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看看一份專業的資料分析師履歷如何呈現 SQL、儀表板、A/B 測試與可量化的商業成果。以此範例為起點，加入您在台灣半導體、金融與電商產業的實戰經驗，並下載為 PDF。
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資深資料分析師
擁有 6 年以上經驗的資深資料分析師，跨足電商、金融科技與 SaaS 產業，擅長將原始資料轉化為高層決策。曾建置涵蓋全公司核心 KPI 的高層儀表板，將週度報表產出時間縮短 70%；推動 A/B 測試制度化，使結帳轉換率提升 22%。精通 SQL、Tableau、Power BI、Python（pandas）、dbt 與 Looker，熟悉台灣金融、零售與科技業的資料治理流程，是行銷、產品與財務團隊在留存、漏斗與歸因分析上長期信賴的合作夥伴。
蝦皮購物 Shopee 台灣
2022 年 3 月 - 至今
玉山銀行（玉山金控）
2020 年 7 月 - 2022 年 2 月
91APP 股份有限公司
2018 年 8 月 - 2020 年 6 月
國立臺灣大學管理學院
2016 - 2018
國立政治大學
2012 - 2016
Coursera / Google
2021
Microsoft
2023
資策會（資訊工業策進會）
2022
這是一份範例履歷。使用我們的免費履歷建構器，依照您自己的經驗進行客製化。
不要只寫「建置了一個儀表板」，而要寫「建置高層儀表板，每週節省 30 個工時，並推動定價調整，帶來 NT$3,500 萬 ARR 增量」。把分析師的工作轉化為營收、成本或時間收益，HR 與用人主管才能立刻感受到價值。
資料分析不只是寫 SQL。請說明資料接入、清洗、建模、視覺化，以及業務方如何根據您的洞察採取行動的完整流程。
HR 與 ATS 系統會按工具名稱搜尋關鍵字。請寫清楚 SQL 方言（PostgreSQL、BigQuery、Snowflake）、BI 工具（Tableau、Power BI、Looker）以及 Python 套件（pandas、NumPy）。
上線了多少 A/B 測試、儀表板被多少同仁採用、自動化報表取代了多少人工作業——這些都是 104 人力銀行、CakeResume 上招募方最看重的硬實力。
資料分析師履歷的核心，是把 SQL 查詢、儀表板與統計分析轉化成用人主管看得懂的商業語言。以下五個步驟，帶你從摘要、經歷、技能到作品集，寫出一份能通過 ATS 篩選、又能打動主管的履歷。
摘要是招募方停留時間最短、卻決定是否往下讀的段落。三行內寫清楚：你的資歷年資與產業（例如「6 年電商與金融科技資料分析經驗」）、核心工具（SQL、Tableau、Power BI、Python），以及一個具體的商業成果數字（例如「將週報產出時間縮短 70%」）。避免空泛形容詞如「細心」「積極」，改用數字說話，讓 HR 一眼判斷你是否符合職缺需求。
每條經歷都以動詞開頭，說明用了什麼工具、解決什麼問題、帶來什麼可衡量的結果。可以是儀表板採用率（「被 5 個部門、60 位同仁採用」）、自動化省下的工時（「每週節省 18 小時人工作業」）、資料量（「處理 2TB 訂單資料」）、查詢效能提升，或 A/B 測試成果。例如：「建置高層 KPI 儀表板，取代 12 份人工報表，每週節省 30 個分析師工時」。避免只寫「負責報表製作」這類無法衡量的敘述。
把技能分成幾類，方便 HR 與 ATS 快速比對職缺需求：查詢與試算表（SQL、Excel 樞紐分析）、BI 視覺化工具（Tableau、Power BI、Looker）、程式語言（Python/pandas、R）、資料工程與自動化（dbt、Airflow、Google Sheets 巨集），以及統計基礎（假設檢定、迴歸分析、A/B 測試）。技能名稱盡量比照職缺描述的原文書寫，例如職缺寫「Power BI」就不要只寫「BI 工具」，這能大幅提高 ATS 關鍵字比對成功率。
如果工作經驗還不多，一個作品集連結（Tableau Public、GitHub、個人網站）勝過十份教學資料集練習。挑一個有明確商業問題的專案，例如「分析台灣手搖飲品牌的問卷資料，找出影響回購率的三大因素，並提出定價建議」，說明你用了什麼工具、遇到什麼資料清理挑戰、得出什麼結論。一個做得漂亮、有清楚商業洞察的儀表板，比十個只是練習語法的專案更有說服力。
列出學歷（統計、資工、商業分析等相關科系加分但非必要）與證照，如 Google Data Analytics 專業證書、Microsoft PL-300、資策會資料分析師培訓班，這些在台灣招募市場都有一定辨識度。送出前做最後檢查：單欄版面、存成 PDF、不要用表格或圖表呈現履歷本身內容、避免頁首頁尾放重要資訊，確保 104、CakeResume 或企業 ATS 系統都能正確解析文字。
以下三種情境的摘要範例，涵蓋新鮮人、資深分析師與轉職者，你可以依自己的經驗調整數字與工具。
統計學系應屆畢業生，具備 SQL、Excel 與 Power BI 基礎，曾於零售業實習 4 個月，協助建置週度銷售儀表板。畢業專題以台灣連鎖咖啡店會員資料進行顧客分群分析，找出高流失風險族群並提出留客建議，準確率達 82%。積極學習中，具備扎實的統計與邏輯思考能力，樂於在真實商業情境中運用資料解決問題。
擁有 7 年電商與 SaaS 產業經驗的資深資料分析師，專長為建置跨部門高層儀表板與制度化 A/B 測試流程。曾主導 40+ 次實驗，將結帳轉換率提升 22%，並透過 dbt 統一 5 個事業群的核心指標定義，減少 80% 的指標爭議。精通 SQL、Tableau、Python 與 Looker，擅長將複雜資料轉化為決策層能立即採用的商業建議，並帶領初階分析師團隊。
具 5 年財務分析背景，近期完成 Google Data Analytics 專業證書與 SQL、Power BI 密集訓練，正轉職為資料分析師。深諳預算編列、成本結構與財務報表邏輯，並已將此領域知識應用於個人專案，例如以 SQL 分析零售業毛利趨勢，建置互動式 Power BI 儀表板。結合財務敏銳度與新學會的資料技術，能快速理解業務痛點並提出可執行的分析建議。
104、1111 與企業 ATS 系統都是用關鍵字比對履歷與職缺，建議完整比照職缺描述用字，以下是資料分析師最常見的高命中率關鍵字。
幾乎每個資料分析師職缺的第一關鍵字，建議在技能欄與至少一條工作經歷中都出現，並可註明方言（PostgreSQL、MySQL、BigQuery）。
台灣企業仍大量使用 Excel 做報表，寫清楚樞紐分析表、VLOOKUP、巨集等具體功能，比只寫「Excel」更具說服力。
若做過儀表板，直接寫出使用的 BI 工具名稱，讓 ATS 與 HR 一眼比對到職缺需求。
台灣許多企業以 Microsoft 生態系為主，Power BI 經驗與 PL-300 證照特別加分。
若熟悉資料清理與自動化，寫出具體套件名稱（pandas、NumPy）比只寫「Python」更精準。
若曾設計或分析實驗，具體寫出年度執行次數與帶來的轉換率提升。
涵蓋 Tableau、Power BI 以外更廣的能力描述，適合放在摘要或技能區塊呼應職缺用語。
說明你如何處理缺失值、重複資料與異常值，證明你懂完整分析流程而非只會寫查詢。
說明報表被多少部門或多少人採用，量化影響力比單純列出工具名稱更有說服力。
分析師常需向非技術背景主管簡報，具備此軟實力關鍵字能呼應職缺中相關敘述。
同樣一件工作，寫法不同，說服力天差地遠。以下三個情境示範如何把平淡敘述改寫成有數字、有影響力的強力條列。
負責建置銷售儀表板，供主管查看業績。
以 Power BI 建置涵蓋全台 12 家分店的即時銷售儀表板，取代人工彙整流程，被 5 個部門、超過 60 位同仁採用，每週節省 15 小時報表製作時間。
整理客戶資料，確保資料正確。
以 Python 撰寫自動化清理腳本，處理每月超過 50 萬筆客戶交易紀錄，將資料重複率從 8% 降至 0.5%，並把月結報表產出時間從 3 天縮短至 4 小時。
協助行銷團隊分析活動成效。
設計並分析 15 次社群廣告 A/B 測試，找出最佳素材與受眾組合，將單次獲客成本降低 28%，年化節省行銷預算約 NT$800 萬元。
一份出色的資料分析師履歷應包含具量化成果的職涯摘要、技術技能（SQL、Excel，以及 Tableau 或 Power BI 等 BI 工具，最好也會 Python 或 R）、2–4 段含具體商業成果的工作經歷、學歷，以及 Google Data Analytics、PL-300、資策會分析師認證等相關證照。在 104 人力銀行、CakeResume、LinkedIn 台灣投遞時，量化的商業影響比技術術語更具吸引力。
統計、數學、經濟、商業分析或資工相關學歷會加分，但並非硬性門檻。許多優秀資料分析師來自非技術背景，透過 Google Data Analytics、PL-300、資策會、Hahow、ALPHA Camp 等證照與作品集進入產業。扎實的 SQL 能力與能清楚說明商業影響的儀表板專案，往往比學歷更具說服力。
在履歷中使用職缺描述出現的關鍵字（SQL、Tableau、Power BI、A/B 測試、Cohort 分析），採用標準段落標題（工作經歷、學歷、技能），避免多欄、表格與文字方塊，存成 PDF，並把工具名稱完整拼寫出來。每條經歷最好都附帶量化數字——104 與 1111 人力銀行的招募方會特別掃描績效數字。
可以。NoBsResume 完全免費，沒有任何隱藏收費。從 3 套 ATS 友善模板中挑選一款，以此範例為靈感填入您在台積電、玉山、蝦皮、91APP 等公司的真實經歷，幾分鐘內即可下載專業 PDF 履歷。
可以。新鮮人或轉職者可以用學校專題、線上課程作品集或個人分析專案取代工作經歷，重點是展示完整流程：定義商業問題、清理資料、建立儀表板或模型、提出結論。一個有清楚商業洞察的 SQL 或 Power BI 專案，往往比空泛的自傳更能說服 HR。
台灣多數企業接受中文履歷，但外商、金融科技公司與部分科技業偏好英文履歷，尤其職缺描述本身就是英文時。若不確定，可準備中英各一版本，或至少確保 SQL、Tableau、Power BI 等工具名稱與職稱維持英文原文，避免被翻譯後失去 ATS 關鍵字比對效果。
資淺或新鮮人建議控制在 1 頁，資深分析師（8 年以上、多段完整經歷）可延伸至 1.5–2 頁，但務必確保每一行都有實質內容，避免為了填版面而寫空泛敘述。招募方平均只花數十秒瀏覽第一輪履歷，精簡且有數字支撐的內容比篇幅更重要。
強烈建議附上。Tableau Public、GitHub 或個人網站的作品集連結，讓 HR 與用人主管能直接看到你的實作能力，而不只是文字描述。挑 1-2 個有明確商業問題與結論的專案即可，不需要放上全部練習作品，質比量重要。
資料分析師履歷聚焦 SQL、Excel、BI 儀表板、報表自動化與商業洞察，強調把資料轉化為決策；資料科學家履歷則更強調機器學習模型、演算法與 Python/R 的建模能力。如果你的專案多是預測模型與演算法優化，可考慮應徵資料科學家職缺；若以報表、儀表板與商業分析為主，資料分析師職稱更貼切。
NoBsResume 提供 3 套 ATS 友善的免費範本，你可以直接以本頁的資料分析師履歷範例為起點，套用自己的經歷後，以繁體中文即時輸出 PDF，完全免費、無需註冊。
以此範例為靈感，結合您的真實經歷進行客製化，幾分鐘內即可下載專業 PDF 履歷。100% 免費。
開始建立履歷此履歷範例提供 63 種語言版本：
English
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