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「數據管理：負責企業內部數據的收集、整理與分析，以支持業務決策及策略制定。主要任務包括建立與維護數據庫系統，確保數據的準確性與完整性，並根據市場變化提出數據驅動的建議。需具備良好的數據分析能力與跨部門協作能力，能運用統計工具及軟體如Excel、SQL、Python進行數據處理，並具備出色的溝通技巧，能將複雜數據簡化為易懂結論。此外，需洞悉市場趨勢與業界動態，因應台灣企業環境的快速變遷，持續提供增值的數據解析。」
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    09/11 14:57

    轉職首選！3 週從零到上手的數據分析師養成營 —— 104人力銀行 × 104學習 × 緯育 TibaMe 聯合推出
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    ⚡104人力銀行 × 104學習精靈：深耕職涯數據多年，最了解台灣企業用人需求，課程更貼近市場實際職缺。
    ⚡緯育 TibaMe：累積多年產業培訓經驗，專注於 IT、數據、AI 等熱門技能轉職養成，培訓模式完整，輔導成效有口碑。
    這樣的合作，讓學員享有真實的培訓經驗，學習效果與轉職落地率都更具保障。
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    🔥零基礎設計：無需工程背景，也不用寫程式，由淺入深帶你學會資料庫查詢（SQL）與數據視覺化工具 Power BI。
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    🟢具備市場需求核心技能：SQL 與 Power BI，完全符合企業當前的數據分析需求。
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    04/02 12:27

    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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