- 未填公司未填職務31-35歲
想要轉換產業不知道過去經歷可以用在哪裡
1. 學歷與資歷： 私立大學統計學碩士，目前在民調產業深耕 6 年，擔任研究經理。
2. 工作內容和技能： 從研究設計、客戶溝通、問卷設計（實驗設計）、現場管理、資料清洗、統計建模（檢定、回歸、分群）、圖表製作到決策建議，能夠獨立完整的管理專案和數據。因為長期面對格式不一（Excel/CSV/紙本 OCR）的政府與學術原始數據，所以能夠針對每個客戶需求重新建立清理的規則和邏輯。
3. 產業屬於勞力密集的環境，為了提高自己的工作效率，也會透過 AI 工具輔助撰寫 VBA 與 Python 腳本，利用爬蟲工具進行資料蒐集，並將大量圖表製作與紙本電子化流程自動化。
4.目前困境：
*受限於政府預算與勞力密集產業特性，就算額外開發技術提升效率也很難反映在薪資上，公司規模也限制向上發展的天花板。
*資料產出後歸屬於客戶，無法追蹤後續成效，所以經驗無法累積，感覺每次完成專案後，就像是「清空進度條」，然後再重新開始，因為明年還有沒有合作機會得要看政府預算、競標結果。
*目前公司主流分析製作報表的工具仍為 Excel/SPSS(也會R和SAS但公司用不到)，與人力銀行上其他的資料分析崗位要求的用程式「數據平台搭建/大規模程式清洗」有明顯差異，雖然仔細在做的工作可能有部分概念類似，但工具種類和掌握度上有巨大的差異。
* 不知道自己的能力如何應用在其他產業，擔心過去經驗都是只能用在單一產業，無法應用到其他地方。
5. 希望轉向「具備累積性、能看到數據反饋」的環境，能專注於數據系統或分析模型的持續優化，而非專案結束即消失的碎片化任務。
7.目前剛開始學習python，雖然可以累積基本知識和建立一些作品，但還是缺乏實際的經驗
8.轉職跨領域請益:
*在跨產業轉職時，如何確保這些經驗能有效轉化，避免因產業領域與工具的差異而導致經歷價值歸零、必須重頭開始？
*針對我的狀況，建議可以往哪些產業或特定職位？
1 你具備完整數據專案能力，卻受限於政府標案、工具與產業天花板，想轉向可累積、可優化的數據環境。
2 你的核心價值不在民調，而在「端到端數據治理」。
3 研究設計＋統計建模，是分析師高階能力，不是基礎。
4 客戶溝通與決策建議，代表你能把數據變成商業語言。
5 資料清洗與重建規則，正是多數產業最缺的能力。
6 VBA、Python、自動化，證明你具工程化思維。
7 你不是工具不足，而是工具尚未「商品化表達」。
8 轉職關鍵：重寫履歷為「數據系統與流程優化」。
9 優先產業：電商、SaaS、金融、製造數據部門。
10 優先職位：資料分析師、分析型PM、數據營運。
11 補強方向：SQL、資料庫、ETL與雲端基礎。
12 以下是高度適配你背景、且具備「可累積數據價值」的10 個職缺方向：
a. 電商｜資深資料分析師（Business / Product）
負責用戶行為、轉換率、留存分析，強調決策建議。
b. 電商｜營運數據分析師（Growth / CRM）
熟悉 A/B Test、分群、漏斗分析，與你經驗高度重疊。
c. SaaS｜產品數據分析師（Product Analyst）
長期追蹤指標，模型可反覆優化，不是一次性專案。
d. SaaS｜分析型產品經理（Data PM）
你具備需求轉譯與分析能力，差的只是職稱。
e. SaaS｜數據營運（Data Operations / RevOps）
整合資料流程、指標口徑，重視數據治理。
f. 金融｜風控／策略分析師（非純量化）
統計、回歸、分群是核心技能，工具可補。
g. 金融｜客戶分析／CRM 分析師
熟悉異質資料、規則重建，與民調背景極相容。
h. 製造業｜營運／製程數據分析師
處理雜亂資料、建立邏輯規則，是你強項。
i. 製造業｜數據轉型專案管理師
結合專案管理＋分析，非純工程路線。
j. 跨產業｜資料分析顧問（企業內部分析團隊）
重視問題定義與模型思維，不只寫程式。
一句關鍵判斷：
你不是「初階轉職者」，而是換跑道的高階分析人才；選錯職稱才會被當新人，選對定位就不會歸零。
您好，
讓我從另外一個角度切入 您的經歷。
◼︎ 民調產業深耕 6 年，擔任研究經理。 從研究設計、客戶溝通、問卷設計（實驗設計）、現場管理、資料清洗、統計建模（檢定、回歸、分群）、圖表製作到決策建議，能夠獨立完整的管理專案和數據。
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從小研究員一路往上深耕到研究經理，6年的成長是很多公司行號希望的韌性與穩定度，這是加分項。
整段的資料分析流程敘述證明您的專業度。
◼︎ 長期面對格式不一（Excel/CSV/紙本 OCR）的政府與學術原始數據，所以能夠針對每個客戶需求重新建立清理的規則和邏輯。
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類似專業的顧問工程公司，您擅長的是一套跨部門、產業單位 的數據整理流程方法，早已習慣兵來將擋水來土淹，來什麼做什麼。
這是加分項。
◼︎ 資料產出後歸屬於客戶，無法追蹤後續成效，所以經驗無法累積，感覺每次完成專案後，就像是「清空進度條」
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這個部分是您的工作經驗中，相對弱勢的部分，無論有多稀薄，我會建議試著思考回想，或者挖出歷史資料研究一下。
能不能講出 這個專案的目標是什麼？（舉例）我們要分析民生物價，所以建立菜市場物價調查系統，並透過ＯＯＸＸ手法，產生出每月分析數據報表。
能不能講出一些具代表性的數據名詞，並且略微理解說明數字之間的關係（舉例）我們從供應鏈的需求端數字開始分析，逐一分析各個零部件標準交期時辰，加上合約條款，就可以推算分析每個月的庫存動向，並比對實際交付狀況。
如果都不能講出數據的意義，那就專心在數據的整理流程上，並且說，我什麼都能分析，分析的是什麼對我來說都一樣～
◼︎ 不知道自己的能力如何應用在其他產業，擔心過去經驗都是只能用在單一產業，無法應用到其他地方。
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數據分析本身是一個專業，就像軟體工程師一樣，各行業都需要。
把你放到硬體公司的供應鏈，就是每天算庫存、訂單，放到工廠單位，就每天算良率分析、投入產出報表。
您就當成是自己在數據分析中的專家，到了新的產業就是一個新的專案開始，重新學習產業知識以及這些數據代表的意思。
在大公司很多這種在各部門底下掛著的數據分析小精靈，大家都很習慣小精靈跟我們講不同語言，只要去跟小精靈許願，就會掉出很棒很厲害的dashboard, 或者 可以省下每週/每月瑣碎的手工excel時間。
通常太好用的小精靈，門口都很多人領號碼牌排隊，真的不要擔心（拍拍）。
◼︎ 希望轉向「具備累積性、能看到數據反饋」的環境，能專注於數據系統或分析模型的持續優化，而非專案結束即消失的碎片化任務。
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那就要選對產業職務方向，自己才喜歡，才能走得長久。
如同上面前輩談的，商業分析包含行銷數據、電商數據分析、供應鏈管理也是一大塊，財務會計數據分析，生產製造品質分析，每個大類的領域不一樣，薪水、工作環境也都天壤之別。
個人經驗 越無聊枯燥的產業職務越賺錢，半導體也很多數據分析啊～ 有沒有興趣，缺不缺這筆收入，就看個人了（合十）
以上，個人是覺得您的條件很棒～
加油，祝您好運
