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樞紐分析

這項技能是指利用Excel等工具,將大量資料快速整理並彙總成有結構的報表,方便理解和分析。它能幫助你從複雜數據中找出關鍵趨勢和異常,提升決策效率。職場上常用於銷售、財務、行銷等部門,讓你能快速產出清晰的數據報告,節省時間且提升工作準確度,是現代辦公不可或缺的數據處理能力。

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精選課程

充實自己,讓能力持續成長

不寫程式的大數據分析師:數據分析之王-超強excel樞紐分析
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AI 商業數據與工作應用實戰:分析、報表與決策支援【09/30】
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【確認開班|最後衝刺領6折券】第三屆-數據分析師學習營|8/16(日)開課-3週假日線上直播課|104獨家
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Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
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資深經理人教你超強Excel數據力
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讓數據變黃金!應用Excel制定最佳行銷策略
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AI 打造營運儀表板 l 解讀財務數據與成果分析
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

SSE Data Analysis Using Excel |
隨著大數據的氾濫及電腦計算速度快速地成長,藉助套裝軟體快速分析資料來提升決策速度與品質,幾乎是全民運動了。也因此在許多資訊發達的國家,尤其是美國,造就了大量資料分析家(Data Analyst)的職缺需求。使用Microsoft Excel軟體來進行資料分析的能力。是提供國際大企業獵才的參考,並取得資料分析師的入場券。
Silicon Stone Education (SSE)
PMI-PBA國際商業分析師 |
PMI-PBA (Professional in Business Analysis,國際商業分析師),是美國國際專案管理學會 (PMI) 於 2014 年發行的證照,為近年 PMI 系列證照人數成長最快者。 這張證照是專案的前置專業分析,對於中、高階主管的營運思維有極大助益。高價值、高廣度及其豐富內容,是商業分析成為世界趨勢的關鍵,完整地系統思考,涵蓋辨識現況、發現商業需要、解決方案提出、需求管理與分析、績效評估……等知識,從專案開始之前一直到結束之後各階段都能運用,學習內容是在職場工作中如何在掌握高度思維必備的技能! 商業分析可與專案管理手法互相搭配,專案經理 (PM) 是把專案做對,而商業分析師 (Business analyst) 則是選擇對的專案來做。簡單來說,商業分析工作在專案開始前即展開,進行包含辨識問題、找到最佳的解決方案……等前置評估;專案開始期間著重在需求管理 (引出、分析需求),與 PM 互相搭配;專案結束後,則持續進行長期績效評估,確保有效回饋,持續完善。 故 PMI-PBA 不論對工作上有需求/分析相關任務者,或專案從業人員,都是非常合適的進修證照。學習商業分析技能、強化商業分析及需求分析的能力,才能知道為何而戰、懂得值不值得戰,當自己站在完整專案管理知識技能的價值鏈上,一定能在國際舞台中成為熱門人才。
PMI 國際專案管理學會
TBSA商務企劃能力初級檢定(行銷企劃初階認證) |
透過考取TBSA商務企劃能力初級檢定(行銷企劃初階認證),學習行銷企劃相關全面性的知識,為持有者提供在職場上脫穎而出的機會。考取此張證照,不僅為求職者提供競爭力,還提高他們在商業領域中的專業水準。 無論你將來選擇從事哪個行業或職業,了解行銷的基礎知識,將對你在商業領域上的發展至關重要。 從行銷的基本定義開始,依序「找方向、找對象與找方法」的簡單步驟,了解行銷的關鍵因素、市場分析、策略制定、行銷戰術等主題,讓行銷初學者建立完整的行銷觀念。 TBSA商務企劃能力初級檢定(行銷企劃初階認證)的考試內容非常全面,重點掌握「經營管理」與「行銷管理」等企劃相關商管理論,並結合「策略思考與企劃程序」、「企劃書編撰技巧」、「行銷企劃實務」等企劃專業知識。 考取此張證照不僅能證明擁有行銷企劃相關專業知識,且能掌握行銷的基本概念、原則和技巧,奠定正確的行銷企劃觀念與行銷思考邏輯,並提供證照持有者在職場上脫穎而出的機會。 許多企業在招聘時優先考慮具有相關專業資格的候選人,考取TBSA商務企劃能力初級檢定(行銷企劃初階認證)者,更有機會獲得理想工作。
社團法人台灣商務策劃協會(TBSA)
數位人資管理師-經理級認證 |
數位人資管理師認證學程將幫助你,運用e化系統的力量,將大量的人資行政瑣事效率化;利用聰明的流程再造,將員工視為內部顧客,全面提升員工體驗;最後發揮數據力,真正成為組織成功的策略夥伴! 獲得數位人資管理師-經理級認證,代表你具備以下能力 1.了解員工體驗的精神,與e化流程的設計思維,可協助組織全面檢視HR各流程的重要問題與精進的方向。 2.熟悉e化流程的設計方法步驟,協助組織善用數位科技的力量,優化現有制度流程,促進員工體驗。 3.清楚大數據分析的內涵,與業界實務運用案例,可幫助公司導入大數據分析專案,解決公司在人力計畫、人才發展、留才管理上碰到的重大問題。
104資訊科技股份有限公司
SSE Big Data Database: NoSQL國際認證 |
大數據盛行之後,分散式系統成為IT行業的顯學。相對於傳統的關聯式資料庫,NoSQL其分散、非結構化、支援Hadoop、記憶體中處理以及支援MapReduce的特性,在全球各大行業都相繼採用。除了IT及網路業的巨頭(Google, Facebook, Amazon, Microsoft)、其它各行各業如Walmart, Samsung, Comcast也完全投入。可支撐起整個公司的資料儲存、分析、倉儲、串流、即時分析、商業智慧等任務。
Silicon Stone Education (SSE)
GSNA |
GSNA證照主要針對大數據分析與應用能力進行評估,涵蓋資料蒐集、處理、分析及視覺化等技能,協助持證人具備運用數據驅動決策的專業素養,提升在企業數據管理與分析領域的競爭力。
SANS Institute

精選貼文,掌握第一手知識

Excel 必學技巧:樞紐分析表與 VLOOKUP 函數的超強應用

在 Excel 中,樞紐分析表(Pivot Table)和VLOOKUP 函數是非常重要且實用的工具,因為它們能夠快速處理和分析大量數據,以下是這兩個功能為何如此受推崇的原因: 1. 樞紐分析表(Pivot Table) 樞紐分析表是一個強大的資料匯總和分析工具,能夠快速地從大量的資料中生成摘要。它的重要性包括: 🟢快速彙總:不需要寫任何公式,樞紐分析表可以在短時間內對數據進行彙總、計數、平均、總和等多種操作。 🟢靈活性:用戶可以拖放欄位,自由地更改數據的呈現方式,按照不同的維度分析數據(例如按日期、產品、地區等)。 🟢動態調整:可以隨時調整分析的方向(行、列的變化)來得到不同的視角。 🟢即時分析:只要資料更新,樞紐表格可以馬上更新分析結果,無需重新手動計算。 2. VLOOKUP 函數 VLOOKUP 是一個非常常用的查找函數,用來在表格中垂直查找並提取數據。它的重要性包括: 🟢數據查找:能夠在一個大型表格中快速查找特定值,例如根據產品編號找到對應的價格或庫存。 🟢整合數據:可以從不同的資料來源中合併數據。例如,你可以從一個表中根據客戶編號找到對應的客戶資料。 🟢減少重複操作:通過 VLOOKUP 可以減少手動查找數據的時間,大大提高工作效率。 這兩個功能幫助用戶輕鬆處理和分析大量資料,是日常數據處理中不可或缺的工具。 【相關課程學習推薦】 【函數入門】別再土法煉鋼!你一定要懂的Excel函數 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/d3a059d0-7ccf-4ca7-b017-cceccb1bffba 無痛起步-Excel VBA超入門實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/99370a7a-53cc-45d1-b616-fe9f890703c9 一日速成-零基礎Excel入門班 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f2577f72-5fce-47ef-a4ff-571cddf108c9 王作桓 | 職場救星! 從Excel基本功到進階實務精華 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/2032ca9a-1b4f-456f-a64b-4d2966878376 【進階函數】Excel高效秘訣!上班族不可不知的進階函數 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/7120fa0d-8637-4e89-92f5-6c0eb6d05389
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Excel 常用技巧大公開:VLOOKUP、樞紐分析表、數據驗證、條件格式化

掌握 Excel常用技巧 是每位專業人士必備的技能。Excel 不僅是數據處理工具,還能幫助你更有效地分析和可視化信息。無論是數據分析師、財務專員,還是一般辦公室工作者,熟練運用 Excel 的各種功能和技巧,將大幅提升你的工作效率和生產力!以下是八個實用的 Excel 技巧,搭配具體範例,幫助你在辦公室中提升工作效率: 🥹1. 自動填充功能 技巧:使用自動填充可以快速填充一列或一行的數據。範例: 在 A1 輸入「1」,然後將鼠標放到 A1 的右下角,出現黑色十字後,向下拖曳至 A10,Excel 會自動填充 1 到 10 的數字 🥹2. 數據驗證 技巧:限制單元格中可以輸入的數據類型。範例: 假設你想讓同事只能從「是」或「否」中選擇。在 B1 單元格中,選擇「資料」>「資料驗證」,選擇「清單」,並輸入「是,否」。這樣 B1 就會變成下拉式選單。 🥹3. 條件格式化 技巧:根據特定條件改變單元格的格式。範例: 如果你有一列銷售額,想要高亮顯示超過 1000 的數字。選擇該列,點擊「條件格式化」>「新規則」,選擇「大於」,然後輸入「1000」,並設置顏色。 🥹4. 使用 VLOOKUP 函數 技巧:查找相關數據時非常有用。範例: 假設你有一個產品價格表,在 A 列是產品名稱,在 B 列是價格。若想查找「蘋果」的價格,可以使用公式 =VLOOKUP("蘋果", A:B, 2, FALSE),這樣會返回蘋果的價格。 🥹5. 快速比對差異 技巧:快速找出兩個範圍之間的不同。範例: 假如你有兩列數據,想要找出不同的部分。選擇第一列的範圍,按 Ctrl + \,Excel 將高亮顯示與第二列不同的儲存格。 🥹6. 快速插入多個空白列 技巧:一次性插入多個空白列。範例: 選擇需要插入空白列的數量(例如選擇兩行),然後右鍵點擊選中的行號,選擇「插入」。這樣就能一次性插入多個空白列。 🥹7. 使用樞紐分析表 技巧:快速分析和整理大量數據。範例: 選擇你的數據範圍,然後點擊「插入」>「樞紐分析表」。在彈出的對話框中選擇放置位置,然後拖曳字段到行、列和數值區域,以生成報告和圖表。 🥹8. 使用 IF 函數進行邏輯判斷 技巧:根據條件返回不同的結果。範例: 假設你想根據學生分數判斷是否及格。在 C1 輸入公式 =IF(B1>=60, "及格", "不及格"),這樣如果 B1 的分數大於或等於 60,就會顯示「及格」,否則顯示「不及格」。 👇結語 總結來說,掌握 Excel常用技巧 不僅能提高你的工作效率,還能增強數據分析能力。透過學習和實踐這些技巧,你將能夠更輕鬆地處理複雜的數據任務,並在職場中脫穎而出。開始運用這些技巧,讓 Excel 成為你工作中的得力助手!
知識貓星球・超級辦公室達人

樞紐分析表這樣用!五大實用技巧提升數據處理效率,懶人包整理!

Excel樞紐分析表(Pivot Table)是 Excel 中最強大的數據分析工具之一,它能夠快速整理、匯總並分析大量數據,使決策變得更加直觀與高效。在職場上,無論是財務報表、業務數據還是市場調查,樞紐分析表都能幫助我們更好地理解數據趨勢。 以下將介紹 Excel 樞紐分析表的五大工具,幫助你最大化提升數據處理效率! 1. 值彙總方式(Summarize Values By)——快速計算關鍵指標 當我們建立樞紐分析表時,最基本的需求就是匯總數據,例如計算總和、平均值或最大/最小值。 【如何使用?】 → 插入樞紐分析表並選取數據。 → 在「值」欄位中選擇要分析的數據,如「銷售金額」。 → 點擊「值欄位設定」,選擇不同的彙總方式,如總和(Sum)、平均值(Average)或計數(Count)。 這個工具適用於財務報告、業績分析等場景,幫助你快速提取關鍵數據。 2. 篩選器(Filters)——聚焦關鍵數據 當數據量過大時,篩選器可以幫助我們快速聚焦於特定條件下的數據。例如,僅顯示特定月份的銷售數據或特定地區的業績表現。 【如何使用?】 → 在樞紐分析表中,將想要篩選的欄位拖曳到「篩選」區域。 → 點擊篩選器,選擇想要顯示的條件。 → 樞紐分析表會即時更新數據。 這個工具適用於市場分析或區域性業績評估,幫助我們更專注於目標數據。 3. 切片器(Slicer)——更直觀的篩選方式 切片器是一種視覺化的篩選工具,可以讓使用者直接點擊篩選條件,而不需要使用傳統的下拉選單。 【如何使用?】 → 選取樞紐分析表,點擊「插入」>「切片器」。 → 選擇要當作篩選條件的欄位,如「產品類別」或「銷售區域」。 → 點擊切片器中的按鈕,樞紐分析表會即時變更。 這對於簡化數據篩選過程非常有幫助,特別適合需要頻繁切換條件的情境。 4. 數據透視圖(Pivot Chart)——將數據圖像化 樞紐分析表本身雖然強大,但數據可視化同樣重要。數據透視圖可以將樞紐表的數據直接轉換成圖表,讓趨勢一目了然。 【如何使用?】 → 選取樞紐分析表,點擊「插入」>「樞紐圖表」。 → 選擇適合的圖表類型,如長條圖、折線圖或圓餅圖。 → Excel 會自動生成圖表,並與樞紐分析表保持同步更新。 這個工具適用於製作報告,讓數據不再只是枯燥的數字,而是清晰易懂的視覺化資訊。 5. 計算欄與計算欄位(Calculated Field & Calculated Item)——進階數據分析 如果內建的計算方式無法滿足需求,可以透過「計算欄位」與「計算欄」來自定義計算公式。例如,在銷售報表中,你可以新增一個「利潤」欄位(=銷售金額 - 成本)。 【如何使用?】 → 選取樞紐分析表,點擊「分析」>「欄位、項目與組合」>「計算欄位」。 → 輸入自定義公式,如 =銷售金額 - 成本。 → 點擊確定後,樞紐分析表會自動新增此計算結果。 這個工具適用於需要進一步計算的商業報表,如毛利率、成長率等。 樞紐分析表不僅能快速整理數據,還可以透過這五大工具進一步提升數據分析的靈活性與效率。無論你是財務專員、行銷人員還是業務分析師,掌握這些技巧,能讓你的數據分析能力更上一層樓! - - - - - - - - - - - - - - - - - 相關課程推薦: ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/8ec8ed91-2d58-4d07-aa08-e342a12cb84b 數據分析師|入門實戰:Excel x AI 打造最強數字力 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/700f35aa-e227-4a12-b673-3b5931342c02 從Excel到Power BI數據視覺化 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f9cc35cc-497a-4d9a-8bff-fa63fd483ff1
104學習・職涯學習課程專文推薦

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】 本文目錄(點擊可快速前往) 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 [course_plugin title='數據分析師入門課程推薦' keyword='數據分析師|入門實戰' amount=1] [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 數據分析師基礎工具推薦課程 線上 Python 新手村|練就扎實基本功 5538人感興趣    了解課程> 線上 ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術 334710人感興趣 了解課程> 線上 AI簡報3項思考力,ChatGPT倍速提升商業競爭力! 目標思考、換位思考、邏輯思考 9212人感興趣     了解課程> 延伸推薦課程 👉 成為 AI 科學家|快速闖關 Python 語法世界,程式實作不頭痛👉 Python 基礎程式設計|開外掛勇闖 Python 異世界​👉 不寫程式的大數據分析師:數據分析之王-超強excel樞紐分析👉 無痛起步-Excel VBA超入門實戰​ 👉 用Excel也能玩轉統計分析​ 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。 數據分析師核心工具推薦課程 線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣   了解課程> 線上 快速活用 MySQL,精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣 了解課程> 線上 從Excel到Power BI數據視覺化 56517人感興趣 了解課程> 線上 Tableau數據視覺化分析快速上手 10264人感興趣 了解課程> 延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家|資料分析師必備視覺化技能 Power BI​👉 Power BI Desktop --從基礎到資料視覺化實戰​👉 Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力​👉 輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板​👉 Google Analytics 4 數據分析師 國際認證保證班 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。 數據分析師進階能力推薦課程 線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣 了解課程> 線上 財會工作秒殺技! 活用VBA,開啟你的自動化工作術! 39226人感興趣  了解課程> 線上 Oracle APEX 入門實戰! 5634人感興趣   了解課程> 延伸推薦課程​👉 成為 AI 科學家|網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取​ 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。 [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 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 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【數據分析師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobsource=joblist_search&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%AB' amount='3']
【104職場力】・數據分析

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 更多【AI工作術】推薦: ChatGPT生成Excel圖表不卡關!xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 打造ChatGPT行政小助理:專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 ChatGPT可以產生流程圖嗎?用Excalidraw和ChatGPT快速搞定 Excel公式讓ChatGPT幫你寫!輸入指令就能懂的Excel公式教學
【104職場力】・AI

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  了解鄧慧文老師的相關課程及內訓>> 提升員工帶動企業的成長!最划算的教育訓練方案首選>> 企業內訓、公開班及線上課程需求,104人資市集最超值 >> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>> 成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>>
【104職場力】・績效管理

【美國關稅風暴】企業如何掌握INFO原則、在不確定性中採取行動?

美國關稅政策的頻繁變動不僅對國內市場造成影響,更對全球貿易經濟帶來震盪與變革。在當前充滿不確定性的狀況中,企業面臨著前所未有的挑戰與機遇。本文將探討如何利用INFO原則優化內部溝通與數據分析,並提供具體的風險管理策略,幫助企業在美國關稅議題的影響下,制定靈活應變的計畫,持續保持競爭力。 文/《104職場力》 本文導覽 掌握INFO原則:建立訊息流通管道,培養識讀分析能力企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟觀望之餘,企業還能採取哪些行動? 美國關稅政策加劇了全球經濟情勢的變動,也讓許多企業重新思考其商業模式和營運策略,企業不僅面臨著政策帶來的挑戰,還必須應對消費者行為及市場需求的快速變化。在這樣的背景下,企業如何在觀望的同時,主動採取行動來應對潛在的風險與機會? 延伸閱讀:川普宣佈台灣「暫時性關稅」為20%!美國「關稅風暴」是什麼?|關稅風暴衝擊總整理 掌握INFO原則:建立訊息流通管道,培養識讀分析能力 在當前資訊紛繁且尚未明朗的狀況下,未知容易使人心惶惶不安。因此,確保內部資訊的暢通至關重要,當大家都清楚決策背後的原因及應對策略的方向,不僅能促進溝通和理解,還能有效安定內部人員的情緒。 快速獲取消息只是第一步,設定「清晰的訊息過濾標準」可以幫助聚焦重點,以符合組織需求和目標,企業不妨利用RSS訂閱或關鍵字警報等工具,創建自動化的資訊更新系統,從而獲取即時、相關的最新資訊,減輕手動搜尋的繁瑣。 另外,在大量獲取資訊之餘,「識讀能力」在這過程中更為關鍵,除了交叉參考多個來源,而非依賴單一消息,進而提高資訊的準確性與一致性之外;學會解讀官方文件或研究數據報告中的圖表和統計數據,才能真正有效地應用在自家產業政策評估上。 綜合上述論點,可以用4點進行歸納: I - Internal Communication(內部溝通):強調內部資訊暢通和決策透明性。 N - Navigating Information(導航資訊):建立清晰的訊息過濾標準,聚焦關鍵資訊。 F - Fact-checking(事實檢查):培養識讀能力、交叉參考多個資訊來源,確保準確性。 O - Outcome Analysis(結果分析):解讀數據和官方文件,為策略調整提供支持。 活動分享:【104 talks】HR超前部署,打造企業全方位防護網|4/24 線上免費直播 企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟 面對不停改變的局勢,要針對現況的不確定性和關稅變化進行風險評估,企業可以依據以下步驟來建立評估模型。 1. 識別市場、政策、供應鏈的風險因素 分析可能影響產品需求的市場變化,包括消費者行為的改變、競爭對手策略調整等,並持續監控國際貿易政策、關稅調整及其他可能影響企業的法規變化。另同步評估供應商的穩定性,如供應商的財務狀況、交貨能力,以及材料價格波動的風險等。 2. 量化並分析風險 蒐集歷史關稅變化、原材料成本、產品銷售等相關數據來量化風險,將不同風險因素的影響轉化為財務指標,例如:影響成本、利潤和市場佔有率的變化。 透過數據建立風險矩陣,將風險因素根據影響程度和發生的可能性進行分類(如高、中、低風險),分析其變化趨勢,預測未來可能的風險情境。 3. 制定應變計畫、模擬情境 針對主要風險制定相應策略,涵蓋成本控制、拓展供應來源、產品線調整等,與財務、人力資源、供應鏈管理等部門密切溝通、協作,確保應變計畫可以全面實施,並隨著內外部環境的變化調整應變計策。 同時可根據不同的關稅變化模擬情境,例如:高關稅(32%)、中等關稅(15%)、低關稅(5%)和無關稅情況。設計情境時,考慮其他相關變數,如市場需求變化、競爭對手行為的改變、原材料成本上漲等。 4. 建立模型、進行模擬 建立財務模型,考慮關稅影響對收入、成本和利潤的計算方法,確保各項變數能夠模擬相互影響,接著對關鍵變數(如銷售量、單價、製造成本等)進行分析,了解它們的變化如何影響整體業務績效。 獲得每種情境下的預期財務結果後,再對模擬結果進行分析,評估在不同關稅下的成本結構、利潤和市場佔有率的變化。 5. 彈性決策並持續監控 根據模擬結果,發想具體的行動建議和應對方案,保有彈性之外也建議定期回顧情境模擬的結果或根據新的數據和環境變化更新模擬模型,確保其準確性和時效性。 延伸閱讀:關稅重塑全球貿易 適應力將成企業競爭優勢的重要前提 觀望之餘,企業還能採取哪些行動? 無論是當前美國的對等關稅問題,還是未來整體產業的發展,局勢的快速變化都是不可避免的。在這種情況下,企業在保持觀望的同時,也可以積極採取多項行動,以應對潛在挑戰並維持競爭力。 首先,在「供應鏈的彈性與多樣化」這塊不僅是透過建立多元化的供應商網絡,降低對單一市場的依賴,或許也可考慮在其他國家或地區設置生產基地,以減少因關稅影響而增加的成本。 其次,「市場和產品的調整」同樣重要。企業可重新評估美國或他國市場變化,考慮擴展至其他市場,比如那些可能因美國關稅政策而出現機會的國家。此外,「提升產品的價值」,例如升級和提供附加服務,可幫助企業更好地抵消關稅的影響。 與供應商的合作也是重要一環,企業可探索共同分擔增長成本的方案,建立更緊密的合作關係,不僅能有效提高供應鏈的韌性,還能共同應對政策變化的挑戰。 此外,企業還可以加強內部技術能力,持續發展數據分析技術,不光了解美國關稅影響,對於未來市場趨勢及潛在機會都有所幫助;同時,投資於技術創新可提高生產靈活性和效率,實現成本優化。 在觀望的同時,這些行動可為企業打下穩固基礎,不僅有助於應對當前挑戰,也有益於未來的持續發展,在瞬息萬變的市場中繼續前行。 延伸閱讀: 美國加稅、全球震盪,HR的挑戰才正要開始 因應美國關稅政策,行政院宣布「9大面向、20項措施、總經費880億元」支持方案 【美國關稅】經濟部評估個別產業影響,提4政策、410億加碼貸款補助
【104職場力】・企業經營

RMN 3.0浪潮,統一、全家跨足新戰場!解析台灣零售業數位行銷產業地圖

疫情後台灣零售產業面臨原料及物流成本增加、毛利偏低、勞動成本提高……等經營挑戰,2023年約有6成零售業者已著手經營網路社群,同時發展會員經濟、導入精準行銷以及開發品牌APP,帶動數位行銷科技應用滲透率快速攀升。本文從3個面向解析台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖。 文/未來流通研究所 本文目錄:台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖(點擊可快速前往) 邁入行銷科技爆發期1. 生成式AI帶動新創企業快速成長、2024全球進入行銷科技爆發期2. 數據分析、AI/ML系統為台灣業者規劃導入TOP 2行銷科技工具廣告行銷及數據應用1. RMN 3.0世代到來,實體通路商跨足廣告媒體戰場2. 顧客數據平台(CDP)滲透率穩定成長社群CRM及商業整合1. 聊天訊息與社群平台具高滲透率優勢,即時溝通、CRM功能展開創新應用2. 整合管理及商業銷售解決方案推陳出新,一站式科技解方應對超高齡挑戰台灣零售業「數位行銷軍火庫」相關工作 疫情後台灣零售產業面臨原料&物流成本增加(59.1%)、毛利偏低(56.4%)、勞動成本提高(45.5%)、消費需求多變(42.8%)、人員短缺&流動率高(39.4%)等經營挑戰,驅動業者藉由積極的數位科技佈局以應對營運挑戰及建構競爭優勢。根據主管機關調查,2023年約有63.4%的零售業者已著手經營網路社群,發展會員經濟、導入精準行銷以及開發品牌APP的業者比例亦分別達46.4%、37.8%及25.9%,同步帶動廣告行銷、社群&顧客關係管理、商業銷售、數據應用等行銷科技應用滲透率快速攀升。在大量解決方案供應商的投入帶動下,疫情後台灣零售業數位行銷軍火庫快速成形,為零售產業帶來有助於創造低成本結構與高營運效益的科技解方。 除台灣市場外,全球行銷科技產業同樣展現豐沛成長力道。根據美國行銷科技研究機構Chiefmartec發布調查顯示,2024年全球行銷科技解決方案數量年增27.8%至14,106項,與2011年調查結果相較增長幅度達9304%,平均CAGR達41.8%。值得一提的是,推動2024年解決方案數高速成長的主因之一在於生成式AI帶來的巨大技術槓桿力,使行銷科技新創企業在過去一年間加速增長。Chiefmartec指出,過去12個月中新增產品數量逾3,000項、超過首度調查前5年內新增商品數量總和。軟體開發與部署成本的持續下降、加上大量解決方案的快速生成與多元化創新實踐,將全球行銷科技產業推進物種快速增加的「寒武紀大爆發」時期。 未來流通研究所以台灣零售業「數位行銷軍火庫」為主題,爬取關聯企業主要解決方案內容,同時搭配服務功能、代表性客戶與亮點案例進行說明,做為觀測台灣零售業數位行銷解決方案整體結構與發展走勢的分析基礎。 圖/未來流通研究所 邁入行銷科技爆發期 2024全球MarTech產品數量年增27.8%,數據分析及AI/ML系統為台灣業者規劃導入工具TOP 2 1. 生成式AI帶動新創企業快速成長、2024全球進入行銷科技爆發期 隨著各式解決方案在短期間內大量問世,「可組合性(Composability)」成為近年全球行銷科技領域的主流趨勢,加上無程式碼/低程式碼AI技術的出現,用戶藉由自然語言描述即可靈活整合各項系統、軟體或元件,創建出符合企業本身需求的自定義解決方案。調查結果顯示,不同於B2B企業高度仰賴客戶關係管理(CRM)系統與行銷自動化(MAP)/顧客互動平台(CEP)的「技術棧」組成,B2C零售企業MarTech技術棧結構分布相對平均,核心技術應用類別以顧客數據平台(26.9%)、資料倉儲(20.9%)、MAP/CEP(19.4%)以及客戶關係管理(17.9%)為主。進一步以導入技術類型區分可以看到,MAP與CRM系統為應用普及率最高的解決方案類別,佔比達88.1%及84.5%;AI/BI分析平台與數位體驗平台應用佔比亦均超過50%,分別達69.1%及53.6%。 2. 數據分析、AI/ML系統為台灣業者規劃導入TOP 2行銷科技工具 在大量Martech解決方案供應商的投入帶動下,疫情後台灣零售業數位行銷軍火庫快速成形,為零售產業帶來有助於創造出低成本結構、高營運效益的科技解方。根據未來商務發布2024 Martech企業應用趨勢調查報告顯示,多數企業對於未來一年內期望新增的行銷科技工具均已有明確需求方向,近40%的企業表示規劃導入數據分析工具,進一步鞏固數據分析相關解決方案的高滲透率與普及率優勢。計劃導入人工智慧與機器學習系統、顧客關係管理、客戶數據平台、跨通路自動化行銷平台、會員&忠誠度管理系統、聊天&客服機器人、搜尋引擎優化、內容&產品管理系統的業者比例亦均超過20%。 廣告行銷及數據應用 零售媒體網絡(RMN)3.0世代到來,顧客數據平台(CDP)滲透率穩定成長 1. RMN 3.0世代到來,實體通路商跨足廣告媒體戰場 零售媒體網絡(RMN)成為2023年後台灣廣告行銷科技領域中快速崛起的主力戰場。與傳統廣告工具不同的是,零售媒體網絡以第一方零售數據為基礎,因此擁有龐大數據資產與消費者全通路接觸點的大型零售通路企業成為此波RMN浪潮下最重要的新進參與者,包括統一超商、全家便利商店、新光三越、富邦媒體科技(momo購物網)、Pinkoi等大型零售與電商集團均陸續建構自有廣告事業體並推出標準化媒體購買版位,不僅將廣告轉化為零售本業外新的營收成長引擎與獲利來源外,也藉此與品牌端建立更加深度的合作與數據共享關係。 例如統一數網整合統一集團旗下7-ELEVEN、康是美、星巴克等上萬家通路據點以及高達1,800萬的OPENPOINT會員消費者數據,以全台實體通路最密集的會員消費生態圈為優勢基礎,於2024年推出PRESCO零售媒體服務。線上廣告投放應用通路第一手數據精準鎖定受眾並進行個人化推薦,線下則以數位家外媒體聯播網PRESCO DOOH為主(7-ELEVEN門市即覆蓋近2萬台螢幕),結合零售活動策展、場域租賃、包店、直播、展覽等方式觸及消費者、提升品牌曝光度。此外統一數網亦與擁有龐大數位生態圈的LINE合作,將OPEN!Data應用在LINE LAP平台進行網路廣告投放。 全家便利商店2023年推出Family Ads廣告與RMN服務,以促進店內交易以提升門店銷售額為目標,銷售橫跨實體店鋪電子看板、Line Beacon、直播平台以及社群媒體等管道的廣告版位。目前已有超過2,500家全家店鋪導入電子看板、裝設Line Beacon感應器的門市數量亦已超過1,000家,代表性客戶包括比比昂、台新銀行、加州葡萄、哈根達斯冰淇淋等。 除實體零售通路外,疫情期間滲透率快速攀升的外送&叫車平台亦積極針對旗下大量消費者日常飲食與生活動線數據進行活用。2024年Uber推出Uber RMN全渠道廣告平台服務,協助品牌商精準鎖定消費者並投放客製化廣告。例如針對曾使用毛孩優步或搭車前往寵物展的消費者推播寵物用品廣告;針對曾訂購速食餐點與宵夜的消費者投放茶飲與消化益生菌廣告;以及針對曾搭車前往酒吧、購買家用品或於週末或夜間時段訂購宵夜零食的消費者推播酒品廣告等;foodpanda同樣於2023年推出Panda ads零售媒體聯播網服務,將外送App、合作商家、外送商品袋、社群媒體、電子報以及外送機車車廂全數轉化為內容載體,應用線上線下實體及數位廣告形式針對活躍用戶、外送夥伴及合作商店進行精準行銷投放,構建出全新型態的廣告模式。此外,D2C整合解決方案提供商91APP亦結合旗下獨家AI模型jooii於2024年推出RMN 3.0服務,正式進軍數位廣告市場;禾多移動則推出來客行銷大聯盟(LRMN)服務,以去識別化ID整合多家媒體及電商第一方數據,透過標籤獲取用戶站外足跡並進行精準廣告投放;廣告科技公司OneAD則推出Webb韋伯多通路零售數據智能平台,做為RMN3.0的重要基礎。 2. 顧客數據平台(CDP)滲透率穩定成長 CDP近年持續整合AI/ML技術並支援更加廣泛的數據來源整合,能夠協助用戶自大量顧客數據中自動識別行為模式、預測需求並進行更精準的市場細分以及個性化推薦。加上無程式碼與低程式碼AI的出現,使業務部門能夠更加靈活且快速地應用CDP,帶動滲透率與使用實績穩定增長,做為零售企業行銷科技「技術棧」核心的優勢地位穩固。例如iKala推出的iKala CDP能夠提供顧客畫像、自動化標籤、智慧預測推薦及行銷自動化等功能。beBit旗下OmniSegment平台結合CRM與客戶體驗數據,提供商品會員分析、自動化結標、行銷策略優化等功能,代表性客戶包括天使娜拉、Versuni、茶籽堂、汪喵星球、六月初一等。 社群CRM及商業整合 社群媒體結合CRM展開創新應用,一站式科技解方應對超高齡挑戰 1. 聊天訊息與社群平台具高滲透率優勢,即時溝通、CRM功能展開創新應用 2023年台灣社群平台用戶總數達1,920萬,佔全台人口比例達80.2%,遠高於東亞地區74.0%的平均水準,若以18歲以上人口做為母體,佔比進一步增至85.0%。此外,聊天訊息與社群媒體平台佔民眾主要造訪網站/使用APP類型分別高達98.8%及95.9%。因此,活用聊天訊息&SNS平台做為品牌與消費者即時溝通、對話銷售以及客戶關係整合管理成為近年台灣行銷科技領域中相當重要的應用。 例如國民通訊軟體LINE推出LINE Biz-Solution,涵蓋LINE官方帳號解決方案、廣告解決方案、促銷工具解決方案以及CLOVA人工智慧解決方案等,提供橫跨分眾對話行銷、精準廣告投放、線上線下集點&促銷導購、通用性商業AI服務與熱點定位等功能。2023年LINE進一步推出以企業為中心的LINE企業管理平台,能夠跨品牌/跨平台/跨帳號累積及整合LINE行銷生態圈相關數據。截至2024年8月,LINE企業管理平台開啟帳號數量年增284%,導入企業類型橫跨零售通路、電商、電信、金融、遊戲等,代表性客戶包括The North Face、上山採藥、三星、昇恆昌、好房網等。 聚焦發展全通路對話式商務技術的Omnichat 2023年推出Social CDP顧客社群數據平台與Omni AI對話商務解決方案。其中Social CDP提供跨渠道數據整合、顧客輪廓分析至自動化個人行銷等解決方案,協助品牌方達成提高顧客終身價值的目標。2023年Omnichat與屈臣氏合作,於LINE官方帳號中推出e聊保健室服務,消費者可選擇鄰近門市的藥師與健康顧問進行一對一諮詢並即時獲得健康建議,屈臣氏則可藉由貼標功能更有效率地了解與紀錄客戶需求,並進一步推薦合適的商品與服務訊息。 2. 整合管理及商業銷售解決方案推陳出新,一站式科技解方應對超高齡挑戰 本次調查結果顯示,智慧開店平台商近年均陸續推出一站式技術解決方案,做為零售業數位行銷軍火庫的定位益發清晰。例如CYBERBIZ 2023年推出CYBERBIZ APP MARKET服務,整合超過90家行銷科技合作夥伴、提供包括直播購物、網紅行銷管理、AI廣告投放、會員經營、電商代營運等在內逾200項工具或服務。智慧開店平台SHOPLINE亦於2023年推出SHOPLINE擴充功能商店服務(SHOPLINE Apps Store),並於2024年推出一鍵訂閱夥伴擴充功能服務,持續強化開放生態圈策略。SHOPLINE Apps Store涵蓋約200項自主研發及第三方擴充功能,包括AI自動化行銷、網紅媒合、資安防護、數據管理等,擴充功能安裝滲透率超過70%。 總部位於東京的日商雙贏2019年來台營運,主要為中大型企業及定期訂購企業提供電商系統服務。日商雙贏推出的W2 Cloud 企業方案提供會員管理、商品排名&目標客群管理、一頁式購物商店、商店分析報告、品牌管理、SEO優化管理等超過1000項功能,能夠滿足各種規模企業需求並有助於縮減約60%的工作時數。代表性客戶包括SNIDEL、P.G.C.D.、b.ris、林久右衛門、七福釀造等知名日本企業。 瞄準超高齡社會下勞動力不足形成的挑戰,近年整合管理相關解決方案在行銷科技領域中的重要性與能見度顯著增長,除應對人員不足危機外,亦有助於提升整體營運效率及降低人為疏失。例如日本大創百貨採用鼎新電腦推出的智慧自動化收銀、BI商業智慧、電子表單系統、總部&店鋪營運管理、數據分析等全通路管理工具。長期深耕資訊服務領域的精誠資訊推出OneEC整合管理平台,提供全通路訂單彙整、商品控量、數據分析等功能,並與統一集團旗下iOPEN Mall及SHOPLINE合作提供電商賣家營運工具、網路開店試用方案、線上購物商城開店免年費等服務。 [joblist_plugin title='更多104【數位行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=數位行銷' amount='3'] 台灣零售業「數位行銷軍火庫」相關工作 ※公司依本文出現順序排序 公司名稱工作機會統一數網看職缺全家便利商店看職缺Uber看職缺foodpanda看職缺91APP看職缺禾多移動看職缺OneAD看職缺iKala看職缺beBit看職缺LINE看職缺Omnichat看職缺CYBERBIZ看職缺SHOPLINE看職缺日商雙贏看職缺鼎新電腦看職缺精誠資訊看職缺 (原文標題:【產業地圖圖解】台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖 )
【104職場力】・數位行銷

踏上「行銷企劃」之路!核心能力 × 必備知識 × 生涯挑戰全面解析

想踏入行銷這行,卻不知道需要具備哪些核心能力和必備知識嗎?其實一個成功的行銷人,必須確實理解「行」和「銷」的關鍵意涵,此外當前的職場在日新月異的科技刺激下變化極快、跨科系產業的競爭者非常多,讓「行銷企劃」必須面對職涯當中的3大挑戰。本文帶你完整剖析「行銷企劃」之路的三大核心能力與指標! 文/《104職場力》 本文目錄(點擊可快速前往) 什麼是「行銷企劃」(Marketing Planning)?「行銷企劃」的三大核心能力與知識指標🧠 行銷思維🔍 市場洞察🚀 行銷組合策略理解行銷的第一步,先釐清「行」與「銷」的關鍵意涵「行銷企劃」職類所面對的挑戰職缺挑戰1:人才供過於求,需展現差異化實力職缺挑戰2:行銷與企劃分工模糊,需跨能整合職缺挑戰3:需快速學習產業知識與商業敏銳度 企業獲利固然是重要指標,卻不應被視為行銷企劃成功的唯一證明。 真正的關鍵在於消費者對品牌的長期認同與企業獲利的可持續性。短期營收成長可能來自市場紅利、技術優勢或促銷活動等暫時性因素,若未能深植品牌價值、培養顧客忠誠,企業競爭力終將削弱。 卓越的行銷企劃應著眼於建立持久的信任關係,使顧客在眾多選擇中仍願意支持企業的產品與服務。因此,財務成果僅是努力的表現,行銷企劃的核心價值在於能否形塑長遠的市場定位與競爭優勢,為企業奠定永續發展的基礎。 什麼是「行銷企劃」(Marketing Planning)? 企業或組織皆擁有自身的產品或服務,首要挑戰在於如何將其價值有效導入市場並促成交易。 產品與服務的價值,不僅取決於其本質特性,更關鍵在於能否精準觸及目標族群並傳遞品牌理念。行銷企劃作為提升市場競爭力的核心策略,透過系統性規劃與執行,確保品牌定位清晰、通路佈局完善,並與消費者建立長期關係。 無論是開拓市場、優化產品或提升品牌忠誠度,完整且精準的行銷企劃皆能為企業提供明確的發展方向與可行的執行步驟,協助其在競爭激烈的環境中脫穎而出,創造永續商業價值。 「行銷企劃」的三大核心能力與知識指標 行銷企劃的核心學習領域,從行銷思維建立、市場洞察到行銷組合策略,幫助學習者有系統地掌握行銷企劃的各個關鍵環節。 ※ 行銷企劃應具備【核心能力】與【涵蓋領域】,點選文字可前往對應技能說明 三大核心能力涵蓋領域🧠 行銷思維★ 行銷基礎知識🔍 市場洞察★ 分析市場★ 解析消費者行為★ 品牌經營策略★ 行銷研究🚀 行銷組合策略★ 產品規劃★ 定價策略★ 通路策略★ 推廣策略 延伸推薦證照:TIMS行銷企劃證照(經濟部iPAS認可) 🧠 行銷思維 ★ 行銷基礎知識 行銷的意義(價值創造、價值專屬) 企業經營思維的演進(生產→產品→銷售→行銷→社會行銷→關係行銷導向) 四大行銷學派(實體配送→消費者行為→行銷策略→行銷決策學派) 異質性與動態性 四大行銷思潮的典範移轉(被動式→主動式→互動式→連鎖式行銷) B2B行銷策略(麥可波特五力分析) 🔍 市場洞察 ★ 分析市場 市場區隔之意義 SWOT分析 市場區隔之變數(地理、人口統計、心理統計、行為變數) 區隔之評估準則(異質性、可衡量性、足量性、可接近性、可實踐性) 選擇市場方式(集中、差異化、產品專業、市場專業) 知覺定位分析 ★ 解析消費者行為 消費市場與組織市場特性差異 消費者高涉入與低涉入 個人購買決策過程(問題察覺→資訊蒐集→方案評估→購買→購後行為) 個人購買決策型態(例行決策、有限決策、廣泛決策) 個人購買決策之影響因素 人格特質(內外控、自我監控、認知需求、自尊) 生活型態(活動、興趣、意見) 動機(馬斯洛需求、賀伯茲雙因理論) 價值驅動(功能、情感、象徵、認知、經濟價值) 知覺(選擇性注意→選擇性曲解→選擇性記憶) 學習(經驗式、觀念式、類比式、古典制約、工具制約) 態度(認知、情感、行為) 群體購買決策之影響因素 消費者角色(提議者、影響者、決策者、購買者、使用者) 社會文化因素(文化、次文化、參考團體、社會角色) ★ 品牌經營策略 品牌意義 品牌命名 品牌定位(屬性功能、利益用途、個性、使用者、競爭者、經濟) 品牌決策架構(中間商、個別、家族、混合、共同品牌) 安索夫成長矩陣(市場滲透、產品拓展、市場拓展、多角化) Aaker品牌權益模式 Keller品牌共鳴模式 ★ 行銷研究 行銷研究的過程(研究動機→研究範圍→研究目標→研究類型) 行銷研究的類型(探索、敘述、因果性研究) 行銷研究的資料蒐集(初級資料、次級資料) 顧客關係管理(RFM分析、忠誠度分析) 🚀 行銷組合策略 ★ 產品規劃 產品內涵(核心利益→基本→期望→附加→潛在產品) 產品分類(便利品、選購品、特殊品、忽略品) BCG矩陣(問題事業、金牛事業、老狗事業、明星事業) 產品線發展 產品生命週期(導入→成長→成熟→衰退期) 產品擴散理論(創新者→早期採用→早期大眾→晚期大眾→落後者) 服務的特性(無形性、不可分割、易變、不可儲存) 服務品質(可靠、回應、信賴、同理心、有形性) 服務品質模式 ★ 定價策略 定價的意義 定價目標與影響因素 成本導向定價策略(成本加成定價、目標利潤定價、損益平衡定價) 心理定價策略(畸零定價、名望定價、習慣定價) 新產品定價策略(吸脂定價、滲透定價) 產品組合定價策略(產品線定價、互補產品定價、配套式定價) 促銷定價策略(犧牲打、現金折扣、數量折扣、季節折扣、換購折讓) 動態定價策略(差別定價、使用量定價、訂閱制定價、交叉彈性定價) ★ 通路策略 中間商的功能 通路型態(零階通路→三階通路) 通路整合方式(傳統、水平、垂直) 通路設計考量因素(廠商因素、市場因素、中間商、產品因素) 通路衝突型態(水平、垂直、多重通路衝突) 通路衝突處理模式(統合、退避、順應、妥協) 通路權力(專業、認同、獎賞、懲罰、合法) 實體通路類型(便利商店、超市、百貨、量販、專賣、自動販賣機) 非實體通路類型(人員直銷、電子商務、品牌自營網站) 創新通路型態(O2O 模式、社群電商、快閃店、訂閱制平台) ★ 推廣策略 推廣意義(AIDA模式) 推/拉策略 廣告意義 廣告訊息訴求(理性、感性、道德訴求) 廣告代言人策略(名人代言、專家代言、消費者代言) 媒體目的 媒體類型分類(付費、獲得、分享、自有媒體) 媒體成效衡量 公共關係操作 促銷種類(消費者促銷、中間商促銷) 整合行銷溝通IMC 延伸推薦教材:TIMS行銷企劃證照題型題庫 理解行銷的第一步,先釐清「行」與「銷」的關鍵意涵 在大多數情境下,行銷往往被簡化為「銷售」與「推廣」的操作層面,即「銷」的概念。然而,真正完整的行銷內涵,不僅關乎企業如何銷售產品,更涉及「行」—即消費者行為的理解與分析。 「銷」代表企業的市場推廣與銷售策略,而「行」則關乎消費者的需求、行為模式及決策過程。行銷的核心價值,應是透過深入理解消費者行為,掌握市場區隔的關鍵變數,並據此設計能夠有效解決消費者問題的產品與服務。 因此,完整的行銷企劃學習地圖,不僅要涵蓋市場推廣的策略框架,更應引導學習者建立對消費者行為、市場區隔及行銷模式的深度理解,從理論基礎到實務應用,掌握行銷的全貌。 「行銷企劃」職類所面對的挑戰 職缺挑戰1:人才供過於求,需展現差異化實力 由於門檻相對開放,行銷企劃職位吸引了大量來自商管、傳播及設計背景的畢業生與轉職者投入。 然而,企業對應徵者的期待已不再侷限於文案撰寫或社群操作等基礎技能,而是更加重視策略整合思維、資料分析能力與清晰的簡報邏輯。在競爭激烈的人才市場中,能夠融合創意思維與數據分析,並具備完整行銷企劃經驗者,往往更能脫穎而出,贏得企業青睞。 職缺挑戰2:行銷與企劃分工模糊,需跨能整合 在實務上,「行銷」與「企劃」的職能往往高度交錯,並非明確分工。 許多中小企業甚至期望一位行銷企劃人員同時負責社群經營、活動提案、廣告文案、客戶簡報、KPI 追蹤與數據報表,一人多工已成常態。在這樣的工作環境中,行銷企劃除了需具備創意與寫作能力,也必須掌握基本的溝通與協調技巧。 職缺挑戰3:需快速學習產業知識與商業敏銳度 行銷企劃不僅是「推廣產品」,更是企業實現商業目標的關鍵。 因此,企業期望行銷人才能迅速掌握產業邏輯、市場結構與顧客需求,並提出貼近商業目的的行銷方案。 [joblist_plugin title='更多【行銷企劃】工作都在104' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=行銷企劃' amount='5']
【104職場力】・行銷

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】 本文目錄(點擊可快速前往) 產品經理是誰?為何成為熱門職業?  產品經理工作內容 產品經理與相近職類比較表 為什麼選擇產品經理? 誰適合轉職產品經理? 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 產品經理學習地圖與路徑(搭配AI工具) 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理是誰?為何成為熱門職業?   產品經理工作內容  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】  [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3'] 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
【104職場力】・職涯規劃

「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。 手把手帶你掌握E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >> 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。 了解更多Power Bi 相關的學習資源 >> 學更多【Power BI】,馬上報名 >> 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!
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軟體產品怎麼做才能賺錢?PM必懂的3大關鍵及能力解析

軟體產品開發能否成功,不只靠技術,更靠產品經理(PM)對市場、開發與用戶的全面掌握。從打造產品願景,到精準驗證需求、穩定落地技術,本文帶你解析軟體產品從開發到獲利的3大關鍵,並拆解PM對應的實戰能力。 文/Jason Lin(「在海邊數據行銷」負責人) 本文目錄(點擊可快速前往) 軟體產品從開發到獲利的3支腳1. 市場估值:打造讓市場買單的願景與價值主張2. 開發品質:讓產品願景落地的技術實現力3. 市場接觸:持續驗證市場與使用者需求的實戰力PM能力轉譯:3維度對應不同階段的產品策略焦點早期產品的PM:假設、快速驗證、打造MVP成熟產品的PM:持續與規模化打造賺錢產品,是市場×技術×運營的整合功夫 在軟體產品開發的歷程中,PM(產品經理)與開發團隊不只是技術執行者,更是影響產品能否賺錢的關鍵決策者。筆者根據先前工作經驗收斂,要打造一款真正具市場價值、能夠持續獲利的軟體產品,團隊需要從3個核心維度著手:市場估值、開發品質,以及市場接觸。 接下來,本篇將逐一解析這3個維度,及其對應所需的團隊能力,並說明不同階段產品所需聚焦的PM能力。 軟體產品從開發到獲利的3支腳 1. 市場估值:打造讓市場買單的願景與價值主張 為什麼市場估值如此關鍵? 產品的願景、價值主張、解決方案,是否能引發市場期待,是否能在使用者心中產生價值想像,這決定了它能否被市場買單。PM 必須以終為始,從價值主張開始構建整體產品架構,思考解決哪些真正存在的問題,如何讓使用者產生「非用不可」的情境。 PM與團隊需具備的能力&要能夠清楚回答的問題: 市場規模分析:具有一種或多種量化的方法論,能夠評估目標市場的潛力與規模,判斷產品是否值得投入資源開發。 痛點與需求分析:使用者痛點與痛點背後的原因,為何有這些需求?需求是暫時性還是持續性?使用者對痛點的付費意願與能力 目標客群(TA)研究:具體說明 Persona,並且熟悉哪些對 TA 的描述屬於假設,哪些已經透過何種方法或案例證實。使用者輪廓,包含人口維度(如年齡)、行為模式,以及動機情緒的洞察等。這群 TA 是否特別?佔整體市場的商機?是否有獨特的使用習慣或痛點尚未被洞察 解決方案創新能力:具備對於商業模式、產品創新切入點的敏感度與底層商業邏輯,有持續且大量蒐集創新案例的習慣,以便讓敏感度持續進化。 競爭者分析與差異化策略:分析既有產品缺口,建立自身的獨特競爭優勢。 構築護城河:建立產品的可持續優勢,例如網絡效應、資料優勢或使用者黏性。 2. 開發品質:讓產品願景落地的技術實現力 開發品質的重要性 即使擁有絕佳的市場想像力,若開發無法跟上商業需求,產品仍將無法落地。開發品質是確保產品快速成形、穩定運行並持續演進的核心。 團隊應具備的開發能力: 迭代思維:產品永遠有bug、洞察永遠可以更精準、功能永遠不足以滿足使用者。敏捷開發、快速實驗與調整,才能搶佔市場時機。 穩健的開發方法論:團隊具有共識的開發方法論,可以是Scrum、Kanban等流程管理工具,提升團隊效率。 人力素質與團隊協作:技能能力足夠,有品質的開發團隊 產品品質維護能力:包含測試自動化、版本控制、錯誤回報機制,確保產品穩定性。 開發管理能力:PM必須能與技術負責人協作,妥善安排時程與資源配置。 3. 市場接觸:持續驗證市場與使用者需求的實戰力 為什麼市場接觸不可或缺? 許多軟體產品的失敗,並不是因為技術不好、功能不夠,而是太晚與市場接觸、錯過關鍵回饋。產品規劃、開發到優化的過程中,必須持續與市場互動,以真實用戶回饋來調整方向。 PM與團隊需具備的能力&要能夠清楚回答的問題: 市場驗證實力:運用MVP(最小可行產品)、A/B測試、假設驗證來降低風險。 Go-to-Market(GTM)策略:從行銷通路、定價策略、早期使用者經營等角度,建立產品進入市場的路徑。 用戶關係管理(CRM)策略導入:追蹤使用者行為、反應與生命周期,進行精準迭代。 不同階段的成長策略規劃:從冷啟動到成長曲線,PM要懂得設計不同階段的用戶獲取策略。 延伸閱讀:PM產品經理核心競爭力是什麼?解析開發「好產品」的3重點 PM能力轉譯:3維度對應不同階段的產品策略焦點 產品的發展歷程分為早期探索期與成長穩定期,PM在不同階段應該有不同的重點與策略思維。 早期產品的PM:假設、快速驗證、打造MVP 市場估值:洞察與假設力 創新觀點:PM要能從使用者痛點中,看出尚未被解決的需求缺口。 TA觀察力:透過使用者訪談與數據觀察,擬定精準的市場假設。 開發品質:推進MVP的節奏與協作 快速建構初版產品:以低成本方式實作MVP,搶先測試市場回饋。 專案溝通能力:在高不確定性下,跨部門溝通成為成功關鍵。 市場接觸:進行實地驗證與啟動擴散 初期使用者經營:找到願意參與測試的目標用戶,觀察其使用習慣與反應。 小規模GTM執行:測試定價、訴求與通路效益,找出最有效的推廣方式。 成熟產品的PM:持續與規模化 市場估值:開啟第二成長曲線 持續探索新價值:當產品進入穩定期,PM要思考新的價值主張與市場定位。 市場再細分:透過功能擴充,服務不同層級的用戶,創造新的成長來源。 開發品質:穩定中提升效率 追蹤開發KPI:如bug數、部署頻率、系統穩定率,反映開發健康狀況。 架構重構與技術債處理:避免日後阻礙產品演進。 市場接觸:聚焦成效與ROI 精準預算運用:將資源投入在最具效益的通路與成長活動。 數據導向成長策略:透過行為分析、轉換率追蹤,優化整體成效。 延伸閱讀:初階PM如何提升專業能力?從Junior PM進化成Senior的4個職場指南 打造賺錢產品,是市場×技術×運營的整合功夫 好產品從不是單靠直覺或創意誕生,而是需要一支能同時掌握商業價值、技術品質與市場節奏的團隊。PM就是這支團隊的靈魂人物,需橫跨3個維度,掌握從「假設」到「驗證」、從「開發」到「獲利」的每個關鍵點。 唯有在這3個維度中持續優化與對齊,產品才能真正從一個idea,走向一門賺錢的好生意。 (原文標題:軟體產品從開發到獲利的三支腳 & PM 對應的能力:市場估值、開發品質與市場接觸) [joblist_plugin title='更多【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=PM產品經理' amount='3'] 推薦閱讀: PM產品經理面試如何準備?沒經驗有機會錄取嗎?專家傳授必備5大面試題 「產品經理」要考證照嗎?NPDP與PMP差在哪?解析PM關鍵6大能力 轉職「PM產品經理」,研發背景較有優勢?過來人揭3類型轉職最易成功 [course_plugin title='產品經理學習營|學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2]
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