（確定開班）ChatGPT×Excel公式自動化 化繁為簡高效率辦公 08/20
104學習
Excel公式
掌握能快速處理大量資料、進行計算與分析的能力，能提升工作效率與準確度。這技能能自動化繁瑣任務，減少人工錯誤，並幫助製作報表、預算、數據分析等，對業務決策提供有力支持。在財務、行銷、業務管理等多種職務中都非常實用，是提升職場競爭力的重要工具。
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Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學
Excel公式不會用、不知道怎麼用？其實使用ChatGPT可以幫助你快速寫出所需公式，本文提供情境範例檔案，以及指令示範，看看AI如何幫忙解決Excel公式問題！
文／陳冠霖（Brian Chen）
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情境範例請ChatGPT生成對應Excel公式
說到Excel各位一定都耳熟能詳的就是它的公式了吧！各種公式能夠讓以往要花費大量計算時間才能搞定的工作瞬間就完成了。這項方便的技術也大幅度的改變了人們的生活，不過美中不足的是，要學會使用這項技術需要花費很多時間去學習去記憶那些公式的寫法。
在職場中看到那些大佬們用著熟練到令人心疼的速度快速地打出公式完成工作、用未曾看過的公式解決各位的疑難雜症時，不知道各位是否有從心中升起一股崇拜的心情呢？不過現在你也可以隨時隨地呼叫ChatGPT這位大神來幫你解決問題了！
情境範例
身為剛入職場的新鮮人，你戰戰兢兢的在自己崗位上堅守自己的本分，完成了上司交代給你的任務，在等待上司回覆的期間，你難得可以享受這須臾的寧靜。不過你旁邊的同事似乎喜歡欺負新人，見你完成任務後在享受小確幸時，他將他的工作一甩交代你完成，「這項工作就是讓你學習個經驗而已，學會了你才能更得到上司的青睞」。說完這句討人厭的話後，就藉著尿遁跑了。你嘆了口氣，看了一下內容，是要使用Excel計算總收入、所有銷售人員的銷售數量，於是你召喚出了ChatGPT來⋯⋯
使用ChatGPT確實可以幫助你快速地寫出你所需的公式，以下圖6-1一個範例的檔案，我們需要完成下面的表格。
（圖／博碩文化提供）
請ChatGPT生成對應Excel公式
首先我們可以將這些表格內容，也就是送入有資訊的部分例如A1~G13即可，如果檔案過大其實送入大約10列的內容也可以，將這些內容送到ChatGPT中並輸入對應指令，這些指令需要包括表格的部分內容、目標以及內容條件，最後請ChatGPT生成對應公式，若希望的話也可以請ChatGPT針對公式進行講解（筆者測試了幾次，有時候ChatGPT會使用英文回答，所以可以再新增一個要求就是使用繁體中文回答）。
例如我說：
（這邊是試算表內容）。我希望可以在B15這格計算出B2~B13欄中Alice的銷售數量（D2~D13欄），請你給我可以達成需求的Excel公式，並用繁體中文教導我這項公式的用法。
（圖／博碩文化提供）
接著可以看到ChatGPT的回答如圖6-3：
（圖／博碩文化提供）
你可以點選〔複製程式碼〕來直接複製，相當方便，接下來就回到Excel來輸入公式吧！可以看到圖片上方就是讓你輸入內容的框框如圖6-4，這裡也可以輸入Excel公式來快速統計、計算該儲存格的內容，公式輸入完成後只需要輕輕的點擊Enter就好了。
（圖／博碩文化提供）
接著其他銷售人員的銷售總數量也都可以如法炮製！
01. B-16 儲存格可輸入=SUMIF(B2:B13, "Bob", D2:D13) 02. B-17 儲存格可輸入=SUMIF(B2:B13, "Charlie", D2:D13) 03. B-18 儲存格可輸入=SUMIF(B2:B13, "David", D2:D13)
下一項任務就是要計算獎金總額了，和之前一樣，如果你在同一個對話框中，你可以直接輸入指令而無須貼上試算表的內容。若你開啟了新的對話或者試算表內容有重大更動的話就需要重新貼上試算表的內容了！
計算獎金的指令你可以輸入：
我希望可以在C15這格計算出B2~B13欄中Alice的銷售獎金總和（G2~G13欄），請你給我可以達成需求的Excel公式，並用繁體中文教導我這項公式的用法。
接著就可以看到ChatGPT的回覆如圖6-5，不過這些內容都是比較簡單使用SUMIF就可以達成的：
（圖／博碩文化提供）
我們一樣將公式複製下來並在C15格中輸入公式，接著就會看到儲存格出現了200，各位可以對照一下圖6-1，檢查確認看看Alice的獎金總和是否有誤。其他銷售人員也是一樣的做法，不過要記得改名稱喔，千萬不要複製貼上貼得太開心，結果都是同一位銷售人員的總獎金。
最後就是要來統計產品的資訊了，不過這些內容都是大同小異啦，基本上就和前面的範例相同，只需要更改內容就好了！但若還是一知半解或者並不具備使用Excel公式的這項天賦的話，只要輸入指令：
我希望可以在E15這格計算出C2~C13 欄中產品A的銷售數量總和（D2~D13欄），請你給我可以達成需求的Excel 公式，並用繁體中文教導我這項公式的用法。
就可以看到Excel給出的公式以及教學了，因為內容都幾乎相同，所以就只附上公式：
04. 在E-15儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品A", D2:D13) 05. 在E-16儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品B", D2:D13) 06. 在E-17儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品C", D2:D13)
就完成啦！最後就是計算各產品（C-2~C-13）的銷售總收入啦和（F-2~F-13），一樣使用SUMIF，這時舉一反三的機會就到了，為了證明你已經大致上學會如何使用SUMIF，這次我們就不依賴ChatGPT來自己撰寫公式吧！
01. 在F-15儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品A", F2:F13) 02. 在F-16儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品B", F2:F13) 03. 在F-17儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品C", F2:F13)
至此大功告成，如圖6-6，你完美的達成了任務，是時候好好犒賞自己了！
（圖／博碩文化提供）
節錄自：博碩文化《即學即用！精選 30 招辦公室超高效 AI 生產術／陳冠霖（Brian Chen） 著 》
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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
不會寫Excel函數也沒關係！本文教你如何運用ChatGPT、Copilot、Gemini等AI工具，從描述需求開始，生成函數公式、修正錯誤結果，快速完成資料整理任務，超實用的新手與職場工作者必備Excel AI技巧教學！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
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請AI生成函數、公式，輔助整理資料描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
請AI生成函數、公式，輔助整理資料
使用AI：AI聊天機器人（ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
Excel函數可以說是整理表格資料的利器，延續上一節的「檢查資料漏填」例子，在Excel上普遍的做法是用函數檢查每一列是否有漏填的欄位，例如本例可以用設定條件判斷的IF函數和用來計算範圍內非空值數量的COUNTA函數，組合成公式來做檢查，然後在最後的「確認結果」欄顯示檢查的結果。
但萬一您對Excel不是很熟，光知道該挑這兩個函數出來、進一步撰寫公式，可能就會花一大堆時間，來看AI如何「顛覆」以往的Excel函數學習法吧！
描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！
怎麼開始呢？您不用傷腦筋該如何提供AI方向 （例如提示它「請用函數來解決」)，都不用！只有一個重點，就是跟AI聊天機器人描述清楚我們的需求，這非常重要，包括表格的資料範圍、以及我們希望在哪個目標儲存格得到什麼樣的結果都要講清楚。想更萬無一失的話，能截圖給AI聊天機器人參考最好。
【1】我們先試著用文字來描述需求（截圖的做法最後再試，因為有些免費的AI聊天機器人會限制單日的圖片上傳用量，不是您隨時想用都可以用）。先回顧一下本例的需求。
希望確認每一格是否都有填寫，若有一項沒填就在F欄留下註記
解決問題的環境若回到Excel（而不是餵給AI自動處理），也不用擔心表單樣式會受影響了（圖／旗標出版提供）
【2】以本例來說，是使用以下的提示語（prompts）：
（圖／旗標出版提供）
檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。若有空白的儲存格，在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆儘量描述清楚欄位的位置
或者
使用Excel函數，檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。如有空白的儲存格，需要在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆若您大概知道可以用函數來解決，可以加這段，這樣AI的回答就會鎖定在函數，不會回答的很廣泛，導致一時不知該用哪個解法
【TIP】撰寫提示語時，務必清楚描述欄位範圍與條件，例如明確指出「檢查B3:E27範圍內的每個儲存格」，而非模糊的「我想判斷F欄前面的資料有沒有漏」敘述。同時，也要清楚說明判斷條件（例如要找出有空白的格子）與執行動作（例如「在對應F欄標示『有資料未填寫』」），確保AI可以正確理解並執行任務。
（圖／旗標出版提供）
上圖讀者也看到了，AI聊天機器人不只給我們答案，還貼心地提供函數和公式的說明（就是怕您不會用），完美取代了以往Excel函數書、網路上函數教學文的地位（而且不懂還可以繼續問！）
很多AI聊天機器人都會提供複製功能，找到後並點擊就可以複製公式（若沒有，手動複製網頁上的公式也很快）。
【TIP】以上圖AI生成的公式來說，因為每一列都是4格（B、C、D、E這4欄），AI的解法是判斷哪些列「有資料」的儲存格小於4個，小於4個就表示該列有空白的儲存格（資料未填）。本書的精神是優先解決Excel問題，AI給的函數、公式細節讀者可以再慢慢研究。也再次提醒讀者，AI回答的內容不是100%正確喔！AI聊天機器人最擅長的就是生成文字，但也有生成虛構、錯誤內容的可能。如果AI所生成的函數、公式失效了，有時候執行後並不會有什麼錯誤訊息（只是你要的結果沒出現），此時最快的做法就是請AI生成另一個公式給我們試試。
【3】而AI聊天機器人在提供解法時，也可能以「純文字」來做回應，但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式。如下圖：
但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式（圖／旗標出版提供）
【4】此外，由於AI聊天機器人給的公式可能跟本書示範的不一樣，甚至您每次操作時得到的答案也可能不一樣，不過只要試過能完成任務就沒差。若您問AI聊天機器人有沒有其他的函數解法，它也會提供你新的公式：
本例筆者重新發問後，ChatGPT給了其他的公式解法，所用的函數都不太一樣（圖／旗標出版提供）
老話一句，我們先不用管公式是長是短、內容為何，能解決問題就好！本例先試AI給的這個公式。把公式貼到F3儲存格，按住填滿控點「+」，往下拉到F27儲存格，瞄一下左圖的F欄，看起來公式是OK的。選擇填滿但不填入格式，以保留原儲存格的樣式，這樣就完成操作了！
（圖／旗標出版提供）
實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？
上圖在AI生成函數的幫助下，缺資料的那一列最後面都做了註記。但AI提供的公式絕對有可能會出錯（特別是在範圍設定或條件判斷的細節上），當出錯時，當然可以請AI修正，或者詢問是否有其他解法。例如：
這個公式不對，請幫我檢查錯誤或提供替代公式
依經驗，單只有給AI文字提示語最容易遇到公式出錯，因為描述需求時容易有遺漏或模糊不清，此時當然可以自行檢查公式內容，有時候或許不難除錯，例如F3改成F4這樣的小問題。但自行檢查有時很花時間，這時不如回頭檢查提示語是否有清楚說明欄位範圍（例如B3:E27），以及明確列出條件與目標（例如「檢查是否有空白儲存格」並「在F欄標註」）。
實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
面對Excel資料整理需求時，如果prompt描述的夠到位，其實問題就解決一半了。但關鍵就在用文字描述需求有時候很花時間，也容易描述得不夠精確、甚至寫錯…
依筆者經驗，最省時省力的方式就是直接截圖給AI，大部分AI聊天機器人的圖片辨識能力都很強（中英文都通），能快速解析圖片中的內容理解問題。比起繁瑣的文字描述，傳截圖給AI的問題分析準確性高，還能大幅節省時間。
準備好截圖給AI，重點在於，Excel上面和左邊的編號，以及和您的目標欄位（例如F欄）一定要包含在圖片內。（圖／旗標出版提供）
【TIP】針對電腦畫面該怎麼截下來，Windows上有提供Print Screen鍵抓全螢幕畫面，但這樣就得再手動截取範圍，有點麻煩。筆者通常是額外安裝FastStone、HyperSnap等專用來截圖的軟體，利用裡面的「截取區域」功能把要的範圍截下來。若您用的是Mac電腦，內建的Shift+Command+4組合鍵就可以截您指定範圍的畫面了。
截圖備妥後，拉曳到對話框就可以附給AI（這裡是以免費版ChatGPT來操作），再輸入提示語描述需求，因為有附上圖，可以描述的更簡潔（圖／旗標出版提供）
【TIP】現階段無論是ChatGPT、Copilot、Gemini...等都可以接收圖檔來做判讀，讀者要用哪個AI聊天機器人來操作都可以。不過前面提過，免費版的ChatGPT用戶雖然可以使用圖檔上傳功能，但會有用量的限制，當您對話到一半時，可能會出現無法繼續使用的訊息。若真的被限用了也沒關係，免費的AI聊天機器人多的是。不過，建議也要多熟悉文字的描述技巧，以備不時之需！
當不是請AI聊天機器人自動整理資料，而是請它「輔助」生成函數來解決Excel問題時，筆者最喜歡附上截圖方便AI理解prompt 。AI解析圖片的速度很快，幾秒鐘就可完成，依經驗，提供截圖的AI出錯機率比單用文字prompt低非常多喔！
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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數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
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什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰
什麼是數據分析師？需要哪些技能？
數據分析師工作內容
數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。
數據分析師技能與工具能力分析
基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
1. 數據分析師基礎工具能力
數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。
Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。
商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。
簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力
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[course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c']
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2. 數據分析師核心技能
多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。
R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。
SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。
Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。
Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。
3. 數據分析師證照
GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。
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4. 數據分析師進階升級技能
透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。
網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。
VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。
雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。
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搭配5大特質（軟技能） ：錄取數據分析師更容易
數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。
溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。
解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。
自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。
數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。
數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵
數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。
1. 台灣數據分析師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 影響數據分析師薪資的因素
技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。
行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。
數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘
數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑：
1. 資料科學家
如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。
技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。
課程推薦：AI資料科學家全方位學程班
2. 資料工程師
資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。
技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。
學習指南：資料工程師學習地圖
課程推薦：資料工程師養成班
3. 軟體工程師
部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。
技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
哪些產業需要數據分析師？
數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛：
1. 科技與軟體業（AI數據分析師）
分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。
2. 電商與零售業（商業數據分析師）
優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。
3. 金融與保險業（金融數據分析師）
信用評分模型、風險預測，優化投資策略。
4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）
個性化治療方案，疾病趨勢預測。
5. 半導體製造業（數據分析師）
製程數據分析，設備異常檢測。
6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）
廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。
數據分析師的挑戰
首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。
在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。
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文／Excel 廣播電台｜張予
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【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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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）
[joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3']
【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＞
ChatGPT分析數據資料會出錯嗎？修正盲點教學，制定策略更高效精準
運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！
【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。
除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！
指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」
由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹：
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！
想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！
【ChatGPT數據洞察2】銷售策略
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！
【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案
（圖／旗標出版提供）
最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！
【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？
其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。
（圖／旗標出版提供）
如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下：
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。
總消費額為最低（圖／旗標出版提供）
當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供）
AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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只要搭配ChatGPT，就能快速把Excel數據資料轉換成多種數據視覺化圖表，包括折線圖、長條圖、圓形圖、直方圖、散佈圖、箱形圖、熱圖……等。教你如何用ChatGPT生成視覺化圖表，並解決常見的「中文無法顯示」、「xy軸顯示調整」等問題，快速完成專業圖表。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
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【1】用ChatGPT生成圖表【2】ChatGPT數據圖表客製化調整【3】ChatGPT數據圖表功能介紹切換至互動式圖表切換色彩下載圖表&展開圖表
【1】用ChatGPT生成圖表
ChatGPT不只能幫你分析數據，還能將結果視覺化呈現！想了解每個月的銷售趨勢？沒問題！只要請它生成一張折線圖，就能一目了然地掌握銷售變化，讓數據分析更加直觀清晰。
指令：「生成每個月的銷售額折線圖」
成功獲得一張折線圖！但中文字無法正常顯示、x軸部分不希望顯示年份（圖／旗標出版提供）
但這個折線圖有些地方不夠完美，例如，你希望x軸只顯示月份就好（不需要年份資訊），以及目前中文字無法正常顯示，來看看如何下指令調整。
【2】ChatGPT數據圖表客製化調整
把想要調整的地方直接告訴ChatGPT，像是圖表標題、圖形顏色、y軸的刻度間隔等都能客製化調整。而中文字無法顯示的問題，需要上傳支援中文的字型檔給它，如此一來中文字就能出現囉！
上傳支援中文字型的字型檔
輸入指令：「進行以下調整：1. X軸僅需留下月份資訊，把年份2023部分去掉 2.使用我提供的字型檔，更改折線圖中的字型」
輸入指令：「再進行以下調整：1.將y軸的單位改成5000一個單位 2.圖表標題改為『2023年每月銷售額變化趨勢』」
y軸刻度單位、圖表標題也能調整！（圖／旗標出版提供）
調整圖表顏色也沒問題！（圖／旗標出版提供）
【3】ChatGPT數據圖表功能介紹
注意到圖表的右上方有幾個功能按鈕，由左到右依序為「切換至互動式圖表」、「切換色彩」、「下載圖表」、「展開圖表」。
（圖／旗標出版提供）
來看看這些功能的效果如何？
切換至互動式圖表
點擊「切換至互動式圖表」
將游標移到資料點後，可看見月份和銷售額資訊
（圖／旗標出版提供）
切換色彩
點擊「切換色彩」
可切換互動式圖表的顏色（注意：如果是靜態圖表，則無法切換的顏色）
（圖／旗標出版提供）
下載圖表&展開圖表
點擊「下載圖表 」， 可將圖表下載成png檔
點擊「展開圖表」，可看到更大的圖表
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT能生成多種數據視覺化圖表，包括折線圖、長條圖、圓形圖、直方圖、散佈圖、箱形圖、熱圖、區域圖、雷達圖、樹狀圖、泡泡圖、瀑布圖等，幾乎應有盡有！
你可以根據需求，直接指定想要的圖表類型，ChatGPT會按照你的要求生成對應的視覺化結果。如果沒有特別指定，它還能智能判斷，為你選擇最適合的圖表，讓數據分析變得更高效、更直觀！
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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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
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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
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【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星
好的報告不能缺少這項「關鍵要素」！工作報告兩大類別重點解析
一份好的工作報告能幫助你精準傳遞資訊，但許多人卻經常忽略關鍵要素「數字」。為什麼報告一定要用數字？究竟如何讓你的報告更具說服力？本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，解析工作報告的兩大類型，並分享讓報告更具說服力的數字思維！
文／盧泫兌
週五10:00A工廠的意外狀況報告雖然是臨時提交，但有些部分好像還可以再完善。我覺得已經做得很好了。這是緊急報告，能準確傳達當前情況就已經很有價值了。而且能在短時間內整理出意外規模和受損情況的數據，真的很不簡單。不過還是有些遺憾。如果能補充對狀況的持續監控及後續處理進展，報告就會更加完善。
只要有職場經驗的人，應該都深刻體會過報告的重要性。一份出色的報告能滿足所有需求，但拙劣的報告卻可能製造原本不存在的問題，甚至讓主管不安到坐立難安。為什麼報告這麼難做呢？
根據字典定義，報告是「向他人告知事情的結果或狀況」。雖然這個定義看似有些抽象，但只要將報告簡化為「向主管傳遞所有與工作相關的資訊」就容易理解了。甚至像是因病無法上班，向公司請假也是一種報告。
然而，報告的定義中缺少了一個關鍵要素，那就是「How to」，也就是「如何傳遞這些資訊的方式」。如果將「How to」納入考量，重新定義報告，可以歸納出以下的結論。
報告的定義
我們所知悉的報告我們應該做的報告What事情的結果與狀況Who主管與同事When狀況報告－（即時、期限內）結果報告－成果報告How to-用數字來傳達或解釋報告
在將近20年的職場生涯中，我做過無數次報告，即使到了現在，仍然每天都要進行。而這些報告的核心始終如一，那就是「數字」。如果一份報告中缺少數字，或者對數字的解釋和邏輯不足，即便其他內容再怎麼完善，也難免會被要求重新確認後再次報告。請記住，報告的本質在於用數字清晰地呈現事情的結果或狀況，並能夠讓對方充分理解這些數字的意義。
為什麼報告一定要用數字？原因在於，每個人在工作中使用的語言和解讀方式都有所不同，也就是說，每個人會根據自身的思維框架去理解對方的話語。而在純粹依靠語言交流的報告中，溝通誤解的風險自然就會提高。
如果你已經透過工作經驗，充分了解主管和同事的溝通習慣，或許能準確捕捉他們的語言重點。但如果你在有限的時間內無法做到這一點，那麼使用明確、直觀的數字來進行報告，就成了不可或缺的方法。
以下舉例說明，假設報告中以「困難」、「很難」或「不可能」等模糊詞彙來描述，若改以數字表達，其內容將變得更具體明確，修改後的結果如下：
達成目標有一定難度。→目前距離目標還差30％
按照現在的情況，幾乎不可能達成目標。→距離目標營業額還差15億韓元。若要100％達標，接下來每個月至少需要達成5億韓元的營業額。
因為銷售狀況不如預期，很難達標。→距離目標銷售量還差2,500個
工作報告的兩大類別
依照目的不同，工作報告可以分為兩類：一類是「緊急通報」，另一類是「計畫報告」。
緊急通報：突發事件、事故或無法預測的狀況
緊急通報通常針對突發的事件、事故或不可預測的狀況，要求快速傳遞核心資訊。例如，假設某工廠發生火災，若因追求完美的報告內容，花時間整理起火原因、分析詳細數據或提出防範對策，工廠可能在這期間就已燒毀殆盡。在這種情況下，「迅速」才是通報的核心，最重要的是用最少的資訊快速回報當前狀況。然而，追求快速並不代表可以省略數據支撐。
即使是緊急通報，也需要包含一些關鍵數字，例如：是否有人員傷亡？火災規模有多大？火勢大約需要多久才能撲滅？這些可以立即掌握的數據，哪怕簡單，也應列入報告，以解答主管的疑問並協助決策。
計畫報告：公司內的日常報告
計畫報告則涵蓋了公司內大部分的日常報告類型，包括預測、分析、業績、應對方案等內容。這類報告的核心重點在於「準確」和「邏輯」。
在公司中，經常需要透過報告來分享進度或匯報成果。例如，假設收到指示要評估某項業務的可行性，或預測某產品的銷售與生產量，在收到指示時，通常也會被告知報告完成的期限。此時，比起快速完成，準確的數據和合理的邏輯才是計畫報告的關鍵。計畫報告需要提出精準的數據，並透過清晰的邏輯進行詳細解釋。
為了提升計畫報告的品質，建議回顧STEP1，檢視自己是否已經建立起良好的數字思考力，這將成為計畫報告成功的基礎。
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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【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星
報告寫不出來、數據圖表總是做不出重點？讓Graphy AI成為你的職場AI靈感助手，只要輸入文字就能一鍵生成圖表、整理分析數據！本文解析Graphy AI超實用的使用技巧，讓圖表製作、報告撰寫變得既簡單又有效率。節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
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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
【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI
【使用AI】Graphy AI
工具：Graphy AI
網址：https://graphy.app/
雖然我們都知道圖表的重要性，前兩節也介紹了繪製圖表的AI輔助技巧，但圖表只是手段之一，更多時候您可能是被要求提出數據分析報告。在靈感枯竭時，「Graphy AI」這個AI圖表工具絕對是您的救星！
Graphy AI讓我們可以先把手邊的Excel數據拋在一旁，只要擬好簡單的文字描述（主軸當然要與手邊的Excel數據相關），此AI單憑一句話就可以自動生成最適合的圖表範本給我們參考；最棒的是，我們還可以把現成的Excel圖表請它分析，請AI針對我們的Excel資料生成簡報參考內容，這讓圖表製作、甚至是報告撰寫變得既簡單又有效率。
請連到http://graphy.app網站申請好Graphy AI免費帳號，用Google帳號即可快速申請好（圖／旗標出版提供）
【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據
申請好Graphy AI免費帳號後，我們先熟悉一下此AI的操作介面，剛才提到，此AI可單憑一段文字描述就快速生成圖表範本給我們參考，當您單有報告title卻苦無想法時，就可以先請AI提供一些思路。
請先開啟Graphy AI的首頁（http://graphy.app）：
點擊Chart功能，並點擊這個AI功能（圖／旗標出版提供）
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本。先輸入一段文字描述，單這樣就可以生成圖表範本：「2024年1-12月書籍專案的寫作人員和行銷人員投入資源規劃」。
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本（圖／旗標出版提供）
幾秒鐘後AI就會生成它所判斷出的建議圖表，若覺得這張圖表還可以，可以點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整。
點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整（圖／旗標出版提供）
【TIP】而當我們手邊有滿滿的Excel數據，對於該用哪種圖表毫無想法時，我們也不用急著套入資料開始瞎繪圖，可以利用這招用文字描述請AI給我們一些靈感。但提醒讀者，畢竟AI是利用區區一段話來推敲我們可能需要的圖表，因此不要想說會一步到位。如果結果差很多，甚至生不出來，就要換Prompt多嘗試看看了。
此外，前面您也看到了，其實我們並沒有餵入任何數值給AI，因此目前所生成的數值都是AI虛構的，僅供我們發想參考，但筆者就常利用這招得到靈感、回頭調整手邊的Excel資料呈現方式：
根據AI提供的範本回頭整理自己的數據，使其更符合報告需求，例如本例希望完成的報告其實用不到這3個欄位（圖／旗標出版提供）
以上等於是「AI先提供思路，我們再調整要納入分析的Excel資料」，這招讓我們不用一開始就陷入整理數據的困境，因為已經有了大方向，最終產出的圖表內容就不會離題太多了。
【技巧2】微調圖表範本內容
如果AI所生成的圖表範本您覺得方向還不錯，也可以繼續做調整。
點擊左側的Boards功能，預設會有一個儀表板，請點擊它。右側可以看到剛才存下來的圖表，滑鼠在圖表上停留後會看到選單，請點擊Edit。
（圖／旗標出版提供）
【TIP】這裡的Boards是dashboard（儀表板）的意思，Graphy AI的用途之一是建立儀表板，儀表板內可以展示各種圖表、數據指標和其他視覺化元素。不過這裡主要是介紹Graphy的AI圖表輔助功能，因此就不對儀表板編輯功能著墨太多了。
我們可以在生成的圖表基礎上去修改圖表類型及數據，點擊此圖示。可以快速切換其他種圖表類型。
（圖／旗標出版提供）
左側可以馬上看到結果，各類型的圖表底下還會提供客製化選項。
（圖／旗標出版提供）
別忘了生成的數值、單都是AI虛構的，可以點擊此頁次來修改。若想直接在此AI完成圖表製作，可以直接在這裡灌入手邊的真實數據。
（圖／旗標出版提供）
這2頁稍微體驗了Graphy AI的一鍵生成圖表範本功能，透過AI提供的範本，我們可以回頭優化Excel數據，確保最終產出的圖表更符合需求，減少手動摸索的時間。
【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析
Graphy AI當中還有一個最貼心、最不可錯過的AI功能 - 它可以根據我們設計好的圖表內容進行分析，提供各種總結式的論點，這簡直是寫報告的利器啊！例如AI會自動檢測圖表數據中的趨勢，並試著解釋這些趨勢的意義。或者幫我們識別數據中的異常值，提供可能的原因分析。凡此種種，有了Graphy AI提供的資訊做為靈感來源，就可以更輕鬆完成Excel圖表分析報告了。
本例假設已經在左圖中整理好真實的數據，接著在圖表的編輯畫面中點擊此圖示。提供的功能包括insights（提供洞見)、summarize（做總結）、Find anomalies（異常偵測）。也可以請AI將分析結果整理成投影片、報告、簡短PO文…等。
（圖／旗標出版提供）
我們來試試投影片這一項，點擊上圖的Presentation。 沒兩三下就生成投影片大綱 (Slde1、Slde2….) ，點擊「Insert」可以將這些內容插入到圖表下方。
（圖／旗標出版提供）
將生成的報告內容置入圖表內，看起來更有模有樣了。
（圖／旗標出版提供）
如果需要翻譯，可以在前頁下圖中點擊「copy」鈕，再將內容複製到ChatGPT等聊天機器人做翻譯。
（圖／旗標出版提供）
Graphy AI所提供的參考報告內容，其中的各種「見解」可以多參考是不是您要的方向。
（圖／旗標出版提供）
看到了吧！AI實在太強大 ，輸入區區一句話，幫我們自動做好圖表、簡報的參考資料了。筆者認為Graphy AI這樣的工具最適合用在當你對做圖表（或者做簡報）完全沒有靈感的時候，可以用這個工具快速獲得一些參考範本、或者可以嘗試切入的報告觀點。
【TIP】但千萬記得是「參考」資料喔！乍看之下AI生成的內容還滿有模有樣的，但如同操作時所看到的警語：AI responses can be inaccurate or misleading，有些內容細細推敲後可能根本毫無邏輯（甚至是虛構出來的）。總之，我們可以用AI來節省時間和激發靈感，但絕不能完全依賴它，最終的內容還是需要我們自己去檢驗、修正和補充，以確保資訊的準確性。
【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析
除了在Graphy AI介面生成圖表範本、整理數據外，Graphy AI也可以抓取一些現成的圖表來重製、做分析，此服務整合了多種資料來源，包括Google Sheets（可放置Excel檔案）、Google Analytics、Google Search Console、Meta Business、LinkedIn Analytics和x.com等，讓使用者可以輕鬆將不同平台上的數據匯入並快速生成視覺化報表，進一步分析各種指標和績效。
做法很簡單，先在主畫面點擊Chart，點擊Import chart，可以選擇匯入哪些來源的圖表。
（圖／旗標出版提供）
想抓取Excel圖表資料來做分析時，可點擊「Google Sheets」。
（圖／旗標出版提供）
2 接著會用瀏覽器登入您的Google試算表服務，若有內含已經做好的Excel圖表需要分析，直接點擊開啟它
3 當您將滑鼠游標移到現成的圖表上，就會看到Save to Graphy圖示，點擊後就可以將這張圖表匯入Graphy AI網站
（圖／旗標出版提供）
【TIP】沒看到Save to Graphy圖示？在您註冊好Graphy AI帳號時，應該會引導您安裝Save to Graphy這個Chrome瀏覽器外掛，若在上圖中沒看到此圖示，代表外掛還沒有安裝好，請自行到Chrome商店搜尋、安裝。
延續前面的操作，在點擊Save to Graphy圖示後，畫面會切回Graphy AI網站，可看到圖表已經匯入完成了。點擊「Save and open app」儲存，並在儀表板畫面開啟。
在儀表板畫面中，將滑鼠游標在圖表上停留，點擊選單內的Edit圖示。請注意，這裡的圖表數據跟Google試算表是「連動」的喔！若Google那端的數據有更新，可以點擊此圖示進行更新。右上角也會顯示這張圖表的來源是Google試算表。
（圖／旗標出版提供）
最方便的就是AI分析功能，請點擊此圖示。希望AI生成哪類型的報告都可以，本例選擇「Summarize」請AI針對Excel圖表做個總結。
（圖／旗標出版提供）
幾秒鐘的時間就針對左側的Excel原始圖表生成摘要給我們參考了！
（圖／旗標出版提供）
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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[course_plugin title='推薦Excel相關課程' keyword='excel' amount=2]
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文章導讀：
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▲104人資F.B.I調查近三年人資作業數位化項目使用率。
自訂報表如何準確運用？
了解了標準報表之後，現在就來告訴你自訂報表功能對人資夥伴的幫助有哪些，以下模擬各種情境能幫助您了解該如何應用人資自訂報表。
案例1：A公司老闆在4月2日當日因應美國關稅政策，想了解調節人力的可能性，請HR在1天內就要提供「2025年3月31日之前入職的員工名單，並依照入職時間、年齡進行排序」。首先，HR 只需在欄位設定中選擇部門、姓名、到職日、年齡等欄位，其後設定資料排序規則及篩選條件，即可快速生成所需報表，省去以前繁雜的手動數據整理過程。
案例2：B公司頻繁遇到員工離職，主管了解員工離職率是否與部門、工時相關，HR使用標準報表可能只能獲取到基本的離職數據，而自訂報表則可以進一步在離職資料中，加入離職員工的出勤與加班時數、年齡、學歷、任職部門等綜合資訊，並且產出樞紐分析，幫助HR與主管能快速深入分析離職原因與風險因素。
以上案例看起來簡單，但過去可能需要從不同功能下載報表後，接著在 Excel 另外整併資料，有了自訂報表功能後，可以直接從自訂報表挑選橫跨人事、出勤、薪資模組的資料欄位，進行報表產出與分析，大幅提升數據分析效率。
另外也提供一些報表設定情境供大家參考，可依照自身企業需求調整。
員工多元性ESG報（104 HR Max甚至提供一鍵生成ESG報告功能。）
員工績效與出勤時數相關報表
不同時期員工組成與薪資結構分析
政府機關資料報告
與財務相關的人事報表
104 HR Max報表功能共有5種模組x 750+欄位，無論想分析什麼，只要直接勾選相關欄位即可跑出相關數據，同時提供樞紐分析功能，讓您快速獲得精準的數據。
不只自訂報表，人資儀表板更是所有HR的最愛功能！
除了報表功能外，HR Max 還提供預設的人資儀表板，以圖表呈現關鍵的人資數據，幫助 HR 和主管快速掌握人才現況，例如：
員工性別、年齡、離職、育嬰留停等統計。
公傷病假、產假/產檢假/陪產假等統計。
主管職/非主管職的薪資結構統計。
讓HR可一目了然掌握現況，並且還能將圖表下載放進簡報中，可以直接與老闆報告說明，榮獲HR最愛的功能之一！
人資系統整合BI系統，打造專業WorkFlow
為了進一步提升人資數據的價值，HR Max 提供 OPEN API，可與企業的 BI（商業智慧）系統進行介接，打造更專業的人資洞察儀表板。 透過整合 ERP、CRM、HRM 等各種系統的資料，可以產出更具策略意義的分析結果，例如：
HR 總覽：即時掌握人力資源狀況。
團隊分析：了解團隊結構與能力，輔助任務分派。
新人管理：掌握新人留任情況，提升招募效率。
離職分析：分析離職原因，降低離職率。
出缺勤管理：掌握整體出勤狀況，提升員工效率。
以上這些功能與串接不僅是方便人資作業而已，更能展現人資的價值與決策能力。
數據說話！幫助HR提升價值與效率
自訂報表功能的推出，對企業管理好處已經提了很多，以下整理幾點優勢讓企業與人資能更加瞭解，選擇有自訂報表、儀表板、OPEN API串接的人資系統，如何真的能在人事工作上提升效率與價值。
靈活性與客製化：自訂報表允許HR根據特定需求選擇和調整報表欄位，能針對個別企業或部門的需求進行客製化設計，從而提高數據的實用性。
加速數據與深入分析：自訂報表功能大幅提高數據處理的效率，使HR可以快速生成報表，無需手動整理數據，能進行更深入的數據分析。
自動化數據更新：一旦設置報表，HR每次下載只要調整報表資料的篩選條件，隨時自動更新報表資料，確保獲取最新及準確的資訊，減少手動輸入錯誤。
數據驅動決策：自訂報表可提供所需的關鍵數據，幫助HR和管理層做出明智的決策，尤其在招募、留才及其他人力資源策略上能夠提供有力的數據支持。
即時應對突發需求：在面對突發狀況，如主管要求特定報表或即時資訊，自訂報表能確保HR能迅速回應和提供所需數據，提升人力資源部門的應變能力。
104 HR Max 的自訂報表功能不僅是工具，還是一個協助企業與人資發掘數據價值的專業夥伴，使人資的管理工作變得愈加有價值與效率。強大的報表功能，讓各個企業能夠在數據驅動的時代中，取得優勢！
立即了解104 HR Max：https://104ha.com/XA0Te
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