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地理資訊系統是一種用來收集、管理、分析和展示地理空間資料的技術。具備這項技能能幫助企業或組織更有效地進行空間規劃、資源管理和決策制定。應用範圍廣泛，包含城市規劃、環境監測、交通管理及行銷分析等。熟練操作相關軟體，如ArcGIS或QGIS，能提升工作效率與專業價值，對於從事地理資訊、環境科學、公共政策、物流等領域的求職者尤其加分。總結來說，這是結合地理與資訊科技，協助解決實際問題的重要技能。
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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。
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TIPCI臺灣國際專業認證學會
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Excel 可用於處理各式資訊數據和分析統計，是職場上必學的軟體。除了基礎的公式和表格外，它其實也能用於自製函數，甚至是活用巨集指令、VBA 等高階操作。剛畢業進入職場，考取SSE Microsoft Excel 國際認證，便能證明已具備Excel軟體的應用了。
考證內容由職場中人事、財會、業務、管理方向命題，通過 SSE Microsoft Excel國際認證，證明您具有獨立完成，建立、編輯、美化工作表，以及應用公式和函數等基礎方面的能力。
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GSAE
GSAE（全球策略與分析專家）證照專為具備策略規劃與數據分析能力的專業人士設計，涵蓋市場趨勢解析、競爭策略制定及決策支持技術，強調實務應用與理論結合。持有此證照代表具備運用數據驅動策略思考，提升企業競爭力的專業素養，適合從事企業管理、行銷分析及策略規劃等相關職務。
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資料庫與資料結構處理認證是關於如何有效地管理和組織數據的認證。學習者將學習設計和實現關鍵的資料庫技術，如關係型數據庫，以及資料結構處理技術，如排序、搜索和哈希表等。
資料庫與資料結構處理認證評估專業人士在資料庫和資料結構處理方面的能力和專業知識。通過這項證照的專業人士通常具備設計、實施和管理資料庫系統以及處理各種資料結構的能力，以支援組織的數據管理需求。
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SPSS統計分析與資料探勘
SPSS統計分析與資料探勘是一項專注於統計分析和資料挖掘的證照，旨在培養專業人士在各種領域中運用SPSS軟體進行數據分析和洞察。這項證照涵蓋了SPSS軟體的各個方面，包括資料輸入、清理、分析和視覺化。持有此證照的人能夠利用SPSS來進行複雜的統計分析，從而發現數據中的模式、趨勢和關聯性，並提出具有洞察力的解釋和建議。
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GSNA
GSNA證照主要針對大數據分析與應用能力進行評估，涵蓋資料蒐集、處理、分析及視覺化等技能，協助持證人具備運用數據驅動決策的專業素養，提升在企業數據管理與分析領域的競爭力。
SANS Institute
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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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文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據【技巧2】微調圖表範本內容【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析
【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI
【使用AI】Graphy AI
工具：Graphy AI
網址：https://graphy.app/
雖然我們都知道圖表的重要性，前兩節也介紹了繪製圖表的AI輔助技巧，但圖表只是手段之一，更多時候您可能是被要求提出數據分析報告。在靈感枯竭時，「Graphy AI」這個AI圖表工具絕對是您的救星！
Graphy AI讓我們可以先把手邊的Excel數據拋在一旁，只要擬好簡單的文字描述（主軸當然要與手邊的Excel數據相關），此AI單憑一句話就可以自動生成最適合的圖表範本給我們參考；最棒的是，我們還可以把現成的Excel圖表請它分析，請AI針對我們的Excel資料生成簡報參考內容，這讓圖表製作、甚至是報告撰寫變得既簡單又有效率。
請連到http://graphy.app網站申請好Graphy AI免費帳號，用Google帳號即可快速申請好（圖／旗標出版提供）
【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據
申請好Graphy AI免費帳號後，我們先熟悉一下此AI的操作介面，剛才提到，此AI可單憑一段文字描述就快速生成圖表範本給我們參考，當您單有報告title卻苦無想法時，就可以先請AI提供一些思路。
請先開啟Graphy AI的首頁（http://graphy.app）：
點擊Chart功能，並點擊這個AI功能（圖／旗標出版提供）
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本。先輸入一段文字描述，單這樣就可以生成圖表範本：「2024年1-12月書籍專案的寫作人員和行銷人員投入資源規劃」。
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本（圖／旗標出版提供）
幾秒鐘後AI就會生成它所判斷出的建議圖表，若覺得這張圖表還可以，可以點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整。
點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整（圖／旗標出版提供）
【TIP】而當我們手邊有滿滿的Excel數據，對於該用哪種圖表毫無想法時，我們也不用急著套入資料開始瞎繪圖，可以利用這招用文字描述請AI給我們一些靈感。但提醒讀者，畢竟AI是利用區區一段話來推敲我們可能需要的圖表，因此不要想說會一步到位。如果結果差很多，甚至生不出來，就要換Prompt多嘗試看看了。
此外，前面您也看到了，其實我們並沒有餵入任何數值給AI，因此目前所生成的數值都是AI虛構的，僅供我們發想參考，但筆者就常利用這招得到靈感、回頭調整手邊的Excel資料呈現方式：
根據AI提供的範本回頭整理自己的數據，使其更符合報告需求，例如本例希望完成的報告其實用不到這3個欄位（圖／旗標出版提供）
以上等於是「AI先提供思路，我們再調整要納入分析的Excel資料」，這招讓我們不用一開始就陷入整理數據的困境，因為已經有了大方向，最終產出的圖表內容就不會離題太多了。
【技巧2】微調圖表範本內容
如果AI所生成的圖表範本您覺得方向還不錯，也可以繼續做調整。
點擊左側的Boards功能，預設會有一個儀表板，請點擊它。右側可以看到剛才存下來的圖表，滑鼠在圖表上停留後會看到選單，請點擊Edit。
（圖／旗標出版提供）
【TIP】這裡的Boards是dashboard（儀表板）的意思，Graphy AI的用途之一是建立儀表板，儀表板內可以展示各種圖表、數據指標和其他視覺化元素。不過這裡主要是介紹Graphy的AI圖表輔助功能，因此就不對儀表板編輯功能著墨太多了。
我們可以在生成的圖表基礎上去修改圖表類型及數據，點擊此圖示。可以快速切換其他種圖表類型。
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左側可以馬上看到結果，各類型的圖表底下還會提供客製化選項。
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別忘了生成的數值、單都是AI虛構的，可以點擊此頁次來修改。若想直接在此AI完成圖表製作，可以直接在這裡灌入手邊的真實數據。
（圖／旗標出版提供）
這2頁稍微體驗了Graphy AI的一鍵生成圖表範本功能，透過AI提供的範本，我們可以回頭優化Excel數據，確保最終產出的圖表更符合需求，減少手動摸索的時間。
【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析
Graphy AI當中還有一個最貼心、最不可錯過的AI功能 - 它可以根據我們設計好的圖表內容進行分析，提供各種總結式的論點，這簡直是寫報告的利器啊！例如AI會自動檢測圖表數據中的趨勢，並試著解釋這些趨勢的意義。或者幫我們識別數據中的異常值，提供可能的原因分析。凡此種種，有了Graphy AI提供的資訊做為靈感來源，就可以更輕鬆完成Excel圖表分析報告了。
本例假設已經在左圖中整理好真實的數據，接著在圖表的編輯畫面中點擊此圖示。提供的功能包括insights（提供洞見)、summarize（做總結）、Find anomalies（異常偵測）。也可以請AI將分析結果整理成投影片、報告、簡短PO文…等。
（圖／旗標出版提供）
我們來試試投影片這一項，點擊上圖的Presentation。 沒兩三下就生成投影片大綱 (Slde1、Slde2….) ，點擊「Insert」可以將這些內容插入到圖表下方。
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將生成的報告內容置入圖表內，看起來更有模有樣了。
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如果需要翻譯，可以在前頁下圖中點擊「copy」鈕，再將內容複製到ChatGPT等聊天機器人做翻譯。
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Graphy AI所提供的參考報告內容，其中的各種「見解」可以多參考是不是您要的方向。
（圖／旗標出版提供）
看到了吧！AI實在太強大 ，輸入區區一句話，幫我們自動做好圖表、簡報的參考資料了。筆者認為Graphy AI這樣的工具最適合用在當你對做圖表（或者做簡報）完全沒有靈感的時候，可以用這個工具快速獲得一些參考範本、或者可以嘗試切入的報告觀點。
【TIP】但千萬記得是「參考」資料喔！乍看之下AI生成的內容還滿有模有樣的，但如同操作時所看到的警語：AI responses can be inaccurate or misleading，有些內容細細推敲後可能根本毫無邏輯（甚至是虛構出來的）。總之，我們可以用AI來節省時間和激發靈感，但絕不能完全依賴它，最終的內容還是需要我們自己去檢驗、修正和補充，以確保資訊的準確性。
【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析
除了在Graphy AI介面生成圖表範本、整理數據外，Graphy AI也可以抓取一些現成的圖表來重製、做分析，此服務整合了多種資料來源，包括Google Sheets（可放置Excel檔案）、Google Analytics、Google Search Console、Meta Business、LinkedIn Analytics和x.com等，讓使用者可以輕鬆將不同平台上的數據匯入並快速生成視覺化報表，進一步分析各種指標和績效。
做法很簡單，先在主畫面點擊Chart，點擊Import chart，可以選擇匯入哪些來源的圖表。
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想抓取Excel圖表資料來做分析時，可點擊「Google Sheets」。
（圖／旗標出版提供）
2 接著會用瀏覽器登入您的Google試算表服務，若有內含已經做好的Excel圖表需要分析，直接點擊開啟它
3 當您將滑鼠游標移到現成的圖表上，就會看到Save to Graphy圖示，點擊後就可以將這張圖表匯入Graphy AI網站
（圖／旗標出版提供）
【TIP】沒看到Save to Graphy圖示？在您註冊好Graphy AI帳號時，應該會引導您安裝Save to Graphy這個Chrome瀏覽器外掛，若在上圖中沒看到此圖示，代表外掛還沒有安裝好，請自行到Chrome商店搜尋、安裝。
延續前面的操作，在點擊Save to Graphy圖示後，畫面會切回Graphy AI網站，可看到圖表已經匯入完成了。點擊「Save and open app」儲存，並在儀表板畫面開啟。
在儀表板畫面中，將滑鼠游標在圖表上停留，點擊選單內的Edit圖示。請注意，這裡的圖表數據跟Google試算表是「連動」的喔！若Google那端的數據有更新，可以點擊此圖示進行更新。右上角也會顯示這張圖表的來源是Google試算表。
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最方便的就是AI分析功能，請點擊此圖示。希望AI生成哪類型的報告都可以，本例選擇「Summarize」請AI針對Excel圖表做個總結。
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幾秒鐘的時間就針對左側的Excel原始圖表生成摘要給我們參考了！
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節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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OGSM運用 = MBO目標管理 + KPI關鍵績效指標 + PDCA管理
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OGSM 是一種目標管理與戰略執行精準達成目的工具。OGSM 利用表格幫助企業識別和利用市場機會，提供了一個簡潔而結構化的方式，來制定執行及追蹤企業或組織的戰略計畫，就像一張詳細的地圖，讓企業與個人的目標、策略、執行步驟及衡量標準變得清晰。
OGSM 是Objective（目的）、Goal（目標）、Strategy（策略）與Measure（衡量）
OGSM的G+S =OKR的KR，OGSM中的M =KPI
PDCA管理：目標設定／計畫（Plan）→管理實施／執行（Do）→考核評價／檢查（Check）→行動調整／改善（Act）。
Objective（目的）
Goal（目標） Strategy（策略） Measure（衡量）
DASHBOARD（衡量指標） ACTION PLANS（行動計畫）
1.Objective (目的）
描述個人或企業希望達到的成功長期願景，如「成為市場領導者」的陳述。
2.Goals (目標）
目的再進一步具體且可衡量的成果，要有時間或數字讓目標更加明確。
3.Strategies (策略）
為了達成上述所說的目標而採取的策略，需要考慮資源分配與優勢。
4.Measures (衡量）
數字或日期清楚、部門產出資料用來監控及追蹤執行進度，確保策略有效。
參考資料
1. https://blog.udn.com › chanrsOGSM法則運用-MBO目標管理+KPI關鍵績效指標+PDCA管理
2. https://nabi.104.com.tw › posts
OGSM法則運用-MBO目標管理+KPI關鍵績效指標+ (來源：nabi.104.com.tw)
3. http://blog.ylib.com › chanrs詹翔霖副教授0955268997 @YLib Blog
4. https://www.scribd.com 解決問題的諮商架構-向來只有人才有問題 問題分析與解決：詹翔霖
5. https://vocus.cc › article危機管理應對策略與關鍵 | 詹翔霖教授的沙龍
6. https://www.slideshare.net ›問題反映與分析解決 義守大學生物科技學系詹翔霖
報表分析系統推薦指南：中小企業如何不靠工程師也能看懂數據
「上個月業績為什麼下滑？」這個問題，在許多公司需要等上一週才有答案：業務匯出一份檔案，會計匯出另一份，再由某位同事花兩三天比對。等報表做完，問題多半已成定局。報表分析系統的價值，在於縮短從問題到答案之間的時間。
【報表分析系統是什麼】
可以把它理解為企業營運的儀表板層，負責把分散在 CRM、會計、人事、業務與行銷等系統的關鍵數據彙整在同一處，並以圖表呈現。傳統做法依賴試算表手工拼湊，每月要花數天結算才看得到上月數字。
管理王的報表分析系統內建於平台，資料來自企業日常在系統內的作業紀錄，因此不需要另外購買串接服務。
【六項主要功能】
一、全模組數據彙整。任務完成率、團隊績效、客戶轉換漏斗、業務業績排行、行銷活動投報、客服回應時間、員工工時分布與會計收支趨勢，集中在同一個分析介面。
二、自助建立報表。報表支援自訂維度，可依時間區間、部門、個人、客戶分類或商品類別組合，並提供柱狀圖、折線圖、圓餅圖與熱力圖等圖表，主管不必委託工程師撰寫查詢。
三、匯出與排程寄送。支援 CSV、Excel 與 PDF 匯出，也可以設定排程，例如每週一早上自動把上週績效報表寄給各級主管。
四、AI 歸因分析。以一句話提問，例如上個月業績為什麼下滑，AI 會進行原因分析，指出影響較大的因素並提出建議行動。
五、績效透明。個人、團隊與部門的完成率和達成率可以並列檢視，搭配平均處理時間與逾期率，讓績效評估有客觀依據。
六、與戰情室搭配。日常以戰情室看總覽，需要深入時再進入報表分析拆解細節，兩者使用的是同一份資料。
【誰適合使用】
想從憑經驗管理走向數據化管理、但沒有資料分析團隊的企業，是主要的適用對象。
情境一：一家顧問公司的執行長，過去業務報表要延遲一週才看得到。改用平台後，可以即時查看每位顧問的工時、收入貢獻與商機進度，問題剛出現時就能處理。
情境二：一家連鎖餐飲的營運主管，各店資料分散在不同系統，月底才知道盈虧。現在可以比較各店的客單價、毛利與人事成本，異常店面不必等到月報才被發現。
【如何挑選：報表分析系統比較】
報表分析系統比較可以從三種做法切入。
第一種是自行建置資料倉儲與商業智慧工具。分析能力強，但需要專人撰寫查詢與維護資料模型，適合已有資料團隊的企業。
第二種是單點報表工具。上手較快，但資料必須從各系統匯出或另外串接，資料來源愈多，維護工作愈重。
第三種是整合平台內建的報表功能。資料與分析在同一處，免除串接，但前提是日常作業已經在平台上進行。
官網建議優先看四件事：資料來源是否完整、數字是即時還是日結或月結、系統能否把數字轉成該怎麼做的建議，以及介面是否為繁體中文並符合台灣的稅務與發票邏輯。
【讓報表真正被使用的做法】
許多企業導入報表工具之後，真正常態使用的只有少數幾張報表。這不是壞事，重點在於那幾張報表是否對應到實際的決策。建議先從三類報表開始建立。第一類是每週固定檢視的營運報表，例如業績達成、新增客戶與任務逾期率，用排程寄送給主管。第二類是每月檢討用的趨勢報表，觀察收支、客戶轉換與客服回應時間的變化。第三類是臨時性的問題分析，有疑問時再以自訂維度拆解，或直接向 AI 提問。
資料品質同樣重要。如果業務沒有即時更新商機狀態，或客服案件沒有確實結案，報表數字就會失真。導入初期可以先挑一兩個指標，要求相關人員養成登錄習慣，確認數字可信之後再擴大範圍。報表的定義也應該寫清楚，例如成交以簽約日還是收款日認列，避免各部門對同一個數字有不同解讀。當主管開始以報表上的數字作為開會依據，第一線人員自然會更重視資料的完整。
【報表與日常管理的結合】
報表不應該只在月底出現。比較理想的狀態，是把數字融入平日的管理節奏：業務主管每週以業績與商機報表進行一對一討論，客服主管以回應時間與逾期率安排人力，經營者以收支趨勢評估下一季的投入。當每一層主管都有自己固定檢視的報表，並且知道數字變化時該採取什麼行動，數據化管理才算真正落地，而不只是多了一套工具。
【費用說明】
關於報表分析系統費用，管理王採方案制，各系統內建於方案中，不需為單一系統另外付費。想先試用的團隊可以從免費方案開始：NT$0、永久免費，成員上限 10 人，儲存空間 1 GB，註冊贈 AI 點數 500 點（一次性），部分功能為 30 天試用。人數增加後可升級經濟型，每月 NT$5,000，成員上限 30 人，50 GB，每月 AI 點數 1,000 點；商務型每月 NT$10,000，成員上限 60 人，200 GB，每月 3,000 點，含 8 小時遠端導入教育訓練；旗艦型每月 NT$19,900，成員不限，1 TB，每月 10,000 點，含 16 小時遠端導入教育訓練。年繳方案的月費不打折，但加贈 2 個月（付 12 個月用 14 個月）。若標準功能不敷使用，客製化開發為每小時 NT$1,000，加購教育訓練為每小時 NT$2,000、最低 10 小時。費用以 app.ai.com.tw 官網公告為準。
【常見問答】
Q：不會寫 SQL 可以使用嗎？
A：可以。報表以自訂維度與圖表選項組合而成，不需要撰寫查詢語法。
Q：報表可以自動寄給主管嗎？
A：可以設定排程自動寄送，並支援 CSV、Excel 與 PDF 等格式。
Q：AI 分析會額外收費嗎？
A：AI 功能使用方案內的 AI 點數，各方案每月點數不同，免費方案則為註冊時一次性贈送 500 點。
Q：資料可以匯出嗎？
A：可以匯出為常見格式。資料存放於台灣。
【報表分析系統推薦】
對沒有資料團隊的中小企業，報表分析系統推薦從整合平台著手，先讓數據自然累積，再逐步建立自己的分析習慣。管理王由戰國策集團出品，集團深耕企業服務超過 25 年，服務超過 3 萬家企業客戶，並由台灣團隊提供支援。官網說明以一套平台整合多項工具，可省下約七到八成訂閱成本。有興趣的團隊可以先以免費方案試用，或來電了解導入方式。
管理王
AI.com.tw
0800-003-191
從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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甘特圖是什麼？免費軟體＋甘特圖Excel範例教學懶人包
不少人會選擇使用「甘特圖（Gantt Chart）」工具來規劃專案時程。如果您還不知道甘特圖是什麼、它有哪些厲害用途，又或者想了解甘特圖Excel製作流程，《104職場力》小編彙整了完整範例及超實用甘特圖模板，助你輕鬆上手專案排程。
更新時間：2025/10/29
文／《104職場力》整理
本文導覽
Q：甘特圖是什麼？Gantt Chart特點簡介甘特圖用途有哪些？什麼工作項目和場合可使用？專案應用上的甘特圖範例甘特圖有什麼優點？甘特圖有什麼缺點？Q：甘特圖怎麼做？甘特圖Excel繪製教學微軟作業系統的甘特圖軟體如何自製甘特圖？Excel甘特圖步驟教學甘特圖製作步驟一：創建一個項目表甘特圖製作步驟二：製作Excel長條圖甘特圖製作步驟三：資料與圖表完整補足Q：有哪些免費／付費甘特圖產生器？參考更多甘特圖範本與模板甘特圖製作免費軟體Q：如何確認甘特圖設計是否合理？
Q：甘特圖是什麼？Gantt Chart特點簡介
甘特圖（Gantt Chart）為1910年由亨利．甘特（Henry Laurence Gantt）提出，甘特圖英文便是以他的姓氏命名，經常於專案管理使用，可以清楚了解每項任務的開始時間、所需時間及結束日期。
甘特圖的橫軸代表著時間；縱軸代表著每個項目及任務；而各項線條長短則代表著各任務開始與結束時間。
甘特圖作用最主要追蹤著每個任務項目的進度，多能利用其他生產力工具額外增加資訊，例如每個任務間的關係、每個任務目前進度與狀況、使用了甚麼資源、是否遇到延宕或問題等。
甘特圖用途有哪些？什麼工作項目和場合可使用？
上一段我們簡單提到甘特圖的功能特點，這段就為大家詳細講解，希望幫助大家在甘特圖應用上更有概念。
常見的甘特圖用法
任務排程：可以在甘特圖中列出所有專案任務，並訂定它們的開始和結束日期，便可以透過甘特圖確定任務之間的先後順序和時間軸。
資源分配：專案負責人可以 透過甘特圖指派合適的人員、設備或其他資源給每項任務，確保組織資源的有效運用。
任務管理：在甘特圖中可以標記任務之間的依賴關係，以確保專案按合適的順序進行，避免專案之間的衝突。
進度追蹤：透過甘特圖可以追蹤專案進度，了解任務完成情況、是否如期進行等，作出必要的調整以達成預定目標。
團隊溝通： 因為直觀好懂的特性，甘特圖可作為一項有效的溝通工具，讓參與成員清楚了解專案情況和每個人的責任，加強團隊間的合作和協作。
決策支持：甘特圖提供了全面的專案概覽，有助於管理者做出明確的決策、調整任務排程，並有效管理專案的風險和資源。
甘特圖這麼強大，可以用在什麼項目上？如果還不清楚，可以參考下範例。
專案應用上的甘特圖範例
甘特圖應用範圍並非侷限於特定行業，一般公司專案計畫的推動、業務期程安排、福委會員工活動規劃、企業廠房擴建等，大大小小不同領域都能使用。以下是一些可以使用甘特圖來管理、規劃的工作項目及場合範例：
建築專案管理：在建築行業中，甘特圖可用於安排施工任務、追蹤工程進度以及協調各種工程階段。
軟體專案開發：軟體開發團隊可以使用甘特圖依序安排程式碼的開發、測試、專案上線等任務，並有效追蹤軟體開發進度。
活動策劃和管理： 活動策劃人員可以利用甘特圖的特性安排活動籌備工作、確定執行進度和流程，以確保活動順利進行。
新產品設計測試：甘特圖有助於管理各階段的新產品開發進度，如概念設計、原型製作、測試和正式上線等。
行銷推廣計畫：行銷團隊可以使用甘特圖來規劃產品的各項推廣期程，例如：社群、線下活動、數位廣告啟動等工作。
學術研究專案：研究人員可以利用甘特圖組織研究任務、安排實驗進度並追蹤，進而掌握研究項目的進展。
企業內部專案：內部流程改善、系統更新、員工培訓等企業內部專案，無論是大型專案還是小型任務，甘特圖都可以提供清晰的組織框架和視覺化呈現，有助於專案團隊有效地管理工作進度和分配資源。
簡而言之，如果需要掌握每項事情的步驟、時間安排、耗費時間與截止日等，皆能借重甘特圖之協助。
甘特圖有什麼優點？
甘特圖優點在於清楚呈現各項任務進程與時間資訊：
有著多少任務項目、各項任務又是什麼
每項任務的開始和結束時間
每項任務計劃持續多久的時間
每項活動與其他活動是否具有重疊的地方，以及重疊的程度
這一個大專案或完整計畫的開始和結束日期
如此，可以將一複雜大型計劃拆分成數項任務執行，也能清楚估算當前進度狀況，進行適當調整。
甘特圖有什麼缺點？
管理時間上雖然清楚易用，但如果要呈現其他資訊或了解更多細節就會產生問題：
1. 無法看出問題點
雖然能明確掌握每項任務所需時間與進度，從起迄時間了解與預期狀況的差距。可能發現某項任務花了比預期還多的時間，卻無法看出為什麼發生這樣的問題。
單純使用甘特圖僅能看出時間規劃，因此必須透過其他方式或備忘錄才能記載任務遇到的問題與癥結點。
2. 難以呈現龐雜交錯的任務項目
如果今天各項任務複雜且相互牽涉，又難以明確切割時，甘特圖反而變得複雜而不易清楚呈現。又當需要加入其他重要資訊、項目有優先順序、時不時拆分細項，如此大型或長時間的專案，則建議使用較專業之專案管理工具。
3. 人力掌控的缺乏
直接檢視甘特圖時，可以了解每項任務的時間長短，知悉有哪項任務正在進行，但無法得知每一項有多少人力投入、比例分配為何。
因此如欲進一步管理人力及掌握其他資訊，也如開頭所言即須其他生產力工具的運用。
Q：甘特圖怎麼做？甘特圖Excel繪製教學
微軟作業系統的甘特圖軟體
統一使用微軟作業系統的企業有福了，微軟即提供簡單的甘特圖模板（Simple Gantt Chart (office.com)）。沒有微軟甘特圖的話，其實也還有其他辦法可以自製。
Simple Gantt Chart表格來源：微軟 Office
如何自製甘特圖？Excel甘特圖步驟教學
另外也能簡單自行製作甘特圖，需注意的重點
製作前準備：釐清任務、蒐集資料與時間
製作時留意：規畫各項任務、合理清楚的分配
以下步驟參考之：
甘特圖製作步驟一：創建一個項目表
首先將任務項目資訊輸入表格中，而最左列的表格列出每個任務項目，接著添加其他資訊：
任務項目起始日（Start Date）
任務項目完成日（End Date）
第幾天開始（Start on Day）
需耗費時間（Duration）：這項任務需要耗時幾天（起始日－完成日）
依據自身掌握每項任務的狀況推算需要花多少時間、何時應當開始。除了手動填入，也能利用Excel公式自動填入，譬如起始日是B欄，完成日在C欄，而耗費時間在D欄，則使用公式［C2－B2］（或［C2－B2＋1］）算出需耗費天數，以此類推。
又如果其中有任務需要在特定日期前完成，同時也能夠預估完成這項任務需要耗費多久時，則可以透過截止日和耗費時間回推最遲的開始期日。
任務項目截止日（End date）－需耗費時間（Duration）＝任務項目起始日（Start date）
甘特圖製作步驟二：製作Excel長條圖
為了讓數據更為清楚，我們可以先製作一長條圖，圖像化呈現較容易看出第幾天需要開始以及進程。
首先先選取任務項目第幾天開始（Start on Day）這欄。
「插入」選擇「直條圖」或「橫條圖」，建議可以選擇堆疊橫條圖。
便會創造出X軸為開始日期，Y軸為各項任務的圖表。
現有資訊備妥齊全後，即進入下一步驟繪製出甘特圖。
甘特圖製作步驟三：資料與圖表完整補足
如有開始的期日及需要完成的期日，而欲算出每項任務所需時間（Duration），利用公式［C2－B2］以此類推：
而要算出在這個期程第幾天需開始第N個任務，則利用公式［B2－$B$2］以此類推：
註：於欄列前加入"$"為固定該單元格
初步完成後，開始將甘特圖表補足：
「插入」選擇「堆疊橫條圖」圖表前，先選取D1至D11單元格
對著「堆疊橫條圖」圖表右鍵點選「選取資料」
「圖列項目(數列)」點選「新增」後，出現「編輯數列」視窗
「數列名稱」單元格選取「Duration 所需天數」（如「＝工作表1!$E$1」）；「數列值」單元格選取「E2至E11」（如「＝工作表1!$E$2:$E$11」），「確定」
於圖表上「第幾天開始」的長條圖示右鍵點選，將「外框」與「塗滿」顏色選擇「無外框」、「無塗滿」
對著「堆疊橫條圖」右鍵點選「選取資料」
「水平(類別)坐標軸標籤」點選「編輯」，選取範圍任務1到任務10（如「=工作表1!$A$2:$A$11」）
對圖表左側「垂直類別軸」右鍵點選「座標軸格式」，「坐標軸選項」中勾選「類別次序反轉」即可任務1在最上上面向下排列。
如此一個簡潔的甘特圖即可完成。
Q：有哪些免費／付費甘特圖產生器？參考更多甘特圖範本與模板
甘特圖製作免費軟體
常見如Excel、Canva、Gantt.io都是簡單易上手的甘特圖製作工具，Canva提供多種樣式，而Gantt.io也有各式專案主軸範例，依自身偏好選擇合適模板，清楚呈現時間資訊。
Canva Free Online Gantt Chart
Gantt.io 以「拯救公主」詼諧的呈現甘特圖模板
如果本身專案較複雜，或有更專業的製作需求，有些企業甚至會採購更專業的管理工具及軟體，大多包含甘特圖相關功能。如有專業或大型專案需求，使用完整、功能齊全之專案管理軟體較為適合妥適。
Q：如何確認甘特圖設計是否合理？
先前若有製作甘特圖之經驗，透過前例或相關經歷是判斷甘特圖設計是否合理的主要途徑。若是首次嘗試甘特圖，如其他時間規劃常有之建議，非必要不將時間做緊迫安排。留有彈性或寬裕時間，萬一遇到緊急狀況較有伸縮的空間調整。
另外，也與其他管理工具一樣需要定期檢視與改善，因甘特圖透過「任務劃分」與「時間排定」劃定兩軸，也利用此兩面向作為檢討改善的單位。
如每一項任務完成後，即排定檢討、回顧該項任務有何缺失或需要調整的部分；又到了選定的時間點時，回頭檢視當前專案執行狀況、每一項任務有何問題或尚未完成。如此才能提升專案管理的成效，達到目的。
參考資料
What is a Gantt Chart? Gantt Chart Software, Information, and History
Gantt Charting: Definition, Benefits, and How They're Used (investopedia.com)
What Is A Gantt Chart? The Ultimate Guide – Forbes Advisor
How To Make A Gantt Chart In Excel – Forbes Advisor
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Power BI 與 Excel 的差異與結合：三大關鍵關係解析
Power BI 和 Excel 是數據分析工作中不可或缺的兩款工具，它們之間具備互補關係，可為使用者帶來更加靈活且高效的分析和視覺化能力。以下是三大 Power BI 和 Excel 的關鍵關係解析，能幫助使用者理解兩者的互動並靈活應用於職場：
Power BI 和 Excel 是兩款功能強大的數據分析工具，皆來自微軟，它們有緊密的關聯性，以下是三點具體的關係：
（１）數據來源與整合：Excel 可以作為 Power BI 的數據來源，通過 Excel 中的數據進行更進階的分析。你可以將 Excel 表格導入 Power BI，進行更直觀、動態的報告展示。
（２）視覺化能力：雖然 Excel 具備基本的圖表功能，但 Power BI 提供更豐富的視覺化選項，適合處理大量數據和進行複雜的交互式數據可視化。Excel 則在數據處理和初步分析上仍然佔有重要地位。
（３）DAX 和 Power Query：Excel 中的 Power Query 和 Power Pivot 的分析能力與 Power BI 非常相似，尤其是 DAX（Data Analysis Expressions）語言。學習 Excel 中這些工具有助於更快上手 Power BI。
四大工作應用
（１）財務分析：將公司財務報表數據進行整理，利用 Power BI 視覺化財務趨勢，並能與 Excel 一起進行深入的數據分析。
（２）業務報告製作：Power BI 可用來創建互動式的業務報告，從 Excel 匯入銷售數據，視覺化關鍵業務指標（KPI）。
（３）市場行銷分析：匯總來自各種市場渠道的數據（如 Excel 中的廣告支出），用 Power BI 進行消費者行為的深入分析，優化行銷策略。
（４）人力資源管理：從 Excel 中提取員工數據，利用 Power BI 進行勞動力數據分析，例如員工流動率和工時管理。
應用優點
（１）資料處理與視覺化結合：Excel 優秀的數據處理能力與 Power BI 的高效視覺化工具可以結合，讓使用者更好地解讀數據。
（２）跨平台協作：Power BI 允許用戶與團隊共享交互式報表，無論他們是否使用 Excel，方便跨部門合作。
（３）自動化更新：Power BI 能夠自動更新來自 Excel 和其他數據源的報表，節省手動數據輸入和更新的時間。
課程推薦：從Excel到Power BI數據視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f9cc35cc-497a-4d9a-8bff-fa63fd483ff1化
這門課程針對從 Excel 到 Power BI 的進階應用進行了詳細的講解，適合需要將數據分析應用到工作中的專業人士。課程內容涵蓋了數據清理、可視化報表製作，並且教授如何自動化更新資料，大大提升日常工作效率。
這門課程不僅教會你如何靈活運用這兩個工具，更幫助你在職場中脫穎而出，成為數據驅動的決策者。
從精算帳戶到科技理財──鳳山商工會計事務科：翻轉傳統會計，打造新金融時代的數據職人
隨著數位工具與金融科技的普及，傳統會計已迎來轉型。鳳山商工會計事務科不再只是培育傳統記帳員，而是透過數位工具與財務思維的整合，將課程升級，培養學生兼具數據分析與科技理財的專業。學生從最基礎的帳務基本功出發，逐步學習大數據財報分析與科技理財，在數字與雲端會計系統之間，開創出新的金融職涯藍圖。
翻轉AI取代危機：從扎根帳簿學起建立商業核心邏輯
「會計事務科最核心的優勢，就在於它的『不可替代性』。」鳳山商工會計事務科陳瑩如主任明確指出。面對AI發展是否會取代會計的疑慮，主任抱持全然不同的看法。她強調，不論科技如何發展，任何公司都需要記帳、產出報表與報稅，會計是與法規緊密相連的硬需求。雖然業界的人工記帳已完全被會計資訊系統取代，但學生仍必須從最基礎的帳簿學起，唯有親自走過記帳、分錄、編製報表的流程，才能真正理解交易背後的邏輯。
因此，鳳山商工會計事務科在課程設計上，是將傳統的帳務能力與現代數位資訊、財金理財相結合。相較於其他商管科系，會計科培育出的學生具備更為穩定、細心的特質。
圖：學生於會計資訊課程進行上機實作
三年循序漸進：從丙級扎根到進階挑戰乙級檢定
在鳳山商工會計事務科，學習成果不只體現在課堂聽講，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立扎實的硬實力。
高一時，學生會先從基礎的「會計資訊丙級」、「門市服務丙級」、「電腦軟體應用丙級」開始扎根，並搭配商教會舉辦的會計能力測驗三級。主任分享，輔導考證能為孩子建立短期的目標與成就感；當看到原本上課缺乏動力的學生，在準備證照時眼神變得全然不同，這種轉變令人感到欣慰。
到了高二、高三，學生則會進階挑戰更高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，關。此外，針對表現優異且有學習動機的學生，科內也會安排學生挑戰「會計資訊乙級」證照，提升專業素養與能力。
做中學的產學鏈結：從商業專題研究到擔任國稅局志工
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為高二學生最重要的核心課程。鳳山商工會計事務科要求學生必須主動整合所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或行銷企劃報告。
陳瑩如主任透露，學生的專題主題主要分為兩大類。最大宗的是「行銷類」；另一類則是「會計財經類」，這類專題需要學生實際去翻閱上市櫃公司的財務報告，深入分析其歷年財報，並透過 SWOT 分析與多元行銷策略，預測並推演出該企業未來的商業經營模式。
圖：鳳山商工林建宏校長參與學生專題發表
為了不讓學習淪為紙上談兵，科內設計了豐富的校外體驗。高一時，安排零售業參訪以對應「商業概論」課程，讓學生看懂「B2C」的真實運作；高二則與證券業合作，帶領學生實際走進營業所，讓他們探索未來的工作進路。到了高三，全體學生更會前往國稅局擔任志工，親自站在第一線幫民眾辦理所得稅申報。這種與業界接軌的實務訓練，不僅訓練了學生的溝通表達與團隊合作，更深化了會計人最核心的「誠實與負責」的職業道德。
圖：鳳山商工學生於國稅局擔任志工
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀會計事務科，未來的升學與就業出路非常寬廣。」主任坦承地表示。有將近九成的畢業生選擇繼續升學，多數就近就高雄科技大學、屏東大學與屏東科技大學…等，科系則涵蓋財金系、會計系與企管系…。更有一部分學生選擇進入會計師事務所或零售業，甚至結合政府的「青年就業領航計畫」，除事務所每月的薪水外，還能額外獲得政府一萬元的津貼，並在未來繼續一邊工作、一邊在國立大學研究所深造。
學長姐的真心推薦：課堂中摸索自我，定錨清晰職涯
目前就讀高三的曾同學與葉同學，在回顧三年的學習生涯時，眼神中充滿了自信。曾同學分享，自己最喜歡「個人財務規劃」課程，因為這堂課教導了如何記帳、管理資金…等，是非常實用的技能。葉同學則對「金融與證券投資」印象最深刻，在課程中她從一個完全不懂股票的外行，到學會看 K 線圖、分辨紅綠盤（紅漲綠跌），並利用模擬系統進行股市虛擬交易，非常有成就感。
即將畢業的她們，已為自己定下了清晰的目標。曾同學將繼續攻讀財金領域，未來朝穩定的記帳士或會計師邁進；而葉同學則立志跨域挑戰屏東科技大學的社會工作學系，希望將會計的理性邏輯與社工的感性關懷相結合。
數學不好不打緊，肯學、肯努力，就能培養實力
許多家長和國中生常誤以為「數學不好就不能讀會計科」，主任特別對此澄清：「會計使用的其實是計算機，只要會簡單的加減乘除四則運算即可，它考驗的是『邏輯』而非高深的數學。只要你進得來、坐得下、不排斥唸書，這裡都能把你教會。」
在鳳山商工會計事務科的三年間， 這群學生在細節中鍛鍊判斷力，在科技理財的碰撞中摸索自我。他們漸漸掌握未來方向，準備在多變的環境中展現跨域競爭力。
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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】
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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
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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。
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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
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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
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想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
越來越多企業投入數據分析領域，也讓資料工程師的職缺需求大增，根據104薪資情報網站，資料工程師薪資中位數甚至高於一般研發工程師。本文就帶你一探有資料工程師需要的技能專長以及完整職涯發展。
文 /【104學習精靈】
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什麼是資料工程師？需要哪些技能？資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師｜資料科學家資料工程師的挑戰
什麼是資料工程師？需要哪些技能？
資料工程師工作內容
資料工程師又稱為數據工程師，主要工作內容是與數據相關的技術支援，建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理，確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。
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1. 資料工程師基礎技能
資料工程師需熟悉網路爬蟲技術，精通Python與SQL語言，具備Java基礎能力，能有效處理ETL流程，管理資料庫，支援業務分析需求。
Python：常用於數據處理與自動化管道建設。
網路爬蟲：從網頁自動蒐集數據，將網頁數據轉換為可用的結構化格式
SQL（基礎）：資料工程師必備技能，用於查詢與操作結構化數據。
Java：用於大數據處理框架（如Spark）的高效運算實現。
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2. 資料工程師核心技能
資料工程師核心技能涵蓋精通R語言與進階SQL操作，具備優化大型資料庫管理的能力，熟練運用雲端應用及大數據技術，專注於高效處理複雜數據流程。
R語言：常用於統計分析、數據探勘和機器學習建模的程式語言，適合進行各類數據處理與運算。
SQL進階／NoSQL：進階的SQL技能有助於高效處理和管理大型結構化數據。除了關聯式資料庫（如 MySQL、PostgreSQL），還需熟悉 NoSQL 資料庫（如 MongoDB、Cassandra）以處理非結構化數據。
資料庫管理與建置：除了熟悉各種資料庫工具管理與操作，資料工程師還需具備建置資料庫架構等關鍵性知識。
雲端應用能力：掌握雲端應用相關的技能，熟悉AWS、Azure等雲端服務平台來進行大規模數據的存儲和處理。
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3. 資料工程師進階技能與證照：資料探勘與雲端應用認證
資料探勘是從已知的數據中，挖掘數據背後的價值與趨勢，提供企業數據洞察報告。為此，資料工程師必須熟悉大數據框架或引擎技術，搭配程式語言、機器學習模組（如：MLlib）及統計分析方法，將數據處理轉化為具體分析結果或預測模型。
Apache Spark：Spark是一個開源的大數據處理框架，支援多種程式語言和機器學習模組，能高效分析與挖掘大規模數據，是資料探勘不可或缺的強大系統。
雲端應用證照：資料工程師在雲端應用領域可藉由取得認證證照來提升專業性，例如Microsoft Azure相關認證，資料工程師可透過自我學習與認證以強化職業競爭力，也為自己提供更加寬廣的職涯發展路徑。
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資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利
1. 溝通與跨部門協作能力：
資料工程師需與資料分析師、產品經理和開發團隊緊密合作，清晰表達技術需求與限制，確保數據管道設計與業務目標一致，並有效傳達複雜技術內容以促進團隊協作效率。
2. 問題解決與批判性思維：
在面對數據品質問題、流程瓶頸或系統錯誤時，資料工程師需具備冷靜分析的能力，快速定位問題根源，提出創新解決方案，並從長遠角度優化系統的穩定性與效率。
3. 時間管理與專案執行能力：
面對多項並行任務與緊迫期限，資料工程師需能有效規劃工作進度，分配資源，確保ETL流程、數據清洗與系統開發在限定時間內按時完成，提升團隊交付成果。
4. 持續學習與技術適應能力：
資料工程師需要不斷學習新興工具、框架與雲端技術，快速掌握業界趨勢，適應大數據與人工智慧時代的變化，確保自身技能能支持企業的數據基礎設施發展需求。
資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵
隨著大數據與人工智慧的快速發展，資料工程師成為企業中不可或缺的重要角色，但影響薪資的關鍵，往往取決於工程師本身的技術專長與實務經驗。
1. 台灣資料工程師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.9萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.4萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約6.6萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵
掌握大數據與雲端技術是高薪關鍵：熟悉大數據工具（如Spark）及雲端平台（如AWS、Azure）是資料工程師的核心技能。企業對處理大規模數據的需求不斷增加，具備分散式運算能力的工程師在薪資談判中更具優勢。
程式語言與專業認證提升競爭力：Python與SQL是基礎技能，而掌握Java、R語言及進階資料庫技術（如NoSQL）能顯著提高薪資。此外，取得AWS、Azure等專業認證，能彰顯技術專業性，是升職與加薪的重要籌碼。
資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南
資料工程師需要強大的技術專才，在數據處理、雲端應用與大數據技術上展現出不可或缺的價值，建議資料工程師可藉由自我學習、累積實務經驗及考取專業認證等管道，優化現有技能，就有機會轉往更高階技術職務，實現職涯進階與薪資提升，資料工程師職涯路徑發展如下：
1. 軟體工程師
資料工程師轉職軟體工程師，除了程式開發與現有數據基礎專業上，擴充軟體開發能力，技術層面也需涉及更多樣的程式語言、系統設計、開發流程與測試技巧等。
技能需求：需掌握多樣化技術，精通主流程式語言如Java、C++；熟悉相關框架（如Spring、Node.js、React）；具備系統設計能力；掌握版本控制工具如Git，並適應敏捷開發流程；能進行自動化測試以確保軟體品質。此外，基礎前端開發技術（HTML、CSS、JavaScript）與實務經驗（如參與開源專案或個人作品集）也是必要條件，以全面應對軟體開發需求。
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2. 數據分析師
位於同樣的數據產業鏈中，資料工程師轉職數據分析師需強化數據解讀與分析能力，熟悉各種報表可視化工具與分析方法，以深度挖掘數據製作洞悉報告。
技能需求：屬於後段數據資料庫建置的資料工程師，在轉職前線的數據分析師，需要更深度與產品、業務單位溝通，了解組織需求，並在已具備數據專業技術的前提下，需要熟悉使用工具如Excel、Tableau、Power BI進行可視化，掌握統計學基礎與分析方法（回歸分析、A/B測試）。實戰專案經驗與清晰的數據展示能力是能否轉職成功的重要條件。
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3. 演算法工程師｜資料科學家
就分工而言，資料工程師搭建數據管道，確保數據準確、安全、流向正確位置；演算法工程師專注於開發演算法或模型，處理數據並生成有用的輸出（如預測、推薦結果）；資料科學家分析數據與模型效果，找到問題並提出解決方案。部分企業因規模不同，資料工程師、演算法工程師、AI資料科學家三者的工作內容可能有所重疊。
演算法工程師：高效演算法工具的製造者，著重數據模型的建構。需熟練掌握Python與C++等程式語言，並熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，用於開發與訓練模型。
AI 資料科學家：透過數據模型分析、預測，並透過不斷驗證與統計分析能力，監控並優化數據模型結果提出精準分析。
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資料工程師的挑戰
數據處理最大的挑戰，就是保持數據的一致性，這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容，尤其在時間壓力之後，必須處理包括數據的異常與缺失，數據清洗與校正等。因此，資料工程師必須有對數據工具的熟悉度，以及知道如何高效處理大數據需求的能力。
除了技術層面，隨著技術的快速更新，資料工程師需要不斷學習新工具與技術，如雲端平台和大數據框架，充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此，面對多方面的挑戰，具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力，才能滿足不斷變化的業務需求。
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同樣都是專案管理圖形化工具，PERT圖與甘特圖差別在哪？比較一次看
PERT 圖（Program Evaluation Review Technique，計畫評核術）是專案管理中的一種圖形化工具，用來幫助專案經理規劃、分析和控制專案中的任務進度，特別是當專案涉及許多相互依賴的任務時。PERT 圖也用於計算專案的關鍵路徑，並幫助專案經理評估專案的完成時間。
而和大家熟知的甘特圖雖然都是專案管理中常用的工具，但它們各自有不同的用途和呈現方式，適合不同的專案管理需求。以下是兩者的主要區別：
1. 圖表形式
- PERT 圖：是網狀圖，以節點和箭線的形式顯示任務之間的依賴關係。每個任務用箭頭表示，節點代表任務的開始或結束。它強調任務之間的依賴順序，幫助管理者清楚看到哪些任務必須在其他任務完成後才能開始。
- 甘特圖：是條形圖，以時間軸為基礎，橫條形表示任務的開始、持續時間和完成時間。甘特圖直觀地展示了專案時間進度，特別適合跟踪專案的實際進度。
2. 焦點
- PERT 圖：主要用於任務之間的相互依賴關係分析，幫助專案經理了解任務的順序和依賴性。它強調的是如何安排任務，並識別關鍵路徑，特別適合複雜的專案。
- 甘特圖：更注重時間進度，讓專案經理能夠在視覺上追踪每個任務的開始和結束時間。它強調的是專案的時間表管理，讓專案經理清楚了解每個任務的進度情況。
3. 應用場景
- PERT 圖：通常適用於不確定性較高的專案，因為它允許對任務時間進行多種估算（樂觀、最可能、悲觀）。這種估算方式適合於時間預估不精確的專案，尤其是技術難度高或風險較大的專案。
- 甘特圖：適用於確定性較高的專案，尤其是在已知任務時間的情況下。它可以直觀地顯示任務的進行狀態，適合進度跟踪和協調資源分配。
4. 計算關鍵路徑
- PERT 圖：專門設計來計算專案的關鍵路徑，顯示任務依賴關係並確定哪些任務對專案的總時間影響最大。它非常適合用來分析和管理複雜的專案路徑。
- 甘特圖：雖然也能顯示任務的相互依賴性，但不直接顯示關鍵路徑。不過，許多現代的甘特圖工具都能自動計算並標示關鍵路徑，但這不是它的主要功能。
5. 時間估算
- PERT 圖：使用三種時間估算（樂觀時間、最可能時間、悲觀時間），以更好地預測不確定性下的任務時間。它適合於時間不確定性較大的專案。
- 甘特圖：一般使用單一確定的時間估算，展示任務的開始和結束日期，適合於時間較為固定的專案。
6. 複雜度
- PERT 圖：適合用於分析大型、複雜的專案，因為它能夠清楚地顯示任務之間的相互依賴性，特別是當專案涉及很多互相關聯的任務時。
- 甘特圖：適合用於時間跟踪和資源管理，相對來說對於專案團隊更為直觀，特別是對於需要簡單查看進度的團隊成員。
7. 視覺效果
- PERT 圖：由於其網狀結構，對於任務之間依賴關係的呈現非常清晰，但對於專案進度的直觀展示較弱。
- 甘特圖：對於專案進度的呈現非常直觀，團隊成員可以立即看到每個任務的時間段和當前的完成狀態，但對於任務之間的依賴關係顯示較為有限。
8. 例子
- PERT 圖：
- 一個新技術研發專案，時間預估不確定性高，需要對任務之間的依賴進行詳細分析。
- 使用情境：專案經理想知道哪個任務是關鍵，並希望根據最可能、樂觀和悲觀時間來估算總體完成時間。
- 甘特圖：
- 一個市場推廣專案，任務時間較確定，重點是跟踪每個任務的進度和資源安排。
- 使用情境：專案經理想簡單地跟踪進度，確保所有任務能在既定的時間範圍內完成，並調配資源。
【結論】
- PERT 圖：更適合分析任務依賴性、計算關鍵路徑，並適用於不確定性較高的專案。
- 甘特圖：更適合跟踪專案的時間進度，適用於時間安排較為確定、需要簡單查看進度的專案。
專案經理可以根據專案的需求來選擇適合的工具，甚至將兩者結合使用：先使用 PERT 圖來確定任務依賴關係和關鍵路徑，然後再用甘特圖追蹤實際進度。
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