不寫程式的大數據分析師：數據分析之王-超強excel樞紐分析
104學習
數據分析
透過蒐集、整理與解讀大量資料，幫助企業了解現況、找出問題根源及潛在機會，進而做出更精準的決策。具備此技能能提升解決問題的能力，並強化策略規劃與績效評估，有助於提升工作效率與競爭力。在數位化時代，掌握這項能力已成為多數產業不可或缺的核心技能。
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專為HR設計的：Excel招募數據分析
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ICDL-數據分析
ICDL國際認證符合現今產業趨勢，包含雲端協同作業、數位行銷、運算思維與程式設計、數據分析、專案規劃及必要之資訊安全..等能力，皆可完整學習，從而快速的應用在新技術及工作上。在全球超過100個國家的夥伴網路，以40多種語言授課認證，而財團法人電腦技能基金會(CSF)為ICDL台灣總代理。
ICDL Asia
台灣風險數據分析師
「風險數據分析師」透過測驗與高階研習，除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業、風險管理決策與改善或優化方案的能力。
社團法人台灣風險管理協會 Taiwan Risk Management Institute (TRMI)
數位人資管理師-經理級認證
數位人資管理師認證學程將幫助你，運用e化系統的力量，將大量的人資行政瑣事效率化；利用聰明的流程再造，將員工視為內部顧客，全面提升員工體驗；最後發揮數據力，真正成為組織成功的策略夥伴！
獲得數位人資管理師-經理級認證，代表你具備以下能力
1.了解員工體驗的精神，與e化流程的設計思維，可協助組織全面檢視HR各流程的重要問題與精進的方向。
2.熟悉e化流程的設計方法步驟，協助組織善用數位科技的力量，優化現有制度流程，促進員工體驗。
3.清楚大數據分析的內涵，與業界實務運用案例，可幫助公司導入大數據分析專案，解決公司在人力計畫、人才發展、留才管理上碰到的重大問題。
104資訊科技股份有限公司
數位人資管理師-專員級認證
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1.了解人力資源e化系統的重要元素，可協助組織判斷最合適的人力資源e化方案
2.熟悉人力資源e化系統各面向的實務操作，成為公司導入e化的最佳執行者。
3.具備基礎數據分析能力，使HR對公司的貢獻可被量化，可被管理。更可透過數據分析發現組織人才管理的關鍵問題。
104資訊科技股份有限公司
大數據與統計應用能力認證
大數據資料庫目前全世界是趨勢的發展！生活上很多事情可以用大數據資料庫來活用解決許多問題，大數據應用不僅僅統計學的範疇更多數學層面來運算。
統計學是擁有一個簡單且容易使用的計算編輯介面，讓一般使用者可以用很簡單的統計計算方式，在瀏覽器上輕鬆地完成複雜的演算撰寫。整合運算思維的統計學應用以及認證考照。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
PMI-PBA國際商業分析師
PMI-PBA (Professional in Business Analysis，國際商業分析師)，是美國國際專案管理學會 (PMI) 於 2014 年發行的證照，為近年 PMI 系列證照人數成長最快者。
這張證照是專案的前置專業分析，對於中、高階主管的營運思維有極大助益。高價值、高廣度及其豐富內容，是商業分析成為世界趨勢的關鍵，完整地系統思考，涵蓋辨識現況、發現商業需要、解決方案提出、需求管理與分析、績效評估……等知識，從專案開始之前一直到結束之後各階段都能運用，學習內容是在職場工作中如何在掌握高度思維必備的技能！
商業分析可與專案管理手法互相搭配，專案經理 (PM) 是把專案做對，而商業分析師 (Business analyst) 則是選擇對的專案來做。簡單來說，商業分析工作在專案開始前即展開，進行包含辨識問題、找到最佳的解決方案……等前置評估；專案開始期間著重在需求管理 (引出、分析需求)，與 PM 互相搭配；專案結束後，則持續進行長期績效評估，確保有效回饋，持續完善。
故 PMI-PBA 不論對工作上有需求／分析相關任務者，或專案從業人員，都是非常合適的進修證照。學習商業分析技能、強化商業分析及需求分析的能力，才能知道為何而戰、懂得值不值得戰，當自己站在完整專案管理知識技能的價值鏈上，一定能在國際舞台中成為熱門人才。
PMI 國際專案管理學會
精選貼文，掌握第一手知識
AI數據分析工具：RowsAI 讓數據分析與圖表設計更簡單
行銷人常會需要分析不同渠道的數據，常在思考是否有AI工具能幫忙搞定報表分析？
用了幾款後我覺得RowsAI是很好上手的AI數據分析工具，可串接 GA4、Looker Studio、Meta Ads、Google Sheet ，不需寫公式，讓AI 幫你整理分析及畫圖表。
◼RowsAI功能特色
1. 簡單易用的數據圖表功能
2.可搭配AI做數據分析
3.可串接GA4、Meta Ads、Google Searchconsole、Google Sheet等數據報表
我在使用RowsAI時，多數情境都是上傳檔案就可操作，不需要寫什麼複雜函式，就能完成資料整理與報表分析的工作。
另外RowsAI也降低了使用AI做數據分析的門檻，可使用Prompt跟AI溝通，AI就能協助從數據中提供數據洞察。
文章中有整理一些示範截圖，提供大家參閱，目前 RowsAI 也提供了免費方案可體驗大部分功能，跟多數AI工具一樣，只有超過免費使用額度時，才需要付費升級，也鼓勵大家都能試試看這款AI數據分析工具。
[閱讀全文] 🔗 https://jasondiginote.com/rowsai-marketingtool/
【懂數據分析，行銷職涯選擇更多】
很多人以為行銷工作只是「寫企劃案」、「發社群貼文」、「辦活動」、「執行廣告」。
但如果只停留在表面的創意與執行，往往缺乏精準度。唯有結合具體的數據分析，才能拆解出實質的反饋，為行銷行動提供更有力的支撐。
行銷方案若缺乏數據佐證的行動，容易淪為自我感覺良好的想像。希望行銷職涯走得更長遠、擁有更多選擇，就必須培養數據分析的能力。
👉行銷人為什麼一定要懂數據？
👉從哪裡開始練習數據分析？
→詳全文 https://reurl.cc/XAA9ER
🎧👂Podcast網址 在文章最下方
🎯其他文章 https://brandmarketingcareer.com/
PM 如何開始學習數據分析？由淺至深的學習步驟分享
學習數據分析對產品經理（PM）來說非常有幫助，透過掌握數據分析技能 PM 可以更深入理解用戶行為、產品績效以及市場趨勢，進而支持產品策略制定、優化功能、並做出更準確的決策。下面是更詳細的學習步驟和重點：
1. 學習基礎概念
- 統計基礎：了解平均值、標準差、變異數等統計學概念，這些基礎知識有助於理解數據的分佈和趨勢。例如，標準差可以幫助 PM 判斷數據是否集中，而變異數可以用於評估不同用戶群之間的行為差異。
- 概率和分佈：學習常見的數據分佈 (如常態分佈、正態分佈) 有助於理解 A/B 測試中的數據變異。了解基本的概率知識可以幫助 PM 理解樣本數據代表性，以便在小樣本測試中做出更可靠的決策。
2. 掌握數據處理工具
- Excel 或 Google Sheets：這些表格工具是初學者最容易上手的，且功能豐富。PM 可以學會如何使用公式進行數據篩選、樞紐分析 (Pivot Table)、VLOOKUP、篩選和排序。這些技能有助於簡單的數據清理和匯總，能快速得到初步結論。
- SQL：學會 SQL 是 PM 提升數據處理能力的有效方式。SQL 可用於直接從數據庫中提取和分析數據，如 MySQL、PostgreSQL 等。推薦練習查詢語句 (SELECT)、篩選條件 (WHERE)、分組和聚合 (GROUP BY) 等基礎語法，這些技能讓 PM 能夠有效地自助式查詢數據。
- 數據庫基礎：了解數據庫結構和基本概念（如表、字段、主鍵和外鍵）有助於 PM 更好地與數據團隊合作，並理解數據架構如何支持產品的數據需求。
3. 學習數據可視化
- 可視化工具：學會使用 Tableau、Google Data Studio 等工具來創建數據圖表，這可以幫助 PM 把複雜的數據結果以圖表呈現，更直觀地向團隊和利益相關者展示關鍵數據。
- Python 視覺化：若 PM 希望進一步加強數據分析能力，可以學習 Python 基礎語法，並使用 Matplotlib 和 Seaborn 等視覺化庫來生成高度自定義的圖表。透過這些工具，可以創建用戶行為趨勢圖、產品使用頻率圖等可視化報告。
- 了解圖表選擇：學會選擇合適的圖表來呈現數據，比如用折線圖來展示趨勢，用長條圖來比較類別數據，或用散點圖來查看兩個變量的關係。這樣 PM 可以根據數據特性選擇最佳圖表，有效呈現洞見。
4. 進階分析技能
- A/B 測試：A/B 測試是一種經常用於產品決策的方法。學習如何設計和解讀 A/B 測試結果有助於 PM 在產品改動中做出更科學的選擇，例如測試新功能的影響或不同設計版本的效果。了解統計顯著性和樣本量計算是 A/B 測試中重要的概念。
- 假設檢定：掌握 t 檢定、卡方檢定等基本統計檢定，這可以幫助 PM 驗證假設，判斷某項改變是否具有顯著性影響，從而更科學地進行功能優化。
- 回歸分析：學習簡單的線性回歸分析，這能幫助 PM 找出不同變量之間的關係，例如評估用戶行為（如登入次數）對留存率的影響，這有助於預測產品某些改動對用戶的影響。
5. 練習解讀結果
- 分析數據報告：PM 可以從定期數據報告中開始練習，學會辨別和解讀指標變化、趨勢走向，並根據數據中的異常找出原因。例如，使用者活躍度異常降低可能與某次功能改版相關。
- 數據駕駛儀 Dashboard：學會設計和使用數據駕駛儀 (Dashboard) 有助於追蹤產品的關鍵指標，PM 可以根據需要定期檢查主要數據，快速掌握產品現況，並及時反應問題。
- 形成洞見並提出建議：除了查看數據變動，PM 應練習從數據中發掘潛在洞見並提出改進建議。例如，若數據顯示用戶在某些步驟的流失率較高，可以考慮簡化操作流程，提升轉化率。
AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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公司的人力資源能力強不強？老闆必看這10大人資數據分析
要判斷一家公司的人力資源能力是否強，不能只看表面組織人數或KPI是否達成，而是必須透過關鍵人力資源數據（HR Metrics）來量化判斷。以下我為您整理出老闆必看的人資數據分析指標，每項附上計算方式、參考值與強弱判斷依據，幫助您精準掌握組織體質。
老闆必看：十大人資數據分析＋強弱判斷
人資數據分析1. 員工流動率（Turnover Rate）
定義： 衡量員工離職的頻率。
計算方式： 當期離職人數 ÷ 期初在職人數 × 100%
參考值： 建議低於10%（季），年流動率控制在30%以下。
判斷：
低於10%：穩定
10~15%：可接受
高於15%：警訊，須檢討留才政策
人資數據分析2. 平均在職年資
定義： 員工在公司服務的平均時間。
計算方式： 員工在職總年資 ÷ 總人數
參考值： 超過3年為佳
判斷：
高於5年：非常穩定
3~5年：穩定
低於2年：需留意人力流動與培訓成本
人資數據分析3. 聘用成功率（Offer Acceptance Rate）
定義： 被錄取後實際入職的比率。
計算方式： 成功報到人數 ÷ 發出錄取通知人數 × 100%
參考值： 80%以上為佳
判斷：
80%：溝通良好，招募吸引力強
60~80%：中等
<60%：需檢視招募策略、薪資福利、流程體驗
人資數據分析4. 新進員工三個月留任率
定義： 新人是否能穩定融入團隊。
計算方式： 入職滿三個月人數 ÷ 該期間新進人數 × 100%
參考值： 超過90%為理想
判斷：
90%：文化適配佳
70~90%：中等
<70%：可能是選才錯誤或缺乏 onboarding 機制
人資數據分析5. 每位員工創造營收（Revenue per Employee）
定義： 衡量每個人為公司創造的價值。
計算方式： 總營收 ÷ 員工總人數
參考值： 依產業而異，建議與歷年數據或同業對比
判斷： 趨勢若下滑，表示人效下降，需強化流程與培訓
人資數據分析6. 人事成本佔營收比例
定義： 公司營收中有多少用來支付薪酬與人力成本。
計算方式： 年度人事支出 ÷ 年度營收 × 100%
參考值： 20%~30%為合理
判斷：
<20%：人力可能不足或壓榨
20~30%：健康結構
40%：成本過重，需優化編制與效率
人資數據分析7. 平均招募時長（Time to Hire）
定義： 從開缺到新員工報到所需時間。
計算方式： 招募總天數 ÷ 招募成功次數
參考值： 一般職缺建議30天內
判斷：
<30天：效率高
30~45天：可接受
45天：流程需簡化或招募管道需優化
人資數據分析8. 訓練投資金額占比
定義： 公司投入員工學習發展的比例。
計算方式： 年度訓練總預算 ÷ 年營收 × 100%
參考值： 0.5%~3%為合理範圍
判斷：
3%：重視人才培育
0.5~3%：正常投入
<0.5%：發展力不足，恐無法育才留才
人資數據分析9. 內部晉升率（Internal Promotion Rate）
定義： 內部員工晉升而非外部招募的比例。
計算方式： 內部升遷人數 ÷ 總升遷人數 × 100%
參考值： 高於50%較為理想
判斷：
50%：內部育才有成果
<30%：外部依賴過重，缺乏人才接班梯隊
人資數據分析10. 員工滿意度（Employee Satisfaction Score）
定義： 員工對公司整體感受與歸屬的指標。
計算方式： 問卷總分 ÷ 受訪人數（5分制常見）
參考值： 建議維持在4分以上
判斷：
4.2：高度滿意，氛圍良好
3.5~4.2：中等偏上
<3.5：建議展開內部訪談、改革文化與福利制度
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「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
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1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
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數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰
什麼是數據分析師？需要哪些技能？
數據分析師工作內容
數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。
數據分析師技能與工具能力分析
基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
1. 數據分析師基礎工具能力
數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。
Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。
商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。
簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力
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2. 數據分析師核心技能
多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。
R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。
SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。
Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。
Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。
3. 數據分析師證照
GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。
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4. 數據分析師進階升級技能
透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。
網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。
VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。
雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。
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搭配5大特質（軟技能） ：錄取數據分析師更容易
數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。
溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。
解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。
自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。
數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。
數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵
數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。
1. 台灣數據分析師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 影響數據分析師薪資的因素
技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。
行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。
數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘
數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑：
1. 資料科學家
如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。
技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。
課程推薦：AI資料科學家全方位學程班
2. 資料工程師
資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。
技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。
學習指南：資料工程師學習地圖
課程推薦：資料工程師養成班
3. 軟體工程師
部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。
技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
哪些產業需要數據分析師？
數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛：
1. 科技與軟體業（AI數據分析師）
分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。
2. 電商與零售業（商業數據分析師）
優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。
3. 金融與保險業（金融數據分析師）
信用評分模型、風險預測，優化投資策略。
4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）
個性化治療方案，疾病趨勢預測。
5. 半導體製造業（數據分析師）
製程數據分析，設備異常檢測。
6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）
廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。
數據分析師的挑戰
首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。
在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。
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延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
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HR工具箱必備：自訂動態報表模組，幫助人資快速成為數據分析高手
你也時常遇到老闆突然叫你產出各種人事報表嗎？「早上說、下午要」的情況屢屢上演，是否常想著若能快速產出老闆要的資料就好了，不想在各式報表中切來切去、貼來貼去？其實，你一點都不孤單！104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放。
文章導讀：
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？自訂報表如何準確運用？最實用的人資儀表板整合BI系統，打造專業WorkFlow總結人資自訂報表優勢
在企業經營的過程中，資料與報表的管理總是非常關鍵，尤其對於人力資源部門而言，能夠有效地追蹤與分析員工數據，可以大大提升決策和優化組織結構的效率。104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放，從欄位到分析邏輯，完全自行定義，打造真正屬於團隊需求的數據視角，進而提升決策的效率和品質。
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？
104 HR Max提供內建超過150張已設定好欄位邏輯的標準制式報表，能夠滿足大部分企業的日常需求，但時常會遇到特殊情況，需要增減報表欄位，或是調整欄位顯示順序，因此104特別開發可以根據企業的特定需求，透過5大步驟 x 750+欄位，輕鬆完成專屬於您的自訂報表。
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自訂報表與標準報表有哪些不同？
比較項目標準報表自訂報表欄位格式設定固定欄位及格式，無法更改。可彈性自訂格式、欄位，提供750+跨模組功能的欄位。資料整合數據整合能力有限，需要手動整併資料。依照不同種欄位功能，整合各類數據，高度客製化。資料分析需下載後整理，才能執行分析與統計。可於系統直接設定樞紐分析報表。便利性系統提供150+標準報表可直接使用，無須設定。依照HR需求設定，前置過程花費較多時間，但可直覺調整，No Code!適合對象適合初階的報表使用者。適合需要客製化分析的HR，或有特殊報表需求的部門。
人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？
104 HR Max提供150+張的標準報表，包含組織、人事、出勤、薪資、員工Portal使用相關，共5種模組。常見的員工人數、績效成果、證照數、差勤明細、薪資狀況等數據，系統都直接能下載報表，一次獲得各種項目的精準數據。而依據104人資F.B.I調查近三年人資最常利用數位工具處理的前三名依序為「員工出缺勤及請假作業」、「HR表單電子化」及「用手機打卡及處理假勤簽核」，調查也顯示2023-2024年已經有超過半數的企業已經開始運用數據分析進行人力資源管理，這些都在在展現數位化管理及數據報表資料的重要性。
▲104人資F.B.I調查近三年人資作業數位化項目使用率。
自訂報表如何準確運用？
了解了標準報表之後，現在就來告訴你自訂報表功能對人資夥伴的幫助有哪些，以下模擬各種情境能幫助您了解該如何應用人資自訂報表。
案例1：A公司老闆在4月2日當日因應美國關稅政策，想了解調節人力的可能性，請HR在1天內就要提供「2025年3月31日之前入職的員工名單，並依照入職時間、年齡進行排序」。首先，HR 只需在欄位設定中選擇部門、姓名、到職日、年齡等欄位，其後設定資料排序規則及篩選條件，即可快速生成所需報表，省去以前繁雜的手動數據整理過程。
案例2：B公司頻繁遇到員工離職，主管了解員工離職率是否與部門、工時相關，HR使用標準報表可能只能獲取到基本的離職數據，而自訂報表則可以進一步在離職資料中，加入離職員工的出勤與加班時數、年齡、學歷、任職部門等綜合資訊，並且產出樞紐分析，幫助HR與主管能快速深入分析離職原因與風險因素。
以上案例看起來簡單，但過去可能需要從不同功能下載報表後，接著在 Excel 另外整併資料，有了自訂報表功能後，可以直接從自訂報表挑選橫跨人事、出勤、薪資模組的資料欄位，進行報表產出與分析，大幅提升數據分析效率。
另外也提供一些報表設定情境供大家參考，可依照自身企業需求調整。
員工多元性ESG報（104 HR Max甚至提供一鍵生成ESG報告功能。）
員工績效與出勤時數相關報表
不同時期員工組成與薪資結構分析
政府機關資料報告
與財務相關的人事報表
104 HR Max報表功能共有5種模組x 750+欄位，無論想分析什麼，只要直接勾選相關欄位即可跑出相關數據，同時提供樞紐分析功能，讓您快速獲得精準的數據。
不只自訂報表，人資儀表板更是所有HR的最愛功能！
除了報表功能外，HR Max 還提供預設的人資儀表板，以圖表呈現關鍵的人資數據，幫助 HR 和主管快速掌握人才現況，例如：
員工性別、年齡、離職、育嬰留停等統計。
公傷病假、產假/產檢假/陪產假等統計。
主管職/非主管職的薪資結構統計。
讓HR可一目了然掌握現況，並且還能將圖表下載放進簡報中，可以直接與老闆報告說明，榮獲HR最愛的功能之一！
人資系統整合BI系統，打造專業WorkFlow
為了進一步提升人資數據的價值，HR Max 提供 OPEN API，可與企業的 BI（商業智慧）系統進行介接，打造更專業的人資洞察儀表板。 透過整合 ERP、CRM、HRM 等各種系統的資料，可以產出更具策略意義的分析結果，例如：
HR 總覽：即時掌握人力資源狀況。
團隊分析：了解團隊結構與能力，輔助任務分派。
新人管理：掌握新人留任情況，提升招募效率。
離職分析：分析離職原因，降低離職率。
出缺勤管理：掌握整體出勤狀況，提升員工效率。
以上這些功能與串接不僅是方便人資作業而已，更能展現人資的價值與決策能力。
數據說話！幫助HR提升價值與效率
自訂報表功能的推出，對企業管理好處已經提了很多，以下整理幾點優勢讓企業與人資能更加瞭解，選擇有自訂報表、儀表板、OPEN API串接的人資系統，如何真的能在人事工作上提升效率與價值。
靈活性與客製化：自訂報表允許HR根據特定需求選擇和調整報表欄位，能針對個別企業或部門的需求進行客製化設計，從而提高數據的實用性。
加速數據與深入分析：自訂報表功能大幅提高數據處理的效率，使HR可以快速生成報表，無需手動整理數據，能進行更深入的數據分析。
自動化數據更新：一旦設置報表，HR每次下載只要調整報表資料的篩選條件，隨時自動更新報表資料，確保獲取最新及準確的資訊，減少手動輸入錯誤。
數據驅動決策：自訂報表可提供所需的關鍵數據，幫助HR和管理層做出明智的決策，尤其在招募、留才及其他人力資源策略上能夠提供有力的數據支持。
即時應對突發需求：在面對突發狀況，如主管要求特定報表或即時資訊，自訂報表能確保HR能迅速回應和提供所需數據，提升人力資源部門的應變能力。
104 HR Max 的自訂報表功能不僅是工具，還是一個協助企業與人資發掘數據價值的專業夥伴，使人資的管理工作變得愈加有價值與效率。強大的報表功能，讓各個企業能夠在數據驅動的時代中，取得優勢！
立即了解104 HR Max：https://104ha.com/XA0Te
產品經理(PM)學習數據分析的好處！強化決策依據、提早發現問題等，提升你的產品市場競爭力
當產品經理 (PM) 掌握了數據分析能力後，可以更全面、深入地應用數據來推動產品成功，數據分析技能讓 PM 不僅能回答「發生了什麼」，還能進一步探索「為什麼會發生」和「我們應該怎麼做」，大幅增強了在產品開發中的核心價值。以下是數據分析對 PM 的詳細好處說明：
1. 強化決策依據
- 客觀數據支撐決策：傳統的決策過程可能依賴經驗或直覺，但數據分析可以提供具體的數字和趨勢，幫助 PM 以更客觀的角度看待問題。例如，針對某功能是否受歡迎，分析其使用數據和留存率就能提供比用戶反饋更有力的證據。
- 快速響應市場變化：透過分析市場數據（如用戶需求變化、競爭對手行動），PM 可以在市場出現變動時更快調整產品策略，搶占先機。
2. 識別問題並發現機會
- 找出用戶痛點：PM 可以通過數據分析識別用戶的困難，例如在某些功能流程中，發現有較多用戶流失，可能意味著該功能體驗需要優化。
- 發現新功能需求：從用戶行為數據中挖掘未來的潛在需求，例如發現用戶在特定情況下會頻繁使用某些功能，可能是新功能的開發方向。
- 市場細分：數據分析能幫助 PM 更清晰地識別目標客群，並了解各類用戶群的不同需求。例如，透過行為分析找出不同用戶群對產品功能的偏好，有利於制定更具針對性的產品策略。
3. 追蹤產品成效
- KPI 和指標監控：PM 可以透過分析各種關鍵績效指標 (KPI) 來判斷產品是否達到目標，如用戶留存率、活躍度和轉化率等。這有助於 PM 對產品發展進行定期檢查，確保方向符合目標。
- 衡量改版效果：每次產品的改版或新功能上線後，PM 可以透過數據分析追蹤改變的影響，如通過 A/B 測試來確定改動是否帶來正面結果，並從數據中了解具體影響程度。
- 數據驅動迭代：透過數據得出的 insights，PM 可以不斷優化和迭代產品，提升用戶體驗。例如，針對某些低互動率的功能，PM 可以根據分析結果找到改進方法。
4. 增強與數據團隊的合作
- 更好地表達需求：當 PM 具備基礎數據分析技能後，可以更精確地描述所需的數據指標和報告形式，避免因溝通不清而浪費數據團隊的時間。
- 提升分析報告的理解力：PM 可以更輕鬆地理解數據團隊提供的分析結果，快速從數據中提取重點，將結果轉化為行動方案，而不是依賴數據專家進行翻譯。
- 減少依賴並增加自主性：具備基本的數據技能後，PM 可以自己完成簡單的數據查詢與分析，減少對數據團隊的依賴，加速產品迭代過程。
5. 提升市場競爭力
- 更全面的市場理解：數據分析不僅幫助 PM 解讀自家產品的表現，也能分析市場動向、競爭對手的策略等。例如，透過第三方數據平台（如 Similarweb 或 App Annie）獲得競品流量來源、用戶行為偏好等。
- 前瞻性預測：在掌握了用戶行為、需求變化的數據趨勢後，PM 可以做出更前瞻的產品策略規劃。例如，預測某種新興需求的增長，並搶先推出對應功能
從「難搞的低績效員工」到可管理的績效課題—HR 必備的診斷與處理策略
文／黃愛 Lilian Huang 104人資學院 資深專任顧問
績效其實等於「能力 × 意願」，處理低績效的第一步是釐清到底是哪一端出了問題。先檢視目標是否具挑戰性又可達成，避免因訂錯目標誤判員工；若是能力不足，可透過訓練、SOP或職務調整來支持；若是意願不足，則需透過面談釐清動機，並檢視主管互動與組織文化。管理者應以公平且具建設性的回饋促進進步，配合可量化的成長指標與定期檢視，將績效管理從零碎行為轉為制度、技能與文化並重的流程。
本文導覽
前言：績效 = 能力 × 意願(1) 先檢視目標是否合理(2) 區分能力問題與意願問題(3) 注意管理者回饋與認可的公平性(4) 強化進步導向的回饋機制將績效管理視為一門「藝術」與系統工程為什麼現在就要重視？需要協助把策略落地？
在許多公司裡，主管與老闆常抱怨：「這位員工績效太低，真難處理！」但在執行績效管理（績效管理、低績效員工、目標設定）時，我們常忽略一個簡單卻關鍵的出發點：績效 = 能力（ability） × 意願（willingness）。弄清楚是哪一端出了問題，才能有對症下藥的作法。
1. 先檢視目標是否合理
很多所謂的「低績效」，其實是目標訂錯了。目標應該既有挑戰性也要可達成—不是要求會騎腳踏車的人去開車。年度目標應考量外在情勢（通膨、競爭）與個人進步期待（經驗累積、勝任力提升），逐步提高，而不是一夕暴增。合理的目標設定是誤評低績效的第一道防線。
2. 區分能力問題與意願問題
能力不足時，檢視是否給予足夠訓練、SOP、範本與時間，或是否須調整到更適配的職務。意願問題則可能源自個人價值觀或外在環境（主管態度、文化認可）。透過面談與行為觀察釐清原因，才能決定是投入發展還是結束關係。
3. 注意管理者回饋與認可的公平性
績效文化會因主管反應而塑造成型。若主管只在「少數錯誤」時嚴厲批評，卻在「少數成功」時過度獎勵某些低基期人員，會讓持續穩健表現的優秀員工感到不公平，反而破壞動力。管理者應誠實回應每位員工的貢獻，兼顧進步肯定與長期表現獎勵。
4. 強化進步導向的回饋機制
對於努力但尚未到位的員工，除了給予資源與明確指導，還要及時肯定每一次的改善；對於一貫表現佳但偶有失誤者，也要以發展角度回饋，而非一味責難。建立可量化的成長指標與定期回顧，有助於讓員工看到自己的職涯軌跡。
將績效管理視為一門「藝術」與系統工程
優秀的績效管理結合制度（績效評估、目標管理）、技能（主管領導、回饋技巧）與文化（公平、透明）。HR 應主動學習管理典範、設計培訓課程，並可透過顧問協助與系統工具把流程標準化，降低人為偏差，提升決策品質。
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有效的績效管理能提升員工生產力、降低流動成本並促進人才發展，是人才策略（人才發展、員工激勵）成功的關鍵。錯誤的處理方式不只傷害當事人，也會讓整體團隊出現「不敢優秀」或「只追求半成功」的扭曲行為。
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跳脫「解雇」陰影：善用PIP績效改善達成員工與組織共同成長
績效改善計劃（Performance Improvement Plan, PIP）日益受到重視，成為企業留才及促進員工成長的重要工具。然而，如何在人情世故與企業需求間取得平衡，是每位主管面臨的挑戰。本文深入探討PIP制度的應用技巧，強調「助人成長」的核心理念。通過良好的溝通面談，如正向肯定、關懷輔導和發展面談等技術方法，我們可以幫助員工克服問題並提升績效，同時提升組織與員工之間雙贏共好的效果，使PIP成為努力改變而非淘汰的一項重要策略工具。
文／宸碩管顧公司總經理｜楊伸太博士這段文字是作者和他的身份。
原標題：績效管理與技能提升計劃（PIP）- 談如何做到顧及人情世故的PIP制度
關鍵字
PIP
員工績效輔導
績效管理
績效分析
績效面談
關懷面談
輔導面談
發展面談
本文目錄（點擊可快速前往）
前言：PIP，成為留才與助人成長利器
人才定義與PIP
績效管理循環與績效輔導回饋流程
啟動面談，做好部屬關懷與傾聽，談談『正向肯定面談』與『關懷輔導面談技巧』
啟動面談，做好部屬績效面談，談『績效輔導面談技巧』
啟動面談，做好人才發展面談，談『發展輔導面談技巧』
總結
一、前言：PIP，成為留才與助人成長利器
在現今大缺工時代下，人才辨識與人才管理、留才機制與效能，，變成為企業人資與部門主管非常重要的議題，其效能展現的核心成功關鍵就是「績效管理機制與PIP技能」了！
績效管理的三大目的是：與組織目標連結、與激勵機制（升遷與獎金）連動、助人成長（發展、訓練、輔導），而主管如果透過良好的PIP（Performance Improvement Plan）技能，肯定能在「助人成長」的領域中，讓所屬團隊同仁獲得正相關的改變與提升，進而為組織與同仁創造雙贏共好的成果！
又或者處理績效不佳的同仁員工，常常是主管心中「極度不想面對的痛點」，一方面擔心影響團隊績效與氣氛，另一方面又怕傷害員工自尊、甚至引發勞資糾紛的風險等，都是值得主管現今持續提升「運用PIP轉化為留才與助人成長或合法合情合理處理技能」的迫切重要課題！
二、人才定義與PIP
許多主管在面對績效不佳員工時，常有以下疑慮：(1.) 這個人是「能力不足」還是「意願下降」？(2.) 是「態度問題」還是「能力不足」？(3.) 值得積極培養，還是維持現狀？考慮替換？(4.) 上述這些疑慮，其實在定義前，都要先回到公司的「人才標準」，才是最客觀正確的。
一個完整的人才定義，至少要包含四個構面：(1.) 績效表現：能否達成「職位說明書」中所對應的「任務」與「工作績效目標」。(2.) 態度與意願：是否符合企業文化與團隊合作精神、以及本身對工作的意願。 (3.) 現職能力：是否具備滿足該職位所需的能力，包括個人特質與專業能 (4.) 發展潛力：是否具備「下一個職涯位置」的潛力。
再次提醒：在談 PIP 前，必須先釐清「人才」的定義，當員工在績效上出現落差時，主管與 HR 應評估的不只是「數字結果」，而是要回到「這個人是否仍符合公司的人才標準」，哪裡不符合？所對應的管理措施為何？
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三、績效管理循環與績效輔導回饋流程
績效管理循環的架構，整理如下圖(詳細可參考：卓越主管的關鍵四大管理)
2. 績效管理的目的(1.) 策略性：A. 協助並達成企業所追求之長短期目標B. 確實達成組織目標(轉化公司目標為個人目標)(2.) 管理性的：A. 晉升、輪調、調薪、獎懲、訓練
(3.) 發展性的：A. 改善員工績效、發展員工潛能B. 工作改善與進步C. 協助員工成長與發展
3. 績效管理循環的關鍵成功因素(1.) 績效目標連動組織目標：要能承接組織策略的目標，也就是要能將組織目標有效串接起來!(2.) 指標符合SMART原則：如下圖
Simply & Specific 簡單、明確具體的要清楚說明，而不是一個概略性的Measurable 可衡量的必須用量化的指標來訂定Achievable 可達成的具挑戰性且實際可完成的Relevant 有關連的必須與工作表現的重點相關Timely 有時間限制的在限定的時間內完成
(3.) 過程管理與追蹤、面談：過程中，進行即時的績效評估與相關面談，持續正向回饋與指導，幫助達標並與其，與員工討論本期結果與可精進方向。A. 特別提醒，在這個循環中，績效的追蹤、必要輔導與回饋的「及時性」相當關鍵，否則 PIP 只會變成一種「突如其來的挫折」！B. 因此，主管應在員工出現異常跡象時，就要及時啟動介入，也就是可以：- 透過日常回饋，正向點出不足並提出改善建議。- 若落差持續發生，則啟動正式的 PIP 流程。C. 過程中的面談，可區分以下幾種類型：- 正向肯定面談：主管發現員工有績優事件發生，想給該員工肯定與鼓勵時使用- 關懷輔導面談：主管發現有能力之員工，其工作意願突然下降或工作動力、積極度下降時，啟動即時的關懷，以利表達對員工的重視，並了解真正原因，方以協助恢復意願與動力!- 績效輔導面談：針對過程中或期末時，員工績效達成狀況不理想，或者行為態度欠佳者，推論是無意願或能力有問題時，啟動正式的績效輔導面談。- 發展輔導面談：針對績效考核後，辨識出的績優人才，進行主動式的人才發展面談。- 特別提醒，上述幾種面談類型，都要聚焦『核心目的』，同時也要及時啟動，才能獲得最佳效益!
四、啟動面談，做好部屬關懷與傾聽，談『正向肯定面談』與『關懷輔導面談技巧』
1. 肯定要及時，員工會有持續好表現：主管發現員工有績優事件發生，就可啟動正向肯定面談，同時全程一定都是正向肯定，沒有任何『提醒注意或需要改善或責備的語詞/事項』！(1.) 建議主管可多練習正向語言，同時可採用『STAR紀錄與表達法』，進行對員工深層的肯定A. Situation：情況，該正面事蹟當時的情況B. Task：任務，該正向事蹟當時員工所擔任的工作任務C. Action：行動，該正向事蹟當時員工展現的良好行為D. Result：結果，該正向事蹟當時員工展現行為後之結果
2. 主管發現有能力之員工，其工作意願突然下降或工作動力、積極度下降時，啟動即時的關懷，其操作重點如下：(1.) 關心：主管表達對該員工表現出工作表現的肯定後，針對所觀察的近況，真誠的關懷，引導其說明!(2.) 了解與分析：主管真誠傾聽與理解，同時針對導致意願下降的主因，給予分析與診斷!(3.) 必要的引導與正向鼓勵：主管在分析出主因後，找出方法，引導其重回積極動力，並多強正向鼓勵!
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五、啟動面談，做好部屬績效面談，談『績效輔導面談技巧』
績效輔導面談之步驟如下表(員工需要改善時)
面談步驟重點說明STEP1.主題說明說明本次面談的目的、所需時間及主要內容STEP 2.傾聽其說明本期工作目標完成情況對照部屬自評表，鼓勵部屬重點說明工作表現與成果積極傾聽與覆述重點STEP 3.針對考核結果進行回饋與必要的分析與溝通運用『三明治』技巧，說明與溝通考績結果說明部屬表現績優事項提供事實引導需要改善之處(表現不佳之處)，可善用STAR說法偕同擬定改善的方法，並且鼓舞部屬積極實踐與達成STEP 4.設定下期目標討論與設定部屬下一期工作目標與計劃，以及應改善的工作項目，並找出部屬的培訓需求與計畫STEP 5.總結本次面談重點總結本次內容並給予正面積極的鼓勵
本績效面談，是面談類型中，最正式的面談，也最需要有面談紀錄，以利必要時(例如啟動資遣)，因應勞動事件法之舉證用，補充關鍵技巧要點如下：(1.) 建立信任：強調 PIP 的目的不是要淘汰，而是協助改善，回歸「助人的初心」，將有助於員工卸下防備，願意面對問題。(2.)數據為基礎：避免流於主觀，必須以績效分析結果為依據；行為態度改善的部分，也善用上文提到的STAR說明與溝通。(3.) 真誠傾聽：必要的筆記、尊重的眼神與肢體語言，讓員工感受到主管真心願意傾聽。(4.) 同理、正向表達：過程中，都是正向語言，沒有負向語言，必要的時候也要展現同理心，例如「我理解你最近壓力很大」，減少對抗心。(5.) 問題探索：關心與詢問是否有影響工作的外在或內在因素（如家庭困難、心理壓力、技能不足）。
六、啟動面談，做好人才發展面談，談『發展輔導面談技巧』
對於績優人才，主管在現今留才大時代下，更應該著重主動引導與規劃出該類員工在組織內部的職涯發展方向，包括晉升路徑、跨職能發展或專業深耕等，讓這類人才在公司能因為看的到未來，而對組織產生更高之向心力與價值貢獻。
展開步驟(詳細可參閱：創辦人、主管退休誰來接班？給HR的關鍵人才梯隊建立指南，以及用個人發展計畫（IDP）留下好人才（上）訂定與執行6大步驟(1.) 職涯願景與目標設定(2.) 識別關鍵職涯路徑(3.) 制定階段性發展策略(4.) 資源支持之運用(5.) 定期檢視與調整
七、總結
在 PIP 中，第一步往往不是「談績效」，而是「談助人的初心」。
績效指標(成果)與職能(行為)，是考核基本
考核能公平客觀合理，員工才會願意好表現
公平做出人才辨識與缺口分析，善用各類績效面談，真心誠意回饋與發展
主管的正向語言非常關鍵，請多練習與善用
平時記錄行為事例(優/待改善)，及時回饋
善用人才九宮格，主管讓績優人才數增加
特別提醒，需要的時候，就要及時啟動，不要等到公司規定的績效面談時間！
正向用詞很重要，回歸助人成長的初衷！
最終，作者期許本文，能讓各HR 與主管們，針對績效管理與PIP方面，有所助益，成為留才、助人成長的助力，而不是單純的淘汰工具，也不再是「痛苦的代名詞」，而是一種讓組織與個人共同進步的正向力量。
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行為改變技術的評估與效果測量 行為改變技術 大葉大學國企系
行為改變技術的評估與效果測量 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
行為改變技術的設計與實施完成後，評估與測量效果是確保策略有效性、可持續性與改進的重要環節。本章將介紹行為改變效果的評估方法、指標設計、數據收集技術，以及結果分析與報告撰寫，幫助學生掌握行為改變專案的完整循環。
二、行為改變評估的重要性
1. 檢驗策略有效性
o 了解行為干預是否達到預期目標。
o 判斷技術或工具的適用性與可行性。
2. 改善與調整策略
o 根據數據分析結果，調整技術組合或實施流程。
o 避免資源浪費，提高干預效率。
3. 確保可持續性
o 評估行為維持狀況，確保改變不僅短期有效。
4. 提供研究與政策依據
o 為教育、健康、環境等領域提供科學依據。
三、評估指標設計
（一）行為量化指標
• 次數與頻率：每週運動次數、每日蔬果攝取量。
• 持續性：行為維持天數、連續達標週數。
• 遵循率：達到指定目標的比例。
（二）心理與認知指標
• 態度變化：對行為的態度評估問卷（Likert 量表）。
• 自我效能感：行為自信心、能力感提升。
• 動機指標：內在與外在動機改變。
（三）環境與社會互動指標
• 社會支持量：小組互動次數、社群回應率。
• 環境使用率：設備使用次數、工具或 App 活動數據。
四、數據收集方法
1. 自我報告工具
o 行為日誌、問卷、調查表
o 優點：簡單、成本低
o 缺點：可能有記憶偏差或社會期望效應
2. 觀察與紀錄
o 現場觀察、攝影紀錄、行為監測
o 優點：客觀
o 缺點：需人工或技術成本較高
3. 數位追蹤工具
o App 記錄、穿戴裝置（步數、心率）、線上學習平台數據
o 優點：持續追蹤、精準
o 缺點：需技術支持、隱私保護問題
4. 混合方法
o 結合自我報告、觀察與數位追蹤，提高資料可靠性
五、效果測量與分析方法
（一）前後測比較
• 定義：在行為干預前後測量指標變化。
• 應用：分析干預效果大小、顯著性。
（二）對照組設計
• 定義：設置未接受干預的對照組，與實驗組比較。
• 應用：消除外部因素干擾，提升結果可信度。
（三）統計分析方法
• 描述性統計：平均數、標準差、百分比
• 推論統計：t 檢定、卡方檢定、ANOVA
• 進階方法：多元迴歸、結構方程模型，用於行為決定因素分析
（四）質性分析
• 訪談、焦點團體、觀察筆記
• 用於理解行為背後原因、障礙與文化影響
六、章末重點整理
1. 評估與測量是行為改變技術成功的關鍵環節。
2. 評估指標包括行為量化、心理認知、環境與社會互動指標。
3. 數據收集方法包括自我報告、觀察、數位追蹤及混合方法。
4. 效果測量可採前後測、對照組設計，並使用統計或質性分析方法。
5. 評估結果可用於策略改進、行為維持及政策或研究支持。
七、討論題
1. 選擇一個行為改變專案，設計三個量化指標與兩個心理認知指標，並說明選擇原因。
2. 討論自我報告工具與數位追蹤工具在行為評估中的優缺點。
3. 如何在亞洲大學生群體中，確保社會文化因素被納入評估設計？
八、案例分析
案例 4-1：大學生運動干預專案效果評估
• 背景：某亞洲大學實施八週運動干預計畫。
• 評估指標：
1. 行為量化：每週運動次數、運動持續時間
2. 心理認知：自我效能感、運動態度問卷
3. 社會互動：小組互動次數、App 打卡頻率
• 數據收集方法：
o 運動日誌、自我報告問卷、運動打卡 App
o 結合前後測與對照組設計
• 分析方法：
o t 檢定比較前後平均運動次數
o 相關分析檢驗自我效能與運動頻率關聯
• 結果：
o 平均運動次數從 1 次/週提升至 3.2 次/週
o 自我效能問卷得分提升 25%
o 社群互動活躍度與運動頻率呈正相關
• 分析重點：
o 整合量化指標與心理指標，可全面評估干預效果
o 對照組設計提升了結果可信度
o 數位工具輔助可持續追蹤與調整策略
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！