AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
104學習
量化分析
透過數據和數字，將複雜問題拆解成可衡量的指標，幫助企業做出更精準的決策。具備此能力能有效找出趨勢、風險與機會，提高工作效率和成果的可預測性，對行銷、財務、風控等多個領域都非常重要。掌握相關統計工具與程式語言，更能強化分析深度和準確度。
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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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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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延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
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這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
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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']
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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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什麼是資料工程師？需要哪些技能？資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師｜資料科學家資料工程師的挑戰
什麼是資料工程師？需要哪些技能？
資料工程師工作內容
資料工程師又稱為數據工程師，主要工作內容是與數據相關的技術支援，建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理，確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。
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1. 資料工程師基礎技能
資料工程師需熟悉網路爬蟲技術，精通Python與SQL語言，具備Java基礎能力，能有效處理ETL流程，管理資料庫，支援業務分析需求。
Python：常用於數據處理與自動化管道建設。
網路爬蟲：從網頁自動蒐集數據，將網頁數據轉換為可用的結構化格式
SQL（基礎）：資料工程師必備技能，用於查詢與操作結構化數據。
Java：用於大數據處理框架（如Spark）的高效運算實現。
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2. 資料工程師核心技能
資料工程師核心技能涵蓋精通R語言與進階SQL操作，具備優化大型資料庫管理的能力，熟練運用雲端應用及大數據技術，專注於高效處理複雜數據流程。
R語言：常用於統計分析、數據探勘和機器學習建模的程式語言，適合進行各類數據處理與運算。
SQL進階／NoSQL：進階的SQL技能有助於高效處理和管理大型結構化數據。除了關聯式資料庫（如 MySQL、PostgreSQL），還需熟悉 NoSQL 資料庫（如 MongoDB、Cassandra）以處理非結構化數據。
資料庫管理與建置：除了熟悉各種資料庫工具管理與操作，資料工程師還需具備建置資料庫架構等關鍵性知識。
雲端應用能力：掌握雲端應用相關的技能，熟悉AWS、Azure等雲端服務平台來進行大規模數據的存儲和處理。
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3. 資料工程師進階技能與證照：資料探勘與雲端應用認證
資料探勘是從已知的數據中，挖掘數據背後的價值與趨勢，提供企業數據洞察報告。為此，資料工程師必須熟悉大數據框架或引擎技術，搭配程式語言、機器學習模組（如：MLlib）及統計分析方法，將數據處理轉化為具體分析結果或預測模型。
Apache Spark：Spark是一個開源的大數據處理框架，支援多種程式語言和機器學習模組，能高效分析與挖掘大規模數據，是資料探勘不可或缺的強大系統。
雲端應用證照：資料工程師在雲端應用領域可藉由取得認證證照來提升專業性，例如Microsoft Azure相關認證，資料工程師可透過自我學習與認證以強化職業競爭力，也為自己提供更加寬廣的職涯發展路徑。
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資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利
1. 溝通與跨部門協作能力：
資料工程師需與資料分析師、產品經理和開發團隊緊密合作，清晰表達技術需求與限制，確保數據管道設計與業務目標一致，並有效傳達複雜技術內容以促進團隊協作效率。
2. 問題解決與批判性思維：
在面對數據品質問題、流程瓶頸或系統錯誤時，資料工程師需具備冷靜分析的能力，快速定位問題根源，提出創新解決方案，並從長遠角度優化系統的穩定性與效率。
3. 時間管理與專案執行能力：
面對多項並行任務與緊迫期限，資料工程師需能有效規劃工作進度，分配資源，確保ETL流程、數據清洗與系統開發在限定時間內按時完成，提升團隊交付成果。
4. 持續學習與技術適應能力：
資料工程師需要不斷學習新興工具、框架與雲端技術，快速掌握業界趨勢，適應大數據與人工智慧時代的變化，確保自身技能能支持企業的數據基礎設施發展需求。
資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵
隨著大數據與人工智慧的快速發展，資料工程師成為企業中不可或缺的重要角色，但影響薪資的關鍵，往往取決於工程師本身的技術專長與實務經驗。
1. 台灣資料工程師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.9萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.4萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約6.6萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵
掌握大數據與雲端技術是高薪關鍵：熟悉大數據工具（如Spark）及雲端平台（如AWS、Azure）是資料工程師的核心技能。企業對處理大規模數據的需求不斷增加，具備分散式運算能力的工程師在薪資談判中更具優勢。
程式語言與專業認證提升競爭力：Python與SQL是基礎技能，而掌握Java、R語言及進階資料庫技術（如NoSQL）能顯著提高薪資。此外，取得AWS、Azure等專業認證，能彰顯技術專業性，是升職與加薪的重要籌碼。
資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南
資料工程師需要強大的技術專才，在數據處理、雲端應用與大數據技術上展現出不可或缺的價值，建議資料工程師可藉由自我學習、累積實務經驗及考取專業認證等管道，優化現有技能，就有機會轉往更高階技術職務，實現職涯進階與薪資提升，資料工程師職涯路徑發展如下：
1. 軟體工程師
資料工程師轉職軟體工程師，除了程式開發與現有數據基礎專業上，擴充軟體開發能力，技術層面也需涉及更多樣的程式語言、系統設計、開發流程與測試技巧等。
技能需求：需掌握多樣化技術，精通主流程式語言如Java、C++；熟悉相關框架（如Spring、Node.js、React）；具備系統設計能力；掌握版本控制工具如Git，並適應敏捷開發流程；能進行自動化測試以確保軟體品質。此外，基礎前端開發技術（HTML、CSS、JavaScript）與實務經驗（如參與開源專案或個人作品集）也是必要條件，以全面應對軟體開發需求。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
2. 數據分析師
位於同樣的數據產業鏈中，資料工程師轉職數據分析師需強化數據解讀與分析能力，熟悉各種報表可視化工具與分析方法，以深度挖掘數據製作洞悉報告。
技能需求：屬於後段數據資料庫建置的資料工程師，在轉職前線的數據分析師，需要更深度與產品、業務單位溝通，了解組織需求，並在已具備數據專業技術的前提下，需要熟悉使用工具如Excel、Tableau、Power BI進行可視化，掌握統計學基礎與分析方法（回歸分析、A/B測試）。實戰專案經驗與清晰的數據展示能力是能否轉職成功的重要條件。
學習指南：數據分析師學習地圖
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3. 演算法工程師｜資料科學家
就分工而言，資料工程師搭建數據管道，確保數據準確、安全、流向正確位置；演算法工程師專注於開發演算法或模型，處理數據並生成有用的輸出（如預測、推薦結果）；資料科學家分析數據與模型效果，找到問題並提出解決方案。部分企業因規模不同，資料工程師、演算法工程師、AI資料科學家三者的工作內容可能有所重疊。
演算法工程師：高效演算法工具的製造者，著重數據模型的建構。需熟練掌握Python與C++等程式語言，並熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，用於開發與訓練模型。
AI 資料科學家：透過數據模型分析、預測，並透過不斷驗證與統計分析能力，監控並優化數據模型結果提出精準分析。
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資料工程師的挑戰
數據處理最大的挑戰，就是保持數據的一致性，這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容，尤其在時間壓力之後，必須處理包括數據的異常與缺失，數據清洗與校正等。因此，資料工程師必須有對數據工具的熟悉度，以及知道如何高效處理大數據需求的能力。
除了技術層面，隨著技術的快速更新，資料工程師需要不斷學習新工具與技術，如雲端平台和大數據框架，充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此，面對多方面的挑戰，具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力，才能滿足不斷變化的業務需求。
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產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速，產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運，產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。
本篇產品經理學習地圖(上)：技能養成篇，將協助轉職者認識『從入門建構產品基礎思維』到中階『掌握用戶洞察與功能實作』，最終能『獨立推動策略規劃與跨部門協作』的相關職業技能，依循學習路徑，逐步成為具影響力的產品專案執行者！
文 /【104學習精靈】
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產品經理（Product Manager）負責定義產品要解決的問題，並與設計、工程、行銷等部門協作推動產品從構想到落地。其核心職責包含：
需求探索：透過用戶訪談、行為數據、回饋收集等方式，洞察真實需求。
功能規劃：撰寫 PRD、制定功能優先順序、評估 MVP 可行性。
專案推進：主持日常開發流程，跨部門協調資源，確保開發進度與品質。
成果驗證：追蹤產品指標（如留存率、轉換率），進行 A/B 測試與功能優化。
策略規劃：參與產品路線圖規劃，制定中長期產品方向與營收目標。
產品經理既是產品成功的推動者，也是用戶價值的守門人。其價值在於將「使用者需求 × 商業機會 × 技術可行性」三者整合為具體可執行的產品方案。
產品經理與相近職類比較表
職位 關注重點 負責內容 常見產業 產品經理(Product Manager)使用者 + 商業價值 規劃產品功能與開發節奏 科技、電商、金融、SaaS 等 專案經理 (Project Manager) 進度與成本控制 控管時程、資源、人員配置 各類型專案導向型公司 UI/UX 設計師 使用者體驗 介面設計、動線、視覺規劃 軟體、行銷、遊戲、EdTech 等 資料分析師 數據洞察 分析用戶行為、產品數據、A/B 測試 金融、零售、科技、行銷
為什麼選擇產品經理？
📈 發展潛力大｜未來產業的中樞角色
不論是新創公司還是科技巨頭，產品導向已成為企業競爭的關鍵思維。
有產品就有需求，有需求就需要 PM——從 AI、SaaS、電商到 FinTech，每個行業都需要懂得「整合價值」的人。
企業不再只需要「能執行的專業者」，而是需要「能定義方向、驅動成長」的產品領導者。
🛠️能力多元｜最全面的跨域訓練場
產品經理是一個訓練全腦能力的職業：👉 左腦要有邏輯與分析能力（數據、商業）👉 右腦要能發想與感知使用者（設計、體驗）👉 兩者還要能與技術部門深度協作（開發、工程）
在角色中將學會「如何說服利害關係人」「如何觀察用戶行為」「如何評估一個功能是否值得投資」，這些都是未來每一份高階職位都會需要的綜合實力。
🚀 成長彈性高｜跨域轉換與職涯彈跳力強
PM 的角色可以橫跨不同產業與職能，時常需要與工程或設計專業職能有效通協作。是「所有關鍵決策職位的預備場」。
許多優秀的 PM 在職涯中轉職為：
創業者（Founder / Co-founder）
使用者體驗設計師（UX Designer）
數據分析師（Product Data Analyst）
成為產品主管、策略顧問，甚至進入 CPO、COO 等管理層
誰適合轉職產品經理？
🎓 1. 無產品背景但熱愛創新、解決問題者
你喜歡觀察生活問題、總是腦中浮現「這東西為什麼不能這樣改？」
從 side project 開始，就是最好的敲門磚。
無需程式背景，只要有邏輯、有使用者觀點，PM 是歡迎非典型背景者的職位。
💻 2. 工程師背景者
想脫離單純執行任務的角色，希望參與更多「要做什麼」的決策討論
PM 是讓工程師走向策略與產品領導的黃金道路。
技術理解力會讓你在 PM 角色上如虎添翼。
🎨 3. 設計師 / UX 專業者
有同理心、有用戶感知力的設計師，適合轉向更有產品話語權的角色。
讓你從 UI/UX 執行者，變成「產品體驗的主導者」。
許多產品團隊喜歡擁有設計底子的 PM，因為他們更懂體驗與細節。
📢 4. 商業 / 行銷 / 業務人員
熟悉市場與用戶痛點，對產品的商業價值有敏銳觀察
補足產品開發語言與邏輯，就能駕馭市場與產品之間的橋樑位置。
掌握產品經理的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
產品經理技能 × 學習階段 對照表格
🧩 產品規劃與需求管理 📊 數據分析與驗證能力 🎨 戶體驗與設計思維 🤝跨部門協作與專案推進 基礎 - 撰寫 User Story、建立 Persona - 初步撰寫 PRD、功能清單 - 認識基本產品指標（DAU、MAU、CTR） - 初步理解 A/B 測試、使用 Google Analytics - 繪製使用者旅程圖、UX Flow - 使用 Figma 建立簡易原型 - 熟悉 Notion / Trello 等任務管理工具 - 學習基本會議記錄與任務追蹤方式 核心 - MVP 規劃、功能優先排序（RICE、Kano） - 撰寫完整 PRD、維護 Roadmap - 使用 Mixpanel / Amplitude 追蹤行為流 - 設計驗證機制（Cohort、Retention、轉換率分析） - 熟悉設計思考流程（Design Thinking） - 與設計師協作建立 Wireframe 與可用性測試 - 使用 Jira / Asana 進行敏捷開發任務管理 - 主持 Stand-up / Sprint Review / Retro 會議 進階 - 多模組產品整合與平台化思維 - 建立產品 KPI 指標並追蹤成效 - 設計數據導向決策邏輯 - 與資料分析師共構儀表板、做策略調整 - 優化使用者體驗，結合數據與測試結果反覆調整設計- 規劃用戶測試場景、引導焦點訪談 - 建立跨部門溝通 SOP 與產品知識共享 Wiki - 作為 PM Leader 引導 Junior PM、推進跨部門專案 認證 - CSPO（Scrum Product Owner）- Pragmatic PM 認證 - Google Analytics 證照- Mixpanel / Looker Studio 認證 - Google UX Design 認證- Nielsen Norman UX 課程 - PMP 專案管理師- CSM（Scrum Master 認證）
產品經理學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🟢 第一階段：新手 PM 入門（0～6 個月）
✅ 目標：建立基礎產品思維與跨部門語言，從具體產出中培養使用者理解與任務邏輯。
📌 學習內容：
【產品市場機會】：初步理解產品與市場的關係（例如：Who / Why）
【找出使用者需求】：撰寫 User Story、建立 Persona、使用者旅程圖
【設計思考】：練習 Wireframe / Wireflow 製作，視覺化想法
撰寫簡易 PRD：說明做什麼與為什麼
學會製作 UAT（功能性測試 / 反向測試等）
建立會議紀錄與議題追蹤清單，強化任務邏輯與流程觀
📌 AI 工具應用：
ChatGPT / Claude：生成 User Story、用戶情境模擬
Uizard / Figma AI：快速建立原型畫面與 Wireframe
Notion AI：整理任務、產出會議紀錄與需求清單
📌 備選學習：
學習基礎專案管理（甘特圖、排程、進度跟催）
練習回報 bug 與測試報告，建立與工程團隊語言
閱讀《Inspired》、《Lean UX》理解產品角色的多重任務
[course_plugin title='產品經理入門課程' keyword='PM產品經理｜入門致勝攻略：打造最強怪物新人的實戰課｜104獨家線上課' amount=1]
🟡 第二階段：中階 PM 成長（6～18 個月）
✅ 目標：獨立負責一個產品模組，深化市場洞察與優先排序邏輯，開始建立產品成果思維。
📌 學習內容：
【產品市場機會】：進行競品研究、定位圖、SWOT 分析
【使用者需求】：進階訪談技巧、使用者回饋整理、Cohort 分析
【提出解決方案】：撰寫完整 PRD、定義功能 MVP、排定開發優先順序（RICE、Kano）
【產品企劃框架】：建立產品 Roadmap，依驗證結果動態調整
專案協調與跨部門簡報報告
主持 Scrum、Sprint Review 等會議，培養團隊推進力
📌 AI 工具應用：
Miro AI：協助需求 Mapping、建立 Feature Map
Amplitude / Mixpanel + AI plugins：用於用戶行為與留存分析
Jira AI / Linear AI：協助排程與任務追蹤自動化
ChatGPT：產出會議簡報、功能拆解與優先順序建議
📌 備選學習：
與工程師深度對話 API 邏輯與限制（建立技術思維）
學習使用 A/B 測試平台與分析資料結果
與設計師協作，規劃 Usability Test 測試流程
[course_plugin title='資料分析相關課程' keyword='用AI+Google Sheet建立自動化工具，打造你的業績成長引擎｜104獨家' amount=1]
🔴 第三階段：資深 PM 精進（18～36 個月）
✅ 目標：制定產品策略與願景、帶領多模組團隊與跨部門合作，具備從數據到決策的整體能力。
📌 學習內容：
【產品企劃框架】：建立成果導向型 Roadmap，結合營運目標與客戶反饋
【有效提案法】：提案簡報、策略 Buy-in、利益關係人對齊溝通（尤其是非 PM 部門）
【提出解決方案】：設計產品 KPI（DAU、留存、LTV、NSM）
【產品驗證與迭代】：產品指標監控 → 分析迭代邏輯 → 反饋進 Roadmap
建立跨部門合作 SOP、主持策略規劃會議
設計產品願景，指導 Junior PM 並進行 Mentor / Review
📌 AI 工具應用：
Power BI / Looker Studio + GPT Plugin：產出決策儀表板、進行策略預測模擬
Notion AI：整理策略紀錄、文件管理、產品 Wiki 協作
ChatGPT / Claude：撰寫產品願景草案、跨部門溝通稿
Suno / Gamma AI：製作產品簡報、提案影片輔助
📌 備選學習：
學習產品組合管理（Product Portfolio）
熟悉商業模型設計與利潤預測（可使用 Business Model Canvas）
進階使用 AI 作為產品功能的一環（如設計 AI Prompt 功能、智能推薦引擎）
[course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2]
成為產品經理應具備的軟技能
產品經理的成功關鍵往往不在工具，而在於這些關鍵軟實力的「日常實踐力」：
溝通協調能力
與設計、工程、商業部門建立共識
化繁為簡、拆解問題並說服他人
優先排序與決策力
在時間與資源有限下做出取捨
擁有面對模糊需求時的清晰邏輯
系統性思考能力
看見整體產品架構與模組邏輯
能理解「做這件事對誰有價值？」
同理心與觀察力
從用戶視角出發洞察潛在問題
不被表層需求誤導
學習力與適應力
快速吸收新工具、新領域知識（如 AI、資料分析）
面對變動保持彈性與專業判斷
繼續閱讀 【產品經理 - 學習地圖(下)：職涯精進篇】
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延伸閱讀：
PM「產品經理」和「專案經理」差在哪？盤點工作內容及PM技能樹
PM工作內容做什麼？產品企劃／產品經理薪資待遇、履歷面試總整理｜精選工作機會
PM意思有不只3種可能！為何PM工作職缺只會愈來愈多？哪種PM最熱門？
轉職PM不撞牆！從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰｜商業思維學院
選才升級指南：打破面試迷思，用數據賦能結構式面談！（下）
這份報告目的在於透過104職能測評與結構式職能面談，全面評估一名應徵「廣告行銷公關業人資主管」職位的人選，以判斷其預期績效表現及職務契合度。職能測評可以提供客觀的數據參考；結構式職能面談則以收集具體行為事例，作為更細緻的評估，讓我們得以深入了解人選的行為模式。
文章導覽：
104職能測評結果概覽：預見績效潛力
結構式職能面談重點與發現：深入洞察行為實例
綜合評估與招募建議
104職能測評結果概覽：預見績效潛力
1. 整體職能勝任度預測：具「無法達標」風險
此人選的整體職能勝任度為PR23，低於該職務預期能達到績效目標的達標門檻PR30。
預期結果： 測評結果初步判斷，該人選有整體職能偏低而可能無法達成績效標準的風險。
2. 關鍵職能表現分析：
所有6項關鍵職能均達門檻： 雖然整體勝任度偏低，但測評報告顯示人選在所有6項應具備的關鍵職能上，分數皆達到或高於該職務的達標門檻，表示沒有任何單一職能分數過低到足以直接導致其績效無法達標。
主要影響職能（與常模相比偏低）：溝通協調 PR38（低於常模PR70）、影響說服 PR39（低於常模PR66）、主動積極 PR56（低於常模PR68），這三項職能在與該職務的職能常模（平均表現）相比時，呈現較大的落差，是造成整體勝任度偏低的主要因素。
亮點職能（與常模相比偏高）：計劃組織 PR69（高於常模PR65），人選在「計劃組織」方面表現優異，高於該職務的常模，是其顯著優勢。
結構式職能面談重點與發現：深入洞察行為實例
根據職能測評結果，面談聚焦於人選分數偏低的「溝通協調」與分數較高的「計劃組織」，以收集具體行為事例（CAR），作為更細緻的評估：
1. 針對「溝通協調」職能（測評分數偏低）：
◦ 面談目的：測評顯示此職能分數最低（PR38），需釐清是否會阻礙其績效達標。
◦ 面談提問：「與意見相左的人溝通總是有壓力的，能分享一個你如何與他們進行溝通協調的實際經歷嗎？」
◦ 人選行為事例（CAR）：
狀況 (Condition)：曾有主管抱怨新的獎金計算方法不公平，人選當時聽得不是很懂，不知如何回覆。
行動 (Action)：告知主管會後了解清楚再回覆；回去後與承辦同仁再次找主管談，請主管舉例，並試算新舊獎金辦法，了解抱怨點後微調成更合理的算法。
結果 (Result)：成功讓該主管接受。
◦ 主管洞察與評估：
人選雖不擅長臨場反應，但展現了「釐清雙方意見歧異點並取得共識」的關鍵行為。
用人主管認為，薪酬主管不一定需要絕佳的臨場反應能力，若能在事後清楚釐清問題並達成共識即可。
結論：該人選的「溝通協調」雖測評分數較低，但透過具體事例判斷，其不良影響尚可管控，不致構成重大任用風險。
2. 針對「計劃組織」職能（測評分數較高）：
◦ 面談目的： 確認此優勢如何轉化為實際的績效表現，是否符合公司需求。
◦ 面談提問： 「請談談你在有限時間和資源下，負責公司跨部門專案的經驗。包含：專案任務為何？你的處理過程和結果又如何？」
◦ 人選行為事例（CAR）：
狀況 (Condition)： 剛到職時被指派檢視公司薪資競爭力，解決主管抱怨招募不到優秀人才的問題，且時間緊迫，需要外部同業薪資資訊。
行動 (Action)： 說服老闆投資經費引進專業顧問公司；邀請並評選出資料最豐富且價格合理的本土廠商；與同仁配合顧問安排，向各主管簡報成果，並說服公司調整關鍵職務的敘薪標準。
結果 (Result)： 公司調整了關鍵職務敘薪標準，主管對公司薪資水準有了信心。
◦ 主管洞察與評估：
人選展現了「評估所需資源，尋找、協調並整合所有可用資源」的關鍵行為。
用人主管認為，雖然人選的處理方式與公司原先期望「薪酬主管應能自己搞定薪資大小事」略有不同，但考量到人力有限，人選能說服公司投入合理費用，有效解決長期困擾的招募問題，這是一個符合公司實務需求的「聰明解法」。
結論： 該人選能有效運用資源解決複雜問題，其「計劃組織」能力顯然能為公司帶來價值。
綜合評估與招募建議
• 整體判斷：儘管測評結果顯示人選的整體職能勝任度低於達標門檻，且部分職能與職能常模有落差。但透過結構式職能面談，我們得以深入了解其具體行為模式。在「溝通協調」方面，雖然不擅長臨場反應，但能有效釐清並解決問題。在「計劃組織」方面，則展現了運用外部資源解決複雜問題的能力。
• 建議：考量到目前人選難尋，且該人選雖非「理想中」完全符合所有條件，但其解決問題的策略和實際能力，顯示其仍具備應對職務挑戰的潛力，可列為錄取的備選人才之一，以應對急需的戰力缺口。
透過結合104職能測評與結構式職能面談，我們得以擺脫單憑直覺的低效選才模式。這套系統化的方法，不僅提供了客觀的數據預測，更透過深入的行為事例，幫助我們在招募過程中做出更周全、更符合公司實際需求的決策，進而迅速有效評選出高績效人才。請先登入或註冊104測評中心會員，新客獨享▶免費體驗施測看報告，親身感受職能測評如何協助您精準辨識高績效人才、建構高效團隊！
為何HR急著學人資數據分析？看懂2024最新趨勢，一窺企業的潛在規劃｜【人資F.B.I.研究報告】
人資數據分析不僅越發受到企業重視，也成為HR的必修課！數據化具體能應用哪些範圍？企業當前與未來預計投入的程度又是多少？HR學習這些技能究竟有什麼好處？本文透過104人力銀行最新發布的【2024人資F.B.I.研究報告】帶你一次看。
文／《104職場力》
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人資也要跟數字打交道？為什麼HR都在學人資數據分析？人資數據分析的定義與應用範圍善用數據=掌握優勢！HR可用數據分析幫企業做什麼？我的產業走在前端嗎？快來看「人資數據分析的現況與趨勢」近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢揭開企業的喜好！公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」把握成長機會！HR學習人資數據分析的4大優勢
人資也要跟數字打交道？為什麼HR都在學人資數據分析？
HR跟數據的關聯不是只有薪水！在數位轉型的路上，人力資源數據化比我們想像的更加重要，這段小編要來跟大家聊聊現今企業越來越重視的數據分析議題。
人資數據分析的定義與應用範圍
顧名思義是指「利用數位工具及技術蒐集、整理人力資源管理相關的數據，並進行分析與解讀」，讓企業可以更深入地了解內部人力資源的狀況和表現。
所有人資會接觸到的工作項目，包含「選、用、育、留」等，都是可以建立數據庫並解析的面向，例如：招募成果、選人方式、離職比例、福利薪資調查、教育訓練成效分析，以及員工工作滿意度調查等，都是常見的人資數據分析範圍。
想進一步了解更詳細的定義與操作內容，歡迎閱讀：「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
善用數據=掌握優勢！HR可用數據分析幫企業做什麼？
人資數據分析的用途包含：了解求職者與員工行為、優化內部人資作業流程、管理並掌握企業人力配置狀況，並制定出有效的發展策略，藉此達成「人力資源最佳化」的狀態，幫公司節省開支。
而讓數據說話的好處是，企業可以基於事實制定更精準、更有效的決策，而非僅憑主觀感覺或經驗規劃，可避免走不必要的冤枉路。因此許多企業紛紛鼓勵人自家HR投入人力資源數據分析，或尋覓相關人才，希望能獲取更大的競爭優勢。
至於企業投入的程度有多熱列？【2024人資F.B.I.研究報告】做了相關調查，小編整理部分數據結果，下一段將說明這幾年的使用趨勢，或你也可以點擊下面按鈕直接觀看報告內容。
下載2024人資F.B.I.研究報告
延伸閱讀：善用數據分析，讓HR決策品質更上一層樓
我的產業走在前端嗎？快來看「人資數據分析的現況與趨勢」
哪個產業走在數位化尖端？看數據就知道！都說企業積極投入，但具體已經到什麼程度？自家企業進度是超前還是落後？接著往下看，讓趨勢數字告訴你答案！
近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢
▲企業整體現況V.S.未來使用意願
近年來，有運用數據分析進行人力資源管理的企業逐年成長，從2021年的39.1%開始，每年遞增，至2023年比例已經來到54.2%，顯示人資數據分析的熱度已逐漸擴散。
而未來有意願加入的企業比例也提升，2023年已來到65.0%，不難預測未來的使用率趨勢會持續增加。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲各規模企業使用現況V.S.未來使用意願
企業規模使用現況未來使用意願5～49人53.7%64.4%50～199人58.5%73.1%200～299人66.9%69.5%500人以上84.4%89.6%資料來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
對照兩者數字可發現，不論是現今的使用率或未來的使用意願，企業使用數據分析的比例都與企業規模的大小成正比。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲各產業企業使用現況V.S.未來使用意願
從產業別的使用比例來看，由高而低依序為：一般服務業56.2%、電子資訊業56.0%、知識密集服務業54.5%、傳統製造業50.9%。但不論哪一個產業，投入人資數據化管理的比例都破5成，且未來使用意願皆破6成。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
揭開企業的喜好！公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」
在選、用、育、留幾個階段中，企業數據使用率最多的議題是哪個？
▲排行榜前5名分析
從近年比例消長中可看到，「維持良好的員工關係」已連續3年登上「企業運用數據管理人資議題」之冠，顯示無論怎麼分配，企業對留才的重視程度都排第一。
另外「提升員工績效表現、訂定具競爭力的員工薪酬福利、訂定人才招募需求規格、教育訓練成效分析與提升、訂定僱用人員的選用標準」等，都是榜上常勝軍，只是每年排名與比例有些微變動而已。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲2023年使用率提升比例觀察
如果依照不同規模與產業類別來看，可以從2023年使用率提升的狀態來辨別這些企業當前還重視哪些議題，例如：
50人以上至199人的企業在「訂定具有吸引力的招募內容」上增加了6.4個百分點。
200人以上至499人的企業在「人才盤點與人才缺口預測」增加了17.6個百分點；另外在「訂定僱用人員的選用標準」上也提升10.6個百分點。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲未來使用意願排名
展望2024年，企業使用意願增加的部分多偏重在用才與留才。
電子資訊業與一般服務業會想運用數據進行「人才盤點與人才缺口預測」及「績優人才預測」。
傳統製造業與知識密集服務業則想運用在「教育訓練成效分析與提升」及「訂定具誘因的人才留任機制」。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
看完以上分析，是不是更能掌握企業的數據化投入方向了呢？了解趨勢不僅有助於企業評估資源分配比例，也讓HR們在工作規劃上有更精準的目標。
想看更詳細的趨勢分析，歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。
下載2024人資F.B.I.研究報告
把握成長機會！HR學習人資數據分析的4大優勢
不論是待業中、想轉職，或是正在崗位上打拼的HR們，擁有數據分析技能，對個人或職涯發展都有諸多好處，例如：
持續學習和成長、提升個人競爭力：投入人資數據分析，可以促使HR不斷學習和成長，除了能跟上自家產業發展的步伐，同時能在競爭激烈的同業中保持競爭力，薪資也更容易UPUP！
提高規劃與決策的效率和準確性：透過數據分析，HR可以做出更加準確和有效的決策，幫助企業實現更好的組織管理與人才發展，因此容易受到老闆的重視與青睞。
未來職涯發展有更多選擇：懂得人資數據分析的HR可以涉足更廣泛的領域，例如人才管理、組織發展、業務策略等，為自己的職涯發展開拓更多可能性。
提升在團隊中的影響力與重要性：懂得人資數據分析的HR可以透過此技能與洞察結果，向老闆展現自己的價值和能力，進而提升自己在組織中的影響力與地位。
如果你對人資數據分析感興趣，歡迎看看前輩怎麼說：人資職場必備技能！前輩談數據分析與應用
想了解更多人資數據的應用趨勢，以及解決HR作業困境的實際建議嗎？歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。
下載2024人資F.B.I.研究報告
2024《人資F.B.I.研究報告》大綱
2024觀點發現
企業徵才與留才成效
提升企業徵才力與留才力建議
人才培育趨勢
人才培育難題
人才培育難題建議
人資數位化趨勢
人資數據應用趨勢
Chapter 1 ─ F.B.I.歷年趨勢觀察
HR作業使用趨勢Function
HR作業預算規劃Budget
HR作業關鍵指標Indicator
Chapter 2 ─ HR作業困境與建議
HR作業困境概況
人才徵選難題
人才徵選建議
人才培育難題
人才培育建議
Chapter 3 ─ HR時事議題
HR數據需求
HR作業數位化
附錄 ─ 研究設計、產業分類定義
關於【2024人資F.B.I.】，還有更多精選觀點值得推薦：
企業留才拉警報！2024員工離職、新人流失問題與趨勢｜免費載【人資F.B.I.研究報告】
人才培育難題是什麼？育才都花多少錢？揭曉2024趨勢與重點｜免費載【人資F.B.I.研究報告】
大家都想上「脆」找人才？HR必讀的最新社群招募趨勢與方法！｜【人資F.B.I.研究報告】
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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運用「社會計量」實踐正向領導力，帶領團隊達成卓越績效！
文／ 八方整合社企 鄧慧文顧問
原文標題：當社會計量與正向領導力相遇
學者專家探索領導方式多年，領導非僅情感，需要解碼工具，而社會計量則是之一。社會計量由J. L. Moreno於1930年發展，科學測量人際關係，解決衝突、凝聚團隊、提升績效。常用技術如社會原子圖、光譜圖、相似圈等，引導團隊邁向正向領導目標。
追求績效是主管最重要的工作之一。多年來學者專家、企業組織嘗試以領導理論與科學驗證找到適合的領導方式，來促使團隊組織達成效能。領導不是感覺的產物，因為存有過去經驗的偏差（bias），領導像是抽象的密碼，必須透過工具解碼，而社會計量就是正向領導力的解碼工具。
何謂社會計量？
社會計量(Sociometry)是奧地利精神科醫師J. L. Moreno在1930年間發展出來的理論及技術，用以探索人際關係、人際選擇過程、與人際連結的社會測量科學，他在1946年說，社會計量是社會關係及人際關係量測的總稱。
社會計量可量測群體間所有的人際網絡與連結，也可以聚焦研究個人的網絡連結、團隊整體的人際網絡、或是不同團隊之間的網絡互動等。因此運用社會計量可以瞭解團隊中的個人、相互連結及團隊整體動力。社會計量技術已被證實在團隊中解決衝突、凝聚團隊、促進團隊績效的有效工具之一。
常用的社會計量技術
運用社會計量技術可評估團隊現況，並根據設定的介入目標，選擇適合的社會計量技術介入團隊、優化團隊動力、增進團隊工作效益，帶領團隊朝向正向領導力的目標前進。常用的社會計量技術：
(1) 社會原子圖
(2) 光譜圖
(3) 相似圈
(4) 優勢圈
(5) 區域型社會計量
(6) 地板評量
(7) 搭肩式社會計量
(8) 目標導向社會計量
以相似圈 (Circle of Similarities)為例：
相似圈又稱步入式社會計量(Step-in Sociometry)，幫助團體成員以行動方式表達選擇，確認、並經驗自己與其他成員產生連結、漸次融入團體的感覺。相似圈幫助團體成員意識到彼此間的相似性，使隱藏的連結變得顯而易見，從而提高團體整體聯繫與凝聚力。
例如主題：多元融合
1. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣是社會新鮮人? 也請你們往前站一步”
2. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣進公司前就是公司產品的鐵粉? 也請你們往前站一步”
帶領者的引導：
階段一：根據介入目標提出明確的問題
階段二：引導成員以行動表達選擇、進行分享、邀請有相似經驗/觀點者步入…
階段三：邀請成員分享選擇(what)及原因(why)
階段四：帶領者視團體動力狀況，邀請未往前步入的成員分享其不同經驗或觀點等，創造不同觀點成員間的正向連結。
台灣科技島，國家重點發展產業在高科技與生技醫療產業，主力在培育大量理工STEM人才的養成，較注重數學，事實，數據，科學與邏輯，相對於領導、管理、情緒調適、人際連結能力與互動技巧較少著墨，關鍵的領導力與軟實力是企業組織急需強化的重點。
當社會計量與正向領導力相遇：正向領導力實踐於企業組織，從內到外三大結構聚焦主管覺察自身Intra狀態，善用個人與團隊優勢觀點，盤點目前Inter與團隊關係狀態，並以社會計量技術方法與團隊產生正向連結關係，成為A TEAM適時獎勵、激勵士氣達成團隊績效。
參考資料：
八方整合正向領導力-職場社會計量專案團隊
正向領導力–職場社會計量師2023專訓班講義
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HR工具箱必備：自訂動態報表模組，幫助人資快速成為數據分析高手
你也時常遇到老闆突然叫你產出各種人事報表嗎？「早上說、下午要」的情況屢屢上演，是否常想著若能快速產出老闆要的資料就好了，不想在各式報表中切來切去、貼來貼去？其實，你一點都不孤單！104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放。
文章導讀：
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？自訂報表如何準確運用？最實用的人資儀表板整合BI系統，打造專業WorkFlow總結人資自訂報表優勢
在企業經營的過程中，資料與報表的管理總是非常關鍵，尤其對於人力資源部門而言，能夠有效地追蹤與分析員工數據，可以大大提升決策和優化組織結構的效率。104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放，從欄位到分析邏輯，完全自行定義，打造真正屬於團隊需求的數據視角，進而提升決策的效率和品質。
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？
104 HR Max提供內建超過150張已設定好欄位邏輯的標準制式報表，能夠滿足大部分企業的日常需求，但時常會遇到特殊情況，需要增減報表欄位，或是調整欄位顯示順序，因此104特別開發可以根據企業的特定需求，透過5大步驟 x 750+欄位，輕鬆完成專屬於您的自訂報表。
▲簡單5步驟輕鬆完成屬於您的報表。
自訂報表與標準報表有哪些不同？
比較項目標準報表自訂報表欄位格式設定固定欄位及格式，無法更改。可彈性自訂格式、欄位，提供750+跨模組功能的欄位。資料整合數據整合能力有限，需要手動整併資料。依照不同種欄位功能，整合各類數據，高度客製化。資料分析需下載後整理，才能執行分析與統計。可於系統直接設定樞紐分析報表。便利性系統提供150+標準報表可直接使用，無須設定。依照HR需求設定，前置過程花費較多時間，但可直覺調整，No Code!適合對象適合初階的報表使用者。適合需要客製化分析的HR，或有特殊報表需求的部門。
人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？
104 HR Max提供150+張的標準報表，包含組織、人事、出勤、薪資、員工Portal使用相關，共5種模組。常見的員工人數、績效成果、證照數、差勤明細、薪資狀況等數據，系統都直接能下載報表，一次獲得各種項目的精準數據。而依據104人資F.B.I調查近三年人資最常利用數位工具處理的前三名依序為「員工出缺勤及請假作業」、「HR表單電子化」及「用手機打卡及處理假勤簽核」，調查也顯示2023-2024年已經有超過半數的企業已經開始運用數據分析進行人力資源管理，這些都在在展現數位化管理及數據報表資料的重要性。
▲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
3大2025 HR轉型關鍵！解密「AI離職預測模型」，9步驟降低離職率的實戰指南！
文/104獵才顧問行銷企劃部
隨著數位化浪潮席捲全球，人資管理正迎來前所未有的挑戰與機遇。進入2025年，接班人管理、人才流失預防以及現代化招募策略，成為企業HR策略的三大核心方向。然而，HR應該如何有效運用AI技術？AI人工智慧如何降低員工流動率？AI是否能精準預測接班人選？這些都是HR專業人士關注的熱門問題。從AI離職率預測模型到數據驅動的接班人計畫，這些技術不僅能幫助HR解決員工流動率的問題，還能顯著提升招聘效率和人才合適度。
📣轉職季搶人才策略│填寫人才規格
本文導覽：（可點選文字跳至指定章節閱讀）
一、2025年的預測：3大HR變化方向與競爭力關鍵
1. 接班人管理：以數據為基礎，遴選及培養管理層
2. 人才管理：建立預防人才流失機制
3. 現代化招募：以NPS為核心的雇主品牌策略
二、AI應用於HR的成功案例：運用「員工離職率預測模型」擬訂人才策略
9大步驟實踐AI離職率預測模型
AI離職率預測案例的實踐成果
三、總結：AI如何定義2025年的HR未來
隨著企業轉型數位化及市場環境的日益複雜，人力資源管理（HR）的角色與挑戰正快速演變。進入2025年，人工智慧（AI）技術和數據分析的應用不僅改變了傳統HR流程，更成為推動HR數據化轉型的核心力量。本文將聚焦2025年HR的三大重要變化方向，並結合成功的AI應用案例，探討如何提升企業競爭力及實現人力資源效能最大化。
一、2025年的預測：3大HR變化方向與競爭力關鍵
1. 接班人管理：以數據為基礎，遴選及培養管理層
接班人計畫是企業長期穩定發展的關鍵。未來，HR將更多依靠數據驅動的方式，從員工的績效、潛力與行為數據中精準分析出適合接任關鍵職位的人選。例如，透過AI技術建構的預測模型，HR能快速制定個性化的接班人培育計畫，確保人才接班的順利過渡。
延伸閱讀： 該啟動接班人計畫嗎？5大步驟掌握黃金時機，培養中高階接班梯隊計畫，提升企業永續發展！
2. 人才管理：建立預防人才流失機制
在高流動率的職場環境中，人才流失的影響不容小覷。建立預防機制，將離職預測納入HR策略，已成為企業不可忽視的議題。正如本文後續提到的AI實踐案例，運用離職率預測模型，HR能即時辨別高風險員工，採取調整工作安排、提升員工滿意度等措施、改善薪酬結構或調整工作安排，進而有效降低員工流動率並控制人力成本。
3. 現代化招募：以NPS為核心的雇主品牌策略
未來的現代化人才招募管理將不僅局限於填補職位空缺，更注重提升人才的招聘體驗（Candidate Experience）與員工淨推薦值（NPS）。
AI技術助力企業快速篩選候選人，優化人才匹配。
通過數據分析識別與企業文化高度契合的人才，縮短招募周期。
持續提升企業的雇主品牌認知度，吸引高潛力人才。
延伸閱讀： 已經將薪水高於同業很多，為何我還是請不到人，流動率又高？
二、AI應用於HR的成功案例：運用「員工離職率預測模型」擬訂人才策略
人才是企業最重要的資產之一，但員工流動率過高卻可能帶來巨大的損失。傳統HR方法往往對員工的離職缺乏預測能力，無法及時採取應對措施。本案例中，透過一個AI應用的框架，總結了模型的設計與實施過程：AI技術被用於離職率的精準預測，通過9個步驟的流程，為HR提供了全面的解決方案。
9大步驟實踐AI離職率預測模型:
Step 1: 現況描述
描述當前企業在離職管理上的痛點與挑戰，例如員工離職的風險不透明、管理層缺乏預警手段等。
Step 2: 過去做法分析
回顧以往的應對方式與不足之處，了解傳統方法在數據準確性與預測效率上的局限性。
Step 3: AI目標設定
明確AI應用的目標，例如預測員工的離職概率，並針對高風險員工提出應對策略。HR首先需要根據年度重要目標設定相關的專案，並以離職率預測為核心，展開具體的AI應用計畫。
Step 4: AI建模準備
選擇適合的數據參數，針對部門、薪資、工齡等影響因素進行數據收集與篩選，確保模型訓練的準確性。
Step 5: 預測目標Y定義
定義預測的核心結果，例如是否會離職（Y1）及離職的可能性（Y2）。
Step 6: 條件參數X設定
設置關鍵參數（X），如加班情況、薪資結構、員工滿意度等，為AI模型提供精準的數據輸入。
Step 7: 數據輸入與模型訓練
輸入大量歷史數據，建立AI模型並進行測試與優化，確保預測準確度超過70%。
Step 8: 模型得分與應用:多變量分析與敏感性測試
根據模型得分分析高風險員工，並測試不同策略的影響。以「加班時數」為例，模型顯示當加班時數減少時，員工的離職率有顯著降低。數據顯示：
高加班時數員工的離職率高達98%。
無加班情況下的離職率降至50%。
Step 9: 投資回報率（ROI）分析
量化模型應用的成果，例如降低流動率為企業節省的成本，並結合改善員工滿意度的長期效益。通過分析250筆樣本資料，當模型得分高於70分時，其預測結果被證明相對準確。HR根據模型結果，調整策略以降低離職率並提升員工滿意度。
AI離職率預測案例的實踐成果:降低成本，提升投資報酬率
透過AI模型，HR可以在預測離職率的同時，找到關鍵影響因素並進行改善。以此案例，通過分析250名工程師的離職情況，企業預估節省了超過215萬的成本。通過AI技術有效降低員工流動率，也顯示出投資AI技術的高回報率。HR也能提前預測並管理員工離職風險，採取主動措施提升員工滿意度，最終減少人力資源損失。
成功實踐的關鍵：流程與管理標準化
AI的應用不僅在於技術，更重要的是結合管理流程與判斷標準的標準化。從傳統管理到數位化的轉型過程中，AI模型只是工具的一部分，人為的敏感度與專業判斷同樣不可或缺。
ROI的實際效益:
以250名工程師為例，若通過模型降低離職率3%，企業每名員工可節省38萬元的人力成本，全年共可節省285萬元。
延伸閱讀： 「創新人才難求？」HR必學的「5大策略」，激發內部員工創造力，成為企業創新的推手！
三、總結：AI如何定義2025年的HR未來
數據化與智能化已成為2025年HR發展的核心主題。通過接班人管理、人才流失預防以及現代招募管理的全面升級，HR能更靈活地應對多變的市場挑戰，打造具韌性與可持續性的管理模式。企業透過AI技術的應用，不僅提升了人力資源的效能，更在競爭激烈的市場中佔據優勢。以離職率預測模型為例，這項成功案例顯示，AI不僅能協助HR精準擬訂人才策略，還為企業帶來了實質的成本節省與績效提升。然而，AI技術的導入不僅需要技術層面的支持，更需結合HR的實務需求與管理創新，從全局考量才能真正實現「人與技術」的完美結合。
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