Excel職場必學統計分析
104學習
電子儀表工具使用
能準確操作各種電子儀器，如萬用電表、示波器、信號發生器等，對於測量電壓、電流、頻率及波形等參數至關重要。這項技能能幫助快速診斷設備故障、驗證電路性能，提升維修效率和產品品質。熟悉儀器操作與讀取數據，能有效避免誤判，確保工作安全與精準度，對電子相關產業的技術人員來說是基本且必備的能力。
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乙級儀表電子技術士
民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時，將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。為配合本行業技術之發展，並達到專業技術（從業）人員技術之提升，因此於八十一年再予修正。
本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術（從業）人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據，擇其重點修正本技能檢定規定之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。
乙級工作範圍：
1、儀表電子單元裝置之組裝、量測、調整及維修。
2、儀表電子裝置之拆卸、組合、操作及維修。
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電子電路專業知識認證
學到關於電路學設計必學基礎概念，例如電路圖、串聯並聯、電子材料等主題，
並對每個主題實作練習寫出淺顯易懂的講解。
讀者也能學到如何讓電路安排適當，以及如何在提升元件材料應用領域知識。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
甲級儀表電子技術士
民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時，將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。為配合本行業技術之發展，並達到專業技術（從業）人員技術之提升，因此於八十一年再予修正。
本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術（從業）人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據，擇其重點修正本技能檢定規定之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。
甲級工作範圍：儀表電子裝置之組裝、測試、檢修、改善及撰寫報告。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級數位電子技術士
民國六十九年為配合本行業之技術發展，予以修正。民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時，將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。進而為配合本行業技術之發展，並達到專業技術（從業）人員技術之提升。
本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術（從業）人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據，提供本技能檢定規範之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。
乙級工作範圍：
1、數位電子單元裝置之組裝、量測、調整及維修。
2、數位電子裝置之拆卸、組合、操作及維修。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
電腦知識與計算機應用認證
一種確認個人對電腦科學基礎知識和應用能力的認可。 它提供對個人技能的客觀評估，有助於就業和職業發展。 透過取得認證，人們可以展示自己在數位時代中的技術能力和競爭力。
電腦知識與計算機應用認證是一項評估專業人士在電腦知識和計算機應用方面的能力和專業知識的資格認證。通過這項證照的專業人士通常具備深入的電腦知識和技能，能夠應用這些知識解決各種計算機應用問題。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
SSE Excel 2016
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。
Silicon Stone Education (SSE)
精選貼文，掌握第一手知識
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)
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
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
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
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）：
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）
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
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）
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
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：
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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文／施威銘研究室
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【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
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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。
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【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。
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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。
（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
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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。
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自動化帶來的改變
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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
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【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦：
課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞
電商是什麼？電商的行銷工作都在做些什麼？讓我們一起認識電商行銷工作的日常
電商行銷是什麼？
電商行銷工作會專注於提高電子商務平台流量、轉換率及成效。目標是通過數位行銷的方式去接觸與吸引目標顧客，引導他們完成購買行為。電商行銷的方式非常多樣化，包含廣告投放、搜尋引擎優化 (SEO)、社群行銷、內容行銷、電子郵件以及聯盟行銷等管道。
電商是什麼？
電商（電子商務）是指利用網路去銷售商品或服務的方式。電商平台可以是獨立網站，如品牌官網，也可以是大型市場平台，如 Amazon、Shopify、Shopee等。電商的核心是通過數位化的方式，提供更方便、更快速的購物體驗，從產品展示、到付款流程都在線上完成。隨著科技的進步，電商已經從單純的網路購物管道，轉型成為一個覆蓋行銷、物流、支付與客戶服務的綜合性生態鏈。
電商行銷平常都在做些什麼？
一個成功的電商行銷活動不僅僅是帶來流量與轉換，還需要注重使用者體驗與顧客關係的建立與維繫，以下是日常工作的內容：
1. 行銷活動策劃與執行
促銷活動策劃：設計和規劃電商平台的促銷活動（如雙11、黑五等大型購物節促銷），同時也要確保活動的內容與品牌一致，並制定活動成效目標。
活動執行：負責設定折扣、優惠券，安排產品上架、限時搶購等，與確保活動頁面與行銷素材能在時程內上線。
2. 數位行銷獲客
廣告投放：操作 Google Ads、Facebook Ads、TikTok Ads 等數位平台的廣告工具，並設定目標追蹤，如購買數或加入購物車等，並持續追蹤與優化成效。
流量導入：利用 SEO 策略提升自然搜尋流量，也會結合聯盟行銷或網紅、意見領袖行銷，去吸引更多消費者造訪電商平台。
3. 內容行銷與品牌經營
產品文案撰寫：為產品頁面撰寫吸引人的標題與描述，盡可能突出賣點並提升轉換率。
社群媒體經營：策劃社群媒體貼文與影片，在社群平台上與目標受眾互動，以提升品牌曝光與形象，甚至進一步帶來轉換成效。
內容創作：製作吸引人的文案、影音、圖片等素材，加深目標受眾對產品服務的印象與信任感。
4. 電商平台操作與優化
負責管理電商平台的產品上下架、庫存更新等。同時也要能規劃、設計出能提升網站或平台使用者體驗的方式，例如優化購物車流程或縮短結帳步驟。可以透過分析熱圖工具（如 Hotjar）或使用者行為追蹤，輔助判斷頁面需調整的地方，進一步透過設計去提高銷售轉換發生的機率。
5. 數據分析與報表製作
事前進行完善的數據追蹤規劃，使用 Google Analytics 、電商後台等數據分析工具，在執行行銷過程中，進行銷售、使用者行為的數據分析，去了解哪些產品最受歡迎、使用者回購率、同類型使用者可能也會購買的產品、或是產品動線可能的問題點等，即時去修正，持續優化行銷活動的成效。有時也會善用 A/B 測試的方式去改善動線或行銷素材。
6. 顧客關係管理 (CRM)
建立並維護顧客數據庫，劃分客戶群體，針對潛在受眾、如加入購物車但未購買者，進行再行銷或進一步的促銷活動，以提高購買量。也針對忠誠客戶提供一系列的優惠，增加回購率與黏著度。
7. 團隊協作與溝通
在執行活動期間，常會有跨部門溝通的需求，會需要與PM、工程師、物流、設計部門進行討論，整合大家想法，去達成活動目標，會需要有統整與溝通的能力，才能讓工作更有效率地進行。
該怎麼準備電商行銷工作的面試？
1.認識目標公司
面試前先去認識該公司的電商業務模式、產品類型以及目前可能的行銷策略，結合自己經歷，從中去分析公司目前的市場定位與潛在的行銷挑戰。
2.準備過去經驗的分享
提出具體的案例，例如成功提升網站流量或銷售額的數據。分享你如何解決工作中的挑戰，以及學到的經驗。如果是新鮮人，可以結合實習的經驗、或是在購物平台自售商品的經驗，分享在執行過程中遇到的問題與解決方式。
3.展現數據分析的能力
電商是個非常重視數據分析去引領決策的工作，所以分享過去曾經通過分析數據來做出行銷決策的經驗，在不影響商業機密的狀態下，試著呈現報表或視覺化圖表，融入在面試之中，展現個人數據分析能力，都能有很大的加分。
4.實務操作經驗分享
在面試中分享過去熟悉、常用的數位工具，如 Google Ads、Facebook Ads Manager 和 Shopify，並能在面試中舉例說明過往的操作經驗、遭遇的困難，以及解決方式，或是日常是如何增進自己的數位工具技能。
成為電商行銷人可能需要具備的特質
結果導向：能設置清晰的行銷目標，並積極追求結果。
數據敏感度：對數字和趨勢具有敏銳洞察力，能發現問題並迅速調整策略。
創造力：擅於設計新穎的行銷活動，以吸引顧客的眼球。
適應力與學習能力：面對快速變化的市場趨勢，能持續學習並快速調整行動。
細心與執行力：注重細節，確保每個行銷環節都能無縫銜接。
客戶導向：理解顧客需求，提供個性化的行銷解決方案。
進入電商行銷領域
電商行銷是一個結合數據分析、創造力與執行力的專業領域，對於推動品牌的數位化發展至關重要。想要進入這個行業，需要掌握多樣化的行銷技能，擁有結果導向的心態，並持續追求創新。只要準備充分，並不斷提升自己的專業能力，相信一定能在電商行銷這個充滿機遇的領域中大放異彩。
[joblist_plugin title='更多104【電商行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%9B%BB%E5%95%86%E8%A1%8C%E9%8A%B7' amount='4']
如何用AI準備證照考試？Gemini Notebook學習備考超實用5步驟完整解析
用AI怎麼準備考證照、檢定？本文以iPAS（經濟部產業人才檢定）的AI應用規劃師能力鑑定為例，解析如何利用學習神器Gemini Notebook（原NotebookLM）的各項功能，輕鬆備考專業證照！從利用「心智圖」和「對話提示」進入學習狀態、用「報告」和「學習卡」蒐集考題、用「對話互動」找考古題答案，以及最後進行即時測驗，本文節錄自《零花費上手！Gemini 3 / NotebookLM / Nano Banana Pro / Veo 3.x 最強 AI 組合技》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
步驟1：定義對話風格與回覆內容長度步驟2：「心智圖」、「對話提示」協助進入學習狀態步驟3：利用「報告-學習指南」、「學習卡」蒐集潛在考題用NotebookLM「報告-學習指南」蒐集考題用NotebookLM「學習卡」蒐集考題步驟4：運用「對話互動」找到考古題的答案小技巧：使用「語音摘要 - 評論」像老師給建議步驟5：透過「學習卡」、「測驗」進行即時測驗
（編按：NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章：）
蒐集潛在考題，輕鬆備考專業證照
今天要準備考試，不管是一般日常的小考、大考，就算是考證照、讀法規，NotebookLM都能幫上大忙！接下來，讓我們以準備iPAS（經濟部產業人才檢定）的AI應用規劃師能力鑑定當作情境，而該檢定會需要研讀The EU Artificial Intelligence Act（歐盟人工智慧法案），法規不只是英文的，內容還非常多，該怎麼準備才好呢？
NotebookLM網址：https://notebooklm.google.com/
【本文案例】PAS+ AI應用規劃師能力鑑定介紹>>至【104學習】看介紹The EU Artificial Intelligence Act（歐盟人工智慧法案）
如果你對於準備這個檢定有興趣，可以進入到The EU Artificial Intelligence Act的網頁（https://artificialintelligenceact.eu/），查找到相關法規資料的PDF檔。
步驟1：定義對話風格與回覆內容長度
透過定義對話風格，可以讓NotebookLM變成一位指引你學習的導師。還可以進一步選擇回覆內容的長度，決定這位導師的解說詳細程度。
定義對話風格，設定為「學習指引」
（圖片來源／旗標）
步驟2：「心智圖」、「對話提示」協助進入學習狀態
由於歐盟人工智慧法案的資料真的很多，在你匯入資料後，可能也不知道該從何開始。這時可以透過「心智圖」掌握整體法案的架構，下一步則能點選心智圖中的任一標籤，或是點選「對話提示」，幫助自己先從其中一個部分開始學習。
以點選「對話提示」為例，NotebookLM在學習指引的對話風格下，會逐步引導學習。
【對話範例】我的目標是準備IPAS（經濟部產業人才鑑定）的AI應用規畫師能力鑑定。想知道歐盟法案如何透過風險分類約束各種人工智慧應用與基礎技術？
NotebookLM在學習指引的對話風格下，會詢問你的學習目標
（圖片來源／旗標）
步驟3：利用「報告-學習指南」、「學習卡」蒐集潛在考題
NotebookLM中已有內建3個功能，可以輔助蒐集潛在的考題，分別為「報告 - 學習指南」、「學習卡」、「測驗」。
由於「測驗」雖然具有互動功能，但卻無法輕易將題目、答案複製下來，所以在蒐集潛在考題部分，建議使用「報告-學習指南」、「學習卡」。
為了縮小備考的範圍，更容易聚焦學習，可以選擇心智圖的某一標籤，或是對話提示的特定學習目標（本案例的步驟2為歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範），來自訂指令，讓學習指南的內容不會太發散。我們會保留原先系統的指令，並把希望它聚焦範圍的指令補充上去。
用NotebookLM「報告-學習指南」蒐集考題
【提示詞】報告內容以「歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範，平衡技術發展和基本權利保障？」為主軸。
英文部分是原先系統的指令，補充說明希望聚焦的範圍（圖片來源／旗標）
不論是測驗題、申論題，都會更切中你指定的範圍來提問：
可複製題目
測驗題會附上解答
申論題可透過對話提問，來取得答案與引用來源
（圖片來源／旗標）
用NotebookLM「學習卡」蒐集考題
學習卡也可以進一步透過指令來聚焦。
【提示詞】學習卡測驗範圍以「歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範，平衡技術發展和基本權利保障？」為主軸。
設定卡片數量、設定難易度、說明希望聚焦的範圍
（圖片來源／旗標）
會顯示題目數量，並可下載題目跟檔案
（圖片來源／旗標）
下載後，會是csv檔，如果直接用Excel開啟，很可能會出現一堆亂碼。建議你將預設開啟檔案類型變更為記事本，題庫跟答案就能正常顯示。（備註：有多種方法能讓Excel正常開啟csv檔，但此處的重點是取得正確文字內容，並匯入NotebookLM，因此不在此詳述。）
將CSV檔變更為記事本（圖片來源／旗標）
將CSV檔變更為記事本，就能正常顯示完整題庫跟答案：
題庫與答案用逗號 (,) 分隔（圖片來源／旗標）
另外，由於目前NotebookLM的匯入來源尚不支援csv檔，所以你可以使用「貼上複製文字」的方式來進行匯入。
善用快捷鍵Ctrl+A（全選）→Ctrl+C（複製）→Ctrl+V（貼上），神速完成匯入！
將潛在考題，當作來源匯入NotebookLM
匯入來源（圖片來源／旗標）
步驟4：運用「對話互動」找到考古題的答案
除了可以將前一步驟的潛在考題，當作來源匯入之外，你還可以將考古題也匯入到NotebookLM。
舉例來說，iPAS有提供AI應用規劃師能力鑑定的考試樣題，讓我們嘗試把這份檔案，匯入到NotebookLM中，並在問答面板提問。
【提示詞】來源「iPAS_AI應用規劃師能力鑑定考試樣題(114年1月版)」中有一些題目，請使用「EU歐盟人工智慧法案」的內容來回覆。
（圖片來源／旗標）
如此一來，你可以方便對照題目跟答案、根據法規內容提供答案的解說，透過進一步點擊引用編號，還能查閱原文法規的內容！
【TIP】當你明確指定來源時，可以輔助NotebookLM抓到你所需要的內容範圍。所以來源命名很重要，可以幫助自己辨識來源；把提問說清楚也很重要，才不會讓AI亂生一些無用資訊出來。
小技巧：使用「語音摘要 - 評論」像老師給建議
如果有某些法規你覺得比較艱深難懂，而且用文字完全讀不下去時，語音摘要功能就派上用場了！我們先前已經在第4章提過，透過「自訂」就能進一步下指令，讓語音摘要生成的內容更符合你的需求。有關於提示詞的小技巧，你可以掌握幾個提問方向：
設定主題範圍
明確指出特定問題進行討論
使用某個地區的慣用語氣
聚焦目標受眾（如兒童、專家）
設定時間長度
這裡我們要特別介紹的是語音摘要中的評論格式，這個格式可以提供專業評論、意見，並協助改善內容。
所以你可以把自己填答申論題的內容，作為一筆來源匯入到NotebookLM。進一步請它使用歐盟人工智慧法案檔案作為依據，來給予填答狀況的建議。
這個做法就有點像是你作答完之後，有一位老師來給予你口頭上的建議與講評～
步驟5：透過「學習卡」、「測驗」進行即時測驗
「學習卡」、「測驗」功能可以提供給你互動型態的測驗模式，你可以指定卡片數量、問題數量、難易度，並且能下指令，讓它依據你目前的需求來生成。
【提示詞】學習目標是準備IPAS（經濟部產業人才檢定）的AI應用規劃師能力鑑定，希望先以「歐盟人工智慧法案的風險分級與規範」作為學習範圍。
【自訂學習卡】設定卡片數量、輸入指令、設定難易度
（圖片來源／旗標）
【自訂測驗】設定問題數量、輸入指令、設定難易度
（圖片來源／旗標）
在生成之後，可以看到「學習卡」、「測驗」的題庫類型是不一樣的。
「學習卡」（左）和「測驗」（右）的題庫類型不一樣（圖片來源／旗標）
如果你希望在互動時，NotebookLM可以直接回答你問題，而不是一直追問你的學習狀態，可以把對話風格改回「預設」，或是自訂指令，讓它擔任一位解題專家。
使用學習卡或測驗時可點選「說明」，會在對話面板中解說
如果採用「學習指引」的對話風格，NotebookLM會再追問你目前的學習狀態
若採用「預設」的對話風格，NotebookLM會直接提供解釋
（圖片來源／旗標）
（圖片來源／旗標）
節錄自：旗標《零花費上手！Gemini 3 / NotebookLM / Nano Banana Pro / Veo 3.x 最強 AI 組合技，打造全能工作流》／施威銘研究室 著
「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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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！
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。
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。
AI當道，為何年輕人搶著學修錶？「寶島鐘錶」揭開百萬職人的秘密
在AI盛行、技術快速更迭的時代，「手藝」還有價值嗎？「寶島鐘錶」用70年專業實踐給出答案。透過「福爾摩沙製錶學院」培育鐘錶維修職人，讓零基礎的新手也能從學徒成長為月薪上看百萬的技術專才。從精密機芯到微米級操作，看似傳統的工藝，蘊含高度責任感與技術含量。寶島鐘錶相信：真正能留住時間的，不只是機械，而是那雙專注對待齒輪與細節的手。若你也嚮往結合工藝精神與穩定職涯的發展路徑，或許，這份職人手藝正是你值得探索的新選擇。
文／《104職場力》
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職人傳承的重量：對父親專注身影的嚮往沒背景也能起步：一所打造新職人的奇妙學院從學徒到師傅：把一技之長修進人生裡從工具開始的修行路：一步步練出穩定與自信留住時間，也守住記憶：讓老技藝活出新意義
在多數人眼中，鐘錶是一項配件，也是一種身份象徵，但對某些人來說，它更是一份責任，讓時間繼續運作，讓陪伴得以延續。
在AI與自動化主宰未來職場的當下，「一門手藝」似乎不再是多數人的首選。但寶島鐘錶卻選擇反其道而行，用超過70年的歷史堅持，為一群對技術與工藝仍懷熱情的人，開啟一條可以從零開始、靠實力闖出未來的職人之路，連被向來被視作高薪門檻的「百萬年薪」，也並非遙不可及。
這是一條講究耐心、細節與責任感的道路。透過福爾摩沙製錶學院的系統訓練，以及跨世代師傅的傳承精神，寶島鐘錶正一步步培養出新一代的鐘錶職人，也讓「靠一雙手，能打造出什麼樣的人生？」不再只是個問號，而是一幅可以預見的光明藍圖。
職人傳承的重量：對父親專注身影的嚮往
資深鐘錶師傅蔡東峰，來自鐘錶世家的第三代，從小在家中鐘錶店耳濡目染，與父親一樣，一頭栽進了鐘錶的世界。他說：「從小看著父親在工作上專注的身影，心裡一直很篤定，未來也想這樣專注地做一件事一輩子。」
進入維修這一行已三十多年，一路從基層學徒做起，走過最基礎、最細瑣的訓練。這些年來，他見證鐘錶從珍貴奢侈的機械品，演變成日常配件，也見過太多顧客帶著意義非凡的錶來請他修理。
對他來說，維修的不是冰冷的零件，而是與人、與記憶的連結。
「這是一個可以把愛延續下去的工作。錶有時是紀念品，有時是傳承，修好它，是一種責任。當完成所託後，客戶流露出的欣喜與感謝，都讓我深刻不忘。」
這份責任，也延伸到對下一代的培養，對於傳承技藝，他充滿了熱情。「只要你對這份工作有熱情、有專注、有付出，我都願意把我的所學、所知一起分享。學習鐘錶技術的路上一定會遇到挫折，但只要你願意努力，我一定帶著你走下去。」
他知道，現在的年輕人面對這類傳統技術常常會懷疑自己是否能勝任。對此，他也有自己的看法：「有些人可能對自己沒信心，但我相信在這份工作上，你可以得到滿滿的驕傲跟成就感。」那是一種靠手藝被信任、被認可的感覺，無需浮誇卻能扎實地支撐起職涯。
對蔡師傅來說，「傳承」不只是理念，而是一場日復一日的實踐。從言教到身教，從失敗到突破，他願意把自己三十年累積下來的經驗與態度，交給那些願意學習的雙手。當技術與信念被認真對待，時間也會留下溫度，而這份手藝，也將繼續延續下去。
沒背景也能起步：一所打造新職人的奇妙學院
在許多人眼中，鐘錶是一門傳統技藝，技術往往仰賴資深師傅的口傳心授。然而，寶島鐘錶卻選擇賦予這門技藝全新的可能性：制度化、模組化的訓練體系，讓「傳承」不再只是緣分，而是可以規劃、可以複製、也可以走得更遠的專業養成路線。這正是福爾摩沙製錶學院的誕生初衷。
由寶島鐘錶創辦並支持營運的福爾摩沙製錶學院，自1992年成立以來，始終致力於培育鐘錶維修與工藝人才，是台灣極少數提供系統性訓練的專業機構之一。這所學院最動人的承諾是：「從零開始也沒關係」。無需背景，只要有穩定心性與願意學習的熱忱，就能透過設計完善的五個月密集課程與分階段考核，從手工磨製工具、拆裝機芯結構，到故障診斷與測試調整，紮實打下進入鐘錶產業的專業基礎。
截至目前，福爾摩沙製錶學院已成功培育出518位專業技師，遍布全台寶島鐘錶維修據點，成為企業穩定品質的中堅力量，也見證了這條技職道路的可行與可敬。
而2025年，學院迎來嶄新里程碑，以全新升級的教學模組與跨代共學設計，重新詮釋職人精神的傳承與創新。這不僅是技能的傳授，更是將傳統工藝與現代教學完美融合，為下一代職人鋪出一條看得見未來、走得穩的職涯之路。
在制度上，寶島鐘錶也同步導入明確的「技術職級制度」，從初階到高階共分為12級，升等需通過技術考核，對應調薪，最高級技師年薪甚至可達百萬。讓每一位願意投入的人都能看見努力的成果，也讓技術價值被看見、被尊重、被實現。
對寶島鐘錶而言，技術不是靠年資堆疊，而是一門可以被學習、被驗證、被升級的專業。福爾摩沙製錶學院的存在，不只打破世代與背景的門檻，也讓「鐘錶職人」這條路，成為年輕人勇敢投入、安心前行的選擇。
無論你是初出茅廬，還是尋找人生下一個重心—這裡，都可能是你打造未來的起點。
從學徒到師傅：把一技之長修進人生裡
「退伍後從事了各種行業，卻始終找不到重心。」
這是鐘錶技師孫啟祥對自己過去的形容。當時的他還年輕，對未來充滿迷惘與浮躁，直到某天親友建議他報考寶島鐘錶的職業培訓課程。雖然起初半信半疑，但隨著年齡增長，他也意識到：「真的需要一個穩定且可長可久的技術。」那不是選項，而是人生轉捩點。
剛入門時他對鐘錶一無所知，面對細如髮絲的零件自然感到不安與懷疑。但他很快找到突破點，那就是「勇於發問」。
「沒有人知道你不會什麼，也沒有人有義務主動教你，所以不懂就要問。」
這是他學習路上的關鍵心法，也是他後來學有所成的重要一步。
第一次真正感受到進步，是他在分公司實習時獨自接下維修任務。主任休假，一支沒碰過的瑞士機械錶交到了他手上。他靠著上課所學原理一步步拆解、排除故障，最後成功完成保養。那一刻，他的自信與熱情也一併建立起來。自此他開始更加積極鑽研，投入的時間與心力讓技術內化為一種職人素養，也讓他從「學徒心態」邁向更成熟的專業角色。
他說，這份工作帶給他的，不只是技術，而是一種同理心與責任感。「站在客戶立場去理解與解決問題，當對方感謝你時，就是我最有成就感的時候。」這份互動也讓他真正感受到自己的價值。
回顧當年猶豫的自己，他想說：「與其面對外面眾多不確定的因素，不如選定一條路，專攻下去。」而他如今的成就，也證明了他當初的選擇並沒有錯，甚至成為他人生最堅實的基石。
從工具開始的修行路：一步步練出穩定與自信
魏大智，則是福爾摩沙製錶學院制度最具說服力的另一個見證者。
最初會接觸鐘錶維修，是因為朋友家經營私人錶店，當時就對這一行產生濃厚興趣。後來在思考職涯時，他決定投遞履歷參加寶島鐘錶的培訓，正式展開這條技術職人的道路，也把興趣轉化為長遠職志。
對他來說，最有挑戰也印象最深刻的，是訓練初期的「手工磨製修錶工具」。
鑷子、螺絲起子，每一個角度都得靠手感慢慢磨出來。
「這需要非常多的耐心與手部精細操控，但也對後來的修錶產生很大幫助」
魏大智肯定地說。
這樣的磨練，更為後來處理實際維修任務打下了穩固基礎。
剛開始實作時，他也經歷過懷疑自己的階段。常常用壞零件，甚至懷疑自己是不是沒有天分。
「但還好有前輩們的鼓勵，加上自己真心想學一門技術，才慢慢撐過那段低潮。」對他而言，熬過初期的不確定，才算真正踏過職人世界的門檻。身為新生代鐘錶職人的他，目前已晉升為主任，他不僅指導學徒，也不斷思考如何把這門技術帶向更遠的未來。
他說：「修錶這門技術，只要肯下苦心，就會穩定，也會慢慢累積成果回饋給自己。」這不只是養家餬口的技能，更是一份能被認可與信任的價值。
他最想傳給下一代的，不只是手藝，還有一種「對事物的耐心與勇氣」。「哪怕未來不一定繼續走修錶這條路，這兩樣特質也一定會對人生有幫助，因為那是成就每一件事的底氣。」
留住時間，也守住記憶：讓老技藝活出新意義
在這個什麼都講求效率與即時的時代，鐘錶早已不只是看時間的工具。它可能是一段旅程的起點、一份祝福的見證，或是一段情感的延續。而鐘錶技師的角色，也不再只是修理機芯，更像是一位「記憶的守護者」，透過一雙手，讓一件具有實用價值的珍藏品，得以延續它的價值與故事。
對寶島鐘錶來說，這份工作不只是維修，而是責任；不只是手藝，更是一種文化的延續。透過福爾摩沙製錶學院的專業培育，以及師傅對學徒的傳承制度，他們讓這門傳統技藝，不但沒有被時代淘汰，反而活出了新的生命力。這一點，從學院臉書招生貼文下方湧入的留言與數百則詢問可見一斑，依然有許多人對這門手藝充滿興趣與期待。
在這裡，每一位學徒都知道，自己不是在「學一份老行業」，而是在建造一項可以累積、可以傳承、也值得被尊重的專業。「若你也對工藝、專業與傳承有熱情，福爾摩沙製錶學院，正等著你加入。」
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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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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💻 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👏 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&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～
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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💗 我們是分享 AI & 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 ❤️❤️❤️
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有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！