邏輯思考力
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問卷設計
這項技能指的是能夠依據研究目的，設計出結構合理、問題明確且具針對性的調查工具。好的設計能提升回收率與資料品質，避免問卷過長或題意模糊，確保受訪者能輕鬆理解並完整回答。掌握統計基礎與邏輯編排，能有效蒐集有效數據，助企業或團隊做出精準決策，提升專案執行效率與成果可靠性。
提升你的實力，朝專業更進一步
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問題分析與對策
AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
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成本控管與獲利決策：從成本分析到提升企業獲利
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專案矩陣分析與應用技巧
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AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
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數位人資管理師-經理級認證
數位人資管理師認證學程將幫助你，運用e化系統的力量，將大量的人資行政瑣事效率化；利用聰明的流程再造，將員工視為內部顧客，全面提升員工體驗；最後發揮數據力，真正成為組織成功的策略夥伴！
獲得數位人資管理師-經理級認證，代表你具備以下能力
1.了解員工體驗的精神，與e化流程的設計思維，可協助組織全面檢視HR各流程的重要問題與精進的方向。
2.熟悉e化流程的設計方法步驟，協助組織善用數位科技的力量，優化現有制度流程，促進員工體驗。
3.清楚大數據分析的內涵，與業界實務運用案例，可幫助公司導入大數據分析專案，解決公司在人力計畫、人才發展、留才管理上碰到的重大問題。
104資訊科技股份有限公司
Revit國際認證
Revit Architecture 是現今建築設計方案最佳利器，也是在國際性開發案中不可或缺的主流工具軟體．Revit具有建築設計所需全面性的串聯功能，不僅軟體模組完整、易操作、更有BIM資料庫的參數式設計概念，讓使用者從2D平面規劃到3D模型視角、初步入門到專業設計均能輕鬆掌握；而開放的量體設計及元件設計功能更是進階設計者超強輔助工具．
通過Revit Architecture 2011認證，您可完全了解Revit操作介面、管理圖面資料和精準估算成本，並實際認識Revit的組織架構，包括協同作業的理念，以及分析模型結溝合理性等。
Autodesk
網頁資料擷取與分析 R
R證照主要驗證持有者在統計分析與資料科學領域運用R語言的能力，涵蓋資料整理、視覺化、統計建模及報告撰寫等技能。此證照適合數據分析師、資料科學家及相關從業人員，有助提升專業競爭力與職場表現。透過考試評估考生對R語言語法及應用技巧的掌握，並強調實務操作能力，廣泛應用於金融、科技、醫療及行銷等產業，成為推動數據驅動決策的重要工具。
財團法人中華民國電腦技能基金會
AIATCE 工程級認證：LLM的行政任務應用
「從演算法開發到模型落地，實踐 AI 解決方案」
工程級認證針對技術開發人員，著重於資料科學實務、模型訓練與系統部署的落地技術，要求應試者具備動手解決真實場域問題的能力。
核心目標：做 AI (Engineering)
適合對象：資訊工程師、資料科學家、AI 研發工程師、數據分析師。
評估範疇：
◆ 核心技術：要求具備程式設計（如 Python）基礎，以及資料處理、機器學習與深度學習的演算法應用能力。
◆ 實戰落地：強調在真實資料集上進行模型的訓練、超參數調優、部署與效能評估等完整工程技能。
◆ 場域解決：必須具備將業務問題轉化為技術問題，並提出有效模型解決方案的能力。
台灣人工智慧學校
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
人資專案管理師認證
專案成敗早在專案念頭發起時就已決定大半，雖然專案管理(Project Management)早在各個產業領域深入推廣，然而對於許多人資夥伴而言，似乎還是欠缺可實際運用的成功模式。藉由每位講師多年人資專案輔導與實際推動經驗，透過理論架構與案例分享，引領大家正確地從完整人力資源體系的宏觀角度切入，順利地將專案管理(Project Management)手法與工具成功應用在人資領域的各種企劃技巧、工具軟體、簡報提案與進度掌握上，進一步協助人資夥伴提升人資專案管理的績效表現。
社團法人中華人力資源管理協會
精選貼文，掌握第一手知識
問卷調查系統推薦：費用、功能比較與問卷設計重點
一、發了三百份問卷，回來的只有二十幾份
一家連鎖健身工作室有四個據點、兩千多位會員。營運主管想了解會員對課程與教練的看法，自己用免費的線上表單做了一份滿意度問卷，一共三十二題，把連結貼在 LINE 群組與櫃檯的立牌上。
兩個星期過去，填答的只有二十七人。她猜測是題目太多，也可能是大家沒看到。這二十七份回覆裡，大部分給了高分，開放式的意見只有寥寥幾句。她知道這個結果沒有代表性，會主動填問卷的多半是原本就滿意的會員，真正有意見、正在考慮不續約的人不會來填。
另一方面，人資也在做員工的意見調查。因為表單要求填姓名，同仁寫得很客氣，主管看完覺得一切都很好，結果隔月就有兩位教練離職。問卷做了，卻沒有得到有用的資訊。問題不在問卷這個方法，而在於發給誰、怎麼發、怎麼問。問卷調查系統讓這些環節可以做得更確實。
二、問卷調查系統是什麼
問卷調查系統用來建立線上問卷、收集填答資料，並彙整客戶意見與調查結果。它包含問卷的設計、發送、回收與分析四個部分。
與單純的表單工具相比，問卷調查系統更重視發送的對象與時機，例如在消費後自動發送、只發給特定族群、對未填寫者自動提醒，並且在回收後提供統計與交叉分析。
三、選擇問卷調查系統的重點
第一，題型是否足夠。單選、複選、評分、矩陣、開放題與淨推薦值等常用題型是否都有。
第二，跳題邏輯。能否依前一題的答案決定下一題，讓受訪者只回答與自己相關的題目。
第三，發送方式。能否透過 LINE、Email 與 QR Code 發送，能否分群與排程。
第四，匿名與實名。兩種模式是否都支援，依調查性質選用。
第五，分析功能。是否自動統計、交叉分析，開放題是否有整理的輔助。
第六，防止重複填寫。確保結果可信。
四、管理王問卷調查系統的功能
管理王的問卷調查系統在平台上稱為問卷工具，主要功能如下。
1. 多種題型。支援單選、複選、開放文字、五分與十分評分、矩陣題、淨推薦值與滿意度量表，並有必答與選填設定、進度條與行動裝置最佳化。
2. 邏輯跳題。可設定依答案跳到不同題目，縮短填答時間。
3. 自動排程寄送。可設定定期發送，並依清單分群，例如只寄給上月有消費的客戶。未填寫者可在第三天與第七天自動提醒。
4. 多管道發送。同一份問卷可透過 LINE、Email 與 QR Code 發送，並提供匿名與實名兩種模式。
5. 分析儀表板。回收後自動計算平均分數、標準差與分群交叉分析，開放文字題可由 AI 摘要成幾個主題，並可將滿意度與業績做關聯分析。
6. 防止重複。內建重複填答偵測。
問卷與平台內的 CRM、會員與人事資料相通，可用於客戶季度調查、課後回饋、新人到職滿意度與年度員工意見調查。
五、問卷調查系統比較
第一種是免費的線上表單。建立快速、沒有成本，適合簡單的調查。分眾發送、自動提醒與進階分析需要自己處理。
第二種是國際的專業問卷平台。題型與分析功能最完整，適合市場研究與學術調查。進階功能需要付費訂閱，受訪者名單需另外匯入，介面以英文為主。
第三種是委託市調公司。可以取得有代表性的樣本與專業分析，適合重大決策，費用與時間都較高。
第四種是整合型平台內的問卷調查系統。問卷與客戶、會員、員工資料相通，可以依行為自動發送並回寫結果。適合需要固定做客戶與員工調查的中小企業。
做問卷調查系統比較時，建議先確定調查的對象是否已經在系統中。名單與問卷在同一處，發送與分析才省事。
六、問卷調查系統費用
管理王採方案制，問卷工具列在客服系統內，各方案皆包含，不依問卷數或回覆數計費。依官網公開價格：
免費方案：十人以內團隊可永久使用，功能與用量有限制。
經濟型方案：每月 NT$5,000，成員上限三十人。
商務型方案：每月 NT$10,000，成員上限六十人，含八小時遠端導入教育訓練。
旗艦型方案：每月 NT$19,900，成員人數不限，含十六小時遠端導入教育訓練。
以 Email 發送會計入各方案的電子報發送量，AI 摘要會使用 AI 點數。年繳付十二個月可使用十四個月。實際費用以官網最新公告為準。
七、問卷設計建議與常見問題
題目越少越好。一般的滿意度調查控制在十題以內、三分鐘可以完成，填答率會明顯提高。
每一題都要有用途。設計時問自己，這一題的答案會讓我做出什麼不同的決定。答不出來的題目就刪掉。
在對的時間發。消費或服務結束後一兩天內發送，印象最清楚。固定在月底群發，效果通常較差。
敏感的調查採匿名。員工意見調查若要得到真實的回饋，匿名是基本條件，並且要讓同仁相信確實是匿名。
回應結果。調查之後要讓受訪者知道公司看見了什麼、準備改什麼。只調查不回應，下一次就沒有人願意填。
問：填答率多少算正常？
答：依對象與方式差異很大。交易後即時發送的短問卷，填答率通常高於定期群發的長問卷。重點是持續用同樣的方式調查，觀察趨勢。
問：需要提供贈品嗎？
答：小額的點數或優惠可以提高意願，但也可能吸引只為贈品而來的隨意填答，建議搭配重複偵測與合理的題數。
問：開放題沒有人寫怎麼辦？
答：放在評分題之後，並依評分追問，例如給低分時請對方說明原因，回答的比例會比較高。
八、問卷調查系統推薦
如果公司做過問卷卻得不到有用的資訊，或者想固定追蹤客戶與員工的滿意度，可以參考管理王的問卷調查系統，先從一份十題以內的交易後問卷開始。
管理王 AI.com.tw
免付費電話：0800-003-191
LINE ID：@119m
精選 會計人注意！Copilot 接手對帳、分錄、差異分析，財務工作只剩什麼要自己做？
月底關帳前，你是不是又在 Excel 裡一筆一筆勾銀行對帳單、補應計分錄、寫「實際 vs 預算」差異說明？
10 月 29 日，微軟宣布 Copilot 加入一整組財會技能，對帳、分錄、差異分析都能先交給 AI 處理。
先看這個數字：
微軟 Excel 產品部門副總裁 Brian Jones 公布，會計技能只開放給一小批 Insider 測試 7 天，就有超過 8,000 人在 18,000 多段 Copilot 對話中，叫用了 44,000 多次。
用得最兇的，就是每天被關帳追著跑的財會人。
Copilot 這次能幫財會做什麼？三個重點：
1. 對帳
比對帳戶餘額與交易明細，找出差異，整理成調節項目給你審核。
2. 分錄
草擬應計、重分類、分攤、迴轉和週期性分錄，還會檢查必要欄位有沒有填、借貸有沒有平衡。
3. 差異分析
把實際數字和預算、計畫比較，找出主要影響因素，寫進報告，說明「改變了什麼、為什麼改變」。
另外也能接 QuickBooks、Xero、Zoho Books 等會計系統，以及 Dynamics 365 ERP 的資料。
先搞清楚你現在用得到哪些：
・Excel 裡的財務技能：已正式開放
・對帳、分錄這些會計技能：目前只在 Frontier 搶先體驗計畫裡，要公司 IT 有開通才看得到
・串接 ERP、外部會計系統：陸續推出中，可能另外需要授權或管理員設定
那財務工作還剩什麼要自己做？微軟官方自己寫得很清楚：建議、決策、核准和後續行動，控制權都留在財務人員手上。
換句話說，AI 做的是「草稿」，你負責的是「簽名」。這 5 件事，還是你的：
1. 判斷差異是不是真的有問題
AI 找得出差異，但它不知道那筆款項是客戶慢付，還是有人做錯帳。追查原因、決定要不要調整，還是得靠你。
2. 審分錄、按核准
借貸平衡不代表科目對、金額對、期間對。每一張 AI 草擬的分錄，都要有人看過、負責。
3. 會計判斷
收入什麼時候認列、費用要不要資本化、估計值怎麼抓，這些要懂準則、懂公司狀況，AI 只能給參考。
4. 把數字講成故事
差異分析報告寫得再快，主管要問的是「下一季怎麼辦」。把數字翻譯成建議，才是 FP&A 的價值。
5. 守住內控與稽核軌跡
Excel 可以開啟稽核記錄，記下 Copilot 改了什麼、為什麼改。記得打開，查帳時才說得清楚。
最常見的三個錯誤：
・AI 對帳說「已平衡」就直接過，沒抽查明細
・把整份總帳丟給 AI，卻沒先確認自己有沒有權限、資料有沒有機密標籤
・只會叫 AI 做，自己不懂 Excel 公式和會計邏輯，AI 算錯也看不出來
小練習：下面三件事，你會交給 Copilot，還是自己來？
① 把 3 月銀行對帳單和帳上存款明細逐筆比對
② 決定一筆 50 萬的軟體支出要列費用還是資本化
③ 寫行銷費用超出預算 20% 的差異說明初稿
（參考答案：① 交給 Copilot，再抽查調節項目 ② 自己來，這是會計判斷 ③ 交給 Copilot 寫初稿，你補上原因和改善建議）
AI 越會做帳，越需要看得懂它在做什麼的人。
Excel 基本功打穩，才看得出 AI 的公式和報表哪裡怪怪的，推薦「【資料整理術】Excel資料整理分析入門」：
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/41ff32a6-ef22-4da3-9045-8dc3d08ad238
想直接學 AI 搭配 Excel 寫公式、做報表，可以看「ChatGPT × Excel 最強整合術：AI幫你寫Excel公式，不會函數也能做出各種計算報表！」：
https://nabi.104.com.tw/course/cite/037a877a-da3c-4af6-ab5b-2007b9df6a7f
也歡迎留言分享：你們公司開始用 AI 做帳了嗎？你最想把哪一項財會工作交給 AI？
資料來源：
Microsoft Copilot Blog〈Microsoft Copilot for finance: Purpose-built for the way finance teams work〉
https://www.microsoft.com/en-us/copilot/blog/2026/10/29/microsoft-copilot-for-finance-purpose-built-for-the-way-finance-teams-work/
CFO Dive〈Microsoft expands Copilot reach in finance workflows〉
https://www.cfodive.com/news/microsoft-expands-copilot-reach-in-finance-workflows/873239/
（內容以 2026 年 11 月微軟官方說明為準。會計技能目前在 Frontier 搶先體驗階段，微軟尚未公布對帳與分錄的準確率，各功能需要的授權以公司 IT 與官方說明為準）
問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
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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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個案分析與決策演練—理論與實務的最後整合
第九章 綜合個案分析與決策演練—理論與實務的最後整合
第一節 本章目標與學習方法
本章目的在於：
1. 整合前八章管理理論：策略、行銷、營運、人資、財務、成長、創新、風險與倫理。
2. 培養管理決策能力：透過個案演練，將理論轉化為實務判斷。
3. 強化系統思維與跨部門整合能力：理解各部門如何協同創造價值。
學習方式包括：
• 個案討論
• 分組角色扮演
• 決策方案設計與風險評估
• 反思與評析
第二節 個案分析流程
分析個案時，管理者可依循以下步驟：
一、問題辨識
• 明確界定企業面臨的挑戰
• 區分症狀與根本原因
二、資訊蒐集
• 收集財務、營運、市場、組織與外部環境資訊
• 分析數據與定性資訊的關聯
三、方案設計
• 提出多個可行方案
• 評估每個方案的成本、效益、風險與倫理影響
四、決策與執行
• 選擇最佳方案並規劃執行步驟
• 訂定績效衡量指標
五、檢討與修正
• 回顧決策成效
• 調整策略或流程以應對新情況
第三節 台灣企業綜合個案示範
案例背景：某家本土連鎖餐飲集團轉型數位化
挑戰：
• 市場競爭加劇
• 外送與線上訂餐成長
• 傳統門市營運成本上升
需要決策：
1. 是否投資建立線上訂餐平台？
2. 如何調整人力配置與門市營運流程？
3. 財務上如何分配資源，避免過度槓桿？
4. 如何保持品牌價值與顧客信任？
分析方向：
• 策略層面：定位與市場差異化
• 營運層面：流程改善、效率提升
• 人資層面：員工再培訓與激勵制度
• 財務層面：投資回收期、現金流與風險控管
• 創新層面：數位服務與產品創新
• 風險與倫理：數據安全、顧客隱私、食品安全
學生可依此設計完整決策方案，並在小組中模擬董事會討論，辯論不同選項的利弊與風險。
第四節 決策演練指導原則
1. 跨部門整合：策略、行銷、營運、人資、財務不可孤立考量
2. 成本-效益-風險平衡：不單追求營收或利潤
3. 長期價值導向：不被短期績效或壓力干擾
4. 倫理與責任：決策應符合企業社會責任與倫理底線
5. 持續檢討與修正：決策不是一次性，而是動態過程
第五節 小組討論與角色扮演
建議課堂活動設計：
• 角色分配：CEO、CFO、行銷總監、營運主管、人資主管
• 情境模擬：董事會討論新產品推出、併購、成本削減、轉型投資
• 決策報告：每組提出方案並分析預期效益與風險
• 反思討論：比較不同組的決策，討論選擇背後的管理邏輯與假設
第六節 大四企管生的整合學習啟示
1. 理論必須結合實務：書本知識只是工具，判斷力來自整合能力
2. 決策是多面向的：策略、財務、營運、人力、創新與倫理必須兼顧
3. 系統思維至關重要：單點優化可能損害整體績效
4. 演練提高即戰力：透過個案與角色扮演，提前熟悉決策壓力與複雜性
拿出數據報告，老闆還是不買單？專家：讓數字有「說服力」需2大元素
雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度，這樣的報告究竟缺少了什麼呢？作者指出，要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，傳授增加說服力的數字溝通法！
文／盧泫兌
這個月我們又達成銷售目標了！次長，按照這個成長趨勢，用不了多久，全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧！你是不是想得太樂觀了？從數據來看，目前累計銷售量已經突破2,000萬件，每月平均銷量達200萬件，這樣推算的話，1年3個月後，應該就能達到這個數字了吧？雖然按這個算法是沒錯，但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬，也就是和韓國總人口數相等的銷量，還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求，要讓全韓國國民都使用我們的產品，應該沒那麼容易吧？
在職場上，要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時，每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此，我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而，只靠數字並不能解決所有問題。
以A麵包店為例，該店擁有2台烤箱，每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下，烤箱每天運行10小時，能製作並銷售100個麵包。某天，原本穩定的訂單量突然增加到500個，老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束，第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。
起初以為這只是暫時現象，但一個月後發現，雖然訂單量有些許波動，平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求，店長決定說服老闆增購烤箱。那麼，應該增購幾台烤箱才合適呢？店長熟練運用數字，整理出以下分析並向老闆匯報，為決策提供依據。
烤箱增購提案●隨著訂單增加，生產量也會增加1. 每台烤箱生產量：50個（每小時生產量運作時間=5個x10小時）2. 麵包生產量現況：100個（每台烤箱生產量機器2台）3. 麵包需求量現況：500個4. 需要增加的生產量：400個請酌參前述內容後，增購烤箱。
如果要額外製作400個麵包，需要增購8台烤箱。從計算的角度來看，這個結論是正確的，因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而，老闆依然猶豫不決，遲遲無法做決策。
如果訂單量減少了怎麼辦？
延長現有烤箱的運作時間，會不會更有效率呢？
延長運作時間的話，可能還需要增聘人力……
採購費用該怎麼辦？
如果是貸款，還得考慮利息問題，就算貸款，一次增購8台烤箱真的合適嗎？
即使烤箱增購到位，其他原料的供應就能完全跟得上嗎？
店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度。那麼，店長的報告究竟缺少了什麼呢？
要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，數字背後的依據是否合乎邏輯，以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯，但缺乏合理性，這正是無法說服老闆的關鍵。
即便在報告中已經善用數字來表達，卻仍無法說服對方時，就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來，我們深入探討這兩個要素的具體含義。
增加說服力的數字溝通法
邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包，但若要增加400個麵包產量，就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言，增購8台烤箱真的是最佳方案嗎？
邏輯：數字運算的依據
邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如，為了製作額外的400個麵包，需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱，那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。
邏輯建立在以下3個要素之上：
依據：如每台烤箱每小時可生產50個麵包。
推論：設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。
正確的運算：計算過程無誤。
只要上述任何一項出現問題，數字就會缺乏邏輯，因此需要仔細檢查。
合理：是否符合現實
即使數字的邏輯無懈可擊，若不合理，仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境，並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆，正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。
有邏輯，但不合理
B分店認為，因為今年人手不足，導致銷售表現不佳，最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元，理論上只要新增10名員工，營業額便能增加5億韓元；新增20名員工，營業額則可增加10億韓元。然而，實際情況並非如此，因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。
人們常誤以為，邏輯正確的計算結果必然可信，進而認為這些數字能有效說服他人。然而，邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理，往往會引來各種質疑；若無法妥善回答，還可能被認為準備不足，甚至導致負面評價。
檢查數字是否合理的最佳方法是，向自己不斷提問，先說服自己。在實際使用這些數字之前，應確認數字的計算依據，並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字，也應從最壞情境出發，檢視其是否華而不實，或是否可能帶來損失。這樣一來，當主管針對數字提出質疑時，就能自信從容地應對。
建議在使用數字之前，參考下表進行自我檢查。
數字自我審查表
Q1怎麼算出這個數字的？Q2這個數字是最佳解答嗎？Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎？Q4這個數字會不會太過浮誇呢？Q5這個數字比預期還小，這樣真的夠嗎？Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢？
在使用數字之前，找到同時符合邏輯且合理的數字，對於說服他人至關重要。接下來，回到前文的案例，假如我是A麵包店的店長，我可能會這樣撰寫提案：
老闆，目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付，但這個方案還是有幾點需要討論。首先，安裝烤箱的空間不足，即便進行空間拓展，最多也只能容納5台烤箱。此外，以現有的人力，是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題，因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個，是否可以考慮先增購3台烤箱，以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包？如果能穩定生產250個，希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間，或者在附近開設分店等追加增產方案。
如果你是老闆，會因為我的建議而決定添購烤箱嗎？請試著站在店長的立場，運用邏輯與合理性，想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習，相信在下一次報告時，會看到更進步的自己。
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 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。
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
問題分析與解決方法問題分析與解決方法
問題分析與解決方法
問題分析與解決法是一種系統化的方法，旨在幫助個人和團隊有效地識別和解決問題，這種技術不僅對企業管理階層和經營團隊有幫助，還可以用作內部訓練的教材而有效的問題解決過程可以增強決策能力，促進創新，並提高工作效率。
在服務行銷中，遇到顧客問題時，可以依「發現問題 → 分析原因 → 提出方案 → 執行 → 檢討」的方式處理。
• 1. 發現問題：了解顧客遇到什麼問題，例如服務態度不佳、等待時間太久或商品不符合需求。
• 2. 分析原因：找出造成問題的真正原因，而不是只處理表面現象。
• 3. 提出解決方案：根據顧客需求，提出合理且可行的處理方法。
• 4. 執行解決：立即採取行動，例如更換商品、補償、重新提供服務或改善流程。
• 5. 追蹤與檢討：確認顧客是否滿意，並分析如何避免同樣的問題再次發生。
問題分析與解決方法，就是先找出問題的原因，再採取適當的方法解決，最後持續改善服務品質。
例如：顧客抱怨等候時間太久 → 分析人力不足或流程不順 → 增加服務人員、改善流程 → 追蹤顧客滿意度 → 持續改善。
在問題分析與解決的過程中，可以使用多種工具來輔助決策：
• 魚骨圖：幫助識別造成問題的各種因素，從而更好地了解問題的根源。
• SWOT分析：評估內部的優勢和劣勢以及外部的機會和威脅。
• 5W2H：一種思考框架，可幫助分析問題的各個方面 。
行為改變技術的評估與效果測量 行為改變技術 大葉大學國企系
行為改變技術的評估與效果測量 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
行為改變技術的設計與實施完成後，評估與測量效果是確保策略有效性、可持續性與改進的重要環節。本章將介紹行為改變效果的評估方法、指標設計、數據收集技術，以及結果分析與報告撰寫，幫助學生掌握行為改變專案的完整循環。
二、行為改變評估的重要性
1. 檢驗策略有效性
o 了解行為干預是否達到預期目標。
o 判斷技術或工具的適用性與可行性。
2. 改善與調整策略
o 根據數據分析結果，調整技術組合或實施流程。
o 避免資源浪費，提高干預效率。
3. 確保可持續性
o 評估行為維持狀況，確保改變不僅短期有效。
4. 提供研究與政策依據
o 為教育、健康、環境等領域提供科學依據。
三、評估指標設計
（一）行為量化指標
• 次數與頻率：每週運動次數、每日蔬果攝取量。
• 持續性：行為維持天數、連續達標週數。
• 遵循率：達到指定目標的比例。
（二）心理與認知指標
• 態度變化：對行為的態度評估問卷（Likert 量表）。
• 自我效能感：行為自信心、能力感提升。
• 動機指標：內在與外在動機改變。
（三）環境與社會互動指標
• 社會支持量：小組互動次數、社群回應率。
• 環境使用率：設備使用次數、工具或 App 活動數據。
四、數據收集方法
1. 自我報告工具
o 行為日誌、問卷、調查表
o 優點：簡單、成本低
o 缺點：可能有記憶偏差或社會期望效應
2. 觀察與紀錄
o 現場觀察、攝影紀錄、行為監測
o 優點：客觀
o 缺點：需人工或技術成本較高
3. 數位追蹤工具
o App 記錄、穿戴裝置（步數、心率）、線上學習平台數據
o 優點：持續追蹤、精準
o 缺點：需技術支持、隱私保護問題
4. 混合方法
o 結合自我報告、觀察與數位追蹤，提高資料可靠性
五、效果測量與分析方法
（一）前後測比較
• 定義：在行為干預前後測量指標變化。
• 應用：分析干預效果大小、顯著性。
（二）對照組設計
• 定義：設置未接受干預的對照組，與實驗組比較。
• 應用：消除外部因素干擾，提升結果可信度。
（三）統計分析方法
• 描述性統計：平均數、標準差、百分比
• 推論統計：t 檢定、卡方檢定、ANOVA
• 進階方法：多元迴歸、結構方程模型，用於行為決定因素分析
（四）質性分析
• 訪談、焦點團體、觀察筆記
• 用於理解行為背後原因、障礙與文化影響
六、章末重點整理
1. 評估與測量是行為改變技術成功的關鍵環節。
2. 評估指標包括行為量化、心理認知、環境與社會互動指標。
3. 數據收集方法包括自我報告、觀察、數位追蹤及混合方法。
4. 效果測量可採前後測、對照組設計，並使用統計或質性分析方法。
5. 評估結果可用於策略改進、行為維持及政策或研究支持。
七、討論題
1. 選擇一個行為改變專案，設計三個量化指標與兩個心理認知指標，並說明選擇原因。
2. 討論自我報告工具與數位追蹤工具在行為評估中的優缺點。
3. 如何在亞洲大學生群體中，確保社會文化因素被納入評估設計？
八、案例分析
案例 4-1：大學生運動干預專案效果評估
• 背景：某亞洲大學實施八週運動干預計畫。
• 評估指標：
1. 行為量化：每週運動次數、運動持續時間
2. 心理認知：自我效能感、運動態度問卷
3. 社會互動：小組互動次數、App 打卡頻率
• 數據收集方法：
o 運動日誌、自我報告問卷、運動打卡 App
o 結合前後測與對照組設計
• 分析方法：
o t 檢定比較前後平均運動次數
o 相關分析檢驗自我效能與運動頻率關聯
• 結果：
o 平均運動次數從 1 次/週提升至 3.2 次/週
o 自我效能問卷得分提升 25%
o 社群互動活躍度與運動頻率呈正相關
• 分析重點：
o 整合量化指標與心理指標，可全面評估干預效果
o 對照組設計提升了結果可信度
o 數位工具輔助可持續追蹤與調整策略
BA／SA／產品經理職涯升級：把需求分析經驗，變成履歷上看得見的商業分析力
如果你是 BA、SA、產品經理、PO，或正在參與系統導入、產品規劃、需求訪談相關工作，你可能早就在做商業分析。
只是很多時候，這些能力被包在日常工作裡，看起來像是：
🔸訪談使用者需求
🔸整理規格文件
🔸確認功能範圍
🔸協調業務、工程、設計與主管期待
🔸評估方案可行性
🔸排定需求優先順序
🔸處理需求變更與利害關係人溝通
這些工作看似瑣碎，其實背後都在回答一個核心問題：
這個需求，真的值得做嗎？
如果要做，怎麼做才會對組織、客戶與團隊產生價值？
這就是商業分析的價值。
很多 BA／SA／產品經理不是沒有專業，而是專業太常散落在一個個專案、一場場會議、一份份規格文件裡。
做了很多年，卻不一定能清楚整理成履歷上的能力、主管看得懂的價值，或跨部門可以信任的專業方法。
這也是為什麼，PMI-PBA® 很適合已經有需求分析、系統分析、產品規劃或專案協作經驗的人。
PMI-PBA® 的價值，不只是多一張國際證照，而是協助你把過去累積的需求經驗，整理成一套更完整、更系統化，也更容易被職場理解的商業分析能力。
對 BA 來說，PBA 可以幫助你把需求訪談、需求分析、利害關係人溝通與價值判斷整理得更有架構。
對 SA 來說，PBA 可以幫助你從系統規格與技術邏輯，再往前補上問題定義、需求釐清與方案評估能力。
對產品經理／PO 來說，PBA 可以幫助你更扎實地理解使用者需求、定義產品價值、評估優先順序，讓產品決策更有依據。
你做的不是單純寫需求文件，也不是只把大家說的話整理起來。
你真正做的是協助團隊釐清問題、看見價值、做出更好的決策。
為什麼 BA／SA／產品經理值得學 PMI-PBA®？
✅ 把需求分析經驗整理成國際認可的專業能力
✅ 強化問題定義、需求釐清與價值判斷能力
✅ 提升利害關係人溝通與跨部門協作能力
✅ 讓履歷上的專案經驗更有架構、更有說服力
✅ 從「把需求寫清楚」進一步走向「幫團隊做對決策」
如果你希望自己的專業不只是「做很多年」，而是能被更清楚地看見、理解與信任，PMI-PBA® 會是很值得規劃的下一步。
長宏 PMI-PBA® 第44屆視訊班
📅 課程日期：2026/09/05－2026/10/03，每週六
💻 上課方式：Zoom 線上直播＋錄影回放
🎯 適合對象：BA、SA、產品經理、PO、系統導入、需求分析、專案協作相關職能
📌 適合正在累積需求分析經驗，並希望把能力系統化、國際化的職場工作者
早一點開始整理自己的專業，未來在專案、轉職、升遷與跨部門協作中，就能早一點派上用場。
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面試、提案簡報會被問哪些問題？專家6方向預測，臨場回答從容不失分
每當做簡報、與客戶會面、求職面試等，對我們的提問就會不斷出現，要如何預測問題、提前準備回答呢？作者為BBC新聞主播，負責播報與解說全球重大事件，他傳授預測問題的6大方向及回答法則，即使臨場被問到問題也能從容應對。本文節錄自《愈忙愈要會表達》。
文／羅斯．阿特金斯
本文目錄（點擊可快速前往）
6方向預測問題1. 你最可能被問到什麼問題？2. 若聽眾是你，你會問什麼？3. 如果你想為難人家，你會問什麼問題？4. 你不希望被問到什麼問題？5. 在偏離主題的邊緣處，可能冒出什麼問題？6. 如何進一步了解提問的人？規劃回答3大類問題1. 你可以回答的問題2. 你需要研究如何回答的問題3. 你需要補充新資訊才能回答的問題臨場回答問題訣竅
在動態的情況下，對方的提問能為你創造講話機會，它是互動溝通中不可或缺的一部分。當我們處於一個身為焦點的情境，例如做簡報、與客戶會面、求職面試等，對你的提問就會不斷出現。
在這些情境下，你某種程度上無法主導話題走向，就像網球傳奇好手羅傑．費德勒（Roger Federer）也無法控制別人發給他什麼球，但別擔心，他還是有多種方法來回擊發球，你也有面對提問的策略可使用。當你應付裕如，就能在回答提問時帶入你認為相關的資訊，掌控主導權。
6方向預測問題
我在做過數百次訪談後，學到一件重要的事情，那就是整體而言，人與話題是可以預測的。我們的興趣、關心的事物、使用的詞彙、個性與職業，都不會在一夕之間改變。如果我們曾鑽研一項主題，那麼下次要針對相同主題進行解說時，內容可能大同小異。我就是活生生的例子，如果你（不幸）在5個不同場合看到我談論解說影片，就會發現我使用的都是類似的內容、詞彙、統計數字與概念。
不只如此，如果有一群人對你的內容提出一些問題，另外一群工作性質相近的人就可能有同樣的疑問。或者看看電視上的政治人物、影星、商業大亨訪談，他們被問到的問題大部分都是換湯不換藥。如果你是接受提問的人，這樣的情況對你有利，你可以預測問題。
1. 你最可能被問到什麼問題？
思考你對當下情境所能掌握的事情，包括溝通主題、可能的提問人、聽眾感興趣的領域，然後寫下你認為會被問到的問題。
當你面對的情境比較單純，這樣的準備工作通常就夠了。但如果是更具挑戰性的場合，請繼續看下去。
2. 若聽眾是你，你會問什麼？
這是我最喜歡的環節。假設你是提問的一方，你想問什麼？
3. 如果你想為難人家，你會問什麼問題？
當你想刁難講者，你會問他什麼問題？把你能想到最困難的問題收錄在問題清單中。
4. 你不希望被問到什麼問題？
跟第3類問題不盡相同。我發現自己有時候會避談主題的某一個區塊，可能是還沒想出最好的解說方法，也可能是還沒有詳盡的資訊。留意讓自己感到不自在的部分，把它們列入問題清單。
5. 在偏離主題的邊緣處，可能冒出什麼問題？
你總是可能被問到跟主題沒那麼相關的問題。在我的記者職涯中，這類問題總是出乎意料，也比較枝微末節，但確實可能發生。
6. 如何進一步了解提問的人？
想要在互動中更上層樓，了解對方是關鍵。幸運的是，有許多方法可以做到這一點。
當你要跟合作廠商開會，可以先向其他同事打聽：廠商特別在意哪些議題？關注哪些優先事項？當你要拜訪一家公司或機構，試著跟知情人士交流，了解對方對你的主題抱持何種觀點。或搜尋對方公開談話的影片，從他們的關切議題與提問風格中尋找蛛絲馬跡。
就像透過研究歷年考古題來準備考試一樣，這是一種「從未知找出模式」的能力，了解對方過往的溝通或提問習慣，能幫助你做更好的應對準備。
規劃回答3大類問題
經過上述6個程序，你現在已有一張問題清單，接下來把你的問題歸納成3大類：
你可以回答的問題
你需要研究如何回答的問題
你需要補充新資訊才能回答的問題
1. 你可以回答的問題
首先，從你的問題清單第一類開始，挑出你可以回答的問題。有些問題只需簡潔的「是」或「否」就可搞定，有些則需要從主線提取更多資訊來應答。練習回答的重點在於有條理、清楚明白。搞定一個問題，就換下一題。
2. 你需要研究如何回答的問題
至於第二類─需要研究如何回答的問題，先問自己，是不知道說什麼，還是不知道怎麼說？先解決「說什麼」，再處理「怎麼說」。如果一時間不知道如何回答，不妨向身邊的同事、朋友或家人請益，或休息一會兒，靈感可能就找上門了。千萬別逃避這些困難的問題，萬一真的被問到，你才能從容應對，而且這些問題往後也可能重複出現。接著利用主線資訊和銜接短句來練習回答。
3. 你需要補充新資訊才能回答的問題
最後一類是需要更多資訊才能解答的問題。如果你自認在擬定主線時已涵蓋所有重要資訊，這類問題通常都已離題、重要性較低，採取「蜻蜓點水」原則簡單回應幾句即可，接著迅速轉回正題。
臨場回答問題訣竅
我們已經盡可能做足準備，讓大腦不必在場上臨時抱佛腳，就像用心複習的學生在考場上遇到熟題不會慌張一樣。但現實是，問題不見得百分之百如我們預期，反應不及或答非所問都會減損我們的可信度。我們需要具備即興組織答案的能力，我接著用一個假想的面試場景分享訣竅。
面試者：「這個新職位需要管理一支大型團隊，請談談你過往管理團隊的經驗，包括可以展示你的判斷與領導能力的具體案例。」
提出這個問題大約需要17秒，而其中的關鍵字「管理」會在第3秒後出現，這就給了你14秒組織答案的思考時間。你表面上仍在傾聽問題，但腦中已在迅速抓取資料與構思回答順序。順利的話，當問題結束，你的答案也準備就緒。
這裡的關鍵在於「解讀問題」。每個問題都可以濃縮為一兩個關鍵字，例如「管理」和「團隊」。當你聽到這些詞，就能迅速判斷提問方向，為自己爭取寶貴的思考時間。
別小看這幾秒鐘，它們是幫助你從容回答的起點。你不妨從問題清單隨機挑選一個問題，思考10秒之後再作答。隨著經驗累積，你會發現這短短幾秒鐘已經夠用。
解讀問題就像判斷網球的發球，你若看得清，就能接得穩。更妙的是，這短暫的片刻不僅能讓你組織回答，還能為你增添幾分的從容。
節錄自：時報出版《愈忙愈要會表達：讓自己受重用、點子被採用的解說藝術》／羅斯．阿特金斯 著
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