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知識貓星球

喵星人

11/12 11:00

Notion 2024 最新重大更新!從表單到郵件自動化,提升效率不靠外部工具
Notion 在 2024 年發布了大量全新功能,不僅進一步增強了表單和郵件整合,更帶來了強大的自動化更新,能解決過去需要依賴外部工具的問題。這次的升級幫助用戶更高效地處理訂單、學員回饋等任務,同時減少了對 Zapier 等第三方服務的依賴,大幅提升使用體驗!這篇文章將帶你深入了解 Notion 最新功能及應用方式,幫助你更輕鬆地管理工作流。
▍Notion 2.46 更新亮點
這次 Notion 2.46 版本帶來了四個重點:免費表單工具、內建郵件系統、全新頁面佈局與進階自動化功能。這些更新讓用戶能直接在 Notion 內輕鬆創建與管理數據,並且不再需要依靠 Zapier 或 n8n 等外部自動化服務。以下詳細介紹各項功能,看看如何幫助優化你的 Notion 工作流。
▍Notion Form:表單功能全面開放
Notion 現在支援表單瀏覽模式,讓你能針對資料庫建立美觀、直覺的表單,無論是收集用戶回饋、活動報名或顧問服務,都能輕鬆應對。這項功能完全免費且無使用次數限制,即使是沒有使用 Notion 經驗的用戶也能輕鬆填寫。
▍Notion Mail:即將上線的郵件整合功能
Notion 在 2024 年收購了 Skiff 郵件應用後,終於將其整合為 Notion Mail,並預計於 2025 年推出。Notion Mail 將擁有與 Notion 本身相似的編輯邏輯,使用者可以運用 Notion 的基本區塊樣式來編輯郵件,使郵件呈現效果更加一致專業。
【Notion Mail 的特點】
● 格式編輯靈活:使用 Notion 基本樣式(如標注、顏色)來設計郵件外觀,讓收件者看到的內容與你在 Notion 內編輯的效果一致。
● 自動化分類:可透過 Notion AI 標籤功能自動分類,優化郵件管理流程。
● 強大視圖管理:結合資料庫功能,對郵件依據屬性進行分組、篩選和排序,輕鬆設置不同的郵件視圖和組合。
目前 Notion Mail 尚在內測階段,有興趣的用戶可透過官方表單提前申請加入等候名單。
▍自訂頁面佈局:資訊條理更清晰
Notion 新增了頁面佈局功能,讓資料庫頁面可以將「屬性」顯示在右側,內容區域則置於左側。這種佈局方式能讓用戶更專注於變動內容,同時讓不頻繁變動的屬性幫助用戶快速掌握資訊。
▍自動化整合與進階自訂:自動化管理更智能
在這次更新中,Notion 的自動化功能不僅支援 Gmail 整合,用戶還可以透過 Notion 設定自動化郵件通知,當有新資料被新增或任務進度更新時,系統會自動寄送郵件通知。此外,Notion 還新增了公式觸發條件(Formula Trigger),大幅提升了自動化彈性。
【公式與變數功能】
● 動態通知設定:如當任務距離截止日剩餘指定天數時,自動寄出提醒通知。
● 合約進度追蹤:依據合約的實收金額進行自動狀態更新,減少人工確認流程。
● 主任務狀態更新:當主要任務完成時,能同步更新所有子任務狀態為已完成。
這項功能減少了對 Zapier 等外部自動化服務的需求,且更加符合 Notion 使用者的需求,無需再繁瑣地設定外部觸發器和流程,大幅提升效率。
▍全新 Marketplace 功能:創作者福利提升
Notion 這次還推出了全新 Marketplace 功能,提供模板創作者更多管理和保護選項,讓創作者可以在後台檢視使用者評論和評分,並通過金流保護機制防止模板被未授權分發。不僅如此,Notion 也支援更精確的數據分析,創作者能深入了解使用情況,進行模板優化。
▍自訂 URL
過往 Notion 的分享 URL 帶有長串亂碼,現在用戶可以自訂網址名稱,讓分享更加專業且美觀。例如將原本冗長的 Notion 連結簡化為自訂網址。
▍自訂表情
Notion 也支援上傳自訂表情,能永久保存,避免頻繁上傳重複圖示,讓使用體驗更貼心。
Notion 這次更新提供了更多元且強大的功能,從自動化到郵件和表單支援,幫助用戶在資料管理、流程自動化上取得更高效率。對於日常需要處理大量資料和溝通的工作者來說,這次 Notion 重大升級絕對是提升生產力的利器。若你希望快速掌握 Notion 最新動態,不妨訂閱最新消息,成為 Notion 自動化時代的第一批受益者。
➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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104學習精靈

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11/15 12:57

【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10:最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用,市面上提供了各種AI學習課程:AI線上課程、AI實體課程,無論您是初學者還是專業人士,都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜,幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源,快速掌握AI技能。
本篇透過從104課程中心的用戶學習大數據,整理出大家都在搜尋的TOP 10 熱門課程;可透過排行榜,找到你所需的學習內容,增進職場的職能成長,加強自我競爭力,打造你的職涯藍圖!
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「基礎思維」AI資料科學的新朋友,必定要了解一下人工智慧的歷史里程碑與事件,從這裡出發,您也能與不熟悉這個領域的朋友侃侃而談地分享您所學領域的轉變與趨勢,而初學者免不了學習的十字路口,不知道該從哪個部分開始學習AI,這裡也會給您適合適當的指引。常常被混的網頁爬蟲與ETL您真的認識並了解嗎?聽聽看TibaMe的講師們怎麼說吧!
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第6名。生成式AI工具應用實戰 (線上直播課程)
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本課程「生成式AI工具應用」旨在教導學員如何利用最先進的生成式AI工具,特別是ChatGPT和微軟Bing AI繪圖工具,來提升行銷文案、社群媒體內容、SEO優化、廣告文案創作以及內容行銷的效率和成效。
第7名。生成式AI應用速成:創作詠唱師-繪圖設計課(12/21開課)
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第8名。AI應用時代|從邏輯思維到文字溝通,從職場複利到高效生活
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5分鐘輕巧學:圖解式影音 X 25應用情境 X 30組AI神器
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往在產品企劃及開發上,所面臨到的難以解決的疑難問題,在未來都有機會利用AI工具進一步改善,取得更有效的解決方案。
本課程將教會您如何快速掌握AI在商業分析、創意生成、行銷文案、用戶旅程設計與消費者行為洞察中的應用,並了解如何將這些工具應用於產品企劃流程中。
更多AI課程推薦:
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林閔政

就業服務講師

09/25 08:42

就業服務乙級什麼是非法規??????
非法規重點解讀(行職業、勞動統計、就業諮商與職業輔導)
一、職業選擇理論
二、職業生涯發 展理論
三、職業探索決 策理論
四、職業發展主 動建構理論
五、社會認知生 涯理論
六、生涯選擇的 獨特理論
(職業輔導之父”帕森斯/人職匹配(特質因素)
金茲伯三階段 幻想、 嘗試 、現實(Ginzberg) /
格林豪斯五階段理論 準備、進入 職業初中後(Greenhaus)/
葛佛森設限與妥協理論/職業抱負(Gottfredson) /
鐵德曼及歐哈瑞/二階(預期和實踐)七次階
舒伯(super)/生涯彩虹理論/職涯五階/
何倫 /六大性格類型論、職業組合卡(RIASEC的一致性)
凱力( Kelly)/個人建構理論 cpc(慎思、明辨、行動)
沙維卡斯(Savickas)/生涯建構理論 /敘事取向生涯諮詢 生涯適應力
皮亞傑(Piaget )/同化與調適的平衡
班都拉(Bandura) /社會學習理論
克朗伯茲( Krumboltz)/ 生涯選擇四因素。決定七步驟
蘭特、布朗和海克凱特(Lent, Brown, & Hackett)/社會認知生涯理論
布朗((Brown)價值基礎生活角色選擇論
史旺 (Swain)生涯黃金三角形
彼得森(G. Peterson)訊息處理層面金字塔/CASVE
明尼蘇達工作適應理論 /四人格特質適應
※這部份內容難記,儘可能理解,每一個人名都有選擇題庫的內容。(記不住,就算了)
就業服務乙級架構圖非法規
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推薦給你

知識貓星球

喵星人

8小時前

為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形?如何解決資訊不流通
數據孤島(Data Silos)是指在組織內部,不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立,影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性:數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問,其他部門無法獲取或使用這些數據,造成訊息流通不暢。
- 重複性:不同部門可能會儲存相同的數據,導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難:由於數據分散,企業難以進行全面的數據分析,影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙:不同部門使用的系統和平台可能不兼容,缺乏統一的數據標準和接口,導致數據無法共享。
2. 組織結構:各部門之間缺乏協作機制,可能出於自身利益考量而不願意共享數據,形成部門壁壘。
3. 數據治理不足:缺乏系統的數據治理策略,導致數據管理混亂,影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率:數據孤島會導致業務流程繁瑣,無法實現高效的跨部門協同,增加工作負擔。
✔ 影響決策:由於無法獲取全面的數據支持,管理層在做出決策時可能面臨困難,增加決策風險。
✔ 資源浪費:重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源,還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法:
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發,實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL(提取、轉換、加載)工具來整合數據,從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據,提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據,而數據湖則能處理結構化和非結構化數據,支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略,包括數據分類、質量標準和安全規範,能夠提高數據的質量和一致性,並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊,實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據,提升決策效率和準確性,並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能:使用API(應用程式介面)和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互,實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘,促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能:數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖,使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據,而不需要知道數據實際存儲的位置,從而提升數據訪問效率。
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