數位自動化團隊協作攻略｜Power Automate整合應用
想提升跨部門協作效率嗎？由微軟認證講師吳奇珅老師帶領，學習如何使用Power Automate解決溝通不暢、任務分配困難、缺乏整合工作流程及系統規格溝通耗時等問題。掌握雲端服務連接器、行政流程再設計和跨平台協作，實現高效作業，自動化你的工作流程，讓團隊合作更加順暢！
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企業人才升級攻略：精準培育數位跨域人才
企業不只需要針對市場策略和業務模型進行調整，對於最重要的資產 - 人才的佈局和發展，也需要有前瞻性的視野和計劃，文章將深入探討三大核心的企業人才：未來領導者、專業工作者以及擁有數位轉型技能的員工，並著重於它們在企業發展及適應變動的商業環境中所扮演的角色。
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🤔執行數位轉型計畫卡關，但又不知道卡在哪裡？
🤷♂️常常在思考為何數位轉型總是困難？
數位轉型工作坊即將開課！
實際導入程序＋科技解方，即學即用的數位轉型策略
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後疫情時代漸漸退去，不只企業要逐漸調整腳步，企業對於人才佈局也要重新調整。
為你整理三大重點企業人才，替未來佈局：
🎯未來領導者
未來領導者包含潛力人才、基層主管與中/高階主管，未來領導者幫助企業商業策略思維及組織溝通協作，企業需要領導者來推動企業的成功，而培養未來領導者可以確保企業在長期發展中，有足夠的領導力來應對挑戰和機遇，讓企業保持韌性適應多變動環境。
未來領導者必備職場技能：
✅經營管理
✅商業決策
✅團隊績效
✅思維鍛鍊
✅計畫組織
✅說服影響等
🎯專業工作者
專業工作者的培養不只是個人成長，同時間幫助企業在產業專業領域扎根，奠定企業在特定領域的know how經驗累績。
培養專業工作者首要要建立成長思維、敏捷思維，打破框架並強化短衝執行力。
次要，須提升溝通表達，不只是跨部門溝通，國際溝通也是必備。專業工作者最重要要能駕馭數位工具、資料處理及相關科技應用，精準解決問題進而提升工作效率。
🎯數位轉型技能
企業要想成功進行數位轉型，除了投資於先進的技術和數位基礎設施之外，還需要確保員工的數位技能與職能得到相應的提升和轉型。
在現代企業中，自動化系統與數據分析已經成為企業日常運營的核心，從了解人工智慧、數位趨勢、程式語言等開始，搭配使用數位化工具做商務數據分析，進行數據化的流程管理和協作，使企業運營能透過數位轉型提升工作效率。
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12/15 00:00
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東台精機 - 自動化系統
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Power Platform 的一些學習資源
最早是透過 梅問題教學網 的一篇內容引起興趣，
（感覺是台灣微軟的活動，當時不少寫手在介紹）
教學 - Microsoft Power Platform 包含多元的雲端自動化程序，也可透過拖曳，彈指間完成所需的自動化程序
當時裡面已內建許多的AI 工具，如圖文辨識(OCR)，對繁體中文的支援還不是很強，且還沒有推出Desktop版本，故需要依賴雲端可串接起來的情境，但近年微較已推出 Power Automate Desktop (目前只有Windows版)，讓自動化的領域更為擴大了使用性，只要本機可以做的幾乎都能做到(重覆性)。
近期重新了解這主題，中文資源多出了不少，且有不少教學及文章在介紹，以下記錄供參考
1. 善用 Microsoft 365 提升你的生產力！
ithome 辨的IT文章連續30天30篇的鐵人賽
2. Power Apps & Power Automate輕鬆學
作者近期也出書囉
3. 貼第2點作者時，誤打誤撞的找到了另一位日本作者的書籍(就一起分享及記錄起來)
4. 生成式AI ChatGPT 可以做為助手輔助，不少指令可以透過它來協助產生，不過有時它會提供了過時指令或套件，但仍然是相當實用.
5. 當然，萬能的 Google 大神是免不了的...
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微軟也有針對 Power Platform發行證照。
PL-900 Power Platform 商業智慧應用基礎認證 | PL-900 Microsoft Certified: Power Platform Fundamentals
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09/01 00:00
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客製自動化系統建置（Customized Automation System）
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探索性數據分析(EDA)是什麼？幫助產品經理深入分析，一篇文章看懂
探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹：
1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南：
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。
- 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據：
- 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。
- 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。
- 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。
5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。
通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。
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