104學習

OLAP

OLAP 是一種用來快速分析大量資料的技術,能幫助企業從多角度、多維度檢視數據,像是時間、地區、產品等。具備這技能的人能有效整理、彙總並呈現複雜資料,協助決策者做出精準判斷。尤其在財務分析、行銷策略和業務報表上,這能力非常重要,能提高工作效率與數據洞察力。簡單說,就是讓你更快找到關鍵資訊,支持企業經營方向。

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資深經理人教你超強Excel數據力
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

網頁資料擷取與分析 Python |
在數據分析領域及資料科學中,Python榮登最受學界、業界以及開源軟體界中最受歡迎的程式語言第一名。Python強項在於語句少而簡潔,高開發效率與高生產力,幫助開發者可以專注在解決問題上,用途廣泛,使用者來自各個領域。在物聯網興起的時代,大數據資料需要經由數據分析,進而找出資料能提供的資訊。Python具有豐富強大的程式庫,能高彈性運用Python的各項套件模組,進行數據資料演算,以幫助企業降低成本、挖掘出資料庫中的各類商機,做為後續的智慧應用資料依據。
財團法人中華民國電腦技能基金會
SSE Data Analysis Using Excel |
隨著大數據的氾濫及電腦計算速度快速地成長,藉助套裝軟體快速分析資料來提升決策速度與品質,幾乎是全民運動了。也因此在許多資訊發達的國家,尤其是美國,造就了大量資料分析家(Data Analyst)的職缺需求。使用Microsoft Excel軟體來進行資料分析的能力。是提供國際大企業獵才的參考,並取得資料分析師的入場券。
Silicon Stone Education (SSE)
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
IBM XML |
這項技能主要指能夠運用IBM相關工具和平台來處理XML格式的資料。XML是一種結構化數據標準,廣泛用於系統間資料交換與整合。在企業應用中,熟悉這項技能代表你能有效解析、編輯及轉換XML文件,並利用IBM的軟體如WebSphere或InfoSphere來進行資料傳輸、整合及自動化流程。具備這能力,有助於提升跨系統溝通效率,強化資料管理及系統整合的能力,對於從事企業資訊系統、軟體開發或資料工程等職務非常實用。
IBM
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
資料庫與資料結構處理認證 |
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。
TIPCI臺灣國際專業認證學會

精選貼文,掌握第一手知識

ChatGPT分析數據資料會出錯嗎?修正盲點教學,制定策略更高效精準

運用ChatGPT分析數據和提供策略建議,分析準確嗎?實例示範運用ChatGPT解析Excel數據,從購買行為洞察、客群分群,到制定具體銷售策略,以及最關鍵的查核與修正盲點,才能真正發揮AI的輔助價值。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) 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎?如何查核與修正? ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要,還能根據分析結果給出實用建議!舉例來說,當你看到前一篇的折線圖,你可能會好奇:「為什麼6月的銷售額表現最好?」或者想知道:「如何改善4月和9月銷售下滑的情況?」這時候,善用ChatGPT,它能幫你深入分析數據,提供洞察與策略,讓決策更加精準! 【根據數據提問】問題示範:為什麼6月的銷售額表現最好?如何改善4月和9月銷售下滑的情況? (圖/旗標出版提供) (圖/旗標出版提供) 用「三個臭皮匠,勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助,無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師,也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問,能夠從多個角度切入,提供你可能沒想到的分析觀點,甚至具體的行動建議,幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料,它的建議將會更加貼近實際需求,甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。 除了根據分析結果提供見解,你還可以直接告訴ChatGPT你的目標,請它根據目標設計行動策略。舉例來說,假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎,制定隔年的銷售策略,ChatGPT就能根據數據表現,幫助你制定具體方案。現在,就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧! 指令:「協助分析用戶的購買行為,並制定隔年的用戶銷售策略」 由於ChatGPT的回覆較長,以下將分為三部分介紹: 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察 (圖/旗標出版提供) (圖/旗標出版提供) ChatGPT根據我提供的Excel資料表,快速整理出用戶購買行為分析結果,包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著,它透過購買次數與平均消費額的關係,將用戶分群,識別出高價值客戶和忠誠客戶,並清楚定義分類標準。最後,它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切,只需短短幾秒鐘! 想像一下,如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表,再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析,但問題來了――該選擇哪種類型的圖表?講了一堆,是不是很複雜?那麼下次不妨交給ChatGPT,讓它幫你快速整理、分析,省時又高效! 【ChatGPT數據洞察2】銷售策略 (圖/旗標出版提供) (圖/旗標出版提供) 在完成用戶行為分析後,ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略,針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶,以及不同註冊時間的客群,提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像,而是根據Excel資料表中的實際數據,所推論出的具體建議,讓決策更有依據,提升執行效率與成功機率! 【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案 (圖/旗標出版提供) 最後,ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略,確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節,或需要更多具體的行動建議,只需輸入指令,ChatGPT就能提供進一步分析,讓數據真正為決策帶來價值! 【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎?如何查核與修正? 你可能會好奇~AI進行數據分析的準確度如何?會不會出錯? 其實,ChatGPT並非完美,這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤,請查核重要資訊」便可看出。 (圖/旗標出版提供) 如果對結果有疑問,你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說,在分析區域消費差異時,ChatGPT提出:「台北與高雄的用戶消費較高,而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的,只需請它提供數據支持,結果如下: (圖/旗標出版提供) ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格,從總消費來看,台南的消費力確實較台北和高雄弱,這證明AI並非憑空猜測,而是基於數據分析得出的結論。然而,再重申一次~AI並不完美,你是否注意到「台中」的數據被忽略了?從表格來看,台中的總消費額其實是四個地區中最低,理論上應該比台南更值得關注,但ChatGPT並未主動提及這點。 總消費額為最低(圖/旗標出版提供) 當你發現這類問題時,可以直接指正,並要求ChatGPT修正。例如:請它補充台中的數據分析,確保結果更加完整。  (圖/旗標出版提供) (圖/旗標出版提供) ChatGPT已經根據指令進行修正!(圖/旗標出版提供) AI工具雖然強大,但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手,而非完全取代人的判斷。透過人機互補,不僅能提升分析的精準度,也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態,你將能更高效地運用AI進行數據分析,讓決策更加精準。 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 更多【AI工作術】推薦: ChatGPT生成Excel圖表不卡關!xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 打造ChatGPT行政小助理:專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 ChatGPT可以產生流程圖嗎?用Excalidraw和ChatGPT快速搞定 Excel公式讓ChatGPT幫你寫!輸入指令就能懂的Excel公式教學
【104職場力】・AI

什麼是「MarTech」?為什麼企業需要行銷科技來輔助營運?│職場百科

你聽過「MarTech」(行銷科技,Marketing Technology)嗎?為什麼很多知名企業、大品牌都認為建立完整的「MarTech」系統不只是能讓產品行銷更有效率,甚至能協助營運更上軌道?原因在於優異的「MarTech」將可以結合軟體、數據分析和自動化技術,做到高效率、省人工,有效讓數據來輔助決策,協助企業精準觸及目標受眾、最佳化行銷策略。 文/《104職場力》 本文導覽 什麼是「MarTech」?為什麼「MarTech」很重要?為什麼企業需要「MarTech」?「MarTech」的 六大領域1. 廣告與推廣(Advertising & Promotion)2. 內容及使用者體驗(Content & Experience)3. 社群與客戶關係管理(Social & Relationships)4. 商務與銷售(Commerce & Sales)5. 數據分析應用(Data)6. 整合管理(Management)「MarTech」和「AdTech」有什麼差別? 什麼是「MarTech」? 「MarTech」(行銷科技)是什麼?只要使用自動化技術就算是一種嗎? 簡單來說,「MarTech」是指運用軟體、數據分析與自動化技術來最佳化行銷策略,協助企業精準觸及目標受眾、提升運營效率並優化顧客體驗。 「MarTech」是由 Marketing 和 Technology 兩個單字組合而成,最早這個概念是在2011年由美國的工程師企業家 Scott Brinker 製作的「行銷科技地圖」(Martech Landscape)所提出,並且將行銷科技劃分為六個主要的領域:廣告與推廣(Advertising & Promotion)、內容及使用者體驗(Content & Experience)、社群與客戶關係管理(Social & Relationships)、商務與銷售(Commerce & Sales)、數據分析應用(Data)、整合管理(Management)。 簡單來說,「MarTech」要解決的問題是: 降低企業在行銷工作上的重複性與勞力密集的繁瑣工作。 讓過去持續累積、但始終無法被妥善運用的資料(Raw Data)發揮其效用。 延伸閱讀:數位行銷是什麼?想進入數位行銷的領域,應該要怎麼開始? 為什麼「MarTech」很重要? 現代企業的營運中,「數據與自動化」在行銷工作中的作用越來越重要。 由於行銷情境不斷變化、使用者行為變多、數位足跡龐大,因此「MarTech」的內容也越來越複雜,使品牌更能貼進過往被視為「碎片化」、「無從辨識」的消費者旅程。因此更突顯活用「MarTech」的重要性。 行銷技術會從頭到尾考慮執行需求,讓行銷人員能夠完整的擴展行銷工作。最後,MarTech 很重要的另一個原因,就是能夠改善我們與對手和顧客的溝通及合作方式。改善這些B2B和B2C關係(感覺你似乎更懂我了),對您與顧客建立的關係產生正面的雪球效應。 為什麼企業需要「MarTech」? 自動化執行: 將繁瑣的例行行銷工作(如 EDM 寄送、社群回覆)自動化。 數據驅動決策: 告別憑感覺猜測,依據精準的數據儀表板調整行銷預算。 優化顧客體驗: 透過系統記錄用戶足跡,提供高度客製化的內容與推薦服務。 [course_plugin api_type='course_id' title='【MarTech輔助行銷】一次搞懂GA4網站分析' id='ef846d56-f66a-4f57-9dba-188ac542e8d7'] 「MarTech」的 六大領域 以實際應用面來說,被譽為「MarTech」之父的 Scott Brinker 將行銷科技切分為以下六種領域: 1. 廣告與推廣(Advertising & Promotion) 以科技技術優化關鍵字、社群等各種廣告形式,提供詳盡的報表資訊或自動優化服務,包含建議投放時間、TA輪廓、推廣形式與素材建議等等,藉此提高廣告投放的成效。 常見的工具如:Google Ads 與 Meta 廣告管理員。 [course_plugin api_type='course_id' title='Google Ads廣告投放認證保證班' id='1abeea86-5289-4d4d-910b-fad952bcdfd4'] 2. 內容及使用者體驗(Content & Experience) 包含內容管理、網站建置及個人化體驗,運用科技打造更吸引消費者、讀者興趣的內容,打造更好的瀏覽閱讀體驗。內容包括影音、社群貼文、部落格文章、圖文資訊或電子報;體驗則包含UI及UX設計,甚至AR、VR等各種線上線下互動裝置等等。 常見的工具如:WordPress 與 HubSpot CMS。 [course_plugin api_type='course_id' title='AI內容企劃力實戰課' id='51189062-5156-4dec-9153-8464c6732b13'] 3. 社群與客戶關係管理(Social & Relationships) 專注於社群媒體管理及客服自動化,在社群及客戶經營啟用更多的AI輔助工具也是一種,藉此提供更多元的互動方式或情境,協助企業更輕鬆的管理顧客資料、舉辦線上線下活動,以及經營社群、規劃合適的形象和宣傳素材。 常見的工具如:聊天機器人 BotBonnie 與 ManyChat。 [course_plugin api_type='course_id' title='數位行銷:社群、數據與銷售的13堂應用課' id='8030c976-04bc-48ce-acd2-6934b1f34d8d'] 4. 商務與銷售(Commerce & Sales) 驅動銷售轉換與電子商務,透過「行銷科技」優化銷售系統與網站介面,包含支援線上支付、後端業務分潤與財務管理等服務,藉此提升銷售成效、改善企業內部作業效率,打造一站式的體驗。 常見的工具如:Shopify 與 B2B 常用的 Salesforce CRM。 [course_plugin api_type='course_id' title='零經驗也能學會電商行銷:一次搞懂邏輯架構、操作經營與數據指標' id='c52e5f9a-49f8-4f9b-8db0-08f5d25f5819'] 5. 數據分析應用(Data) 追蹤、衡量並分析行銷成效。數據運用其實是「Martech」最核心的概念,以數據為基礎才能精準分析成效,進而應用在優化其他五大領域的行銷策略。 常用的工具如:Google Analytics 與 Mixpanel。 [course_plugin api_type='course_id' title='GA4 x Looker studio跨資料源整合&動態報表實戰' id='3211ef4b-a0df-4e47-898b-450cbf8f2e5b'] 6. 整合管理(Management) 統籌行銷專案與團隊協作,以科技協助規劃完善的行銷策略,包含各項資源與預算管理、系統與平台整合管理與分析。 常用的工具如:Asana 與 Trello。 [course_plugin api_type='course_id' title='Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力' id='68e834c3-e940-4ec5-bce1-bd78da37cc46'] 「MarTech」和「AdTech」有什麼差別? 根據《amazon ads》的說明,像行銷和推廣有所不同,「MarTech」和「AdTech」(廣告科技的縮寫)兩個術語也不能互換使用。主要差別在於「AdTech」僅用於透過促銷商品來影響買家行為,而「MarTech」則用於實際建立,運行和管理廣告活動和其他行銷工作。 具體來說,「AdTech」是廣告策略和管理工具的總稱(如供應方平台 (SSP)、廣告交易平台和需求方平台 (DSP)),而「MarTech」則是顧客關係管理 (CRM) 軟體、社群媒體管理工具、電子郵件行銷解決方案等的使用方式,大部分涵蓋行銷人工作日常會使用的相關工具。 本文參考《amazon ads》、《wikipedia》資訊,經整理改寫。
【104職場力】・數據分析

告別Excel地獄:用Google免費AI工具,打造零失誤自動化銷售報表

每到月底,您是否也被淹沒在無盡的Excel銷售報表中,為混亂的資料格式、複雜的公式計算和無止境的複製貼上而苦惱?這些耗時且易錯的手動流程,不僅消耗寶貴工時,更隱藏著營運風險。我們將帶您告別傳統的報表地獄,深入探討如何運用強大的免費工具——Google Apps Script + Gemini,將繁瑣的數據處理流程全面自動化。從資料清理、庫存分析到自動生成叫貨單並發送郵件,我們將一步步教您打造一套智慧高效的報表系統,將數天工作壓縮至幾分鐘,徹底解放您的生產力。 文/人資市集 前言  想像一下,每個月底,你的桌面上攤開著「銷售量表」Excel檔案,裡面記錄著數百項商品的銷售情況、進貨成本和庫存狀態;旁邊還有一份「廠商資訊」Excel檔案,記載著二十多家供應商的聯絡方式;以及一份「叫貨單」Word模板,等待被複製貼上無數次... 「又要熬夜了...」你嘆了口氣,開始了月底例行公事。 數據處理的三大痛點 痛點一:混亂的資料格式 銷售表中的庫存欄位,有些寫著「2包9個」,有些寫著「3盒40條」,還有些是「停售」、「尚未進貨」。你必須手動計算實際數量,還要處理重複記錄的品項,如「微糖黑豆奶」出現在兩個不同的列,售價還不一致。 痛點二:繁複的計算工作 計算各品項的總銷量、總營收和毛利率時,你需要設置複雜的Excel公式。特別是處理不同進貨單位的成本計算(如「4袋/40入」成本40元,每個單品成本為1元),稍有不慎就會算錯。 痛點三:重複的文書作業 分析完成後,你必須為每個需要補貨的廠商製作叫貨單,不停地複製貼上廠商資訊、品項、數量、單價、總價...然後將它們一一轉為PDF並發送郵件。這些重複性工作不僅耗時,還容易出錯。 Google Apps Script + Gemini AI 自動化解決方案 透過Google Apps Script結合Gemini AI的強大能力,我們可以將這些繁瑣的工作全部自動化,從數據清理到報表生成,再到郵件發送,全部一鍵完成。以下是具體步驟: 1. 環境準備與檔案設置 將Excel和Word檔案上傳至Google雲端硬碟,轉換為Google格式,並從試算表的「擴充功能」選單開啟Apps Script編輯環境。這一步確保所有檔案都能被自動化程式存取和修改。 2. 使用Gemini AI生成程式碼 這是整個自動化流程的核心環節。無需懂得編程,只要向Gemini AI清楚描述你的需求,它就能生成對應的Apps Script程式碼。例如: 當你告訴Gemini:「請寫一個Google Apps Script程式,從資料夾中找到銷售量表檔案,並讀取'綜合銷售量表_9-5月'分頁的內容」,它會立即生成完整的程式碼: JavaScript function findFilesInFolder() { var folderId = '你的資料夾ID'; var folder = DriveApp.getFolderById(folderId); var files = folder.getFiles(); while (files.hasNext()) { var file = files.next(); Logger.log('找到檔案: ' + file.getName()); } } 你只需將生成的程式碼複製到Apps Script編輯器中,按下執行按鈕,程式就會自動運行。每個步驟都可以用同樣的方式,向Gemini描述需求,獲取程式碼,然後執行。 這種方式特別適合不懂程式設計的使用者,因為你不需要了解程式語法,只需要清楚描述業務需求即可。如果程式執行結果不符合預期,你可以向Gemini解釋問題,它會提供修正後的程式碼。 3. 資料清理與標準化 向Gemini描述資料清理的需求,如「請寫程式將'2包9個'這樣的庫存記錄轉換為實際數量」,它會生成相應的程式碼,自動識別並處理重複品項、統一庫存記錄格式,並將其他備註文字記錄轉換為數字0。 4. 銷售數據分析 告訴Gemini你需要計算各品項的總銷量、總營收和毛利率,它會生成程式碼自動進行這些計算,並將結果按高到低排序,幫助你快速識別關鍵營收品項和高毛利率品項。 5. 庫存分析與補貨建議 描述你的庫存分析需求,如「計算近三個月平均銷量,與目前庫存比較,找出缺貨風險品項」,Gemini會生成程式碼自動執行這些分析,並根據公式計算建議補貨量。 6. 自動生成叫貨單 告訴Gemini你需要根據廠商資訊和補貨建議自動生成叫貨單,它會生成程式碼從廠商資訊表中找出各品項對應的廠商,複製叫貨單模板並填入所有必要資訊。 7. 自動發送郵件通知 描述郵件發送的需求,如「將叫貨單轉為PDF並發送給對應廠商」,Gemini會生成程式碼自動完成這些任務,完全消除手動發送郵件的工作量。 8. 透過Google Apps Script設置自動化觸發條件 在Apps Script編輯器中,點擊「觸發條件」選項,設定時間驅動的觸發機制,如每日、每週或每月自動執行。你可以選擇特定的時間點,確保報表在每個月底自動生成,叫貨單在固定日期自動發送。這樣,即使你不在辦公室,系統也能按照預設的時間表自動完成所有工作,實現真正的全自動化流程。 看了文章還是覺得太難?104 線上課程手把手帶你學會用 AI >> 自動化帶來的改變 透過Google Apps Script結合Gemini AI的自動化流程,你將原本需要2-3天完成的工作縮短為幾分鐘。不再需要熬夜處理數據,不再擔心計算錯誤,也不再被無止境的複製貼上折磨。 更重要的是,這種自動化方式不需要你懂得編程,只需清楚描述業務需求,Gemini就能生成所需的程式碼。這大大降低了自動化的門檻,讓任何人都能輕鬆實現工作流程的自動化。 現在,每當月底來臨,你只需輕鬆點擊幾下按鈕,就能完成所有工作,然後將寶貴的時間用在更具創意和策略性的任務上。無論你是零售業者、電商經營者,還是任何需要定期處理數據和報表的專業人士,這套自動化流程都能為你的工作帶來革命性的改變。 讓科技為你解放時間和創造力,從繁瑣的數據處理中脫身,專注於真正重要的事務!立即加入「行政/營運 AI 超能力:行政流程X生管X採購自動化」這門課程學習,手把手掌握Google Apps Script結合Gemini AI的全面應用,讓你的工作效率和成果品質都能提升到一個新的高度。 企業用戶歡迎申請課程免費試閱,並選擇「104人資市集 | 企業訂閱制方案」,課程每人每年最低33元起/堂,最低$10,000起搞定全公司整年度的AI導入培訓。亦可團購或授權課程,歡迎點擊下方專人諮詢。  免費試閱 了解方案 專人諮詢 提升員工帶動企業的成長!最划算的 AI 教育訓練方案首選>> 超過7000+的HR都報名過的104人資學程!求職成效提升至4.5倍!>>   成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>> 訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >>
【104職場力】・AI

Knowledge Table:資料處理AI 工具,輕鬆提取文件資訊,助你快速分析非結構化資料

隨著資料量持續增長,非結構化資料的處理需求也越來越高。無論是財務報表、合約條款或研究報告,從中萃取出結構化數據不僅耗時,還充滿挑戰。而 Knowledge Table 正是為了解決這項痛點而生的一款開源 AI 工具,能簡化資料整理流程。透過這款工具,用戶只需使用自然語言查詢即可快速提取資訊,無需撰寫程式。本文將帶你深入了解 Knowledge Table 的功能與應用場景,幫助你在資料處理上事半功倍。 ▍Knowledge Table 是什麼?非結構化資料的強大助手 Knowledge Table 是一款專門為處理非結構化資料而設計的開源 AI 工具。這些資料通常存在於報告、合約、電子郵件或研究文件中,難以直接使用傳統數據庫工具進行提取與分析。Knowledge Table 的設計理念是通過簡單的自然語言查詢方式,讓用戶輕鬆自文件中提取結構化資料,並將這些資訊整合進現有工作流程,方便進行後續分析。 1. 操作簡便:自然語言查詢,無需程式技術 Knowledge Table 的亮點在於其直覺的使用介面,特別適合無程式背景的用戶。只需透過簡單的自然語言查詢,即可迅速找到所需的資料,無需繁瑣的程式碼設置。這對於需要快速獲取資料的使用者來說,無疑是個省時的解決方案。 2. 自訂規則:靈活提取資料,滿足多樣需求 為了應對不同類型的文件需求,Knowledge Table 支援用戶自訂資料提取和格式化規則。無論是萃取特定欄位的數據、篩選特定關鍵詞,或是為資料進行格式轉換,用戶均可根據需求靈活設定,增加資料處理的準確性和效率。 3. 多用途整合:適應多場景工作流程 Knowledge Table 支援與各類工作流程整合,例如合約管理、財務分析和商業報告生成。藉由與現有工作流程的無縫結合,這款工具不僅能提升資料分析速度,還能優化整體工作流程,成為公司日常運營的得力助手。 4. 資料視覺化與匯出:圖表展示與 CSV 檔案支援 Knowledge Table 提供了簡便的資料視覺化功能,允許用戶將提取的資料生成圖表,以便快速理解趨勢和關鍵資訊。並且,該工具支援 CSV 匯出,讓資料可以輕鬆用於進一步的分析和分享,適合團隊協作需求。 ▍適用場景:Knowledge Table 的應用價值 1. 商業分析:自動提取財務報告數據 在商業分析上,Knowledge Table 可以自動提取如財務報告和銷售數據等資訊,節省了人力成本,尤其適合中小型企業或數據分析團隊。自動化處理讓分析更具效率,資料提取更為準確,能夠有效支援策略決策。 2. 合約管理:關鍵條款的自動識別 合約文件往往充滿了專業術語且篇幅冗長,檢索關鍵條款耗時且容易遺漏。Knowledge Table 能幫助企業自動識別與提取合約中的重要條款和數據,讓管理者快速掌握關鍵資訊,提升合約管理效率。 3. 學術研究:大量文獻的數據化分析 學術研究者面對大量文獻資料,手動整理不僅耗時,也可能導致資料遺漏。Knowledge Table 可以協助研究人員從大量研究報告或期刊中提取出特定數據,方便進行統計分析,加速學術研究的進程。 ▍Knowledge Table 的優勢:讓資料處理更智能化 Knowledge Table 的價值不僅僅在於簡化了資料提取的流程,更能大幅降低操作門檻。它是一款低代碼(Low-Code)的資料處理AI 工具,用戶無需專業程式技能,只需自然語言查詢即可完成複雜的資料操作。此外,Knowledge Table 具備靈活的自訂規則功能,能夠讓使用者根據個人需求優化資料提取邏輯,增強資料的實用性。 Knowledge Table 是專為處理非結構化資料的高效 AI 工具,其易用性和強大的自訂規則設計,讓用戶在無需程式基礎的情況下,輕鬆提取文件中的重要資訊。對於需要資料視覺化、匯出以及整合到各種工作流程中的企業與個人來說,Knowledge Table 是一個值得嘗試的資料處理解決方案。無論你是商業分析師、合約管理者或學術研究者,這款工具都能在資料處理上提供顯著助益,成為提升工作效率的關鍵助手。 ➤ 立即適用:https://github.com/whyhow-ai/knowledge-table ➤ 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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Excel資料篩選卡關?AI教你IF、COUNTIF、自動篩選一次看懂

Excel進階篩選工具功能強大,卻也是許多上班族最容易卡關的操作。該怎麼下判斷公式?這篇實測用ChatGPT、Copilot等AI工具提示如何解決資料篩選問題、生成包括IF、COUNTIF等函數,並結合自動篩選與進階篩選技巧,就算不熟Excel公式,也能靠AI輕鬆解題!本文節錄自《超有料!職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。 文/施威銘研究室 本文目錄(點擊可快速前往) 先一窺正規Excel書教的篩選解法請AI提示如何解決Excel資料篩選問題:AI生成IF函數 + 自動篩選器教學跟AI提示如何用「某某」功能完成任務:AI生成條件式公式 +進階篩選器教學請AI重新生成新的函數、公式:AI生成COUNTIF函數任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI:AI 提供自動篩選器操作提示 【使用AI】AI聊天機器人 (ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以) ChatGPT網址:https://chatgpt.com/ Copilot網址:https://copilot.microsoft.com/ Gemini網址:https://gemini.google.com/ 前一節看到,請AI直接篩選Excel資料實在太方便了,不過,若讀者怎麼操作就是試不出來(有可能您的檔案結構偏複雜)、或者對於提供商業內容給AI有顧慮、又或者ChatGPT的免費上傳額度滿了不能用…,不管任何原因,任何資料篩選需求請AI提示我們用Excel怎麼做行得通嗎? 當然!筆者也建議讀者不要完全捨棄這種解法,畢竟以AI聊天機器人來說,不是每一個都支援上傳Excel檔,而免費的ChatGPT也有上傳附件、圖檔的額度限制,萬一急用時免費額度卻用完了,一定會有請AI輔助解決的那一天,而且,用這一招學一些Excel基本技巧也不錯! 以資料篩選工作來說,Excel的自動篩選、進階篩選功能,及其搭配函數的使用是一定要稍微熟悉的,當操作上卡關時,可以隨時搬出AI來解圍。 先一窺正規Excel書教的篩選解法 延續前一節的範例,底下先快速看一下以往 Excel 書會教的進階篩選做法 (稍微有點高竿喔!沒學過不會是正常的),做個比較才會有感覺。我們先回顧一下這個例子的需求: 想從經常變動的商品資料中,篩出各分類的最新資料,並單獨存放方便檢視 【第1步】開始做看看。首先,在E3儲存格用函數建立一個篩選條件,這是為了判斷「目前的分類名稱跟下一列名稱是否不同」,假設查出A7那一格的名稱跟A6的不同,就可知道A6那一列是該分類的最新(最後一筆)資料: 在E3用函數建立篩選條件,顯示為FALSE(假)&nbsp; 看一下公式,比較儲存格內容是否一樣時,用了<>「不等於」的符號。此公式表示「判斷A3跟A3的下一格是否一樣」,OFFSET(A3,1,)就表示A3往下一格走,指的是A4儲存格 E3之所以顯示FALSE,是因為A3往下一格,即A4的分類名稱跟A3是一樣的(都是冷氣機),因此會顯示FALSE。若兩儲存格的值不一樣,E3儲存格則會顯示TRUE(真) 【第2步】接著,叫出Excel的「進階篩選器」來操作,進階篩選的基本概念是設定一個條件式,然後用此條件式來篩選資料。下圖的設定就是用剛才的條件式把原始資料篩過一遍: 點選表格內的儲存格,再按下資料頁次排序與篩選區的進階鈕 開啟進階篩選交談窗後,點擊將篩選結果複製到其他地方項目 將資料範圍欄位設為儲存格A2:C14&nbsp; 這一步是重點,將準則範圍欄位設為儲存格E2:E3 將複製到欄位設為儲存格G2,表示將篩出來的資料放在G2&nbsp; 按下確定鈕 呼~完成了!各分類的最新商品都被自動篩選至表格裡 【TIP】Excel進階篩選在執行時,會將E2:E3準則範圍內的條件公式套用到資料範圍的每一列,因此在檢查完A4跟A3的名稱是否一樣後,會繼續往下檢查A5跟A4是否一樣、A6跟A5是否一樣....,依此類推。 請AI提示如何解決Excel資料篩選問題:AI生成IF函數 + 自動篩選器教學 前面的步驟確實能完成Excel篩選任務,而Excel進階篩選器的設定看起來也幾個欄位而已,但本例設計條件式絕對需要經驗,若對Excel不熟,光是「公式該怎麼下(我哪知道該用OFFSET函數!)」、「篩選窗那些設定要怎麼設…」都會卡關。 在沒有提供檔案給AI聊天機器人的情況下,這樣的例子該如何請AI幫忙呢?底下就來試試看,只要我們沒有直接丟資料給AI,它所回覆的通常就會是解法思路,而大部份情況都會教我們用函數搭配一些內建功能來解決問題: 【TIP】提醒讀者,如同第一章提到的,AI聊天機器人絕對會提供我們看似很詳盡的操作步驟,嘗試後出錯是常有的事,但做為操作的參考思路還是有幫助。 如1-5節的說明,最佳的資料提供做法就是上傳資料的截圖給AI 描述需求,務必要指明儲存格,而且我們還附了截圖,AI會錯意的機率小了許多&nbsp; ChatGPT給的指示很明確,上圖圈起來那一段是要我們在 D3貼上公式,此公式可以識別目前所在的這一列是不是每個分類的最後一筆資料 接著按住填滿控點"+",往下拉到D14儲存格 最後一筆資料都被識別出來了,目前AI教的結果都正確 接著,上圖AI聊天機器人教筆者用內建的自動篩選器把資料篩出來,這一步也沒問題 【TIP】回顧最開頭所下的提示語,筆者是希望AI把篩出來的資料「額外」統整在G2儲存格,這部分 ChatGPT就沒有回答到。這是常有的事,此時您可以繼續提要求,但以本例來說,步驟6已經把資料篩出來了,直接複製起來貼到其他地方也就完事了,不見得要繼續花時間向AI提問。 跟AI提示如何用「某某」功能完成任務:AI生成條件式公式 +進階篩選器教學 當然,若您稍微知道進階篩選器提供了「把篩選出來的資料額外存放到某儲存格」的功能(如前面的示範),也可以請AI提供這方面的做法給我們參考(再次提醒,只能做為參考,不要期望過高):&nbsp; AI這一步是要我們先建立用來篩資料的條件式(也就是前面步驟4的準則範圍)&nbsp; 所教的公式跟前面所用的OFFSET函數稍有不同,沒關係先試試看 先照上圖AI指示的建議,在F2儲存格建立條件式(在Excel內是稱準則範圍,AI是稱條件範圍,這樣的小出入要自己稍微變通一下) 接著就照左圖AI給的「進階篩選器」操作指引一步步做,還是需要抓Bug,例如資料範圍應該是A2:C14,這種小錯誤算是容易修正的 本例照著AI的指引操作完進階篩選器,結果「電風扇」這個分類的最後一筆資料沒被篩出來 前面一再說過,即便照著AI的指引也不見得能保證成功,若遇到像本例「電風扇」的最後一筆資料未被篩出來的問題,我們就得進行除錯,通常不外乎是函數、公式或篩選條件需要調整,是否能糾出問題會很考驗個人的Excel功力。 【TIP】結合前面所學的看起來,問題應該是出在做為準則範圍的那個條件式公式:此問題的關鍵在於兩個公式的邏輯不同,OFFSET函數提供了更靈活的參考範圍,能應對數據結尾的特殊情況,而「=A3<>A4」則單純比較當前列和下一列的值,但當到達最後一列時,下一列並不存在,就不會觸發篩選條件,導致最後一列的電風扇資料被忽略。 請AI重新生成新的函數、公式:AI生成COUNTIF函數 當然,卡關的當下我們通常不會知道可以採用什麼替代函數來做,別忘了可以再次向AI發問,讓它進一步提出修正方案: 繼續追問,直接把遇到的錯誤情況提供給AI:「照你的做法,電風扇這個分類的最後一筆資料沒被篩出來」 但一開始回的好像沒什麼改善,滿常「跳針」講一樣的內容,這是常有的事&nbsp; 重提需求,目標講明確一點,例如請AI改個公式看看 最後AI新給了=COUNTIF(A$3:A$15,A3)=COUNTIF(A$3:A3,A3)這段公式。AI也會幫我們解釋函數用法及公式的邏輯 照AI的給的公式,貼到F3儲存格(需自行將A3:A15改成A3:A14)&nbsp; 再操作進階篩選器一次,成功解決最後一列篩不出來的問題了 【TIP】AI真的很厲害,新給的公式是改用統計次數的COUNTIF函數來處理,這樣就不會有前面=A3<>A4這個條件式所遇到「最後一列沒有下一列,導致最後一列篩不出來」的問題。因此,讀者只要遇到卡關,可以請AI多試不同的公式,這個做法會比請AI在舊公式上除錯來得快。 任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI:AI 提供自動篩選器操作提示 除了看起來稍微有點學問的進階篩選功能外,爾後讀者如果遇到任何Excel內建操作的問題,都可以把截圖丟給AI聊天機器人,請它給出操作提示。不用怕,任何小功能都行。 【1】例如面對一些不複雜的篩選需求時,Excel的自動篩選功能也常被使用,這是使用率最高的篩選工具: 位於資料頁次/排序與篩選區的篩選鈕是最常用的Excel篩選工具 可以直接勾選要篩選的條件,例如勾選萬華區結果如右&nbsp; 也可在此輸入部份的值,例如大安區做為篩選條件 這裡也提供一大堆自動篩選條件 【2】雖然自動篩選操作起來很直覺,不太需要教,但如果一時不曉得如何指定篩選條件,不妨就把「卡關的截圖」+ 「想篩出什麼資料」請AI給出提示吧: 例如想篩出「請款單編號」中含"10" (月份) 的項目,光點點按按是篩不出來的。這時就可以搬出 AI 聊天機器人來協助:&nbsp; 附上資料截圖 建議附上自動篩選器的截圖,這樣AI聊天機器人的回答才不會太發散 描述需求 本例AI教筆者用萬用字元符號來處理 看到左邊AI聊天機器人的提示,雖然對這個位置的指示沒到很精準,但至少AI有提供篩選的思路(若對於在哪裡輸入不清楚,可以再繼續逼問AI) 【TIP】但提醒讀者,如同第1章所提到的,「請AI教你Excel怎麼操作」比較適合對Excel有一定熟悉的人(以本例來說,至少你自己要用過自動篩選器!),因為AI聊天機器人對操作位置的指示不會100%精準,若您對某功能壓根不熟,光看AI聊天機器人的步驟操作極有可能會白花時間。 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 推薦閱讀: AI寫Excel公式這樣最省時!ChatGPT、Copilot描述需求、生成函數、錯誤修正一次學會 ChatGPT整理Excel表格超快速!用AI輕鬆搞定複雜資料 【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧!連報告都能一鍵生成的靈感救星
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【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧!連報告都能一鍵生成的靈感救星

報告寫不出來、數據圖表總是做不出重點?讓Graphy AI成為你的職場AI靈感助手,只要輸入文字就能一鍵生成圖表、整理分析數據!本文解析Graphy AI超實用的使用技巧,讓圖表製作、報告撰寫變得既簡單又有效率。節錄自《超有料!職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。 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。 (圖/旗標出版提供) 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。 (圖/旗標出版提供) 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….)&nbsp;,點擊「Insert」可以將這些內容插入到圖表下方。 (圖/旗標出版提供) 將生成的報告內容置入圖表內,看起來更有模有樣了。 (圖/旗標出版提供) 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。 (圖/旗標出版提供) 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。 (圖/旗標出版提供) 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。 (圖/旗標出版提供) 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。 (圖/旗標出版提供) 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! (圖/旗標出版提供) 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 推薦閱讀: Excel公式讓ChatGPT幫你寫!輸入指令就能懂的Excel公式教學 ChatGPT分析數據資料會出錯嗎?修正盲點教學,制定策略更高效精準 ChatGPT生成Excel圖表不卡關!xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 [course_plugin title='推薦Excel相關課程' keyword='excel' amount=2]
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Excel 必學技巧:樞紐分析表與 VLOOKUP 函數的超強應用

在 Excel 中,樞紐分析表(Pivot Table)和VLOOKUP 函數是非常重要且實用的工具,因為它們能夠快速處理和分析大量數據,以下是這兩個功能為何如此受推崇的原因: 1. 樞紐分析表(Pivot Table) 樞紐分析表是一個強大的資料匯總和分析工具,能夠快速地從大量的資料中生成摘要。它的重要性包括: 🟢快速彙總:不需要寫任何公式,樞紐分析表可以在短時間內對數據進行彙總、計數、平均、總和等多種操作。 🟢靈活性:用戶可以拖放欄位,自由地更改數據的呈現方式,按照不同的維度分析數據(例如按日期、產品、地區等)。 🟢動態調整:可以隨時調整分析的方向(行、列的變化)來得到不同的視角。 🟢即時分析:只要資料更新,樞紐表格可以馬上更新分析結果,無需重新手動計算。 2. VLOOKUP 函數 VLOOKUP 是一個非常常用的查找函數,用來在表格中垂直查找並提取數據。它的重要性包括: 🟢數據查找:能夠在一個大型表格中快速查找特定值,例如根據產品編號找到對應的價格或庫存。 🟢整合數據:可以從不同的資料來源中合併數據。例如,你可以從一個表中根據客戶編號找到對應的客戶資料。 🟢減少重複操作:通過 VLOOKUP 可以減少手動查找數據的時間,大大提高工作效率。 這兩個功能幫助用戶輕鬆處理和分析大量資料,是日常數據處理中不可或缺的工具。 【相關課程學習推薦】 【函數入門】別再土法煉鋼!你一定要懂的Excel函數 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/d3a059d0-7ccf-4ca7-b017-cceccb1bffba 無痛起步-Excel VBA超入門實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/99370a7a-53cc-45d1-b616-fe9f890703c9 一日速成-零基礎Excel入門班 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f2577f72-5fce-47ef-a4ff-571cddf108c9 王作桓 | 職場救星! 從Excel基本功到進階實務精華 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/2032ca9a-1b4f-456f-a64b-4d2966878376 【進階函數】Excel高效秘訣!上班族不可不知的進階函數 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/7120fa0d-8637-4e89-92f5-6c0eb6d05389
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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&nbsp; 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。 手把手帶你掌握E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >> 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。 了解更多Power Bi 相關的學習資源 >> 學更多【Power BI】,馬上報名 >> Power BI 資料視覺化 Power BI HR管理分析師【招募數據視覺化】 Power BI 資料清理與建模 Power BI DAX函數運用 人資必備數據Know-how都在這裡> > 用Power BI 做視覺化數據分析,企業導入時會遇到六大階段 HR數位轉型怎麼做?以數據分析為驅動 從這15個數據指標,開始建立你的招募漏斗 你的招募數據報告,老闆看不懂? 因為你沒有「資料視覺化」 HR這樣做數據分析報告,老闆才想聽!
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4個不該再用AI工具做報告的真相!推薦AI Agent生成簡報,自動化任務:找資料、圖表分析、PPT設計

文 /職迷不霧 用 AI 工具像 Gamma 、 ChatGPT 做報告是多數人的推薦💻&nbsp;雖然可以快速生成簡報 PPT ,但內容和資料的品質真的有符合你的標準嗎?是不是還要花很多時間編輯?終於,全球首款 AI 代理 Manus 來了👏&nbsp;你有更專業的選擇!這篇文章要用 AI 簡報工具的 4 大真相來對比 AI Agent 厲害的自動化任務 4 個不該再用 AI 工具做報告的真相(點擊快速抵達) 真相1. AI 簡報工具內容完整度不足 真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低 真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的 真相4. 下載PPT會跑版,還有浮水印 剛好迷編我這週要做競業分析,我就用一樣的指令,同時請 AI 簡報工具與 AI Agent 幫我製作簡報 請幫這個IG:https://www.instagram.com/career_noloss?igsh=eHI0cnYwd2JqaXo1&amp;utm_source=qr 做競業IG分析,比較對象要有3個IG帳號 先來看看第一個血淋淋的比較👇👇👇 真相1. AI 簡報工具內容完整度不足 為了讓看報告的人可以快速理解,通常簡報一開始的目錄與前言說明是很重要的!可以很明顯的看到 AI 簡報工具(左)只有粗淺的一段話介紹,而 AI Agent(右) 能寫出有邏輯的目錄,還幫我自動生成研究背景、研究目標與方法🔍,沒想到只要我一句簡單的話,然後附上 IG 連結,他就可以寫得這麼詳細!在沒有讓他接管登入我 IG 帳號的情況下,可以做到這種程度真的很厲害呢👏 而且我確認過了, AI Agent 找出來的資料都是最新、正確的數據! 同時我也測試了其他 AI 簡報工具...超殘酷......有些甚至沒有讀取 IG 網址的能力😭😭😭 點擊快速回目錄⤴ 真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低 這一頁是在分析我經營的職迷不霧 IG 與其他競業 IG 的比較,AI 簡報工具(左)用 AI 繪圖生成了一張意義不明的照片,看似漂亮實則沒有幫助👎。在簡報中,放圖片是為了幫助讀者理解和加強記憶,是文字很重要的視覺輔助,別為了填滿空白而塞進與主題無關的圖片~這樣會讓簡報扣分喔~反觀,AI Agent(右)不僅圖文相符,還畫出了可參考的數據圖表,我一眼就能看出重點👀:四個帳號的比較分析、內容特性差異與綜合洞察 這是 Manus 在簡報中自動幫我生成不同款式的圖表,資料給的很完整,就是我需要的!資訊也都正確,我可以直接拿來用不用改! 點擊快速回目錄⤴ 真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的 聊天機器人剛問世的時候,許多人都在擔心作家、文案寫手會被取代,但透過這一年間人們的大量使用,已經有專家盤點出用 ChatGPT 寫文的特徵,比如:重複出現相同的句型、過多不必要的連接詞、立場太過於中立...等等,這些缺陷就是我們常說的「 AI 味」 🤖。就算不是專家,只要每天在社群刷貼文的人,或多或少都能識別出某些貼文是 AI 寫的還是真人寫的。 而目前 AI 簡報工具也存在這樣的問題,以優劣分析這頁來說,就看到固定格式的句型「專業度高」、「實用性強」、「更新頻率高」,雖然 AI Agent 也是有一點點這種感覺,但至少看得出來他有在換句話說了,比如:,還會加上一點人類會說的字詞「可能」、「找出」...等等,讓文法看起來不那麼生硬✏️,不過迷編還是建議要自己再做潤飾調整喔~ 點擊快速回目錄⤴ 真相4. 下載PPT會跑版,還有浮水印 請 AI 幫忙做報告就是要省時省力,但往往 AI 簡報工具將檔案轉換成 PPT 格式後就嚴重跑版,甚至還有些投影片直接變成一張無法編輯的 JPG 圖片😭 最後反而花了更多時間做修修改改。改用 AI Agent 之後,輸出 PPT 跑版的問題減少很多,簡報中的 icon 圖示、色塊、頁碼都還可以再自己編輯調整,重點是沒。有。浮。水。印! 點擊快速回目錄⤴ 看完 AI 工具和 AI Agent 的殘酷比較後,對 AI 代理的認識是不是又更進一步了呢😊 如果你對迷編使用的 AI Agent 很感興趣,可以試試 Manus AI ~ 現在就拿它來做報告吧!如果今天的文章有幫助到你,點這裡追蹤職迷不霧💗&nbsp;我們是分享 AI &amp; 職場成長內容的 IG ,幫助你天天偷學一點!加薪多一點! 其實在經營社群之前......原本我對工作很迷惘,後來因為好玩學 AI ,練就 AI 技能!!沒想到有天,我在網路上看到自己的職涯地圖...就這樣換到超讚😍薪水更高的新工作 現在每天上班都好開心!!如果你想換工作的話,可以試試看我用的 職涯規劃工具🧚~目前還不用錢,趕快用!! 作者:職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️ 延伸閱讀:【AI做報告】4個超推薦AI報告工具!幫你生成報告、找文獻、做簡報PPT、套設計模板必備【AI聊天機器人】推薦選哪個?4大AI比較!馬上找到適合的AI助手:ChatGPT、Grok、Gemini、Deepseek【AI懶人包】看這篇就夠!2025推薦AI免費vs訂閱工具大全,提高工作生產力&amp;職場競爭力!(持續更新)
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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/
陳建夆・AI行銷實戰應用

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!&nbsp; 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」)&nbsp;,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」&nbsp;(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 推薦閱讀: Excel公式讓ChatGPT幫你寫!輸入指令就能懂的Excel公式教學 ChatGPT生成Excel圖表不卡關!xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧!連報告都能一鍵生成的靈感救星
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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
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