Hi!我是陳昱安,在北美 GOOSH INC. | 台灣 南亞塑膠擔任數據分析師,擁有Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate,個人特色為 Data SciencePredictive ModelingData VisualizationETLData Analytics ,期待和你建立職場人脈

陳昱安
數據分析師
北美 GOOSH INC. | 台灣 南亞塑膠
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陳昱安
數據分析師|北美 GOOSH INC. | 台灣 南亞塑膠
University of California, Los Angeles (UCLA)
Hello! 我是 Annie,一名熱愛數據、專注於商業成長的數據分析師。 我擁有 4 年以上的數據分析經驗,我擅長運用 Python、Power BI、Tableau、SQL來將銷售、營運及工廠數據轉化為具體的行動策略,目標是幫助台灣企業提升營收、優化營運效率,並制定更精準的市場推廣方案。我擅長以下領域: ⏺︎ 數據分析促進業務增長: 在過去的專案中,我透過銷售數據分析與市場趨勢預測,成功幫助企業提升 35 倍的銷售成長,並優化廣告投資回報(ROAS),確保每一分行銷預算都能發揮最大效益。我也執行 A/B 測試,協助品牌優化行銷內容,精準定位受眾,將轉換率提升至歷史新高。 ⏺︎ 機器學習與預測模型: 除了傳統的數據分析,我也運用機器學習來建立預測模型,幫助企業更準確地預測銷售趨勢、生產效率與庫存需求。透過監督式學習(Supervised Learning)、分類模型(Classification Models)與時序分析(Time Series Models),我有效提升預測準確度,讓企業能夠優化市場策略、精準調整產能,並提升供應鏈管理效率。 ⏺︎ 數字化轉型與自動化: 除了數據分析,我也致力於提升企業內部效率,推動南亞數字化轉型(Digital Transformation)。我主導BI 儀表板(Business Intelligence Dashboard)與自動化流程建置(Robotic Process Automation),成功縮短人工處理與報表生成時間,減少 80% 人工工作量,大幅降低手動操作的錯誤率,讓決策者能夠即時掌握市場動態與業績表現。 ⏺︎ 從數據到決策,打造真正有影響力的報告: 擁有技術能力的同時,我也懂得如何讓數據說故事。我不僅擅長建置互動式報表與可視化分析,更能用清晰的數據洞察,向高層管理團隊溝通,甚至向南亞總經理進行彙報,將數據轉化為具體的商業決策。
Data Science
Predictive Modeling
Data Visualization
ETL
Data Analytics
工作經歷
總年資
4~5年 工作經驗
G
Sales Data Analyst
2023/06~2025/01
GOOSH INC.
AI Engineer
2019/08~2022/05
UX Research Analyst
2018/01~2019/08
學歷背景
University of California, Los Angeles (UCLA)
2022/09~2023/12
Data Science | 碩士畢業
2016/09~2018/06
Industrial Engineering & Engineering Management | 碩士畢業
2012/09~2016/06
Quantitative Finance, Industrial Engineering | 大學畢業
證照/證書
Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate
專案作品
AI模型降低廢水處理成本
本專案針對塑膠製造業的生產規劃,建立AI預測模型,提升資源管理效率並降低廢棄物產生。我透過數據分析抓取影響廢水污染物的關鍵因子,進行特徵工程,並建立隨機森林預測模型,最後成功將化學需氧量(COD)從 45,000 ppm 降至 30,000 ppm,有效降低處理成本並減少對環境的影響。此數據導向的優化策略不僅使生產效率提升 20%,更達成更永續且高效的製造流程。
Tableau 銷售與客戶分析儀表板
此專案運用 Tableau 建立銷售與客戶分析儀表板,提供即時數據視覺化,幫助企業掌握營運狀況並優化決策。儀表板包含以下 KPIs: ⏺︎ 銷售與獲利趨勢分析 總銷售額(Total Sales)、總利潤(Total Profit)、總銷量(Total Quantity)趨勢圖,分析每月、每季或年度表現。 YoY 銷售趨勢(Year-over-Year Sales Trends),比較今年與去年同期表現,識別增長或衰退趨勢,並計算變動幅度(%)。 ⏺︎ 產品類別分析 產品類別 YoY 績效比較,透過長條圖呈現各類別銷售成長率,找出增長最快與下降最多的品項。 獲利與虧損分析,識別高毛利產品與表現不佳的品項,優化庫存與行銷策略。 ⏺︎ 客戶行為與訂單分析 客戶群體分析,根據下單頻率、平均購買量、客單價等指標,區分不同類型客戶,找出高價值客戶(VIP)、新客與流失風險客戶。 訂單分布與行為趨勢圖,分析客戶下單模式,找出高峰時段與潛在需求變化,以調整行銷與供應鏈策略。 此儀表板提供即時數據視覺化,讓管理層能夠迅速掌握銷售概況,做出數據決策、優化產品組合,並改善客戶體驗,從而推動業務增長。
專長
Data Visualization
ETL
Predictive Modeling
Statistical Analysis
語文
英文精通
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