中最右端為流量端，提供各式不同服務，其中放置的廣告也會觸及大量人數，而後經歷中間層層的廠商，讓左方的廣告主及企業購買廣告。

二、電商產業的資料分析師日常

由於過去曾於電子商務領域工作，因此會針對這個領域進行介紹。

Shopper Journey 顧客旅程（如行銷漏斗）：從顧客開始注意產品、將其加入購物車到最後購買，這些過程皆被記錄下來，產生數據並發現價值。

顧客終身價值 LTV ( customer lifetime value ) ：客戶中某一群體，比方說透過某行銷活動或廣告所帶來的一群客戶，在特定時間內給企業所帶來的營業額。常應用於 CRM 領域。它具備不同的應用及計算方式，如平均訂單金額乘以購買頻率。同時也可以透過觀測客戶流失比率優化 LTV，分析顧客過去的購買行為並找出顧客的購買模式，在關鍵時刻用正確的行銷策略，延長客戶生命週期。同時LTV 的數據對內部的 business planning 很有幫助，可以因應不同產品或是客戶群LTV的改變，快速調整庫存量和廣告分配預算。

資料分析角色介紹

資料科學家：偏重於 Computer Science & Math。

資料工程師：偏重於 Domain Knowledge & Computer Science。

資料分析師：偏重於 Math & Domain Knowledge。

一、工作運行示意圖

首先於圖中的左上角，會先遇到一個實際的商業問題，如「如何提升機台良率?」、「如何增加高品質用戶?」，而最後執行到右邊解決問題。

收集資料：由資料工程師收集資料，轉換資料及清洗。
產出假說：譬如「購物頁面整合在同一頁會訂單金額會更高」。

A/B testing 驗證。
根據資料回饋結果，合理的更新再次提出假說。
直到產出顯著支持理論的資料驗證。

3. 實際應用：這個環節需要較嚴謹的工程資源支持，因此資料工程師會再次進來協助將資料分析師及資料科學家的成果工程化、部署執行，並且監測上線後運行的狀況。

二、Steven 所觀察的技能點配置圖

以下為我所定義的面相，未來同學也可以隨著職涯經驗發展自己的理解方式：

力量：解決問題的硬實力，包含 Coding 能力，各式工具能力及統計分析能力。
敏捷：整合溝通能力、領導能力、讓各方 stackholder 事情 end to end 完成的能力。
智慧：定義以及釐清問題的能力。譬如如何排序商業問題，需要處理哪些環節等等。

此圖為常見的四個角色屬性偏重表，技能點為 Steven 所認為的「比例」。雖然職場中每個人的技能滿點分數都不同，總是有厲害的神人技能點特別多，不過每個人無論技能點多寡，皆會有自己的配重比例，可以透過自身與他人的比較觀察自己適合哪一個位置，藉由對自身能力的更加了解，無論在未來學習方向上還是職涯抉擇上，都會看得更清楚。