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NumPy

這項技能主要用於數值運算與資料分析,能快速處理大型陣列和矩陣運算,提升運算效率。對從事資料科學、機器學習、金融分析及工程計算等領域尤其重要,能讓工作流程更順暢且結果更精確。具備此能力代表你熟悉用程式解決複雜數據問題,是現代科技產業中不可或缺的基礎工具。

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成為 AI 科學家|資料分析師必備視覺化技能 Power BI
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數位自動化團隊協作攻略|Power Automate整合應用
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Power BI 資料清理與建模
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

網頁資料擷取與分析 Python |
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。
財團法人中華民國電腦技能基金會
基礎程式設計 Python |
基礎程式設計 Python 證照旨在驗證持有者具備使用 Python 語言進行基本程式設計的能力,涵蓋變數使用、流程控制、函式定義及簡單資料結構操作等核心技能。此證照適合初學者及希望建立程式基礎的專業人士,能有效提升求職競爭力及工作效率,廣泛應用於資料分析、自動化處理及軟體開發等領域。
尚未查核發照單位
ICTP計算機程式語言能力國際認證 |
當全球各國與地區將CTP (Computational Thinking for Programming,運算思維與程式設計) 納入教育發展戰略,並視其為科技與經濟成長的關鍵驅動力時,運算思維與程式設計已成為現代科技教育中不可或缺的核心能力。 (ICTP)Programming for Information and Communication Technology Programs 計算機程式語言能力國際認證為專為程式設計入門者設計,旨在培養其基礎編程能力,並奠定運算思維的扎實基礎,以提升其在數位時代的競爭力。
Global Learning and Assessment Development (GLAD)
數位邏輯設計能力認證-實用級 |
1. 培養瞭解各種電子零件包裝 2. 培養瞭解各種電子零件線路接腳 3. 具備組合邏輯設計能力 4. 具備循序邏輯設計能力 5. 具備CPLD程式撰寫之能力 6. 具備訊號量測能力 7. 具備規劃架構發展流程的能力 8. 看懂程式內容並有修改之能力
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
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
ICDL-運算思維與Python程式設計 |
ICDL國際認證符合現今產業趨勢,包含雲端協同作業、數位行銷、運算思維與程式設計、數據分析、專案規劃及必要之資訊安全..等能力,皆可完整學習,從而快速的應用在新技術及工作上。在全球超過100個國家的夥伴網路,以40多種語言授課認證,而財團法人電腦技能基金會(CSF)為ICDL台灣總代理。
ICDL Asia

精選貼文,掌握第一手知識

AI工作專區|工程師、PM、行銷的AI應用人才,企業AI徵才技能整理

AI時代來臨,企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理(PM)到行銷人才,懂得使用AI工具:RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合,在就業市場已開出新的人才賽道,成為企業招募新一代人才的重要加分條件。 本文目錄(點擊可快速前往) AI技能找工作機會|RPA、n8n、Vibe CodingRPA(Robotic Process Automation,機器人流程自動化)n8n(開源的工作流程自動化工具)Vibe Coding(氛圍程式設計)職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理(AI Product Manager)AI設計師(UI/UX)AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ:AI工作常見問題AI+自動化技能能提高薪資嗎?學AI可以做什麼工作? AI技能找工作機會|RPA、n8n、Vibe Coding RPA(Robotic Process Automation,機器人流程自動化) 透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術,無需改變原有系統或進行複雜開發。 職缺舉例:RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員 [joblist_plugin title='【RPA】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=RPA&order=15' amount='3'] n8n(開源的工作流程自動化工具) 可幫助工作者自動化重複性任務,整合各種應用服務,類似Zapier或Make.com,擁有更高的彈性。 使用範例 每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表 當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知 自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件 [joblist_plugin title='【n8n】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=n8n&order=15' amount='3'] Vibe Coding(氛圍程式設計) 工作者運用語言模型(ChatGpt、copilot)等AI技術,透過自然語言與AI對話,讓AI自動生成所需程式碼,大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能,AI便能撰寫程式,無需深入理解底層程式運作原理,可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。 [joblist_plugin title='【Vibe Coding】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=vibe+code&order=15&page=1' amount='3'] 看不夠?來去逛逛 104數位與科技人才專區 職務結合AI工作機會 AI工具的應用,讓專業工作者能提高工作效率(避免耗時的行政流程)、創意創新的競爭力(給予AI思考框架,提出不同的創新想法)、決策支援(藉由數據資料的匯入,與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方)。 AI行銷人才 企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術,能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。 必備技能:AI工具(ChatGPT)、RPA與n8n自動化排程、GA4。 加分條件:懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。 [joblist_plugin title='【AI Martech 行銷】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=AI+Martech&order=15&jobcat=2004001000' amount='3'] AI應用管理師 Project Manager、AI PM 結合PJM對組織流程、利害關係人的了解,提升決策效率與資源運用,並在複雜多變的環境中,精準規劃、協調跨部門團隊,確保專案按時、高品質交付,創造更高的商業價值。 [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+n8n&order=15&jobcat=2004003006' amount='3'] AI產品經理(AI Product Manager) 產品經理需要能精準識別使用者需求,將AI能力轉化為實際功能,並制定策略與路線圖,協調跨部門資源,確保AI產品從概念到落地,能創造最大化的商業價值與使用體驗。 必備技能:敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。 加分條件:懂Prompt Engineering,能規劃AI產品MVP [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=AI+n8n+%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15&jobcat=2004003005' amount='3'] AI設計師(UI/UX) 結合AI技術與使用者行為洞察,打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯,將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面,在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維,確保產品兼具美感與功能。 [joblist_plugin title='【AI UI/UX 設計師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+&order=15&jobcat=2013001015,2013001016,2013001006,2013001020' amount='3'] AI應用軟體工程人才 幫助提升公司營運效率,工作內容包含開發與推進AI自動化應用,包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助,提升日常作業效率。 [joblist_plugin title='【AI應用工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&mode=s&page=1&keyword=AI+%E6%87%89%E7%94%A8&order=15&jobcat=2007001000' amount='3'] AI、演算法工程師 邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域 [joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3'] FAQ:AI工作常見問題 AI+自動化技能能提高薪資嗎? 能,降低人工成本,幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策,提升專案 ROI。具備跨領域競爭力,在數位轉型浪潮中更具優勢。 學AI可以做什麼工作? 學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如:行銷人多會了AI,可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI,可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出,工程師可以透過AI協作,更快產出80%的程式碼,將時間投入優化code的過程。 看不夠?來去逛逛 104數位與科技人才專區
【104職場力】・AI

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 推薦閱讀: Excel公式讓ChatGPT幫你寫!輸入指令就能懂的Excel公式教學 ChatGPT生成Excel圖表不卡關!xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 【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
【104職場力】・AI

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。 開箱資料處理科學習日常!更多科系探索,歡迎追蹤104高職生IG 在 Instagram 查看這則貼文 104高職生(@104v.hs)分享的貼文
【104職場力】

拿出數據報告,老闆還是不買單?專家:讓數字有「說服力」需2大元素

雖然提交了精準的數據報告來說服老闆,但最終老闆仍選擇保留態度,這樣的報告究竟缺少了什麼呢?作者指出,要讓數字真正具有說服力,必須同時具備兩個要素:「邏輯」和「合理」,本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》,傳授增加說服力的數字溝通法! 文/盧泫兌 這個月我們又達成銷售目標了!次長,按照這個成長趨勢,用不了多久,全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧!你是不是想得太樂觀了?從數據來看,目前累計銷售量已經突破2,000萬件,每月平均銷量達200萬件,這樣推算的話,1年3個月後,應該就能達到這個數字了吧?雖然按這個算法是沒錯,但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬,也就是和韓國總人口數相等的銷量,還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求,要讓全韓國國民都使用我們的產品,應該沒那麼容易吧? 在職場上,要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時,每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此,我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而,只靠數字並不能解決所有問題。 以A麵包店為例,該店擁有2台烤箱,每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下,烤箱每天運行10小時,能製作並銷售100個麵包。某天,原本穩定的訂單量突然增加到500個,老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束,第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。 起初以為這只是暫時現象,但一個月後發現,雖然訂單量有些許波動,平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求,店長決定說服老闆增購烤箱。那麼,應該增購幾台烤箱才合適呢?店長熟練運用數字,整理出以下分析並向老闆匯報,為決策提供依據。 烤箱增購提案●隨著訂單增加,生產量也會增加1. 每台烤箱生產量:50個(每小時生產量運作時間=5個x10小時)2. 麵包生產量現況:100個(每台烤箱生產量機器2台)3. 麵包需求量現況:500個4. 需要增加的生產量:400個請酌參前述內容後,增購烤箱。 如果要額外製作400個麵包,需要增購8台烤箱。從計算的角度來看,這個結論是正確的,因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而,老闆依然猶豫不決,遲遲無法做決策。 如果訂單量減少了怎麼辦? 延長現有烤箱的運作時間,會不會更有效率呢? 延長運作時間的話,可能還需要增聘人力…… 採購費用該怎麼辦? 如果是貸款,還得考慮利息問題,就算貸款,一次增購8台烤箱真的合適嗎? 即使烤箱增購到位,其他原料的供應就能完全跟得上嗎? 店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆,但最終老闆仍選擇保留態度。那麼,店長的報告究竟缺少了什麼呢? 要讓數字真正具有說服力,必須同時具備兩個要素:「邏輯」和「合理」,數字背後的依據是否合乎邏輯,以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯,但缺乏合理性,這正是無法說服老闆的關鍵。 即便在報告中已經善用數字來表達,卻仍無法說服對方時,就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來,我們深入探討這兩個要素的具體含義。 增加說服力的數字溝通法 邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包,但若要增加400個麵包產量,就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言,增購8台烤箱真的是最佳方案嗎? 邏輯:數字運算的依據 邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如,為了製作額外的400個麵包,需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱,那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。 邏輯建立在以下3個要素之上: 依據:如每台烤箱每小時可生產50個麵包。 推論:設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。 正確的運算:計算過程無誤。 只要上述任何一項出現問題,數字就會缺乏邏輯,因此需要仔細檢查。 合理:是否符合現實 即使數字的邏輯無懈可擊,若不合理,仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境,並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆,正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。 有邏輯,但不合理 B分店認為,因為今年人手不足,導致銷售表現不佳,最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元,理論上只要新增10名員工,營業額便能增加5億韓元;新增20名員工,營業額則可增加10億韓元。然而,實際情況並非如此,因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。 人們常誤以為,邏輯正確的計算結果必然可信,進而認為這些數字能有效說服他人。然而,邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理,往往會引來各種質疑;若無法妥善回答,還可能被認為準備不足,甚至導致負面評價。 檢查數字是否合理的最佳方法是,向自己不斷提問,先說服自己。在實際使用這些數字之前,應確認數字的計算依據,並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字,也應從最壞情境出發,檢視其是否華而不實,或是否可能帶來損失。這樣一來,當主管針對數字提出質疑時,就能自信從容地應對。 建議在使用數字之前,參考下表進行自我檢查。 數字自我審查表 Q1怎麼算出這個數字的?Q2這個數字是最佳解答嗎?Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎?Q4這個數字會不會太過浮誇呢?Q5這個數字比預期還小,這樣真的夠嗎?Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢? 在使用數字之前,找到同時符合邏輯且合理的數字,對於說服他人至關重要。接下來,回到前文的案例,假如我是A麵包店的店長,我可能會這樣撰寫提案: 老闆,目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付,但這個方案還是有幾點需要討論。首先,安裝烤箱的空間不足,即便進行空間拓展,最多也只能容納5台烤箱。此外,以現有的人力,是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題,因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個,是否可以考慮先增購3台烤箱,以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包?如果能穩定生產250個,希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間,或者在附近開設分店等追加增產方案。 如果你是老闆,會因為我的建議而決定添購烤箱嗎?請試著站在店長的立場,運用邏輯與合理性,想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習,相信在下一次報告時,會看到更進步的自己。 節錄自:采實文化《解決問題快10倍的數字工作法:韓國三星經理教你4步驟用數據思考,從企劃、分析、決策到報告都事半功倍,獲得賞識和成就感》/盧泫兌 著 推薦閱讀: 好的報告不能缺少這項「關鍵要素」!工作報告兩大類別重點解析 你的KPI是什麼?工作也要像背九九乘法,2招牢記「關鍵指標」重要數字 寫工作報告,別只想當「好孩子」!掌握「2個要領」寫出主管想看的
【104職場力】・簡報技巧

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
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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。 看了文章還是覺得太難?104 線上課程手把手帶你學會用 AI >> 自動化帶來的改變 透過Google Apps Script結合Gemini AI的自動化流程,你將原本需要2-3天完成的工作縮短為幾分鐘。不再需要熬夜處理數據,不再擔心計算錯誤,也不再被無止境的複製貼上折磨。 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。 現在,每當月底來臨,你只需輕鬆點擊幾下按鈕,就能完成所有工作,然後將寶貴的時間用在更具創意和策略性的任務上。無論你是零售業者、電商經營者,還是任何需要定期處理數據和報表的專業人士,這套自動化流程都能為你的工作帶來革命性的改變。 讓科技為你解放時間和創造力,從繁瑣的數據處理中脫身,專注於真正重要的事務!立即加入「行政/營運 AI 超能力:行政流程X生管X採購自動化」這門課程學習,手把手掌握Google Apps Script結合Gemini AI的全面應用,讓你的工作效率和成果品質都能提升到一個新的高度。 企業用戶歡迎申請課程免費試閱,並選擇「104人資市集 | 企業訂閱制方案」,課程每人每年最低33元起/堂,最低$10,000起搞定全公司整年度的AI導入培訓。亦可團購或授權課程,歡迎點擊下方專人諮詢。  免費試閱 了解方案 專人諮詢 提升員工帶動企業的成長!最划算的 AI 教育訓練方案首選>> 超過7000+的HR都報名過的104人資學程!求職成效提升至4.5倍!>>   成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>> 訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >>
【104職場力】・AI

跳脫「解雇」陰影:善用PIP績效改善達成員工與組織共同成長

績效改善計劃(Performance Improvement Plan, PIP)日益受到重視,成為企業留才及促進員工成長的重要工具。然而,如何在人情世故與企業需求間取得平衡,是每位主管面臨的挑戰。本文深入探討PIP制度的應用技巧,強調「助人成長」的核心理念。通過良好的溝通面談,如正向肯定、關懷輔導和發展面談等技術方法,我們可以幫助員工克服問題並提升績效,同時提升組織與員工之間雙贏共好的效果,使PIP成為努力改變而非淘汰的一項重要策略工具。  文/宸碩管顧公司總經理|楊伸太博士這段文字是作者和他的身份。 原標題:績效管理與技能提升計劃(PIP)- 談如何做到顧及人情世故的PIP制度 關鍵字 PIP 員工績效輔導 績效管理 績效分析 績效面談 關懷面談 輔導面談 發展面談 本文目錄(點擊可快速前往) 前言:PIP,成為留才與助人成長利器 人才定義與PIP 績效管理循環與績效輔導回饋流程 啟動面談,做好部屬關懷與傾聽,談談『正向肯定面談』與『關懷輔導面談技巧』 啟動面談,做好部屬績效面談,談『績效輔導面談技巧』 啟動面談,做好人才發展面談,談『發展輔導面談技巧』  總結  一、前言:PIP,成為留才與助人成長利器 在現今大缺工時代下,人才辨識與人才管理、留才機制與效能,,變成為企業人資與部門主管非常重要的議題,其效能展現的核心成功關鍵就是「績效管理機制與PIP技能」了! 績效管理的三大目的是:與組織目標連結、與激勵機制(升遷與獎金)連動、助人成長(發展、訓練、輔導),而主管如果透過良好的PIP(Performance Improvement Plan)技能,肯定能在「助人成長」的領域中,讓所屬團隊同仁獲得正相關的改變與提升,進而為組織與同仁創造雙贏共好的成果! 又或者處理績效不佳的同仁員工,常常是主管心中「極度不想面對的痛點」,一方面擔心影響團隊績效與氣氛,另一方面又怕傷害員工自尊、甚至引發勞資糾紛的風險等,都是值得主管現今持續提升「運用PIP轉化為留才與助人成長或合法合情合理處理技能」的迫切重要課題! 二、人才定義與PIP 許多主管在面對績效不佳員工時,常有以下疑慮:(1.) 這個人是「能力不足」還是「意願下降」?(2.) 是「態度問題」還是「能力不足」?(3.) 值得積極培養,還是維持現狀?考慮替換?(4.) 上述這些疑慮,其實在定義前,都要先回到公司的「人才標準」,才是最客觀正確的。  一個完整的人才定義,至少要包含四個構面:(1.) 績效表現:能否達成「職位說明書」中所對應的「任務」與「工作績效目標」。(2.) 態度與意願:是否符合企業文化與團隊合作精神、以及本身對工作的意願。 (3.) 現職能力:是否具備滿足該職位所需的能力,包括個人特質與專業能 (4.) 發展潛力:是否具備「下一個職涯位置」的潛力。 再次提醒:在談 PIP 前,必須先釐清「人才」的定義,當員工在績效上出現落差時,主管與 HR 應評估的不只是「數字結果」,而是要回到「這個人是否仍符合公司的人才標準」,哪裡不符合?所對應的管理措施為何? 104人資市集 — 內訓、外訓、線上課程企業方案一站幫你搞定 > 三、績效管理循環與績效輔導回饋流程 績效管理循環的架構,整理如下圖(詳細可參考:卓越主管的關鍵四大管理) 2. 績效管理的目的(1.) 策略性:A. 協助並達成企業所追求之長短期目標B. 確實達成組織目標(轉化公司目標為個人目標)(2.) 管理性的:A. 晉升、輪調、調薪、獎懲、訓練 (3.) 發展性的:A. 改善員工績效、發展員工潛能B. 工作改善與進步C. 協助員工成長與發展 3. 績效管理循環的關鍵成功因素(1.) 績效目標連動組織目標:要能承接組織策略的目標,也就是要能將組織目標有效串接起來!(2.) 指標符合SMART原則:如下圖 Simply & Specific  簡單、明確具體的要清楚說明,而不是一個概略性的Measurable   可衡量的必須用量化的指標來訂定Achievable  可達成的具挑戰性且實際可完成的Relevant  有關連的必須與工作表現的重點相關Timely  有時間限制的在限定的時間內完成 (3.) 過程管理與追蹤、面談:過程中,進行即時的績效評估與相關面談,持續正向回饋與指導,幫助達標並與其,與員工討論本期結果與可精進方向。A. 特別提醒,在這個循環中,績效的追蹤、必要輔導與回饋的「及時性」相當關鍵,否則 PIP 只會變成一種「突如其來的挫折」!B. 因此,主管應在員工出現異常跡象時,就要及時啟動介入,也就是可以:- 透過日常回饋,正向點出不足並提出改善建議。- 若落差持續發生,則啟動正式的 PIP 流程。C. 過程中的面談,可區分以下幾種類型:- 正向肯定面談:主管發現員工有績優事件發生,想給該員工肯定與鼓勵時使用- 關懷輔導面談:主管發現有能力之員工,其工作意願突然下降或工作動力、積極度下降時,啟動即時的關懷,以利表達對員工的重視,並了解真正原因,方以協助恢復意願與動力!- 績效輔導面談:針對過程中或期末時,員工績效達成狀況不理想,或者行為態度欠佳者,推論是無意願或能力有問題時,啟動正式的績效輔導面談。- 發展輔導面談:針對績效考核後,辨識出的績優人才,進行主動式的人才發展面談。- 特別提醒,上述幾種面談類型,都要聚焦『核心目的』,同時也要及時啟動,才能獲得最佳效益! 四、啟動面談,做好部屬關懷與傾聽,談『正向肯定面談』與『關懷輔導面談技巧』 1. 肯定要及時,員工會有持續好表現:主管發現員工有績優事件發生,就可啟動正向肯定面談,同時全程一定都是正向肯定,沒有任何『提醒注意或需要改善或責備的語詞/事項』!(1.) 建議主管可多練習正向語言,同時可採用『STAR紀錄與表達法』,進行對員工深層的肯定A. Situation:情況,該正面事蹟當時的情況B. Task:任務,該正向事蹟當時員工所擔任的工作任務C. Action:行動,該正向事蹟當時員工展現的良好行為D. Result:結果,該正向事蹟當時員工展現行為後之結果 2. 主管發現有能力之員工,其工作意願突然下降或工作動力、積極度下降時,啟動即時的關懷,其操作重點如下:(1.) 關心:主管表達對該員工表現出工作表現的肯定後,針對所觀察的近況,真誠的關懷,引導其說明!(2.) 了解與分析:主管真誠傾聽與理解,同時針對導致意願下降的主因,給予分析與診斷!(3.) 必要的引導與正向鼓勵:主管在分析出主因後,找出方法,引導其重回積極動力,並多強正向鼓勵! 不知道從何開始嗎?報名【104 績效管理師】認證課程>> 五、啟動面談,做好部屬績效面談,談『績效輔導面談技巧』 績效輔導面談之步驟如下表(員工需要改善時) 面談步驟重點說明STEP1.主題說明說明本次面談的目的、所需時間及主要內容STEP 2.傾聽其說明本期工作目標完成情況對照部屬自評表,鼓勵部屬重點說明工作表現與成果積極傾聽與覆述重點STEP 3.針對考核結果進行回饋與必要的分析與溝通運用『三明治』技巧,說明與溝通考績結果說明部屬表現績優事項提供事實引導需要改善之處(表現不佳之處),可善用STAR說法偕同擬定改善的方法,並且鼓舞部屬積極實踐與達成STEP 4.設定下期目標討論與設定部屬下一期工作目標與計劃,以及應改善的工作項目,並找出部屬的培訓需求與計畫STEP 5.總結本次面談重點總結本次內容並給予正面積極的鼓勵  本績效面談,是面談類型中,最正式的面談,也最需要有面談紀錄,以利必要時(例如啟動資遣),因應勞動事件法之舉證用,補充關鍵技巧要點如下:(1.) 建立信任:強調 PIP 的目的不是要淘汰,而是協助改善,回歸「助人的初心」,將有助於員工卸下防備,願意面對問題。(2.)數據為基礎:避免流於主觀,必須以績效分析結果為依據;行為態度改善的部分,也善用上文提到的STAR說明與溝通。(3.) 真誠傾聽:必要的筆記、尊重的眼神與肢體語言,讓員工感受到主管真心願意傾聽。(4.) 同理、正向表達:過程中,都是正向語言,沒有負向語言,必要的時候也要展現同理心,例如「我理解你最近壓力很大」,減少對抗心。(5.) 問題探索:關心與詢問是否有影響工作的外在或內在因素(如家庭困難、心理壓力、技能不足)。 六、啟動面談,做好人才發展面談,談『發展輔導面談技巧』 對於績優人才,主管在現今留才大時代下,更應該著重主動引導與規劃出該類員工在組織內部的職涯發展方向,包括晉升路徑、跨職能發展或專業深耕等,讓這類人才在公司能因為看的到未來,而對組織產生更高之向心力與價值貢獻。 展開步驟(詳細可參閱:創辦人、主管退休誰來接班?給HR的關鍵人才梯隊建立指南,以及用個人發展計畫(IDP)留下好人才(上)訂定與執行6大步驟(1.) 職涯願景與目標設定(2.) 識別關鍵職涯路徑(3.) 制定階段性發展策略(4.) 資源支持之運用(5.) 定期檢視與調整 七、總結 在 PIP 中,第一步往往不是「談績效」,而是「談助人的初心」。 績效指標(成果)與職能(行為),是考核基本 考核能公平客觀合理,員工才會願意好表現 公平做出人才辨識與缺口分析,善用各類績效面談,真心誠意回饋與發展 主管的正向語言非常關鍵,請多練習與善用 平時記錄行為事例(優/待改善),及時回饋 善用人才九宮格,主管讓績優人才數增加 特別提醒,需要的時候,就要及時啟動,不要等到公司規定的績效面談時間! 正向用詞很重要,回歸助人成長的初衷! 最終,作者期許本文,能讓各HR 與主管們,針對績效管理與PIP方面,有所助益,成為留才、助人成長的助力,而不是單純的淘汰工具,也不再是「痛苦的代名詞」,而是一種讓組織與個人共同進步的正向力量。 超過7000+的HR都報名過的104人資學程!七大主題課程幫你系統化學習 >>   最划算的全方位教育訓練方案!免費申請全課程試閱 >> 看更多楊伸太博士的文章 >> 做出老闆滿意,員工服氣的雙贏調薪規劃 一次學會主管最重要的三大面談,做好人才管理 卓越主管的關鍵四大管理 缺工浪潮下,善用升遷、培訓及獎金機制積極留才 提升留任率!職能工作說明書擬定技巧  加入104人資市集官方line獲得最新優惠及活動資訊 >> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>>
【104職場力】・績效管理

AI人才需求強勁!工作機會年增9.1%  企業數位轉型與人才培育成關鍵

全球加速邁向AI時代,企業選才標準與組織文化也正同步轉型。104人力銀行人資長鍾文雄今日於2025 Amazon Web Services(AWS)台灣雲端高峰會分享AI時代下台灣企業的人才需求趨勢,整體AI人才需求較去年同期成長9.1%,發展面向則逐漸從研發推展至應用製造,許多企業已啟動應用AI於組織與人才的數位轉型計畫,建議企業善用外部資源提升員工的「學習力x科技力x溝通力」三大核心職能,打造具未來競爭力的智慧企業。 生成式AI升溫企業啟動組織人才數位轉型計畫 根據104人力銀行最新統計,2025年第二季AI相關工作機會達12.1萬個,若以年增幅來看,整體市場對AI人才的需求較去年同期成長9.1%,而AI工作機會最多的前三大產業當中,以第二名的一般製造業年增16%最顯著,其次為第三名批發/零售/傳直銷業15.3%,工作機會最多的電子資訊/軟體/半導體業年增幅則為1.2%,顯示AI人才需求已從早期的技術研發邁入快速擴張的應用階段。 104人力銀行人資長鍾文雄表示,近期國內外研究機構與104觀察發現,許多企業人資已啟動AI在組織與人才數位轉型計畫的規劃、準備與實驗,例如104本身就將AI科技的應用融入在員工創新思維的行為展現上,實際推動全體員工的AI訓練課程,獎勵同仁運用AI在開發產品服務與改善工作流程,AI工具的應用能力也已列入人才聘僱的標配項目。 人才培育成顯學「學習力x科技力x溝通力」打造AI核心職能 企業對於AI人才的需求與日俱增,除了提升人才的專業能力,核心職能則包含學習力、科技力與溝通力:學習力是不設限的涉獵跨域整合專業知識,科技力是掌握數位工具提升工作效能,溝通力則是具備聚焦問題、解決問題的跨領域溝通能力。 鍾文雄提醒,中小企業在有限資源下,可善用政府提供的訓練課程,如勞動部的人力資源提升計畫、產業人才投資計畫,或是參加iPAS經濟部產業人才能力鑑定的AI應用規劃師能力鑑定,都可以提升員工的數位能力。其次也可以善用具有公信力的顧問、輔導機構,透過合作開課、產學合作計畫,持續培育公司AI與數位人才。 整合學習平台與履歷資料庫  104運用AWS技術資源打造AI即戰力人才鏈 AWS台灣暨香港總經理王定愷表示,「AWS致力於培育台灣下一代的科技人才,這體現在我們長期的承諾與在地投資。自2014年以來,AWS已在台灣培育超過20萬名雲端人才,透過今年Computex甫宣布的『零介入科技計畫』(Zero-Intervention Technology Program),我們將進一步擴大人才培育的規模,並以AWS雲端服務與課程資源助力104『AI人才就緒計畫』,期能協助更多求職與轉職者習得實戰技能,為產業提供即戰力人才。隨著AWS全新亞太(台北)區域的啟用,我們將結合在地基礎建設與人才發展優勢,全力支援台灣企業在全球數位經濟中保持創新動能與競爭優勢。」 「AI人才就緒計畫」為104人力銀行於2025年啟動的重點項目,預計首年觸及超過3萬名學習者,將AWS官方課程上架至104學習精靈平台,導入超過300萬筆學習紀錄至履歷系統,結合課程推廣、證照推薦、履歷回寫與職缺媒合,為台灣職場注入AI及數位動能。 更多AI趨勢,你還會想看 搶攻12.1萬個AI工作!104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人 《綠領人才就業趨勢報告》每月徵2.2萬名綠領人才!綠領AI人才缺口激增到4,300個
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告別制式勞動,迎向 AI 時代人才的變革與重構

從 AI、大數據到雲端運算,智慧科技持續重塑企業運作模式,也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具,而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時,企業對人才的期待,也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場,產業競爭的焦點,逐漸從單純的效能與技術規格面,轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。 文/104人力銀行 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 本文導覽: 先定義後拆解,掌握工具且能同時進化的優勢 AI 不是取代能力,而是重新設計組織的槓桿 AI 改變的不只是工具,而是人才競爭的基準 無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技,亦或是持續推動流程優化的技嘉科技,皆不約而同指出:AI 並不是單一技術的導入,而是從根本上,重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。 先定義後拆解,掌握工具且能同時進化的優勢 趨勢科技指出,在資安產業中,AI 的導入不僅提升效率,更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的,已非能單純完成任務的工程師,而是要能理解問題、拆解問題,並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才,不再是會不會寫 code,而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題,並把它真正放進工作流程裡。」 這樣的轉變,使「會寫程式」逐步從門檻條件,轉變為一種基本能力。 KDAN 凱鈿則觀察到,企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試,多半以程式語言的熟悉度為主,然而當 AI 加入成為日常工具,真正拉開差距的,反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師,程式語言熟悉度大概佔六、七成,思考能力佔三、四成;現在幾乎倒過來。」甚至可以說,判斷能力及邏輯架構,已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外,AI 也在重新設計工作流程本身。 AI 不是取代能力,而是重新設計組織的槓桿 面對 AI 帶來的轉型壓力,騰雲科技則是認為,企業需要的人才,除了熟悉新工具,得要能解構既有的流程與模式,並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧,將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解,再結合新工具進行徹底重構,以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下,AI 並非取代既有能力,反倒成為推動組織再造的重要槓桿。 相較之下,在硬體與韌體研發領域,AI 帶來的影響則呈現不同面貌。 AI 的導入並非突然出現,而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示,當標準化與重複性的工作逐步由工具接手,企業在選才的課題上,反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代,反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強,人真正不可取代的,仍然是持續學習、理解問題,以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」 也因此,雖分處不同產業與戰略位置的四家企業,卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容,也對工程師的角色重新定位,然而企業真正關注的,不是誰會被取代,而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。 AI 改變的不只是工具,而是人才競爭的基準 當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成,甚至是輔佐當下決策的研判時,隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類? 觀察四家受訪的企業,答案竟出乎意料地一致:AI 並不會讓「人」變得不重要,而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是,企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手,真正拉開差距的,不是技術的熟練度,而是能否理解問題、拆解流程,並持續與新工具共同進化的能力。 正如受訪者所指出:「不是 AI 會取代人,而是會用 AI 的人,會取代不會用 AI 的人。」對企業而言,這意味著選才邏輯正在改變;對求職者而言,也代表未來職場的競爭力,將來自於跨領域理解問題的能力,以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 掌握更多科技業人才趨勢,大家都在看這些: 告別制式勞動、迎向職能重構:騰雲科技在 AI 時代的破局商業學 AI 時代,寫程式不再是護身符——KDAN 凱鈿重新定義「好人才」 AI 時代的研發現場:回歸人才特質,技嘉如何重新定義工程師的工作方式 在趨勢科技,唯一的競爭對手是駭客:AI 時代下,資安人才與研發現場的真實變化
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廣達、緯創徵召量子電腦人才!台灣電子五哥研發落地加速搶人

2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載 電子五哥廣達(2382)、緯創(3231)開徵量子電腦工程師職缺,顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發,廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才,而緯創徵才範圍更大,從晶片封測到軟硬體整合全面徵才,兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。 台灣科技產業下游開始布局量子科技,緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才,其中,緯創設定人數無上限,徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗,如位元相干時間改良(讓電腦運算更穩定更持久),最後是軟硬體整合改良。 緯創徵召量子人才的廣度極大,也凸顯布局量子電腦技術的企圖心,期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示,對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。 林憲銘更透露,將購買一座32量子位元的超導量子機器,與AI伺服器進行連線運算測試,未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺,也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。 [joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1'] 廣達此次開出1~2位量子人才需求名額,強調需要出差,符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息,廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定,該部分人才技能偏向後段硬體面。 [joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1'] 金寶電子(2312)與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台,在電子業下游跑得相當快,下半年第一版本將展開測試,董事長許介立也透露,除超導體新創,目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱,目前投資國外新創已有2~3家,未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。 對此,鴻海(2317)董事張慶瑞表示,台灣產業確實開始動起來!他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足,除缺乏產業留才,導致培育的人才畢業後面臨無處可去,只得去台積電(2330)就職或出國就業窘境。 在政府合併AI新十大建設推動方案中,量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一,與矽光子及機器人位階相當,政府也從2022~2026年五年內投入80億元打造業合作平台,建立量子國家隊。 張慶瑞日前接受訪問指出,本土培養的量子人才約有150至200人,畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。 [joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
【104職場力】・AI

用「優勢公式」找對夥伴!Google與DeepMind工程師如何用AI改寫能源產業

Google與DeepMind工程師如何用AI讓數據中心省電40%,並創辦AI節能新創?看懂能力、動機與洞見組成的「優勢公式」。本文節錄自《商品決勝點》。 文/傑克納普、約翰澤拉斯基 你的優勢是什麼?優勢會以能力(capability)、動機(motivation)與洞見(insight)三種形式出現。為了解釋這三種優勢如何發揮作用,我要帶你回2014年認識三個人。他們日後成為公司創辦人。看看你能否從接下來的段落,找出三人替專案帶來的優勢─並猜一猜他們最終建立哪一種公司。 首先是機械工程師凱蒂.霍夫曼(Katie Hoffman)。 2014年的一個平常日,凱蒂在各種工業設備之間走來走去,手上沾滿灰塵和油汙。她的視線順著亂七八糟的線路走,一下子接這台機器,一下子接那台機器。凱蒂帶領的團隊負責翻新工廠,裝上新型控制系統以發揮最佳效能。這份工作很重要的一環,就是找出舊系統是如何運作,而實際情形永遠和設計文件說的不一樣。 凱蒂盯著的那條線,連到又一個工廠文件上沒提到的感應器。她用手機拍下照片,備註幾句話,然後嘆氣。成功破解舊系統並改善效率,的確會帶來滿足感─但凱蒂心知肚明,再過幾年,又會有另一批人跑來這,拆掉她所有的心血,再度翻新工廠。在那之前,系統將停留在這次的更新,永遠不會改善,直到再度大改造。凱蒂感覺這樣很浪費,想必還有更好的辦法,但是該怎麼做? 接下來是吉姆.高(Jim Gao)─也是機械工程師。 2014年一個普通的一天,吉姆坐在控制室裡,地點是Google位於愛荷華州的龐大數據中心。這座數據中心當初在設計時,吉姆就參與了,但他今天和凱蒂一樣,想著有什麼辦法能改善效能。 廠內漆成亮色的藍綠紅黃管線,通往四面八方,讓這座數據中心看起來有如《超級瑪利歐》(Super Mario)遊戲被搬到現實世界,只不過沒有蘑菇和飛行龜,只有一排排的伺服器機櫃。 一年12個月,一週7天,白天黑夜不停歇,隨時有冷水流過那些五彩繽紛的管線,負責吸收與帶走伺服器產生的熱氣。冷卻管的確有用,但吉姆檢視控制室的讀數,忍不住感到失望。這個系統太耗電。每次機櫃開始升溫,管理數據中心的團隊就必須加快冷卻系統的輸出。加速時耗用的能源愈來愈多,但也不能不加速─伺服器過熱就會當機,網路將斷線。或許這樣的效率不彰是無法避免的,或許工程技術頂多就只能做到這樣,但吉姆總覺得哪裡怪怪的。他到底漏掉什麼? 最後一位是電腦科學家維達.潘奈薛凡(Veda Panneershelvam)。 在2014年平凡無奇的一天,維達坐在倫敦的桌旁寫程式。他和世界級的軟體工程師團隊合作,一起尋找人工智慧研究的聖盃:寫出能在圍棋賽中打敗人類的電腦程式。 如果你不熟悉圍棋,只需要知道很複雜就夠了。西洋棋有10123種可能的走法,但圍棋有10360種,令人難以置信。圍棋棋盤可能呈現的棋局狀態,還要多過宇宙裡的原子數! 如果要在圍棋取勝,維達和同事必須開發出新型的人工智慧做法,創造能看見未來的程式。2014年的時候,大部分的人認為這是癡人說夢,但維達只覺得興奮。如果AI連圍棋都能勝出,誰知道還能替人類解決其他哪些問題。 我們來回顧一下,先從顧客和問題講起: 凱蒂正在解決大型製造商的工業控制系統缺乏效率的問題。 吉姆正在解決Google有如吃電怪獸的數據中心。 維達正在解決……這個嘛,我不認為他實際上是在解決圍棋的問題。我認為他真正在處理的,其實是人腦處理複雜問題的能力有限。我認為他的「顧客」是全人類。我知道,這聽起來有一點過於宏大,但我認為確實如此。 好,那凱蒂、吉姆和維達的特殊優勢是什麼?剛才提過,優勢有三種。 首先是能力。能力是指你能做到很少人能比得上的事。如果你在大公司上班,你可能享有知名品牌的好處,或是專案有很多預算;如果你替迷你的新創公司工作,你的能力有可能是專注與快速行動。不過,最能派上用場的能力通常是傳統的專業技能(know-how): 凱蒂是機械工程專家,主要做工業控制。 吉姆也是機械工程師,專長是數據中心。 維達是電腦科學專家,專門做人工智慧。 凱蒂、吉姆和維達在各自的領域都是世界級的人才─有如女籃的凱特琳.克拉克(Caitlin Clark)與男籃的「詹皇」詹姆斯(LeBron James)─但光是他們的能力,還不足以完整呈現他們的獨特優勢。 接下來,我們來看第二種優勢:動機。動機是你想解決這個問題的特殊原因;你願意傾盡心力的事,別人不一定願意。動機也很重要,因為動機能指明一條路,讓你躍躍欲試,知道該在何處以什麼方式發揮長處。 凱蒂、吉姆和維達三位未來的創辦人,全都想要解決重要的問題,帶來正面的改變。這種精神令人欽佩,但過於籠統。我是說,很多人當然都想「讓世界更美好」─但唯有動機十分明確的時候,才能協助你決定該做什麼,所以講得再明確一點: 傳統的工業控制系統升級方式讓凱蒂沮喪。 實體系統的限制讓吉姆沮喪。 維達想運用AI替人類解決大型的問題。 注意到了嗎?以上三人中的兩人,主要是沮喪帶來了動力。如果你的動機也一樣,嘿,沒關係的。世上最優秀的產品,有的就是源自為現況感到憤慨、困惑、惱火、痛苦或抓狂。你不一定要從偉大的願景起步,憤怒也能帶來力量。 好,能力和動機加在一起後,三位未來創辦人的優勢變得更獨特。但他們分別會開哪種公司?讓我們進一步了解他們的故事。 兩年後,在2016年3月9日,維達站在南韓首爾四季飯店的會議室,透過現場影片串流,目不轉睛地看兩個人比賽圍棋。 棋桌的一方坐著李世乭,他是拿過18次世界冠軍的專業棋士。另一方則是業餘人士兼維達的同事。 維達看著同事下一個白子,接著注意力一下子回到會議室。電腦螢幕顯示數十張圖。「勝率圖」頓時表示對白方有利。 電腦認為能打敗看似無敵的冠軍李世乭。 過去幾天,維達和團隊成員─15名剛從倫敦飛來的電腦科學家─把會議室改造成臨時的控制中心。AI程式AlphaGo就是他們設計的。他們在控制中心把AlphaGo認為棋子該怎麼下,轉告給維達的同事,那名同事負責把棋子擺到真實世界的棋盤上。 那場比賽的贏家可以獲得100萬美金的獎金。有沒有人跟我一樣,覺得這個場景像是15名科學家合演高科技搶劫片《瞞天過海》?只不過李世乭其實是在和AI比賽,不是什麼祕密。裁判知道,李世乭知道,每個人都知道。全球各地轉播這場比賽,數百萬人觀戰,不過大部分的圍棋專家都認為圍棋太複雜,電腦不可能獲勝。 然而,在那個首爾的三月天,AlphaGo贏了。 數千英里外,吉姆仍在設法改良Google數據中心的冷卻系統。AlphaGo的故事如火如荼展開時,他偶然聽到這件事,備感著迷,開始追蹤首爾的最新情形,一點細節都不放過。 吉姆挖掘細節時得知,AlphaGo的AI使用「深度強化學習」(deep reinforcement learning)這個突破性的方法。吉姆冒出一個瘋狂的點子。深度強化學習會不會有助於冷卻數據中心?畢竟隨時找出最佳的控制配置,有一點像是在圍棋賽中找出最好的一步。 維達的團隊替DeepMind工作,而DeepMind是Google旗下的公司。這不正好。雖然吉姆沒見過他們,但嚴格來講大家都是同事。維達於是寄電子郵件給DeepMind團隊,解釋他的瘋狂點子。 維達認為這個數據中心的挑戰很吸引人,同意試試看。接下來密集的幾星期,維達、吉姆和DeepMind的工程師團隊,寫出新的深度強化學習程式,把Google數據中心的冷卻系統,交給這個新AI負責。 電力使用起初暴增,因為AI做起實驗,隨機調整控制設定,就像小朋友亂按汽車音響上的鈕。不過,AI也和幼兒一樣會學習,強化有效的策略,用電因此出現改善,再改善,持續改善,最後和AlphaGo一樣超越人類,Google數據中心的用電因此銳減四成。 我等一下會繼續說這則故事,但先來看維達和吉姆合作後發生的事。他們整合雙方的能力─吉姆的數據中心專業能力,加上維達的人工智慧魔法─打造出單打獨鬥生不出來的東西,發揮特殊的優勢。不過別急,好戲還在後頭。 2019年,吉姆和維達結識凱蒂─那位擅長翻新工業控制系統的機械工程師。三人開始討論如何能在Google以外的世界,減少能源浪費。廠房在加熱、冷卻與操作各種設備時,耗用大量的電力。AI也能在這方面幫上忙嗎? 吉姆和維達相信他們能大幅改善工廠的能源使用─但需要借重凱蒂的實務知識,才有辦法設計、販售與裝設解決方案。凱蒂曾在詮宏空調(Trane)、英格索蘭工程技術公司(Ingersoll-Rand)、雷神國防承包商(Raytheon)等企業,帶領過工程與創新團隊。她清楚製造商如何作決定,也了解工業控制系統的缺點。吉姆和維達熟悉的是Google經過精心設計的數據中心,而工業廠房的世界遠比那混亂─凱蒂則熟悉這個領域。三人決定放手一搏,辭去工作,在2019年底成立新創公司淮德拉(Phaidra)。 淮德拉是我們Character資本最早投資的一批公司,他們的故事深深啟發了地基衝刺。他們從大膽的專案起步:企圖運用AI讓各種工業廠房更有效率。他們測試點子,學習如何建立顧客的信任感,談成第一筆生意。淮德拉先在大型藥廠展開試行計畫,隔年拿到第一筆大訂單,在5座工業廠房部署AI,最終還把服務拓展至數據中心。維達、吉姆與凱蒂在2014年渴望見到的超越人類、具備適應性、能預測未來的系統,如今成真。 三人能成功的原因是第三種優勢也登場:洞見。 洞見是指對問題與顧客有深入的了解。洞見讓你擁有別人沒有的觀點。吉姆有數據中心的洞見,維達有深度強化學習的洞見,但淮德拉的策略能成真,仰仗的是凱蒂具備工業廠房─以及擁有那些工廠的企業─如何運作的洞見。 淮德拉三位創始人的能力與洞見加在一起,得出獨特的東西。你可以想成一條等式: 能力+洞見+動機=特殊優勢 凱蒂、吉姆和維達見面時,心想:「天啊!想想我們聯手能做到的事!」淮德拉公司或許算極端的例子,但你也能和團隊利用特有的優勢,帶來屬於你們的「天啊!」時刻。 節錄自:時報出版《商品決勝點:全球最成功的產品設計師如何讓顧客買單》/傑克納普, 約翰澤拉斯基 著
【104職場力】・團隊合作

「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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