專為HR設計的：Excel招募數據分析
104學習
SPSS統計分析
這項技能代表你能熟練運用統計軟體進行數據整理與分析，幫助企業從大量資料中找出趨勢、模式及關聯，進而支持決策制定。具備此能力，表示你能有效執行問卷調查結果分析、市場研究或業務數據評估，提升報告的專業度與說服力。對於行銷、市調、社會科學及人力資源等領域尤其重要，能大幅提高工作效率與精準度，是職場中極具競爭力的數據分析技能。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
【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
Power BI HR管理分析師【招募數據視覺化】
Excel職場必學統計分析
【績效管理-入門】企業績效目標設定及評估
Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力
AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI
資深經理人教你超強Excel數據力
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
SPSS統計分析與資料探勘
SPSS統計分析與資料探勘是一項專注於統計分析和資料挖掘的證照，旨在培養專業人士在各種領域中運用SPSS軟體進行數據分析和洞察。這項證照涵蓋了SPSS軟體的各個方面，包括資料輸入、清理、分析和視覺化。持有此證照的人能夠利用SPSS來進行複雜的統計分析，從而發現數據中的模式、趨勢和關聯性，並提出具有洞察力的解釋和建議。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
SSE Data Power Today國際認證
統計是目前處理不確定性最成熟的一門科學，俱備良好的統計知識，透過統計方法的整理與分析就能有效快速地將資料轉成一種數據資訊，進而提升決策品質與商業價值。具備基本的統計分析能力，有助於爾後適切的使用各種的高等統計方法，提升對於未來的決策分析與品質，也有助於職場上之所需。
Silicon Stone Education (SSE)
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)
SSE SAS Knowledge Today國際認證
SAS結合了高階的程式語言、資料處理與管理系統同時也是統計分析軟體。這一套整合型策略系統目前也不斷開發增進其採礦與視覺分析的強大功能並演化成為巨量資料處理的一項重要工具。據統計，世界著名的各大企業、政府機關、醫療院所與學術機構都會使用SAS軟體，作為資料處理與分析決策的主要工具。
Silicon Stone Education (SSE)
SSE Statistical Knowledge Today國際認證
統計學是一門可以應用到各行各業的實用科學。不論是人文、教育、社會、商業、管理，工程或者醫藥等等領域，都經常需要使用到它作為決策的依據。若能夠熟練並掌握統計學的思維邏輯，必能在各行各業中有更突出的表現。Silicon Stone Education國際認證機構有鑑於此，特別推出此與生活應用相關的統計學測驗，透過淺顯易懂的方式讓你輕易掌握重點，並融會貫通有關的統計知識。
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
精選貼文，掌握第一手知識
產品經理(PM)學習數據分析的好處！強化決策依據、提早發現問題等，提升你的產品市場競爭力
當產品經理 (PM) 掌握了數據分析能力後，可以更全面、深入地應用數據來推動產品成功，數據分析技能讓 PM 不僅能回答「發生了什麼」，還能進一步探索「為什麼會發生」和「我們應該怎麼做」，大幅增強了在產品開發中的核心價值。以下是數據分析對 PM 的詳細好處說明：
1. 強化決策依據
- 客觀數據支撐決策：傳統的決策過程可能依賴經驗或直覺，但數據分析可以提供具體的數字和趨勢，幫助 PM 以更客觀的角度看待問題。例如，針對某功能是否受歡迎，分析其使用數據和留存率就能提供比用戶反饋更有力的證據。
- 快速響應市場變化：透過分析市場數據（如用戶需求變化、競爭對手行動），PM 可以在市場出現變動時更快調整產品策略，搶占先機。
2. 識別問題並發現機會
- 找出用戶痛點：PM 可以通過數據分析識別用戶的困難，例如在某些功能流程中，發現有較多用戶流失，可能意味著該功能體驗需要優化。
- 發現新功能需求：從用戶行為數據中挖掘未來的潛在需求，例如發現用戶在特定情況下會頻繁使用某些功能，可能是新功能的開發方向。
- 市場細分：數據分析能幫助 PM 更清晰地識別目標客群，並了解各類用戶群的不同需求。例如，透過行為分析找出不同用戶群對產品功能的偏好，有利於制定更具針對性的產品策略。
3. 追蹤產品成效
- KPI 和指標監控：PM 可以透過分析各種關鍵績效指標 (KPI) 來判斷產品是否達到目標，如用戶留存率、活躍度和轉化率等。這有助於 PM 對產品發展進行定期檢查，確保方向符合目標。
- 衡量改版效果：每次產品的改版或新功能上線後，PM 可以透過數據分析追蹤改變的影響，如通過 A/B 測試來確定改動是否帶來正面結果，並從數據中了解具體影響程度。
- 數據驅動迭代：透過數據得出的 insights，PM 可以不斷優化和迭代產品，提升用戶體驗。例如，針對某些低互動率的功能，PM 可以根據分析結果找到改進方法。
4. 增強與數據團隊的合作
- 更好地表達需求：當 PM 具備基礎數據分析技能後，可以更精確地描述所需的數據指標和報告形式，避免因溝通不清而浪費數據團隊的時間。
- 提升分析報告的理解力：PM 可以更輕鬆地理解數據團隊提供的分析結果，快速從數據中提取重點，將結果轉化為行動方案，而不是依賴數據專家進行翻譯。
- 減少依賴並增加自主性：具備基本的數據技能後，PM 可以自己完成簡單的數據查詢與分析，減少對數據團隊的依賴，加速產品迭代過程。
5. 提升市場競爭力
- 更全面的市場理解：數據分析不僅幫助 PM 解讀自家產品的表現，也能分析市場動向、競爭對手的策略等。例如，透過第三方數據平台（如 Similarweb 或 App Annie）獲得競品流量來源、用戶行為偏好等。
- 前瞻性預測：在掌握了用戶行為、需求變化的數據趨勢後，PM 可以做出更前瞻的產品策略規劃。例如，預測某種新興需求的增長，並搶先推出對應功能
精選 AI寫企劃、看數據總是不能用？4種工作先排順序再交代，第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表，結果常常看起來很完整，卻不能直接用？
問題多半不在AI的能力，而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」，讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作，可以共用同一個骨架：
1. 交代目的與標準：給誰看？看完要做什麼決定？
2. 排好先後步驟：先要中間產物，確認後再往下做
3. 要求附上依據：出處、算法、引用原文，讓你能驗收
套到四種工作，各有一個先後順序：
① 寫企劃｜架構先定，內容後補
先寫明讀者與目的，請AI只給三個主張和大綱；確認後才補內容，每個數據都附出處，查不到就標「待查證」。
② 做研究｜大題切小題，說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題；每題比對三種來源、標出年份；說法互相衝突時，請AI並列出來，由你判斷。
③ 看數據｜問題先行，數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」，先寫成決策問題，例如「上季回購率下滑，是哪一群顧客流失」；講好期間、欄位和比較基準，只要兩三個關鍵發現，並附計算方式。
④ 審提案｜先找漏洞，後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重；再依事先講好的配分計分；最後請AI扮反方，提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤：
・一開口就要整篇成品，方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數，分數被第一印象帶走
小練習：挑一件你這週要交的工作，寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給＿＿看，看完要他＿＿。」
「先給我＿＿（大綱／小題清單／漏洞清單），我確認後再繼續。」
比較一下，和你平常的第一版差在哪裡。
想看完整的五分鐘影音說明，104學習免費課程「AI工作術」四堂已經上線，免費報名就能看：
第1堂｜5分鐘學會用AI寫企劃
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/57aed01b-9d82-4438-b09e-e2367abc0207
第2堂｜5分鐘學會用AI做研究
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d
第3堂｜5分鐘學會用AI看數據
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
第4堂｜5分鐘學會用AI審提案
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19983d11-9e93-41ae-9924-46f8d6cd47dd
也歡迎在留言分享：這四種工作，你最常請AI幫忙哪一種？有沒有哪一次的第一版特別好用（或特別難用）？
使用提醒：AI可能出錯，重要數字請自行查證；上傳資料前先確認公司規定，並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
「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！
從「難搞的低績效員工」到可管理的績效課題—HR 必備的診斷與處理策略
文／黃愛 Lilian Huang 104人資學院 資深專任顧問
績效其實等於「能力 × 意願」，處理低績效的第一步是釐清到底是哪一端出了問題。先檢視目標是否具挑戰性又可達成，避免因訂錯目標誤判員工；若是能力不足，可透過訓練、SOP或職務調整來支持；若是意願不足，則需透過面談釐清動機，並檢視主管互動與組織文化。管理者應以公平且具建設性的回饋促進進步，配合可量化的成長指標與定期檢視，將績效管理從零碎行為轉為制度、技能與文化並重的流程。
本文導覽
前言：績效 = 能力 × 意願(1) 先檢視目標是否合理(2) 區分能力問題與意願問題(3) 注意管理者回饋與認可的公平性(4) 強化進步導向的回饋機制將績效管理視為一門「藝術」與系統工程為什麼現在就要重視？需要協助把策略落地？
在許多公司裡，主管與老闆常抱怨：「這位員工績效太低，真難處理！」但在執行績效管理（績效管理、低績效員工、目標設定）時，我們常忽略一個簡單卻關鍵的出發點：績效 = 能力（ability） × 意願（willingness）。弄清楚是哪一端出了問題，才能有對症下藥的作法。
1. 先檢視目標是否合理
很多所謂的「低績效」，其實是目標訂錯了。目標應該既有挑戰性也要可達成—不是要求會騎腳踏車的人去開車。年度目標應考量外在情勢（通膨、競爭）與個人進步期待（經驗累積、勝任力提升），逐步提高，而不是一夕暴增。合理的目標設定是誤評低績效的第一道防線。
2. 區分能力問題與意願問題
能力不足時，檢視是否給予足夠訓練、SOP、範本與時間，或是否須調整到更適配的職務。意願問題則可能源自個人價值觀或外在環境（主管態度、文化認可）。透過面談與行為觀察釐清原因，才能決定是投入發展還是結束關係。
3. 注意管理者回饋與認可的公平性
績效文化會因主管反應而塑造成型。若主管只在「少數錯誤」時嚴厲批評，卻在「少數成功」時過度獎勵某些低基期人員，會讓持續穩健表現的優秀員工感到不公平，反而破壞動力。管理者應誠實回應每位員工的貢獻，兼顧進步肯定與長期表現獎勵。
4. 強化進步導向的回饋機制
對於努力但尚未到位的員工，除了給予資源與明確指導，還要及時肯定每一次的改善；對於一貫表現佳但偶有失誤者，也要以發展角度回饋，而非一味責難。建立可量化的成長指標與定期回顧，有助於讓員工看到自己的職涯軌跡。
將績效管理視為一門「藝術」與系統工程
優秀的績效管理結合制度（績效評估、目標管理）、技能（主管領導、回饋技巧）與文化（公平、透明）。HR 應主動學習管理典範、設計培訓課程，並可透過顧問協助與系統工具把流程標準化，降低人為偏差，提升決策品質。
為什麼現在就要重視？
有效的績效管理能提升員工生產力、降低流動成本並促進人才發展，是人才策略（人才發展、員工激勵）成功的關鍵。錯誤的處理方式不只傷害當事人，也會讓整體團隊出現「不敢優秀」或「只追求半成功」的扭曲行為。
需要協助把策略落地嗎？
104人資學院提供專業的績效管理顧問服務，包含目標設定流程設計、主管回饋訓練、績效制度建置及優化。若您想系統化改善績效管理、建立公平透明的評估機制，歡迎聯絡我們，讓專家協助您把「難處理的低績效」轉化為可管理、可成長的人才資產。
>> 索取【績效管理】難題解析影片
>> 立即諮詢 104【績效管理】顧問服務
PM 如何開始學習數據分析？由淺至深的學習步驟分享
學習數據分析對產品經理（PM）來說非常有幫助，透過掌握數據分析技能 PM 可以更深入理解用戶行為、產品績效以及市場趨勢，進而支持產品策略制定、優化功能、並做出更準確的決策。下面是更詳細的學習步驟和重點：
1. 學習基礎概念
- 統計基礎：了解平均值、標準差、變異數等統計學概念，這些基礎知識有助於理解數據的分佈和趨勢。例如，標準差可以幫助 PM 判斷數據是否集中，而變異數可以用於評估不同用戶群之間的行為差異。
- 概率和分佈：學習常見的數據分佈 (如常態分佈、正態分佈) 有助於理解 A/B 測試中的數據變異。了解基本的概率知識可以幫助 PM 理解樣本數據代表性，以便在小樣本測試中做出更可靠的決策。
2. 掌握數據處理工具
- Excel 或 Google Sheets：這些表格工具是初學者最容易上手的，且功能豐富。PM 可以學會如何使用公式進行數據篩選、樞紐分析 (Pivot Table)、VLOOKUP、篩選和排序。這些技能有助於簡單的數據清理和匯總，能快速得到初步結論。
- SQL：學會 SQL 是 PM 提升數據處理能力的有效方式。SQL 可用於直接從數據庫中提取和分析數據，如 MySQL、PostgreSQL 等。推薦練習查詢語句 (SELECT)、篩選條件 (WHERE)、分組和聚合 (GROUP BY) 等基礎語法，這些技能讓 PM 能夠有效地自助式查詢數據。
- 數據庫基礎：了解數據庫結構和基本概念（如表、字段、主鍵和外鍵）有助於 PM 更好地與數據團隊合作，並理解數據架構如何支持產品的數據需求。
3. 學習數據可視化
- 可視化工具：學會使用 Tableau、Google Data Studio 等工具來創建數據圖表，這可以幫助 PM 把複雜的數據結果以圖表呈現，更直觀地向團隊和利益相關者展示關鍵數據。
- Python 視覺化：若 PM 希望進一步加強數據分析能力，可以學習 Python 基礎語法，並使用 Matplotlib 和 Seaborn 等視覺化庫來生成高度自定義的圖表。透過這些工具，可以創建用戶行為趨勢圖、產品使用頻率圖等可視化報告。
- 了解圖表選擇：學會選擇合適的圖表來呈現數據，比如用折線圖來展示趨勢，用長條圖來比較類別數據，或用散點圖來查看兩個變量的關係。這樣 PM 可以根據數據特性選擇最佳圖表，有效呈現洞見。
4. 進階分析技能
- A/B 測試：A/B 測試是一種經常用於產品決策的方法。學習如何設計和解讀 A/B 測試結果有助於 PM 在產品改動中做出更科學的選擇，例如測試新功能的影響或不同設計版本的效果。了解統計顯著性和樣本量計算是 A/B 測試中重要的概念。
- 假設檢定：掌握 t 檢定、卡方檢定等基本統計檢定，這可以幫助 PM 驗證假設，判斷某項改變是否具有顯著性影響，從而更科學地進行功能優化。
- 回歸分析：學習簡單的線性回歸分析，這能幫助 PM 找出不同變量之間的關係，例如評估用戶行為（如登入次數）對留存率的影響，這有助於預測產品某些改動對用戶的影響。
5. 練習解讀結果
- 分析數據報告：PM 可以從定期數據報告中開始練習，學會辨別和解讀指標變化、趨勢走向，並根據數據中的異常找出原因。例如，使用者活躍度異常降低可能與某次功能改版相關。
- 數據駕駛儀 Dashboard：學會設計和使用數據駕駛儀 (Dashboard) 有助於追蹤產品的關鍵指標，PM 可以根據需要定期檢查主要數據，快速掌握產品現況，並及時反應問題。
- 形成洞見並提出建議：除了查看數據變動，PM 應練習從數據中發掘潛在洞見並提出改進建議。例如，若數據顯示用戶在某些步驟的流失率較高，可以考慮簡化操作流程，提升轉化率。
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>>
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
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
BA／SA／產品經理職涯升級：把需求分析經驗，變成履歷上看得見的商業分析力
如果你是 BA、SA、產品經理、PO，或正在參與系統導入、產品規劃、需求訪談相關工作，你可能早就在做商業分析。
只是很多時候，這些能力被包在日常工作裡，看起來像是：
🔸訪談使用者需求
🔸整理規格文件
🔸確認功能範圍
🔸協調業務、工程、設計與主管期待
🔸評估方案可行性
🔸排定需求優先順序
🔸處理需求變更與利害關係人溝通
這些工作看似瑣碎，其實背後都在回答一個核心問題：
這個需求，真的值得做嗎？
如果要做，怎麼做才會對組織、客戶與團隊產生價值？
這就是商業分析的價值。
很多 BA／SA／產品經理不是沒有專業，而是專業太常散落在一個個專案、一場場會議、一份份規格文件裡。
做了很多年，卻不一定能清楚整理成履歷上的能力、主管看得懂的價值，或跨部門可以信任的專業方法。
這也是為什麼，PMI-PBA® 很適合已經有需求分析、系統分析、產品規劃或專案協作經驗的人。
PMI-PBA® 的價值，不只是多一張國際證照，而是協助你把過去累積的需求經驗，整理成一套更完整、更系統化，也更容易被職場理解的商業分析能力。
對 BA 來說，PBA 可以幫助你把需求訪談、需求分析、利害關係人溝通與價值判斷整理得更有架構。
對 SA 來說，PBA 可以幫助你從系統規格與技術邏輯，再往前補上問題定義、需求釐清與方案評估能力。
對產品經理／PO 來說，PBA 可以幫助你更扎實地理解使用者需求、定義產品價值、評估優先順序，讓產品決策更有依據。
你做的不是單純寫需求文件，也不是只把大家說的話整理起來。
你真正做的是協助團隊釐清問題、看見價值、做出更好的決策。
為什麼 BA／SA／產品經理值得學 PMI-PBA®？
✅ 把需求分析經驗整理成國際認可的專業能力
✅ 強化問題定義、需求釐清與價值判斷能力
✅ 提升利害關係人溝通與跨部門協作能力
✅ 讓履歷上的專案經驗更有架構、更有說服力
✅ 從「把需求寫清楚」進一步走向「幫團隊做對決策」
如果你希望自己的專業不只是「做很多年」，而是能被更清楚地看見、理解與信任，PMI-PBA® 會是很值得規劃的下一步。
長宏 PMI-PBA® 第44屆視訊班
📅 課程日期：2026/09/05－2026/10/03，每週六
💻 上課方式：Zoom 線上直播＋錄影回放
🎯 適合對象：BA、SA、產品經理、PO、系統導入、需求分析、專案協作相關職能
📌 適合正在累積需求分析經驗，並希望把能力系統化、國際化的職場工作者
早一點開始整理自己的專業，未來在專案、轉職、升遷與跨部門協作中，就能早一點派上用場。
👉 歡迎預約報名：
https://www.pm-abc.com.tw/Member/Registration_PBA
⭐2026最新整理：WordPress 主機服務市場深度分析報告
企業級費用結構、投資回報與總體成本評估
WordPress 仍是 2026 年全球最具支配性的 CMS 系統，而隨著企業全面加速數位轉型，網站效能、資安風險控管與營運效率，已成為決定網站價值的三大核心指標。本報告以顧問視角，透過總體擁有成本（TCO）、投資回報率（ROI）與市場競爭態勢，深度分析 WordPress 主機的真實成本結構，並揭露企業普遍忽略的隱藏開銷。本研究亦指出：選擇正確的託管式主機比選擇便宜主機更能創造長期營收。若企業能導入戰國策集團等專業服務，其 TCO 最多可下降 40% 至 60%，顯著提升網站效能與獲利能力。⚡
一、2026 年 WordPress 主機市場現況
企業從「價格比較」轉向「風險控管」與「效能優化」
WordPress 市占率已突破 42%，但隨著 AI 搜尋引擎（AEO）與全球資安威脅急速升級，企業面對的挑戰已不再是建網站，而是如何維持網站 24 小時穩定、安全並具高效能。
挑戰一：共享主機過度超賣資源，使企業網站效能無法提升
挑戰二：資安威脅複雜化，使企業暴露於極高風險
挑戰三：AEO 時代網站速度成為搜尋排名核心指標
挑戰四：IT 人力成本攀升，企業無法自行維護主機
挑戰五：國外主機延遲過高，直接降低台灣市場轉換率
研究顯示：2026 年 WordPress 主機市場購買行為已從「買主機」變成「買維運能力」、「買風險控管」、「買效能保證」。🔥
二、WordPress 主機總體擁有成本（TCO）
企業真正付出的成本從來不在表面價格
多數企業誤以為主機的每月租金就是成本，但實際上，主機僅佔 TCO 的 20% 左右，其餘 80% 來自隱藏成本，包括人力、維護時間、資安、防護、效能損失與因停機造成的營收流失。
以下以顧問方式解析最常被忽略的四大 TCO 組成要素：
分析一：資本支出與營運支出的錯誤配置
許多企業仍傾向靠 VPS 或自建主機，導致一次性硬體花費高、折舊快與維護難度高。相較之下，託管式主機將所有管理工作外包給專業團隊，企業能以較低 OpEx（營運支出）取得更高效的主機營運品質，長期 TCO 最低。
分析二：資安成本是企業最容易忽略的黑洞 🔒
一次惡意程式清除的市場行情在 NT$20,000 起跳，而遭遇 SQL 入侵或弱點攻擊的企業，平均需要付出 2 至 8 週的品牌修復期。
研究顯示：
一次資安事件 = 至少 30 倍於主機費用的損失
託管主機提供每日掃描、主動防護、異地備份，可將此風險極大幅減少。
分析三：效能瓶頸造成的轉換率損失
網站載入速度每慢 1 秒，消費者跳出率平均增加 20%。在 AEO 時代，速度慢的網站不僅降低 SEO，也會降低 AI 搜尋引擎收錄。🚀
分析四：管理時間是企業最大的隱性開銷
如果 IT 人員年薪 NT$600,000，每年花 100 小時在主機維護上，就等於：
100 小時 × 每小時 NT$300 人力成本 = NT$30,000 的維護開銷
戰國策託管服務能讓企業每年節省大量 IT 時間，並讓人力重新投資在業務核心。
三、主機模式的市場價格與隱藏風險
表面便宜 ≠ 長期成本低
企業常見的主機模式包含共享主機、VPS、託管式主機、雲端主機與專屬主機，但每一種模式背後的隱藏成本差異極大。
分析一：共享主機看似最便宜，但最可能造成營收損失
分析二：VPS 需要技術能力，不適合沒有專職 IT 的企業
分析三：雲端主機流量成本極高，計價複雜，難以預算
分析四：託管式主機以固定費用涵蓋維護與資安，TCO 最可控
分析五：專屬主機雖強大，但適合大型企業，其 TCO 高且維護成本重
研究顯示：
共享主機使用一年後的實際 TCO，可能高於託管主機 2 至 3 倍。🔥
四、WordPress 託管主機的 ROI（投資回報）
為何託管式主機是 2026 企業最值得投資的網站資產？
分析一：速度提升直接帶動轉換率
若網站年營收 NT$1,000 萬，轉換率僅提升 0.3%，營收將增加 NT$300,000。
而多數託管主機可將載入速度從 3.5 秒降至 1.5 秒以上。
投資回報明顯高於主機費用本身。
經濟效益推估
共享主機年費約 NT$3,600
託管主機年費約 NT$18,000
但託管主機帶來的營收增長可突破 NT$1,000,000
成本差距被效益遠遠超越。
分析二：資安事件規避的隱性效益
一次網站掛點若導致 3 小時停機
企業可能損失：
業務損失 + 人力處理時間 + 品牌損害 = 數十萬至數百萬
託管式主機主動監控與攻擊防護，是最能降低長期危機開銷的模式。
五、案例研究
A 企業如何透過正確主機選擇讓年度 TCO 降低 60%
A 公司是一家內容電商，最初使用國際低價共享主機，遭遇以下困境：
困境一：網站載入需 4 秒以上，跳出率高達 50%
困境二：每月至少遭受一次惡意攻擊，需要 IT 人員手動清除
困境三：國外客服無中文支援，問題平均需 2 天才能解決
困境四：主機效能不穩定，導致廣告投放浪費
A 公司轉向戰國策集團的企業級 WordPress 託管主機後：
成果一：速度從 4.2 秒降至 1.3 秒
成果二：搜尋排名提升，使自然流量成長 35%
成果三：轉換率提升 18%
成果四：資安事件歸零
成果五：年度 TCO 從 NT$53,600 降至 NT$21,600
成果六：IT 人力時間節省 90 小時以上
此案例直接證明：託管主機的高報價其實是企業最省錢的選擇。
六、常見問題 FAQ（專業解答）
Q1：共享主機真的便宜嗎？
A：共享主機的表面費用便宜，但 I/O 限制、速度慢、容易遭駭、技術支援不足等隱性成本，使其 TCO 遠高於託管主機。
Q2：託管主機為何價格較高？
A：因為其將效能優化、資安防護、備份還原與監控一併內建，企業不需再支付額外維護費用，也能節省大量 IT 工時，整體 ROI 更高。
Q3：如何避免主機續約暴漲？
A：選擇像戰國策集團這樣承諾「首年價格 ≈ 續約價格」的服務商。低價共享主機則常在續約時暴漲數倍。
Q4：台灣企業是否應避免使用國外主機？
A：若市場在台灣，使用國外主機會導致高延遲與缺乏中文客服支援，TCO 與時間成本都更高，不建議。
Q5：為何備份服務是 TCO 的關鍵？
A：資料損毀一次，企業花費可能高達數十萬。託管式主機內建每日備份，是唯一能有效降低此風險的方法。
七、專業建議：顧問級 WordPress 主機採購策略
建議一：以 TCO 取代表面價格作為主機採購標準
最便宜的主機通常 TCO 最高。企業應根據效能、維護、人力成本與風險成本，制定 3 年以上的 TCO 預算。
建議二：將技術支援視為必要成本，而非附加價值
若主機沒有 24/7 中文支援，企業將為每一次問題付出大量時間與損失。這些隱性成本遠比主機價格更昂貴。💡
建議三：選擇提供託管服務的專業供應商
戰國策集團在 WordPress 主機領域具備超過 25 年經驗，其方案不只是主機，更是一套完整的性能管理、資安防護、備份策略與技術支援。
這能讓企業將網站營運風險降到最低、效益最大化。
戰國策集團
免費諮詢專線：0800-003-191
LINE 官方帳號：@119m
官方網站：nss.com.tw
什麼是「MarTech」？為什麼企業需要行銷科技來輔助營運？│職場百科
你聽過「MarTech」（行銷科技，Marketing Technology）嗎？為什麼很多知名企業、大品牌都認為建立完整的「MarTech」系統不只是能讓產品行銷更有效率，甚至能協助營運更上軌道？原因在於優異的「MarTech」將可以結合軟體、數據分析和自動化技術，做到高效率、省人工，有效讓數據來輔助決策，協助企業精準觸及目標受眾、最佳化行銷策略。
文／《104職場力》
本文導覽
什麼是「MarTech」？為什麼「MarTech」很重要？為什麼企業需要「MarTech」？「MarTech」的 六大領域1. 廣告與推廣（Advertising & Promotion）2. 內容及使用者體驗（Content & Experience）3. 社群與客戶關係管理（Social & Relationships）4. 商務與銷售（Commerce & Sales）5. 數據分析應用（Data）6. 整合管理（Management）「MarTech」和「AdTech」有什麼差別？
什麼是「MarTech」？
「MarTech」（行銷科技）是什麼？只要使用自動化技術就算是一種嗎？
簡單來說，「MarTech」是指運用軟體、數據分析與自動化技術來最佳化行銷策略，協助企業精準觸及目標受眾、提升運營效率並優化顧客體驗。
「MarTech」是由 Marketing 和 Technology 兩個單字組合而成，最早這個概念是在2011年由美國的工程師企業家 Scott Brinker 製作的「行銷科技地圖」（Martech Landscape）所提出，並且將行銷科技劃分為六個主要的領域：廣告與推廣（Advertising & Promotion）、內容及使用者體驗（Content & Experience）、社群與客戶關係管理（Social & Relationships）、商務與銷售（Commerce & Sales）、數據分析應用（Data）、整合管理（Management）。
簡單來說，「MarTech」要解決的問題是：
降低企業在行銷工作上的重複性與勞力密集的繁瑣工作。
讓過去持續累積、但始終無法被妥善運用的資料（Raw Data）發揮其效用。
延伸閱讀：數位行銷是什麼？想進入數位行銷的領域，應該要怎麼開始？
為什麼「MarTech」很重要？
現代企業的營運中，「數據與自動化」在行銷工作中的作用越來越重要。
由於行銷情境不斷變化、使用者行為變多、數位足跡龐大，因此「MarTech」的內容也越來越複雜，使品牌更能貼進過往被視為「碎片化」、「無從辨識」的消費者旅程。因此更突顯活用「MarTech」的重要性。
行銷技術會從頭到尾考慮執行需求，讓行銷人員能夠完整的擴展行銷工作。最後，MarTech 很重要的另一個原因，就是能夠改善我們與對手和顧客的溝通及合作方式。改善這些B2B和B2C關係（感覺你似乎更懂我了），對您與顧客建立的關係產生正面的雪球效應。
為什麼企業需要「MarTech」？
自動化執行： 將繁瑣的例行行銷工作（如 EDM 寄送、社群回覆）自動化。
數據驅動決策： 告別憑感覺猜測，依據精準的數據儀表板調整行銷預算。
優化顧客體驗： 透過系統記錄用戶足跡，提供高度客製化的內容與推薦服務。
[course_plugin api_type='course_id' title='【MarTech輔助行銷】一次搞懂GA4網站分析' id='ef846d56-f66a-4f57-9dba-188ac542e8d7']
「MarTech」的 六大領域
以實際應用面來說，被譽為「MarTech」之父的 Scott Brinker 將行銷科技切分為以下六種領域：
1. 廣告與推廣（Advertising & Promotion）
以科技技術優化關鍵字、社群等各種廣告形式，提供詳盡的報表資訊或自動優化服務，包含建議投放時間、TA輪廓、推廣形式與素材建議等等，藉此提高廣告投放的成效。
常見的工具如：Google Ads 與 Meta 廣告管理員。
[course_plugin api_type='course_id' title='Google Ads廣告投放認證保證班' id='1abeea86-5289-4d4d-910b-fad952bcdfd4']
2. 內容及使用者體驗（Content & Experience）
包含內容管理、網站建置及個人化體驗，運用科技打造更吸引消費者、讀者興趣的內容，打造更好的瀏覽閱讀體驗。內容包括影音、社群貼文、部落格文章、圖文資訊或電子報；體驗則包含UI及UX設計，甚至AR、VR等各種線上線下互動裝置等等。
常見的工具如：WordPress 與 HubSpot CMS。
[course_plugin api_type='course_id' title='AI內容企劃力實戰課' id='51189062-5156-4dec-9153-8464c6732b13']
3. 社群與客戶關係管理（Social & Relationships）
專注於社群媒體管理及客服自動化，在社群及客戶經營啟用更多的AI輔助工具也是一種，藉此提供更多元的互動方式或情境，協助企業更輕鬆的管理顧客資料、舉辦線上線下活動，以及經營社群、規劃合適的形象和宣傳素材。
常見的工具如：聊天機器人 BotBonnie 與 ManyChat。
[course_plugin api_type='course_id' title='數位行銷：社群、數據與銷售的13堂應用課' id='8030c976-04bc-48ce-acd2-6934b1f34d8d']
4. 商務與銷售（Commerce & Sales）
驅動銷售轉換與電子商務，透過「行銷科技」優化銷售系統與網站介面，包含支援線上支付、後端業務分潤與財務管理等服務，藉此提升銷售成效、改善企業內部作業效率，打造一站式的體驗。
常見的工具如：Shopify 與 B2B 常用的 Salesforce CRM。
[course_plugin api_type='course_id' title='零經驗也能學會電商行銷：一次搞懂邏輯架構、操作經營與數據指標' id='c52e5f9a-49f8-4f9b-8db0-08f5d25f5819']
5. 數據分析應用（Data）
追蹤、衡量並分析行銷成效。數據運用其實是「Martech」最核心的概念，以數據為基礎才能精準分析成效，進而應用在優化其他五大領域的行銷策略。
常用的工具如：Google Analytics 與 Mixpanel。
[course_plugin api_type='course_id' title='GA4 x Looker studio跨資料源整合＆動態報表實戰' id='3211ef4b-a0df-4e47-898b-450cbf8f2e5b']
6. 整合管理（Management）
統籌行銷專案與團隊協作，以科技協助規劃完善的行銷策略，包含各項資源與預算管理、系統與平台整合管理與分析。
常用的工具如：Asana 與 Trello。
[course_plugin api_type='course_id' title='Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力' id='68e834c3-e940-4ec5-bce1-bd78da37cc46']
「MarTech」和「AdTech」有什麼差別？
根據《amazon ads》的說明，像行銷和推廣有所不同，「MarTech」和「AdTech」（廣告科技的縮寫）兩個術語也不能互換使用。主要差別在於「AdTech」僅用於透過促銷商品來影響買家行為，而「MarTech」則用於實際建立，運行和管理廣告活動和其他行銷工作。
具體來說，「AdTech」是廣告策略和管理工具的總稱（如供應方平台 (SSP)、廣告交易平台和需求方平台 (DSP)），而「MarTech」則是顧客關係管理 (CRM) 軟體、社群媒體管理工具、電子郵件行銷解決方案等的使用方式，大部分涵蓋行銷人工作日常會使用的相關工具。
本文參考《amazon ads》、《wikipedia》資訊，經整理改寫。
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']
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！