Power BI DAX函數運用
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UDP
UDP 是一種網路通訊協定，主要用於快速傳輸資料，適合對速度要求高但容錯率較低的應用，例如即時影音串流、線上遊戲或語音通話。職場上具備這項技能，代表你了解如何設計和維護低延遲、高效率的網路系統，能優化資料傳輸流程，提高整體服務品質。對於從事網路工程、系統開發或資通安全的專業人士來說，掌握這項技術能提升競爭力和專業價值。
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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
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。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
TOEIC Speaking Test
TOEIC口說為internet-based test(iBT)型態的測驗。試題經由網際網路傳送至考場中的電腦，因此應試者無法像參加TOEIC測驗 (聽力與閱讀)時透過紙筆作答，而必須藉由耳機麥克風 (口說測驗) 來作答。這樣的測驗型態，可以更加詳實而有效率的紀錄應試者作答的內容，並得出公正而有效的評分結果。
TOEIC Speaking Test 口說與寫作測驗並列為選考項目，報名時考生可自行選擇「多益口說及寫作測驗」或單獨選擇「多益口說測驗」。
TOEIC口說與寫作測驗與TOEIC聽力與閱讀的公開測驗及到場考試分開舉行；報名、測驗、成績寄送等各項細節均有所不同。
ETS 美國教育測驗服務社 (Educational Testing Service)
數位邏輯設計能力認證－實用級
1. 培養瞭解各種電子零件包裝
2. 培養瞭解各種電子零件線路接腳
3. 具備組合邏輯設計能力
4. 具備循序邏輯設計能力
5. 具備CPLD程式撰寫之能力
6. 具備訊號量測能力
7. 具備規劃架構發展流程的能力
8. 看懂程式內容並有修改之能力
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
SSE Statistical Knowledge Today國際認證
統計學是一門可以應用到各行各業的實用科學。不論是人文、教育、社會、商業、管理，工程或者醫藥等等領域，都經常需要使用到它作為決策的依據。若能夠熟練並掌握統計學的思維邏輯，必能在各行各業中有更突出的表現。Silicon Stone Education國際認證機構有鑑於此，特別推出此與生活應用相關的統計學測驗，透過淺顯易懂的方式讓你輕易掌握重點，並融會貫通有關的統計知識。
Silicon Stone Education (SSE)
程式語言 (C/Python)
TQC+ 程式語言C認證之測驗對象，為從事軟體設計相關工作1至2年之社會人士，或是受過軟體設計領域之專業訓練，欲進入該領域就職之人員。
TQC+ 程式語言Python 3認證之測驗對象，為從事軟體設計相關工作1至2年之社會人士，或是受過軟體設計領域之專業訓練，欲進入該領域就職之人員。
學科技能規範：無技能規範
術科技能規範：
1. 基本程式設計
2. 選擇敘述
3. 迴圈敘述
4. 進階控制流程
5. 函式（Function）
6. 串列（List）的運作（一維、二維以及多維）
7. 數組（Tuple）、集合（Set）以及詞典（Dictionary）
8. 字串（String）的運作
9. 檔案與異常處理
財團法人中華民國電腦技能基金會
精選貼文，掌握第一手知識
「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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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！
精選 AI寫企劃、看數據總是不能用？4種工作先排順序再交代，第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表，結果常常看起來很完整，卻不能直接用？
問題多半不在AI的能力，而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」，讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作，可以共用同一個骨架：
1. 交代目的與標準：給誰看？看完要做什麼決定？
2. 排好先後步驟：先要中間產物，確認後再往下做
3. 要求附上依據：出處、算法、引用原文，讓你能驗收
套到四種工作，各有一個先後順序：
① 寫企劃｜架構先定，內容後補
先寫明讀者與目的，請AI只給三個主張和大綱；確認後才補內容，每個數據都附出處，查不到就標「待查證」。
② 做研究｜大題切小題，說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題；每題比對三種來源、標出年份；說法互相衝突時，請AI並列出來，由你判斷。
③ 看數據｜問題先行，數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」，先寫成決策問題，例如「上季回購率下滑，是哪一群顧客流失」；講好期間、欄位和比較基準，只要兩三個關鍵發現，並附計算方式。
④ 審提案｜先找漏洞，後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重；再依事先講好的配分計分；最後請AI扮反方，提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤：
・一開口就要整篇成品，方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數，分數被第一印象帶走
小練習：挑一件你這週要交的工作，寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給＿＿看，看完要他＿＿。」
「先給我＿＿（大綱／小題清單／漏洞清單），我確認後再繼續。」
比較一下，和你平常的第一版差在哪裡。
想看完整的五分鐘影音說明，104學習免費課程「AI工作術」四堂已經上線，免費報名就能看：
第1堂｜5分鐘學會用AI寫企劃
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/57aed01b-9d82-4438-b09e-e2367abc0207
第2堂｜5分鐘學會用AI做研究
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d
第3堂｜5分鐘學會用AI看數據
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
第4堂｜5分鐘學會用AI審提案
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19983d11-9e93-41ae-9924-46f8d6cd47dd
也歡迎在留言分享：這四種工作，你最常請AI幫忙哪一種？有沒有哪一次的第一版特別好用（或特別難用）？
使用提醒：AI可能出錯，重要數字請自行查證；上傳資料前先確認公司規定，並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
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）
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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）
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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
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如何評估專案經理(PM)的工作表現？除專案成果外，還有這些指標！
評估專案經理的工作表現需要綜合考量多個方面，包括專案的具體成果、團隊的回饋以及數據分析等。以下將提供幾個方法能全面地了解專案經理的能力和表現，並為其提供相應的支持和發展機會，如關鍵績效指標（KPIs）、團隊回饋、專案成果及數據分析。
1. 關鍵績效指標（KPIs）
- 專案完成率：評估專案是否按時、按預算和按質量標準完成。這是衡量專案經理成功與否的基本指標之一。
- 預算控制：檢查專案是否在預算範圍內運行，並分析預算偏差的原因。這可以幫助了解專案經理在資源管理方面的能力。
- 風險管理：評估專案經理識別和應對風險的能力，包括他們是否能夠預見潛在問題並制定有效的應對策略。
2. 團隊回饋
- 360度評估：通過團隊成員、上級和其他相關利益相關者的反饋來評估專案經理的表現。這種方法能夠提供全面的視角，幫助識別專案經理的強項和改進空間。
- 團隊士氣和滿意度：調查團隊成員對專案經理的領導風格和溝通能力的滿意度。高士氣和良好的團隊合作通常反映出專案經理的有效管理。
3. 專案成果
- 質量標準：評估專案交付成果是否符合預定的質量標準。這包括產品的功能性、可靠性和用戶滿意度等方面。
- 學習與改進：分析專案經理在專案結束後是否進行了反思和總結，並將學到的教訓應用於未來的專案中。這顯示了他們的成長和適應能力。
4. 數據分析
- 專案數據追蹤：使用數據分析工具來追蹤專案進度、成本和資源使用情況。這些數據可以幫助評估專案經理的決策是否基於可靠的訊息。
- 績效報告：定期生成專案績效報告，總結專案的進展、問題和解決方案，並評估專案經理在報告中的透明度和準確性。
你知道Ｅxcel左右欄位對比，可以怎麼操作？步驟教學看這篇→
在工作中，經常需要對比 Excel 左右欄位的數據，例如檢查客戶名單、產品編碼或考勤記錄，來確定是否有重複或一致性。通過條件格式、公式和分割窗格等工具，可快速找到異常數據，提升數據準確性。
在 Excel 中，如果你需要對比左右兩個欄位的數據，可以使用以下幾種方法：
1. 使用條件格式進行視覺對比
這是一個視覺化的比較方法，可以通過條件格式來標示兩個欄位中相同或不同的數據。
步驟：
（１）選擇其中一列或兩列。
（２）在功能區選擇【開始】→【條件格式】→【新增規則】。
（３）選擇“使用公式來決定要格式化的儲存格”。
（４）輸入比較公式，如：如果要比較A列和B列是否相同，可以輸入公式=A1=B1。
（５）設定你希望顯示的格式，例如不同的背景色來突出顯示差異。
2. 使用公式進行比較
如果想得到具體的比較結果，可以使用 Excel 的公式來對比兩個欄位。
常用的公式：
（１）相等比較：=IF(A1=B1, "相同", "不同")。這會返回“相同”或“不同”來顯示比較結果。
（２）差異計算：=A1-B1。如果你想查看數值之間的差異，這個公式可以計算兩個欄位的數值差異。
3. 使用分割窗格（Split Pane）
如果你有很多數據，想在同一屏幕上對比兩個欄位，使用 Excel 的分割窗格功能可以幫助你同時查看兩個不同的部分。
步驟：
（１）選擇你想要分割的欄位（例如C列）。
（２）在功能區選擇【檢視】→【分割】。
（３）窗口將會分成兩部分，你可以在左邊和右邊同時查看不同的欄位，方便對比。
這些方法都可以幫助你方便地在 Excel 中進行左右欄位的數據對比。
欄位有提示就夠了？輸入後再檢查表單標籤
表單空白時，每格看起來都寫了用途；一填資料，提示卻不見了。今天只練一件事：確認一個文字欄位在填入後，仍有可見、且與欄位正確關聯的標籤。適合自己做網站、維護表單的個人、工作室與中小企業；準備桌面瀏覽器、純文字編輯器及本機練習頁，不需後台或付費外掛。
【先分清兩種文字】
placeholder 是欄位沒有值時顯示的簡短提示，例如「例如：DEMO-01」。標籤則告訴讀者這格在問什麼，例如「練習代號」。MDN 說明，提示會在欄位有值時消失，不能拿來取代標籤。提示可以示範格式，但不要把必要說明只藏在裡面。
W3C 的表單教學建議使用 label，將標籤與控制項關聯。明確關聯的常見做法，是讓 label 的 for 完全對應 input 的 id。文字放在欄位旁邊，視覺上像標籤，仍不代表程式已建立這個關係。
今天只查標籤、關聯與點擊焦點，不代表完整無障礙合規或收件驗收。
【建立不會送出資料的教材】
下面兩個欄位都屬虛構練習，只填 DEMO 代號。在自己的 HTML 草稿建立兩個 type 為 text 的 input；文件用 UTF-8 保存為 demo.html，並設定 meta 的 charset 為 utf-8。
A：id 設 a，placeholder 設「填入測試代號」，先不加 label。
B：id 設 b，placeholder 設「例如：DEMO-01」。另加文字為「練習代號」的 label，for 設 b。
不要放送出按鈕、後端網址或真實聯絡資料。保存後用瀏覽器開啟，勿覆蓋官網。
不熟 HTML 可用自己的測試表單模擬；先確認沒連正式收件流程。不確定就做紙上比較，別在他人表單測試。
【照四步核對】
1. 空白時先截圖，畫五欄：「欄位位置／標籤文字／提示文字／關聯方式／填入後觀察」。A 記只有提示；B 的標籤記「練習代號」，提示另記。不要因兩格都看得到字，就把兩欄填成同一種文字。
2. 在 B 填 DEMO-01，再在 A 填 DEMO-02。觀察提示是否消失，以及欄位外是否仍有用途名稱。B 應保留「練習代號」；A 的「填入測試代號」不再顯示。
3. 在自己的教材按右鍵「檢查」，找到 B 的 label 與 input，對照 for="b" 和 id="b"。把兩個原值抄下，不只寫「有標籤」。若同頁複製了多個 id="b"，先列待修，不依第一次點擊似乎正常就放行。正式頁只讀檢查，修改應由有權限的人在來源或後台完成。
4. 先點 A，再點 B 外面的「練習代號」文字，確認焦點是否移到 B；可看輸入游標或焦點框。保存點擊後截圖並記環境。這筆只驗收桌面滑鼠；若交付手機或輔助科技使用情境，仍需另測，不把桌面觀察代填成全部通過。
【本日實際觀察】
2026/10/25，我建立本機雙欄位教材，在桌面 Chrome 透過本機 HTTP 開啟。填入上述兩個代號後，畫面中 A 只剩輸入值，B 上方仍有「練習代號」。點該標籤後，確認目前焦點是 B。教材原始碼的 for 與 id 也都為 b。
本次保存填入前後的語意快照與截圖。快照仍可能用 placeholder 替 A 顯示一個名稱，所以「快照有名字」不能取代畫面、標籤關聯與實際操作核對。我沒有測螢幕閱讀器、鍵盤導覽、手機或真實收件流程，也沒有修改正式官網。
【遇到不同寫法，先記錄】
有些頁面把 input 放在 label 裡，形成另一種關聯；也可能使用 aria-label 或 aria-labelledby。不要只因沒看到 for，就斷言完全沒有名稱。先抄實際標記，交維護者確認。反過來，程式提供了名稱，也不代表一般讀者一定看得到標籤；這是兩項不同觀察。
標籤應說明用途，格式範例與較長的填寫說明另行安排。常見錯誤是只把提示顏色加深、複製相同 id，以及只在瀏覽器暫改屬性就宣稱網站已保存。
【作業、驗收與費用】
交出 A、B 兩列五欄紀錄，附填入前後及點擊標籤後的畫面。預期成果是能指出哪段是標籤、哪段是提示，以及 B 的實際關聯與焦點結果。請另一人照紀錄重做；未請人複核就標自行核對，沒操作的項目留未測。
紙筆、編輯器與本機範例可零額外工具費完成；正式改版、平台進階功能及完整無障礙驗收可能另計。這個練習不要求購買訂閱，也不宣稱改善多少填寫率、詢問或排名。
官方依據（2026-10-25 查核）：
https://www.w3.org/WAI/tutorials/forms/labels/
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTML/Reference/Attributes/placeholder
整理／配圖：客脈 AI。配圖為 AI 示意圖，非實際網站或驗收認證。
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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更新日期：2026/7/9
文／《104職場力》
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下周部門會議被指定上台報告，主管更吩咐得做簡報，讓我好緊張。看著前輩的報告簡單俐落、畫面與資訊清楚又有設計美感，回頭看看自己過往簡報...簡直不忍直視。到底問題出在哪呢？
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1. slidesgo─近7000個商業、行銷等免費簡報模板可下載
slidesgo相信許多人不陌生，近7000個免費簡報模板可以選擇，不同需求如「商業」、「行銷」或是泛用型簡報模板皆有，可透過用途篩選找到合適的版型，是製作Google Slides、PowerPoint和Canva好用的免費簡報模板網站。
網站連結：slidesgo
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費用：免費（但有下載限制）
頁面中的 "Filter by" 選項 "License" 選擇 "Free" 即可篩選免費模板（近7000個）
版本：PowerPoint、Google Slides、Canva
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版本：PowerPoint
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3. SlidesCarnival─免費簡報模板依色系分類，無註冊、下載限制
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4. freepiker─近2200種簡報模板，適用版本多元
提供近2200種簡報模板可供下載，另外是使用keynote、Google Slides或Canva的使用者也有多種模板可選擇。美中不足的地方是沒有分類，僅能逐頁瀏覽。
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網站語言：英文
費用：部分免費（需註冊登入）
版本：PowerPoint、Google Slides、keynotes、Canva
freepiker >>
5. showeet─創意滿點，可選擇4：3或16：9尺寸
提供200多種不同特色且富有創意的簡報模板，可以依照個人喜好選擇，每種模板都有多種用途，並非侷限於特定領域與面向，有的更可以選擇 4：3 或 16：9 兩種尺寸，提供給喜愛創意型的人參考。
網站連結：showeet
網站語言：英文
費用：部分免費
版本：PowerPoint、Google Slides
showeet >>
6. ALLPPT─免費PPT模板每天更新，每種提供30至40張投影
網站主打所有PPT模板完全免費、每天更新，將近1000個簡報模板可以選擇、15種分類不擔心找不到合適的選項。更具特色的是每種模板皆提供30至40張投影片的圖表、版面及字體搭配，依據自身需求選用。
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網站語言：英文
費用：免費
版本：PowerPoint
ALLPPT >>
7. PPT BIZCAM─可預覽3至5張內頁，《104職場力》小編激推！
提供上千種不同風格的簡報模板，惟網站語言為韓文，但多數PPT模板在清單頁面可簡易預覽3至5頁的內頁，讓你清楚了解含有那些設計與圖像表格。（《104職場力》小編愛用推薦）
網站連結：PPT BIZCAM
網站語言：韓文
費用：免費
版本：PowerPoint
PPT BIZCAM >>
8. 새별의 파워포인트 SaebyeolPPT─提供簡報模板色碼，避免顏色落差
由韓國人經營架設的免費模板網站，提供上百種不同風格的簡報模板，特色在於清楚標示模板所使用的各色色碼，避免了不同顯示器產生的色差。
另外若有GoodNotes筆記模板需求，近期網站也開始提供簡易免費模板可供下載。
網站連結：SaebyeolPPT
網站語言：韓文、英文
費用：免費
版本：PowerPoint、部分GoodNotes
SaebyeolPPT >>
9. Canva─最知名線上簡報編輯軟體，《104職場力》小編激推款！
小編實測：Canva元素區有相當多實用小圖，可快速搜尋、套用，超方便
Canva 是一款相當多人使用的線上簡報設計編輯平台，可使用現有的免費PPT版型進行魔改，有些較進階精美的版型則需要付費才能解鎖。不過經小編實測，覺得如果沒有高度設計需求，其實免費版版型算是滿夠用的。介面也相當容易上手，特別是元素區有相當多實用小圖，可快速搜尋、套用，不用自己畫或另外上網搜圖，相當方便。（《104職場力》小編愛用推薦）
網站連結：Canva
網站語言：中文
費用：免費（可付費解鎖進階版）
版本：PowerPoint
Canva >>
10. Slidehunter─提供精美視覺圖解，簡報有大量表格、數據超好用
可下載數千款簡報模版（需先註冊成免費會員），可依情境去尋找適合的版型。這個網站提供的簡報的最大特色，是有許多精美視覺圖解，如果你的資料中有大量表格或數據，不妨到Slidehunter找找，讓你的簡報更一目了然。
網站連結：Slidehunter
網站語言：英文
費用：免費
版本：PowerPoint、Keynote、Google Slides、Microsoft Office for Macs
Slidehunter >>
11. Design AC─近10種商業設計類別全包，可切換中文
日本線上設計編輯平台，不只提供PPT模版，更提供卡片、名片、海報、宣傳單、簡報、賀卡、月曆、商標LOGO等各種設計模版，甚至能輕鬆做出Youtube縮圖、IG限動。網站可切換成中文介面，不用擔心看不懂日文。而且他們的圖片素材相當豐富，是直接使用 illustration AC 和 photo AC 圖庫網站。
網站連結：Design AC
網站語言：日文、中文、英文
費用：免費
版本：PowerPoint、PNG、JPG、PDF
Design AC >>
12. Gamma─AI製作、快速生成
這是一個強大的AI內容製作工具，可以快速生成PPT簡報、網站、文件。以下為《104職場力》小編實測「如何無腦生出專業簡報」過程：
1. 選擇產生「簡報內容」並選擇想要的卡片張數（即簡報頁數）
2. 輸入簡報主題，點擊「產生大綱」
為了測試AI有多強大，小編故意將主題設定較直白絕對不是因為台積電又破千元。一眼瞬間，AI立刻列出6頁簡報大綱，從台股近期表現到風險分析、策略建議等，讓整份簡報看起來面面俱到。如果不滿意大綱，也可以手動刪除，或點擊「產生大綱」讓AI生一批新大綱。
3. 還可以進一步設定每頁簡報的內容詳細程度、風格。小編選擇詳細內容，打算看看AI會端出什麼菜！
雖然小編不是少年股神，但這份簡報看起來還不錯，對吧！
（重要：以下簡報內容僅為AI生成示意，請勿作為投資依據）
網站連結：Gamma
網站語言：繁體中文
費用：免費試用版、付費進階版
版本：PowerPoint、PNG、PDF
Gamma >>
【104獨家製作】台灣簡報認證-初級｜104 × 台灣簡報認證
更多【免費 PPT 簡報模板懶人包】「電獺少女」推薦五個超好用網站
加碼不藏私技巧：「PPT轉PDF」教學
完成後的PPT簡報，有時為保持原創性、避免他人修改，需要轉成PDF檔案，步驟如下：
選取［檔案］>［匯出］
選取［建立 PDF/XPS 文件］，點選右方［建立 PDF/XPS］（如下圖示意）
在［檔案名稱］方塊中輸入名稱
選擇適合的［最佳化］輸出品質，如果想要列印，建議選取［標準］。 如果用於電子郵件或電腦投影使用，可以 選取［最小值］以避免檔案過大。
按一下［發佈］
PPT轉PDF教學步驟
專家手把手帶你做超強簡報：千萬講師謝文憲、王永福劃重點
不論求學或工作階段坐在臺下聽取他人簡報，當看到畫面密密麻麻的文字，講者又像讀稿機把每個文字都念過去，是否就昏頭不想看下去了？換作自己站在台上時，該如何避免此種狀況發生呢？
簡報製作不外乎幾個重點，「字體清楚」、「資訊明確易辨認」、「畫面簡潔」、「字數勿太多」、「透過圖表或圖像帶出重點」等，依據欲講述的內容選擇合適的表達方式，才能明確傳達每一頁的資訊。
令人驚艷的簡報設計與報告方式值得我們多加學習，有待加強或較差狀況的簡報則提醒自己勿再犯下同樣錯誤，不斷修正與進步。
簡報界千萬講師謝文憲（憲哥）、王永福（福哥）教你專業簡報該怎麼做：
★ 重點一：先說重點，再講細節
傳統簡報總是先闡述緣由，再專業說明，最後才推導到結論。如果結論是客戶最想知道的事，放在最後面才說，這不是很奇怪嗎？
現代社會講求效率，商務簡報應該要「先說重點，再講細節」。
〈謝文憲教簡報：先說結論再講細節，一開場就要直球對決〉
★ 重點二：善用「倒三角型敘述」
對於實事求是的高階主管而言，精準與有效率的談話一向是成功表達的要訣。掌握福哥說的倒三角訣竅，讓你未來無預期遇見高階主管，「只會想到機會，不再感到害怕」，尤其真的在電梯裡。
〈先講結論！電梯簡報分秒必爭，善用「倒三角型敘述」to the point！〉
★ 重點三：概念愈複雜愈要濃縮
簡報不僅用來傳達資料內容，更重要的是說服。當你只想著傳達資訊，便會在投影片中塞入一大堆資訊；而當你想的是說服聽眾，就會開始思考什麼方式能讓聽眾理解、記住而且被說服。「三重點分割」是非常好用的技巧，如果聽眾連三個重點都記不住，又如何能消化更多內容？
〈你的簡報老是塞滿無極限？千萬級講師王永福：概念愈複雜愈要濃縮〉
★ 重點四：重要比賽別用新手套！
當我們面對愈重要的簡報場合時，應該將場地的不安定因素減至最低，包括設備、音效、麥克風，甚至是我們的衣著、小配件，都要特別留意。千萬講師謝文憲提出一個重要經驗談：「大賽別用新手套」，千萬要注意。
〈憲哥簡報力：「重要比賽別用新手套」關鍵的簡報時機，不要讓陌生的配備平添變數〉
★ 重點五：在對的時間、講給對的人聽
簡報，是職場最不公平的競賽，對的時間、講對的事、給對的人聽，你隨時有機會翻身，反之亦然。你從來不會知道，當你簡報時，誰會坐在下面。只有每一次都做好準備，才能掌握住稍縱即逝的機會！
〈一場簡報讓默默無名的業助驚艷董座！謝文憲：簡報，是職場最不公平的競賽〉
★ 重點六：因地制宜調整你的內容
很多簡報者都會認為「聽眾不懂我要表達的」、「我講的東西很重要、但他們沒興趣」，看在千萬講師謝文憲眼中，優秀的簡報者會視聽眾屬性、需求適時去調整內容，態度不同帶來的結果不同，重點不在誰對誰錯，而在如何改善。
〈我簡報講不好，怎麼想都是聽眾的錯？千萬講師：重點不是誰錯，而是如何改善〉
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PPT簡報編排的5招資訊設計技巧，設計師教你成為簡報大師
不確定對方想喝咖啡還是水，乾脆都給？搞錯簡報目的，做愈多愈失敗
[course_plugin title=' AI簡報課程推薦：' keyword='AI簡報' amount=2]
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。
報表分析是什麼？任務完成率、團隊績效與自訂維度一次看懂
很多中小企業不是沒有數字，而是數字散在太多地方：任務進度在群組對話、業績在業務自己的試算表、客服處理時長在另一套後台、收支又在會計軟體裡。每到會議前才開始匯出、對表、貼圖，等拼出「上月發生了什麼」往往已經錯過調整時機。報表分析要把營運數據從人工拼湊，變成可依維度拆解、可定期寄送、也能追問原因的決策資料。
本文說明什麼是報表分析、為什麼中小企業需要報表分析系統，它和一頁式經營儀表板有何不同，以及管理王（AI.com.tw）如何呈現任務完成率、團隊績效，並支援自訂維度、圖表、匯出與 AI 歸因。若想先看產品能力，可參考功能頁：https://app.ai.com.tw/features/report-analytics
【什麼是報表分析？可被引用的定義】
管理王報表分析是一套把分散在任務、客戶、業績、行銷、客服、人事與會計等模組的關鍵數據，彙整成可自助產出的數據化報表的系統。老闆與主管不必寫程式、也不必排隊等資訊人員做表，就能依時間、部門、個人、客戶分類或商品類別等維度，查看任務完成率、團隊績效與其他營運指標，並以圖表呈現、匯出或自動寄送。
換句話說，報表分析不是再多一份月底才交出來的試算表，而是把「看得到數字、切得到角度、問得到原因、送得到決策者」收斂到同一層。一套合格的報表分析，至少要讓主管查得到四件事：發生了什麼、差在哪裡、為什麼會這樣，以及誰該在何時看到。若這四題還要靠「請某某幫我拉一下表」，代表公司仍停在報表代工。
【為什麼中小企業特別需要報表分析】
・數字散在客戶、任務、會計、人事、客服等不同地方，會議前才匯出對表
・每個主管各自維護一份試算表，口徑不一致，開會先花時間對數字
・月底結算才看得到上月全貌，問題擴大後才被發現
・想換一個切法（改看某部門、某產品、某業務）又要重做一張表
・績效評估缺少完成率、達成率、平均處理時長、逾期率等可對照的依據
通用分析工具很完整，但常假設公司有資訊人員可以對接資料源、建模再調視覺。許多台灣中小企業要的是今天就能看任務完成率與團隊績效。真正能落地的報表分析，要先讓資料來源跟日常營運系統是同一套，再談圖表與進階分析。更多模組可參考管理王功能總覽：https://app.ai.com.tw/features
【報表分析和 CEO 戰情室差在哪】
CEO 戰情室像經營總覽，把各系統關鍵數據收成一頁，適合每天先看全貌。報表分析則像自助式分析層：要看任務完成率、團隊績效，或依自訂維度拆解客戶轉換漏斗、業績排行、行銷成效、客服回應時長、工時分布與會計收支趨勢，並且用圖表呈現、匯出、排程寄送，或追問「為什麼會這樣」。戰情室告訴你該注意哪裡，報表分析讓你把那個「哪裡」切開來看清楚。CEO 戰情室：https://app.ai.com.tw/features/ceo-war-room
【管理王報表分析能看哪些數據】
功能頁把報表分析定位為內建的數據洞察引擎，讓非技術背景的主管也能自助出表，並一站式彙整：任務完成率、團隊績效、客戶轉換漏斗、業務員業績排行、行銷活動投資報酬、客服回應時長、員工工時分布與會計收支趨勢。當任務、客戶、業績、客服與會計資料在同一套系統流通，就不必反覆匯出再人工對表。
【自助拖拉建表：自訂維度與圖表】
可依時間區間、部門、個人、客戶分類、商品類別自由組合。呈現上可用柱狀圖比較差異、折線圖看趨勢、圓餅圖看構成、熱力圖看兩個維度交會後哪些格子特別高或特別低。重點是讓問題決定圖形，主管想看什麼角度就拉什麼角度，不必每次請人寫查詢。
【匯出、自動寄送與 AI 歸因】
支援匯出 CSV、Excel、PDF，也可設定自動排程寄送，例如每週一早上把上週績效報表寄給各級主管。數據會主動送到決策者信箱，週會比較不容易從「誰還沒交表」開始。
傳統報表停在呈現結果；管理王報表分析可用自然語言提問，例如輸入「上個月業績為什麼下滑」，由 AI 做根因分析並提出建議行動。官方也提到 AI 可把數字翻成較口語的經營摘要、標出業績下滑或應收逾期等異常，並依歷史走勢提供參考。這些都不能取代主管判斷，資料愈完整、欄位愈一致，參考價值通常愈高。
【跨團隊績效透明】
個人、團隊、部門的完成率與達成率可一次攤開，並搭配平均處理時長與逾期率，讓績效討論有客觀依據。權限上，執行長可看全部、部門主管看自己部門、店長看自己門市，讓該看的人看到該看的範圍。
【怎麼選報表分析：四大原則】
1. 資料來源是否完整：是否原生接上公司每天在用的系統，還是還要另做串接
2. 看到的數字夠不夠即時：是可跟進的近況，還是日結、月結後才出現的快照
3. 系統能不能幫忙解讀：除了圖表，能否把數字轉成較清楚的重點
4. 是否符合台灣使用習慣：介面是否為繁體中文，是否贴近在地現場
若已在使用管理王的任務、客戶或會計等模組，官方指出報表分析可直接使用；若從零導入，要先讓日常作業進系統，報表才有原材料。
【FAQ 精選】
・報表分析和試算表差在哪？試算表擅長個人彈性計算；報表分析要處理資料匯流、自訂維度、寄送與權限。
・一定要會寫程式嗎？不必。目標是讓非技術背景的主管也能拖拉出表。
・AI 歸因可以完全相信嗎？不宜全自動採信，適合先給可檢查的草稿，再由熟悉現場的人核對。
・可以指定不同主管看不同數據嗎？可以，依角色與組織設定可見範圍。
・手機怎麼看？響應式網頁，桌機、平板、手機瀏覽器皆可使用。
【開始使用時可以怎麼做】
1. 先確認日常資料已經進系統，例如任務有完成狀態、業績與客戶資料有在更新
2. 先固定看任務完成率、團隊績效等高頻報表
3. 再依當週問題改維度，例如某產品、某類客戶或某位成員
4. 需要存檔時匯出，並設定自動寄送給該看的主管
5. 對異常數字用一句話追問原因，把草稿帶回會議檢查
【下一步：先讓數字從人工對表變成可追問的報表】
若你現在最大的問題是「每次開會都在等表、對表」，不必先追求完美架構。更務實的起點是：選一張和高頻決策有關的報表（例如任務完成率或團隊績效），規定用同一口徑產出、指定誰該看、用自動寄送固定送到信箱，並在出現異常時追問原因。
想了解管理王報表分析的指標、圖表與 AI 歸因能力：https://app.ai.com.tw/features/report-analytics
若希望有人依你公司現況一起看數據卡在哪裡，加 LINE @119m 回覆「診斷」。
PMP備考｜Process領域：範圍、排程與價值判斷重點
PMP的Process領域要求把規劃、交付與價值連在一起。備考重點包括依需求選擇交付方式、整合相依工作，以及用同一衡量口徑判斷進度與效益。
本文目錄
本篇對應的官方考試範圍
必懂觀念
常見誤判
練習題與完整解析
備考檢查清單
本篇未涵蓋、需另外準備的範圍
官方來源與版本核對
本篇對應的官方考試範圍
依PMI July 2026 ECO，Process占41%。對應Task 1整合計畫與交付規劃、Task 2範圍、Task 3價值交付、Task 4資源、Task 5採購、Task 6財務、Task 7品質、Task 8排程、Task 9狀態評估、Task 10結案。本文重點為Task 1、2、3、8、9，並以交接與結案連到Task 10；資源、採購、財務、品質僅點出整合關係。
三領域皆包含預測式、敏捷／調適及混合情境。下列方法為教學整理，不能當成不看題目限制就套用的作答口訣。
必懂觀念
交付方式須根據需求穩定性、複雜程度與整合限制判斷。穩定需求可先規劃，探索中需求可小批交付取得回饋；混合方式仍須協調共同介面與驗收，不能各自完成就視為整體成功。
範圍需定義交付成果及驗收條件，再拆成可估算、可追蹤的工作。排程除了活動時間，更要看相依性：測試環境未就緒，縮短測試工期也無法消除前置限制。資源或供應商變動應一併評估時間、成本與品質。
狀態資料應使用同一衡量口徑。計畫驗收10項、實際驗收6項，不能因工程寫完9項就報告已驗收9項。先查資料定義及落差原因，再預測影響、選擇措施並追蹤，分析不能成為停止行動的藉口。
交付成果與效益要分開：系統上線是成果，客服回覆時間下降才是期待效益。先定指標、資料來源與責任人；採購要核對合約目標與供應商績效，結案需取得核准、確認交接與未結事項，完成財務、合約及經驗整理。
常見誤判
看到不確定性就把全部需求反覆重寫，或看到計畫就鎖定所有細節：都沒有根據需求差異裁適。
將混合交付理解為各自推進：忽略共同介面、相依性與整體驗收。
把工作完成率當驗收率，或原因未明就加人：指標與措施缺乏因果連結。
只看準時上線：未確認價值指標及營運接手能力。
練習題與完整解析
以下為自編教學題，非PMI官方原題；用於練習題目條件與行動的對應。
Q3-01｜自編單選，非官方原題。保存規則固定、介面需求探索中，須共同驗收。
甲 兩部分都逐月改寫全部需求
乙 兩部分都一次鎖定所有細節
丙 兩部分分別推進且各自驗收
丁 規則先規劃，介面迭代並整合
答案是丁。需求穩定性不同，可以採不同方式，但共同驗收需要整合。甲讓穩定規則反覆重做，乙壓掉探索所需的回饋，丙忽略共同驗收。這不是遇到混合兩個字就選它，而是題目同時給了穩定與不確定的需求，以及整合限制。
Q3-02｜自編單選，非官方原題。工作完成90%，驗收60%，原因未明。下一步？
甲 統一口徑並查明未驗收原因
乙 依工作完成比例宣布可交接
丙 沿用兩種比例分別對外報告
丁 要求供應商加人趕上百分比
答案是甲。先確認指標在量什麼，再分析差異，才能選擇措施。乙把工作進度當成驗收，丙沒有解釋差異就傳遞，丁在原因未知時直接加資源。若問題其實是驗收條件未釐清，加人未必有效。查明之後仍要提出行動並追蹤，不能只停在分析。
備考檢查清單
能以情境證據解釋選擇預測式、敏捷或混合方式。
能畫出範圍、驗收、資源與相依工作的關係。
能區分完成工作、已驗收成果與業務效益。
能在查明差異後提出行動、責任人及追蹤指標。
本篇未涵蓋、需另外準備的範圍
仍需另備資源估算與最佳化、合約類型與談判、採購策略、財務預算與準備金、品質成本與工具、排程估算與變異分析、文件管理及完整結案流程。本文未提供完整計算訓練、圖表與互動題型演練，應回到ECO各Task的enablers逐一檢核。
本系列是短課概念整理，不取代完整ECO準備、35小時訓練或個人專案經驗，不保證通過。
官方來源與版本核對
考試規則以PMI官方公布為準。依本系列2026-10-28查核紀錄，使用July 2026 ECO；登入後資格、費用及考位依個人頁面核對。
PMI PMP Examination Content Outline（July 2026；範圍及資格）
PMI PMP認證與申請入口
PMI Certification Handbook（June 2026；申請與考試規則）
PMI新制與訓練規則公告
PMI續證要求
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雲端人資系統怎麼選看這篇！７大優勢分析 | 附比較表
隨著科技的迅速發展，企業人資系統逐漸向雲端轉型。相較於傳統的內部伺服器架構，雲端人資系統能夠提供更靈活的人事解決方案，滿足企業在數據存取、成本管理和系統擴展方面的需求。為什麼越來越多人選擇雲端系統？若想選擇的話，又該如何選擇系統商？
雲端系統7大優勢
雲端系統私有雲vs公有雲比較表
雲端系統推薦
解析採用雲端人資系統的7大優勢
當企業考慮引入雲端人資系統時，不僅是在於數位轉型，更是一項提升團隊管理效率的策略。選擇雲端人資系統的好處和優勢包括以下7點：
1. 效率提升與自動化，讓HR能更專注在核心事務雲端人資系統能夠自動化許多繁瑣的日常操作，如薪酬計算、出勤記錄、績效考核等。透過自動化流程減少手動操作，不僅能降低出錯的機率，也能節省與主管、員工、財務，甚至IT等部門溝通時間，讓人資部門能夠更專注於核心的人才管理策略。
2. 隨時隨地存取，適應新型態工作樣態雲端人資系統通常支援網路存取，這讓管理者和員工可以在任何地方透過網路連接使用系統。無論是在家工作、出差，還是遠端協作，雲端系統都能提供即時的資料存取，有助於提升企業內部的工作靈活性和員工滿意度。
3. 資料管理與分析，快速做出決策企業可以統一儲存和管理員工數據，並輕鬆進行數據分析。人資部門可以利用系統生成報表和分析圖表，全面掌握員工的發展趨勢和需求，從而做出更加精準的人才管理決策。雲端資料具有存取快速與分析優勢，有助於強化企業對市場變化的快速回應能力。
4. 更佳的數據安全性，資訊安全現代雲端服務提供商通常採用先進的加密技術和多層安全防護機制，保障數據的傳輸和存儲安全。公有雲提供商大多擁有專業的安全團隊和風險管理機制，私有雲則允許企業進行定制化的安全設置，從而滿足不同層級的安全需求。像是104人資系統獲得多項國際認證，行動APP更是業界第一家獲得MAS標章，定期進行弱點掃描及滲透測試，保障企業資料安全。
5. 減少IT資源負擔，版本自動更新供商負責硬體維護與更新，企業無需投入大量資源自行維護伺服器或軟體，進而降低IT負擔與成本支出。此外，雲端系統的更新通常由提供商定期進行，企業不僅能保持系統的最新版本，也無需額外安排更新計劃。
6. 支持快速擴展與成長企業在成長過程中往往需要增加人力和資源，雲端人資系統具有高度擴展性，可以隨企業的需求變化即時擴容。無論是增減使用者數量、擴充功能模組，還是整合其他系統，雲端人資系統都能迅速調整以支援業務發展需求。
7.隨時因應法規變動，避免企業違法台灣勞動法規經常變動，人資時常無法即時因應，雲端人資系統能時更新最新法規，在系統內可以即時跳出提醒，像是薪資、出勤、一例一休等。
以上7大優勢展現了雲端人資系統不僅能夠提供更靈活、效率高的解決方案，也能協助企業從數據分析和資源管理的角度，達成更具競爭力的人資管理策略，為企業創造更多價值。
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雲端系統分為公有雲及私有雲租賃，該怎麼選擇？附上比較表
在選擇人資系統時，企業常面臨公有雲和私有雲租賃的抉擇。公有雲由第三方提供商管理，適合預算有限或需求變動頻繁的中小型企業。它具有成本效益高、可用性高等優點，但在客製化方面可能存在相對的限制。
相對地，私有雲租賃像是企業專屬的雲端架構，一樣由系統提供商代管，但因為是企業專屬使用，具有客製化彈性的優勢，特別適合對數據隱私有嚴格要求或有特殊需求的企業。在人資系統選擇上，最後應基於企業的具體需求、預算、安全要求和成長規劃來評估。對於標準化需求高、追求成本效益的企業，公有雲可能更合適；而對於需要嚴格數據管控、高度客製化的企業，私有雲租賃可能是更好的選擇。 如果HR無法深入評估，可以邀請系統商顧問幫助企業釐清需求，並權衡各方面因素，去做出最適合的決策。
私有雲租賃與公有雲比較表
比較項目 私有雲租賃人資系統 公有雲人資系統定義企業專屬的雲端架構，由系統商提供管理和維護。由系統商提供管理和維護，企業僅需支付系統費用 。成本●由於雲端架構及功能模組均由專人協助維護，因此維護費用較高。●無需購置硬體或聘請專職IT人員。●僅需支付系統費費用，投資成本較低。●無需購置硬體或聘請專職IT人員。安全性※需確認系統提供商提供高規格資安架構以104為例：●採用領導品牌AWS雲端網路服務。●資訊安全管理及個資保護通過英國標準協會(BSI) 等國際標準認證。可用性●依照不同需求功能，可能導入門檻較公有雲高 ，但客製擴展性佳。●通常搭配導入顧問全程協助。●導入門檻較低，導入效率高。●提供標準化固定模組。客製化●除基本模組外，還具有高度客製化。●可靈活配合企業內部業務流程。●通常提供出勤、排班、薪資、表單標準模組。●例行性針對特殊產業功能進行系統優化。●客製化選項較受限。符合法規●適合需要嚴格遵守數據隱私法規的企業。●系統自動檢核是否符合法規或變形工時等。●對於法規不熟悉之中小企業，系統自動檢核是否符合法規或變形工時等，避免勞檢罰單。適用對象●中大型企業●規模正在成長中●有特定需求的企業●中小型企業●公司制度符合標準法規●無特殊特殊需求的企業推薦系統104 HR Max104企業大師104人資學院整理私有雲租賃與公有雲比較表
舉例來說，一家正在成長中的零售商選擇了公有雲人資系統，目前公司人數不多，需要專注於核心業務發展，需要快速導入標準化的人事功能模組，像104企業大師，來幫助人資夥伴提升人事管理的效率。
相對地，一家金融公司則選擇了私有雲租賃人資系統，像是104 HR Max，因為其對客戶資料安全和隱私的要求極高，該公司能夠依據自身需求設置嚴格的安全防護，符合各項法規要求。
總結來說，公有雲和私有雲在人資系統中各有優缺點。公有雲適合預算有限、需要快速擴展且資料敏感性較低的企業，而私有雲租賃則適合重視資料安全性、需要高度客製化的企業。企業應根據自身需求、預算和發展規劃選擇合適的雲端人資解決方案，從而達成最佳的營運效益。
雲端人資系統首選104！全台多人使用的人資系統
104人資系統已深耕逾20年，共有3種不同版本方案選擇，目前將近7,000家企業使用，好評不斷！雲端或地端買斷版本隨企業選擇，可以依據公司規模或是否有客製需求進行評斷。
中大型企業，多元模組需求：104 HR Max
中小型企業，標準化模組需求：104企業大師
延伸閱讀：7個挑選中大型HRM人資系統的推薦指南，如何跟老闆溝通？附上系統檢核表→
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