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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這項技能主要是指將企業內部來自不同系統的大量資料，進行整合、清洗和儲存，方便後續進行分析與決策支援。具備這能力的人能設計和管理結構化的資料庫，確保資料品質與存取效率，幫助企業快速取得關鍵數據，提升營運效率與策略制定準確度。對於數據分析、商業智慧、報表製作等工作非常重要，是企業數位轉型與資料驅動決策的基礎技能。
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在數據分析領域及資料科學中，Python榮登最受學界、業界以及開源軟體界中最受歡迎的程式語言第一名。Python強項在於語句少而簡潔，高開發效率與高生產力，幫助開發者可以專注在解決問題上，用途廣泛，使用者來自各個領域。在物聯網興起的時代，大數據資料需要經由數據分析，進而找出資料能提供的資訊。Python具有豐富強大的程式庫，能高彈性運用Python的各項套件模組，進行數據資料演算，以幫助企業降低成本、挖掘出資料庫中的各類商機，做為後續的智慧應用資料依據。
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大數據資料庫目前全世界是趨勢的發展！生活上很多事情可以用大數據資料庫來活用解決許多問題，大數據應用不僅僅統計學的範疇更多數學層面來運算。
統計學是擁有一個簡單且容易使用的計算編輯介面，讓一般使用者可以用很簡單的統計計算方式，在瀏覽器上輕鬆地完成複雜的演算撰寫。整合運算思維的統計學應用以及認證考照。
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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。
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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。
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CDIA+（Certified Data Intelligence Associate）證照專注於數據智能與資料分析能力，涵蓋資料收集、處理、分析及應用等核心技能，協助企業從大量數據中萃取價值，提升決策品質與營運效率。持有此證照代表具備運用數據驅動策略及解決問題的專業能力，適合數據分析師、業務分析師及相關領域專業人士，助力職涯發展與職場競爭力提升。
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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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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！
精選 AI 只拿來省時間太可惜！Anthropic 主管的 3 招「野心提示詞」，讓 Claude 從助理變顧問
你用 AI 都在做什麼？改錯字、整理會議紀錄、把信寫得客氣一點……這些都很好用，但如果 AI 只幫你「做得更快」，其實只用到它很小一部分的能力。
💡 這篇方法從哪來？
Anthropic 負責 Claude.ai、Cowork 與 Claude Code 桌面版工程的主管 Felix Rieseberg，2026 年 10 月 13 日在個人部落格發表〈How to be more ambitious: A tutorial for humans with models〉。他把使用 AI 的「野心」分成四個方向：
．速度：同樣的事做得更快（大多數人停在這裡）
．高度：交代想要的「結果」，不只交代單一任務
．深度：用該領域頂尖專家的方法和原始資料來做
．廣度：借用其他領域的知識、工具和技巧
速度大家都會用，下面拆解另外 3 招，每招都附上可以直接改寫的職場例子。
1️⃣ 第一招「高度」：從交代任務，改成交代結果
他舉自己的例子：以前請 Claude 修一個一個當機問題，後來改成請它「讓 App 保持不當機」，並讓它能讀當機報告、對應程式版本、在不同作業系統上重現與驗證修正。
套到上班族的「季度檢討簡報」，可以一層一層往上拉：
．一般版：幫我把這季數字填進簡報範本
．高一層：說明這季哪些地方變了、為什麼變、接下來該怎麼做
．再高一層：找出最急的 3 個決策，幫每個決策先寫好正反兩方的論點
．最高一層：設計一個比季度簡報更好的檢討方式，用過去的資料驗證，並跟現行做法並行一季比較
自問一句：「這件事做完之後，我真正想發生什麼？」答案就是你該交給 AI 的目標。
2️⃣ 第二招「深度」：要求用專家的方法，而不是更長的答案
深度不是要 AI 寫更多字，而是要它像該領域最頂尖的人那樣做事。例如分析客戶流失：
．不要只要一張整理好的表格，請它用資料科學家和統計學家會用的方法
．不要先假設「流失是新手引導沒做好」，請它從原始資料重新驗證這個假設
．目標也可以訂得更積極：他舉例，網頁載入要 10 秒時，與其要求改成 5 秒，不如直接要求 200 毫秒，並告訴 AI 這個目標是合理的
可以先把這段話貼在任務前面（依原文概念改寫）：
「我要的是更深入的版本，不是更長的版本。請先告訴我：
① 這個領域的頂尖專家會做、但我沒要求的事是什麼？
② 他們會從哪些最原始的資料開始？
③ 他們會用哪些具體的方法和工具？
④ 除了你和我之外，有什麼方法可以確認結果是對的？
接著，請把我的需求改寫成要求上述做法的版本。」
3️⃣ 第三招「廣度」：把名詞改成動詞，找來跨領域的專家
他建議把任務的「名詞」換成「動詞」，就會想到其他領域的人能幫忙。例如「季度檢討」改寫成「讓很忙的人在 30 分鐘內相信一個因果故事，並在不確定中做出決定」，你就會想到：分析師、記者、編輯都能派上用場。
要找漏洞時，也可以請 AI 從「放空的投資人」「鑑識會計師」這類角度挑毛病。
注意：他特別提醒，要請 AI「做」這些專家會做的事，而不是「模仿」他們的口吻寫作，單純角色扮演不會讓結果更好。
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 目標訂太空泛：「幫我賺錢」這種指令，在 2026 年對多數工作還行不通，目標要具體、可檢查
❌ 讓 AI 自己打分數：他明確提醒，現階段模型還不適合評斷自己的成果，要用外部方式驗證，例如回原始資料重算、用沒看過的資料測試、跟過去紀錄比對
❌ 每件事都硬拉高度：高度最適合「看結果」的工作，例如報告、分析、流程改善；偏創意的工作不一定適用
✏️ 小練習
挑一件你這週要交給 AI 的工作，用三個問題重寫一次指令：
．高度：做完之後，我真正想發生什麼？
．深度：這個領域最厲害的人會怎麼做？從什麼資料開始？
．廣度：把任務改成動詞，還有哪個領域的人能幫上忙？
比比看，兩個版本的 AI 回答差在哪裡。
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你平常用 AI 最常停在哪一層？速度、高度、深度還是廣度？歡迎留言分享你改寫前後的指令！
資料來源：
．Felix Rieseberg〈How to be more ambitious: A tutorial for humans with models〉（2026/10/13）：https://felixrieseberg.com/how-to-be-more-ambitious-a-tutorial-for-humans-with-models/
※ 文中提示詞為依原文概念改寫的中文版本，季度簡報、客戶流失、網頁速度等例子出自原文。
告別Excel地獄：用Google免費AI工具，打造零失誤自動化銷售報表
每到月底，您是否也被淹沒在無盡的Excel銷售報表中，為混亂的資料格式、複雜的公式計算和無止境的複製貼上而苦惱？這些耗時且易錯的手動流程，不僅消耗寶貴工時，更隱藏著營運風險。我們將帶您告別傳統的報表地獄，深入探討如何運用強大的免費工具——Google Apps Script + Gemini，將繁瑣的數據處理流程全面自動化。從資料清理、庫存分析到自動生成叫貨單並發送郵件，我們將一步步教您打造一套智慧高效的報表系統，將數天工作壓縮至幾分鐘，徹底解放您的生產力。
文／人資市集
前言
想像一下，每個月底，你的桌面上攤開著「銷售量表」Excel檔案，裡面記錄著數百項商品的銷售情況、進貨成本和庫存狀態；旁邊還有一份「廠商資訊」Excel檔案，記載著二十多家供應商的聯絡方式；以及一份「叫貨單」Word模板，等待被複製貼上無數次...
「又要熬夜了...」你嘆了口氣，開始了月底例行公事。
數據處理的三大痛點
痛點一：混亂的資料格式
銷售表中的庫存欄位，有些寫著「2包9個」，有些寫著「3盒40條」，還有些是「停售」、「尚未進貨」。你必須手動計算實際數量，還要處理重複記錄的品項，如「微糖黑豆奶」出現在兩個不同的列，售價還不一致。
痛點二：繁複的計算工作
計算各品項的總銷量、總營收和毛利率時，你需要設置複雜的Excel公式。特別是處理不同進貨單位的成本計算（如「4袋/40入」成本40元，每個單品成本為1元），稍有不慎就會算錯。
痛點三：重複的文書作業
分析完成後，你必須為每個需要補貨的廠商製作叫貨單，不停地複製貼上廠商資訊、品項、數量、單價、總價...然後將它們一一轉為PDF並發送郵件。這些重複性工作不僅耗時，還容易出錯。
Google Apps Script + Gemini AI 自動化解決方案
透過Google Apps Script結合Gemini AI的強大能力，我們可以將這些繁瑣的工作全部自動化，從數據清理到報表生成，再到郵件發送，全部一鍵完成。以下是具體步驟：
1. 環境準備與檔案設置
將Excel和Word檔案上傳至Google雲端硬碟，轉換為Google格式，並從試算表的「擴充功能」選單開啟Apps Script編輯環境。這一步確保所有檔案都能被自動化程式存取和修改。
2. 使用Gemini AI生成程式碼
這是整個自動化流程的核心環節。無需懂得編程，只要向Gemini AI清楚描述你的需求，它就能生成對應的Apps Script程式碼。例如：
當你告訴Gemini：「請寫一個Google Apps Script程式，從資料夾中找到銷售量表檔案，並讀取'綜合銷售量表_9-5月'分頁的內容」，它會立即生成完整的程式碼：
JavaScript
function findFilesInFolder() {
var folderId = '你的資料夾ID';
var folder = DriveApp.getFolderById(folderId);
var files = folder.getFiles();
while (files.hasNext()) {
var file = files.next();
Logger.log('找到檔案: ' + file.getName());
}
}
你只需將生成的程式碼複製到Apps Script編輯器中，按下執行按鈕，程式就會自動運行。每個步驟都可以用同樣的方式，向Gemini描述需求，獲取程式碼，然後執行。
這種方式特別適合不懂程式設計的使用者，因為你不需要了解程式語法，只需要清楚描述業務需求即可。如果程式執行結果不符合預期，你可以向Gemini解釋問題，它會提供修正後的程式碼。
3. 資料清理與標準化
向Gemini描述資料清理的需求，如「請寫程式將'2包9個'這樣的庫存記錄轉換為實際數量」，它會生成相應的程式碼，自動識別並處理重複品項、統一庫存記錄格式，並將其他備註文字記錄轉換為數字0。
4. 銷售數據分析
告訴Gemini你需要計算各品項的總銷量、總營收和毛利率，它會生成程式碼自動進行這些計算，並將結果按高到低排序，幫助你快速識別關鍵營收品項和高毛利率品項。
5. 庫存分析與補貨建議
描述你的庫存分析需求，如「計算近三個月平均銷量，與目前庫存比較，找出缺貨風險品項」，Gemini會生成程式碼自動執行這些分析，並根據公式計算建議補貨量。
6. 自動生成叫貨單
告訴Gemini你需要根據廠商資訊和補貨建議自動生成叫貨單，它會生成程式碼從廠商資訊表中找出各品項對應的廠商，複製叫貨單模板並填入所有必要資訊。
7. 自動發送郵件通知
描述郵件發送的需求，如「將叫貨單轉為PDF並發送給對應廠商」，Gemini會生成程式碼自動完成這些任務，完全消除手動發送郵件的工作量。
8. 透過Google Apps Script設置自動化觸發條件
在Apps Script編輯器中，點擊「觸發條件」選項，設定時間驅動的觸發機制，如每日、每週或每月自動執行。你可以選擇特定的時間點，確保報表在每個月底自動生成，叫貨單在固定日期自動發送。這樣，即使你不在辦公室，系統也能按照預設的時間表自動完成所有工作，實現真正的全自動化流程。
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自動化帶來的改變
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更重要的是，這種自動化方式不需要你懂得編程，只需清楚描述業務需求，Gemini就能生成所需的程式碼。這大大降低了自動化的門檻，讓任何人都能輕鬆實現工作流程的自動化。
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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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AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！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）
【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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報表分析系統推薦指南：中小企業如何不靠工程師也能看懂數據
「上個月業績為什麼下滑？」這個問題，在許多公司需要等上一週才有答案：業務匯出一份檔案，會計匯出另一份，再由某位同事花兩三天比對。等報表做完，問題多半已成定局。報表分析系統的價值，在於縮短從問題到答案之間的時間。
【報表分析系統是什麼】
可以把它理解為企業營運的儀表板層，負責把分散在 CRM、會計、人事、業務與行銷等系統的關鍵數據彙整在同一處，並以圖表呈現。傳統做法依賴試算表手工拼湊，每月要花數天結算才看得到上月數字。
管理王的報表分析系統內建於平台，資料來自企業日常在系統內的作業紀錄，因此不需要另外購買串接服務。
【六項主要功能】
一、全模組數據彙整。任務完成率、團隊績效、客戶轉換漏斗、業務業績排行、行銷活動投報、客服回應時間、員工工時分布與會計收支趨勢，集中在同一個分析介面。
二、自助建立報表。報表支援自訂維度，可依時間區間、部門、個人、客戶分類或商品類別組合，並提供柱狀圖、折線圖、圓餅圖與熱力圖等圖表，主管不必委託工程師撰寫查詢。
三、匯出與排程寄送。支援 CSV、Excel 與 PDF 匯出，也可以設定排程，例如每週一早上自動把上週績效報表寄給各級主管。
四、AI 歸因分析。以一句話提問，例如上個月業績為什麼下滑，AI 會進行原因分析，指出影響較大的因素並提出建議行動。
五、績效透明。個人、團隊與部門的完成率和達成率可以並列檢視，搭配平均處理時間與逾期率，讓績效評估有客觀依據。
六、與戰情室搭配。日常以戰情室看總覽，需要深入時再進入報表分析拆解細節，兩者使用的是同一份資料。
【誰適合使用】
想從憑經驗管理走向數據化管理、但沒有資料分析團隊的企業，是主要的適用對象。
情境一：一家顧問公司的執行長，過去業務報表要延遲一週才看得到。改用平台後，可以即時查看每位顧問的工時、收入貢獻與商機進度，問題剛出現時就能處理。
情境二：一家連鎖餐飲的營運主管，各店資料分散在不同系統，月底才知道盈虧。現在可以比較各店的客單價、毛利與人事成本，異常店面不必等到月報才被發現。
【如何挑選：報表分析系統比較】
報表分析系統比較可以從三種做法切入。
第一種是自行建置資料倉儲與商業智慧工具。分析能力強，但需要專人撰寫查詢與維護資料模型，適合已有資料團隊的企業。
第二種是單點報表工具。上手較快，但資料必須從各系統匯出或另外串接，資料來源愈多，維護工作愈重。
第三種是整合平台內建的報表功能。資料與分析在同一處，免除串接，但前提是日常作業已經在平台上進行。
官網建議優先看四件事：資料來源是否完整、數字是即時還是日結或月結、系統能否把數字轉成該怎麼做的建議，以及介面是否為繁體中文並符合台灣的稅務與發票邏輯。
【讓報表真正被使用的做法】
許多企業導入報表工具之後，真正常態使用的只有少數幾張報表。這不是壞事，重點在於那幾張報表是否對應到實際的決策。建議先從三類報表開始建立。第一類是每週固定檢視的營運報表，例如業績達成、新增客戶與任務逾期率，用排程寄送給主管。第二類是每月檢討用的趨勢報表，觀察收支、客戶轉換與客服回應時間的變化。第三類是臨時性的問題分析，有疑問時再以自訂維度拆解，或直接向 AI 提問。
資料品質同樣重要。如果業務沒有即時更新商機狀態，或客服案件沒有確實結案，報表數字就會失真。導入初期可以先挑一兩個指標，要求相關人員養成登錄習慣，確認數字可信之後再擴大範圍。報表的定義也應該寫清楚，例如成交以簽約日還是收款日認列，避免各部門對同一個數字有不同解讀。當主管開始以報表上的數字作為開會依據，第一線人員自然會更重視資料的完整。
【報表與日常管理的結合】
報表不應該只在月底出現。比較理想的狀態，是把數字融入平日的管理節奏：業務主管每週以業績與商機報表進行一對一討論，客服主管以回應時間與逾期率安排人力，經營者以收支趨勢評估下一季的投入。當每一層主管都有自己固定檢視的報表，並且知道數字變化時該採取什麼行動，數據化管理才算真正落地，而不只是多了一套工具。
【費用說明】
關於報表分析系統費用，管理王採方案制，各系統內建於方案中，不需為單一系統另外付費。想先試用的團隊可以從免費方案開始：NT$0、永久免費，成員上限 10 人，儲存空間 1 GB，註冊贈 AI 點數 500 點（一次性），部分功能為 30 天試用。人數增加後可升級經濟型，每月 NT$5,000，成員上限 30 人，50 GB，每月 AI 點數 1,000 點；商務型每月 NT$10,000，成員上限 60 人，200 GB，每月 3,000 點，含 8 小時遠端導入教育訓練；旗艦型每月 NT$19,900，成員不限，1 TB，每月 10,000 點，含 16 小時遠端導入教育訓練。年繳方案的月費不打折，但加贈 2 個月（付 12 個月用 14 個月）。若標準功能不敷使用，客製化開發為每小時 NT$1,000，加購教育訓練為每小時 NT$2,000、最低 10 小時。費用以 app.ai.com.tw 官網公告為準。
【常見問答】
Q：不會寫 SQL 可以使用嗎？
A：可以。報表以自訂維度與圖表選項組合而成，不需要撰寫查詢語法。
Q：報表可以自動寄給主管嗎？
A：可以設定排程自動寄送，並支援 CSV、Excel 與 PDF 等格式。
Q：AI 分析會額外收費嗎？
A：AI 功能使用方案內的 AI 點數，各方案每月點數不同，免費方案則為註冊時一次性贈送 500 點。
Q：資料可以匯出嗎？
A：可以匯出為常見格式。資料存放於台灣。
【報表分析系統推薦】
對沒有資料團隊的中小企業，報表分析系統推薦從整合平台著手，先讓數據自然累積，再逐步建立自己的分析習慣。管理王由戰國策集團出品，集團深耕企業服務超過 25 年，服務超過 3 萬家企業客戶，並由台灣團隊提供支援。官網說明以一套平台整合多項工具，可省下約七到八成訂閱成本。有興趣的團隊可以先以免費方案試用，或來電了解導入方式。
管理王
AI.com.tw
0800-003-191
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！
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數據分析師｜入門實戰：Excel x AI 打造最強數字力
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從Excel到Power BI數據視覺化
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從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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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。
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報表分析是什麼？任務完成率、團隊績效與自訂維度一次看懂
很多中小企業不是沒有數字，而是數字散在太多地方：任務進度在群組對話、業績在業務自己的試算表、客服處理時長在另一套後台、收支又在會計軟體裡。每到會議前才開始匯出、對表、貼圖，等拼出「上月發生了什麼」往往已經錯過調整時機。報表分析要把營運數據從人工拼湊，變成可依維度拆解、可定期寄送、也能追問原因的決策資料。
本文說明什麼是報表分析、為什麼中小企業需要報表分析系統，它和一頁式經營儀表板有何不同，以及管理王（AI.com.tw）如何呈現任務完成率、團隊績效，並支援自訂維度、圖表、匯出與 AI 歸因。若想先看產品能力，可參考功能頁：https://app.ai.com.tw/features/report-analytics
【什麼是報表分析？可被引用的定義】
管理王報表分析是一套把分散在任務、客戶、業績、行銷、客服、人事與會計等模組的關鍵數據，彙整成可自助產出的數據化報表的系統。老闆與主管不必寫程式、也不必排隊等資訊人員做表，就能依時間、部門、個人、客戶分類或商品類別等維度，查看任務完成率、團隊績效與其他營運指標，並以圖表呈現、匯出或自動寄送。
換句話說，報表分析不是再多一份月底才交出來的試算表，而是把「看得到數字、切得到角度、問得到原因、送得到決策者」收斂到同一層。一套合格的報表分析，至少要讓主管查得到四件事：發生了什麼、差在哪裡、為什麼會這樣，以及誰該在何時看到。若這四題還要靠「請某某幫我拉一下表」，代表公司仍停在報表代工。
【為什麼中小企業特別需要報表分析】
・數字散在客戶、任務、會計、人事、客服等不同地方，會議前才匯出對表
・每個主管各自維護一份試算表，口徑不一致，開會先花時間對數字
・月底結算才看得到上月全貌，問題擴大後才被發現
・想換一個切法（改看某部門、某產品、某業務）又要重做一張表
・績效評估缺少完成率、達成率、平均處理時長、逾期率等可對照的依據
通用分析工具很完整，但常假設公司有資訊人員可以對接資料源、建模再調視覺。許多台灣中小企業要的是今天就能看任務完成率與團隊績效。真正能落地的報表分析，要先讓資料來源跟日常營運系統是同一套，再談圖表與進階分析。更多模組可參考管理王功能總覽：https://app.ai.com.tw/features
【報表分析和 CEO 戰情室差在哪】
CEO 戰情室像經營總覽，把各系統關鍵數據收成一頁，適合每天先看全貌。報表分析則像自助式分析層：要看任務完成率、團隊績效，或依自訂維度拆解客戶轉換漏斗、業績排行、行銷成效、客服回應時長、工時分布與會計收支趨勢，並且用圖表呈現、匯出、排程寄送，或追問「為什麼會這樣」。戰情室告訴你該注意哪裡，報表分析讓你把那個「哪裡」切開來看清楚。CEO 戰情室：https://app.ai.com.tw/features/ceo-war-room
【管理王報表分析能看哪些數據】
功能頁把報表分析定位為內建的數據洞察引擎，讓非技術背景的主管也能自助出表，並一站式彙整：任務完成率、團隊績效、客戶轉換漏斗、業務員業績排行、行銷活動投資報酬、客服回應時長、員工工時分布與會計收支趨勢。當任務、客戶、業績、客服與會計資料在同一套系統流通，就不必反覆匯出再人工對表。
【自助拖拉建表：自訂維度與圖表】
可依時間區間、部門、個人、客戶分類、商品類別自由組合。呈現上可用柱狀圖比較差異、折線圖看趨勢、圓餅圖看構成、熱力圖看兩個維度交會後哪些格子特別高或特別低。重點是讓問題決定圖形，主管想看什麼角度就拉什麼角度，不必每次請人寫查詢。
【匯出、自動寄送與 AI 歸因】
支援匯出 CSV、Excel、PDF，也可設定自動排程寄送，例如每週一早上把上週績效報表寄給各級主管。數據會主動送到決策者信箱，週會比較不容易從「誰還沒交表」開始。
傳統報表停在呈現結果；管理王報表分析可用自然語言提問，例如輸入「上個月業績為什麼下滑」，由 AI 做根因分析並提出建議行動。官方也提到 AI 可把數字翻成較口語的經營摘要、標出業績下滑或應收逾期等異常，並依歷史走勢提供參考。這些都不能取代主管判斷，資料愈完整、欄位愈一致，參考價值通常愈高。
【跨團隊績效透明】
個人、團隊、部門的完成率與達成率可一次攤開，並搭配平均處理時長與逾期率，讓績效討論有客觀依據。權限上，執行長可看全部、部門主管看自己部門、店長看自己門市，讓該看的人看到該看的範圍。
【怎麼選報表分析：四大原則】
1. 資料來源是否完整：是否原生接上公司每天在用的系統，還是還要另做串接
2. 看到的數字夠不夠即時：是可跟進的近況，還是日結、月結後才出現的快照
3. 系統能不能幫忙解讀：除了圖表，能否把數字轉成較清楚的重點
4. 是否符合台灣使用習慣：介面是否為繁體中文，是否贴近在地現場
若已在使用管理王的任務、客戶或會計等模組，官方指出報表分析可直接使用；若從零導入，要先讓日常作業進系統，報表才有原材料。
【FAQ 精選】
・報表分析和試算表差在哪？試算表擅長個人彈性計算；報表分析要處理資料匯流、自訂維度、寄送與權限。
・一定要會寫程式嗎？不必。目標是讓非技術背景的主管也能拖拉出表。
・AI 歸因可以完全相信嗎？不宜全自動採信，適合先給可檢查的草稿，再由熟悉現場的人核對。
・可以指定不同主管看不同數據嗎？可以，依角色與組織設定可見範圍。
・手機怎麼看？響應式網頁，桌機、平板、手機瀏覽器皆可使用。
【開始使用時可以怎麼做】
1. 先確認日常資料已經進系統，例如任務有完成狀態、業績與客戶資料有在更新
2. 先固定看任務完成率、團隊績效等高頻報表
3. 再依當週問題改維度，例如某產品、某類客戶或某位成員
4. 需要存檔時匯出，並設定自動寄送給該看的主管
5. 對異常數字用一句話追問原因，把草稿帶回會議檢查
【下一步：先讓數字從人工對表變成可追問的報表】
若你現在最大的問題是「每次開會都在等表、對表」，不必先追求完美架構。更務實的起點是：選一張和高頻決策有關的報表（例如任務完成率或團隊績效），規定用同一口徑產出、指定誰該看、用自動寄送固定送到信箱，並在出現異常時追問原因。
想了解管理王報表分析的指標、圖表與 AI 歸因能力：https://app.ai.com.tw/features/report-analytics
若希望有人依你公司現況一起看數據卡在哪裡，加 LINE @119m 回覆「診斷」。
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
【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
本文目錄（點擊可快速前往）
【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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