我以前也覺得這個問題有道理⋯ 直到有一次,我的學員把電商數據丟進AI, 請它分析用戶棄單行為。 AI給出了一個結果: 「棄單者,竟然有購買行為。」 學員看到這個結論,沒有懷疑。 開始洋洋灑灑地繼續分析,圖表做好了,報告也快完成了。 直到我來看了一眼,叫他停下來。 「如果一開始被定義為『棄單者』, 怎麼還會有購買行為?」 學員突然愣住了: 「對誒?!」 我們花了30分鐘,一層一層往回挖資料。 最後找到原因: 那些「棄單者」其實是同一批人—— 他們沒有登入就瀏覽、加入購物車, 系統給了他們一陌生的 user_id。 但購買的前一刻,他們登入了,系統認出他們是已知用戶,換了另一個 user_id。 結果,那個「沒有做任何購買行為的陌生訪客」, 被歸進了「有購買行為的 session」裡。 AI看到這個矛盾, 給出了一個聽起來很有洞察的結論: 「棄單者,有購買行為。」 可怕的是,學員差點把這個錯誤拿去做決策。 那一刻他問我:「怎麼AI會分析出這個結果?而且我竟然沒發現?」 我說:「因為AI其實見人說人話、見鬼說鬼話。你心裡沒有答案,就沒辦法知道它在說什麼是真的。」 ——— 這不是特例。 這是每一個「會用 AI、但沒有分析底層邏輯」的人, 遲早會踩到的坑。 而且最可怕的地方是:你不會知道自己踩了。 報告做完了,圖表很漂亮,結論聽起來很有洞察——但整個分析的地基,從第一步就是錯的。 很多人以為學數據分析,就是學工具。 學完 Excel、學 SQL、現在有 AI,好像每一關都過了。 但工具只是表面。 你心裡那套思考系統,才是真正帶得走的東西。 當你真的懂你在做什麼,你才有辦法判斷AI給你的答案是不是對的。 ——— 這就是我開這堂課的原因。 「頂級 Python 數據分析師養成班」,12 週,從零開始。 我們教的不只是 Python 語法,是你心裡那套分析系統——讓你在AI給出一個聽起來很有道理的結論時,知道要不要相信它。 不只是「會寫程式」,更要「懂商業邏輯」。 不要被「養成」這兩個字騙了。這是一堂超級實戰的班。 除了學會cohort analysis, funnel analysis等各種實戰心法與技法,課程的最後,你還會完成一個大型數據專案,做出一份帶背景、圖表、結論與建議的完整商業簡報——然後在Demo Day上台發表。 這份東西,直接放進履歷,秒殺競爭者制式的Netflix dashboard作品。 ——— 你可能會問:「為什麼是 Python?」 我自己也曾有過這個疑慮。 在台大修課的時候,我一邊做專案、一邊查語法,學得非常零散。後來回頭補 Excel 和 SQL,才發現一件事: 資料操作的底層邏輯,其實是一通百通的。不管你用什麼工具分析,最終都是在執行同一套邏輯。 真正的差別,是工具的天花板在哪裡。 有一次我在 Excel 裡想做一個 groupby 的聚合操作,研究了很久,最後發現:Excel 根本沒有內建這個功能。只能投降。 同樣的事,Python 兩行 code 就解決了。 Excel 和 SQL,在稍微進階一點的地方就會撞牆。 Python不會。 這就是碾壓性的優勢。 學會Python等於是在資料科學的世界橫著走路。 ——— 課程從 5/19(二)開始,每週二晚上7:30到10:30,共12週。 前八週打底:Python基礎、資料結構、Pandas、資料清洗、視覺化。 更重要的是,我們一起建立「你心裡那套思考系統」。讓你不會被AI取代。 每堂課當場產出一個小作品——不是練習題,是可以截圖的真實成果。 目前報名學員說的話: 💬「一直覺得自己都是很分散的在做數據分析,也不太會提供數據洞察給業務單位,協助訂定策略。」 💬「想要真正帶出價值和影響力,而不是只會拉報表。」 💬「想了解與AI的協作如何取得平衡,程式可以有好的架構且可管理。」 如果這些也是你的痛,你真的必須來。 ——— 目前,名額僅剩 6 名。 *而且 5/16(六)晚上23:59 即將漲價❗️* 現在報名,鎖定優惠價,連結在這裡: https://forms.gle/BH8aqErPTs9LTeWM8