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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！
運用「社會計量」實踐正向領導力，帶領團隊達成卓越績效！
文／ 八方整合社企 鄧慧文顧問
原文標題：當社會計量與正向領導力相遇
學者專家探索領導方式多年，領導非僅情感，需要解碼工具，而社會計量則是之一。社會計量由J. L. Moreno於1930年發展，科學測量人際關係，解決衝突、凝聚團隊、提升績效。常用技術如社會原子圖、光譜圖、相似圈等，引導團隊邁向正向領導目標。
追求績效是主管最重要的工作之一。多年來學者專家、企業組織嘗試以領導理論與科學驗證找到適合的領導方式，來促使團隊組織達成效能。領導不是感覺的產物，因為存有過去經驗的偏差（bias），領導像是抽象的密碼，必須透過工具解碼，而社會計量就是正向領導力的解碼工具。
何謂社會計量？
社會計量(Sociometry)是奧地利精神科醫師J. L. Moreno在1930年間發展出來的理論及技術，用以探索人際關係、人際選擇過程、與人際連結的社會測量科學，他在1946年說，社會計量是社會關係及人際關係量測的總稱。
社會計量可量測群體間所有的人際網絡與連結，也可以聚焦研究個人的網絡連結、團隊整體的人際網絡、或是不同團隊之間的網絡互動等。因此運用社會計量可以瞭解團隊中的個人、相互連結及團隊整體動力。社會計量技術已被證實在團隊中解決衝突、凝聚團隊、促進團隊績效的有效工具之一。
常用的社會計量技術
運用社會計量技術可評估團隊現況，並根據設定的介入目標，選擇適合的社會計量技術介入團隊、優化團隊動力、增進團隊工作效益，帶領團隊朝向正向領導力的目標前進。常用的社會計量技術：
(1) 社會原子圖
(2) 光譜圖
(3) 相似圈
(4) 優勢圈
(5) 區域型社會計量
(6) 地板評量
(7) 搭肩式社會計量
(8) 目標導向社會計量
以相似圈 (Circle of Similarities)為例：
相似圈又稱步入式社會計量(Step-in Sociometry)，幫助團體成員以行動方式表達選擇，確認、並經驗自己與其他成員產生連結、漸次融入團體的感覺。相似圈幫助團體成員意識到彼此間的相似性，使隱藏的連結變得顯而易見，從而提高團體整體聯繫與凝聚力。
例如主題：多元融合
1. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣是社會新鮮人? 也請你們往前站一步”
2. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣進公司前就是公司產品的鐵粉? 也請你們往前站一步”
帶領者的引導：
階段一：根據介入目標提出明確的問題
階段二：引導成員以行動表達選擇、進行分享、邀請有相似經驗/觀點者步入…
階段三：邀請成員分享選擇(what)及原因(why)
階段四：帶領者視團體動力狀況，邀請未往前步入的成員分享其不同經驗或觀點等，創造不同觀點成員間的正向連結。
台灣科技島，國家重點發展產業在高科技與生技醫療產業，主力在培育大量理工STEM人才的養成，較注重數學，事實，數據，科學與邏輯，相對於領導、管理、情緒調適、人際連結能力與互動技巧較少著墨，關鍵的領導力與軟實力是企業組織急需強化的重點。
當社會計量與正向領導力相遇：正向領導力實踐於企業組織，從內到外三大結構聚焦主管覺察自身Intra狀態，善用個人與團隊優勢觀點，盤點目前Inter與團隊關係狀態，並以社會計量技術方法與團隊產生正向連結關係，成為A TEAM適時獎勵、激勵士氣達成團隊績效。
參考資料：
八方整合正向領導力-職場社會計量專案團隊
正向領導力–職場社會計量師2023專訓班講義
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五大核心產品管理知識，幫助你成功轉型！(下) 數據分析、商業策略模式等要知道
當你想成為產品經理時，深入掌握產品管理的核心知識至關重要，上次介紹了五個，這篇將介紹其他五個關鍵知識， 數據分析與指標設置、商業策略與商業模式、跨部門協作與溝通、技術基礎知識、產品路線圖規劃，這些可以幫助你更全面地理解並應用這些概念：
6. 數據分析與指標設置（Data Analysis & Metrics）
數據分析是產品管理中做出數據驅動決策的基礎。這包括：
𖡡 數據收集：工具：使用Google Analytics、Mixpanel、Hotjar等工具收集用戶行為數據。
𖡡 數據分析：
- 方法：應用描述性分析、診斷性分析、預測性分析來理解數據背後的趨勢和模式。
- 技能：掌握SQL、Python等數據分析語言，提升數據處理和分析能力。
𖡡 指標設置：
- 關鍵績效指標（KPIs）：如活躍用戶數（DAU/MAU）、轉化率、留存率、客戶終身價值（CLV）等。
- 目標設定：根據業務目標設置具體的指標目標，並持續監測和優化。
𖡡 數據可視化：工具：使用Tableau、Power BI等工具將數據轉化為易於理解的視覺化報告，幫助團隊快速做出決策。
【實踐建議】
- 學習資源：參加數據分析課程（如Coursera、Udacity的數據分析專業課程），提升數據處理和分析能力。
- 實踐：在現有專案中應用數據分析方法，從數據中提取洞察，支持產品決策。
7. 商業策略與商業模式（Business Strategy & Business Models）
理解商業策略和商業模式是確保產品能在市場中取得成功的關鍵。這包括：
𖡡 商業策略：
- 類型：成本領導（Cost Leadership）、差異化（Differentiation）、專注（Focus）等。
- 制定：根據市場環境和競爭態勢，制定適合的商業策略以提升產品競爭力。
𖡡 商業模式：
- 框架：如商業模式畫布（Business Model Canvas），涵蓋價值主張、客戶細分、渠道、收入來源等九大要素。
- 創新：探索和設計創新的商業模式，以滿足市場需求和提升收入。
𖡡 財務分析：
- 基礎：理解基本的財務指標，如收入、成本、利潤、現金流等。
- 預測：進行財務預測和分析，確保產品的商業可行性和財務健康。
【實踐建議】
- 工具：使用商業模式畫布（Business Model Canvas）來規劃和分析商業模式。
- 方法論：學習戰略管理理論（如SWOT分析、PEST分析、波特五力分析），提升商業策略制定能力。
8. 跨部門協作與溝通（Cross-functional Collaboration & Communication）
產品經理需要與不同部門和團隊緊密合作，確保產品開發和推廣的順利進行。這包括：
𖡡 跨部門協作：
- 研發團隊：協調技術開發，確保產品功能和技術實現符合需求。
- 設計團隊：合作進行用戶體驗設計，確保產品界面和交互符合用戶需求。
- 市場團隊：制定和執行市場推廣策略，提升產品知名度和市場佔有率。
- 銷售團隊：支持銷售活動，提供產品培訓和銷售資料，幫助銷售團隊達成目標。
𖡡 溝通技巧：
- 清晰表達：能夠清晰地傳達產品願景、需求和優先級，確保所有相關方對產品方向有一致的理解。
- 傾聽與反饋：積極傾聽各部門的意見和反饋，及時調整產品策略和計劃。
- 衝突管理：有效處理跨部門合作中的衝突和分歧，促進團隊協作。
𖡡 工具：
- 使用協作工具（如Slack、Microsoft Teams）來促進即時溝通。
- 使用項目管理工具（如Jira、Trello）來協調和追蹤跨部門項目進展。
【實踐建議】
- 培養情商：提升情商（EQ），增強與不同背景和職能團隊合作的能力。
- 定期會議：舉辦定期的跨部門會議，保持信息透明和協作順暢。
9. 技術基礎知識（Technical Knowledge）
產品經理不需要成為技術專家，但具備基本的技術知識有助於更有效地與技術團隊合作。這包括：
𖡡 理解技術架構：
- 基本概念：了解前端、後端、數據庫、API等技術基本概念。
- 技術棧：熟悉公司產品所使用的技術棧，理解其優勢和限制。
𖡡 開發流程：
- 版本控制：了解Git等版本控制系統的基本操作。
- 持續集成/持續部署（CI/CD）：理解CI/CD的基本原則和流程，提升與開發團隊的協作效率。
𖡡 技術溝通：
- 術語理解：掌握基本的技術術語，能夠有效地與開發人員交流需求和問題。
- 問題解決：能夠理解技術限制和挑戰，協助制定可行的產品解決方案。
【實踐建議】
- 自學資源：利用在線資源（如Codecademy、Coursera的技術基礎課程）學習基本的編程和技術知識。
- 實踐經驗：參與技術項目或與開發團隊合作，獲取實際的技術經驗。
10. 產品路線圖規劃（Product Roadmapping）
產品路線圖是產品未來發展的戰略藍圖，幫助團隊和相關方了解產品的發展方向和計劃。這包括：
𖡡 路線圖構建：
- 短期與長期目標：平衡短期的功能需求和長期的戰略目標，確保產品發展的可持續性。
- 優先級設定：根據需求的重要性和資源限制，合理安排功能和改進的優先級。
𖡡 路線圖類型：
- 目標導向路線圖（Goal-oriented roadmap）：圍繞具體的業務目標和成果來構建。
- 功能導向路線圖（Feature-oriented roadmap）：以具體的功能和特性為核心進行規劃。
𖡡 溝通與分享：
- 內部共享：與團隊和相關部門分享路線圖，確保所有人對產品發展方向有一致的理解。
- 外部溝通：根據需要向投資人、客戶等外部相關方展示產品路線圖，提升透明度和信任度。
𖡡 路線圖管理：
- 靈活調整：根據市場變化和用戶反饋，定期更新和調整產品路線圖。
- 工具使用：利用產品路線圖工具（如Aha!、ProductPlan、Roadmunk）來設計和管理路線圖。
【實踐建議】
- 定期回顧：定期回顧和更新產品路線圖，根據實際情況調整計劃。
- 協作制定：與跨部門團隊共同制定路線圖，確保各方需求和資源的平衡。
- 視覺化呈現：使用視覺化工具將路線圖呈現得清晰易懂，方便各方理解和跟進。
【總結】
每個領域都有其獨特的重要性，綜合運用這些知識能夠提升你的產品管理能力，幫助你在職業生涯中取得更大的成功。以下是一些進一步的建議：
- 持續學習：產品管理是一個不斷演變的領域，保持學習的熱情，持續更新知識。
- 實踐應用：將學到的知識應用到實際工作中，通過實踐不斷提升技能。
- 尋求反饋：積極尋求同事和上司的反饋，了解自己的不足並加以改進。
- 建立網絡：參加產品管理社群、研討會和活動，與其他產品經理交流經驗和心得。
工作分配選對人，團隊績效再翻倍！
文： 小婉家族研究生 何美惠 | 工商心理實驗室
原標題：享受挑戰，樂在工作
挑戰性的工作能激發個人思維靈活性並提升競爭力。研究顯示，面對複雜任務，員工傾向投入更多努力，從中獲得成就感和情感滿足。管理者應依個性分配工作，賦予積極進取者更多挑戰，以發揮其潛力。此外，選擇適合的任務複雜度，能有效提升學習者的情緒投入和學習成果。
工作中總是充滿挑戰，能讓人思緒靈活，顯得更具有競爭力，Liu等(2020)提及任務複雜度，人們評估任務需求並分配更多的努力來解決更複雜的事物，喜歡系統地搜索高相關性決策，任務複雜度為影響人類績效和行為的重要任務特徵(Liu & Li, 2012)。Donovan等(2017)提出當員工從事複雜跨職能工作團隊中相較於簡單和重複的任務時，較能索取完整資源且更顯得有競爭力，因此管理者在工作安排上，因應每個人的個性不同，分配不同的工作任務，將具有企圖心且積極度的員工賦予高複雜任務，具有更好的績效(Macey et al.,2009)。
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根據學習情緒的控制價值理論(Pekrun,1992)認為環境因素會因個人對事情的價值評估，進而對情緒產生間接影響，主要取決於對事情的控制與價值的認知評估。對於知識更豐富的學習者來說，由於從低複雜性的任務中沒有什麼新東西可以學習，這些學習者可能會產生挫敗感（Schrader & Nett, 2018）對他們的學習可能會受到抑制。當被賦予過於簡單的任務時，高知識技術學習者的表現可能會比預期的差。然而，學習者也可能傾向於選擇他們認為更困難的任務而不是簡單的任務，以獲得更高的情感獎勵，當新手面臨相對更複雜的任務挑戰時，樂趣會增加，認知資源的使用和學習表現也會增加。因此，具有挑戰性的新手在更困難的任務上的表現比預期的要好(Likourezos & Kalyuga, 2017）。
小婉家族研究生 美美
參考資料：
Donovan, J. J., Hafsteinsson, L. G., & Lorenzet, S. J. (2017). The interactive effects of achievement goals and task complexity on enjoyment, mental focus, and effort. Journal of Applied Social Psychology, 48(3), 136-149.
Likourezos, V., & Kalyuga, S. (2017). Instruction-first and problem-solving-first approaches: Alternative pathways to learning complex tasks. Instructional Science, 45(2), 195–219.
Liu, P., & Li, Z. (2012). Task complexity: A review and conceptualization framework. International Journal of Industrial Ergonomics, 42(6), 553–568.
Liu, X., Peng, H., & Pu, B. (2020). Age differences in the decision information search: The roles of task complexity and task relevance. Cognitive Development, 54, 100877.
Macey, W. H., Schneider, B., Barbera, K. M., & Young, S. A. (2009). Employee engagement: Tools for analysis, practice and competitive advantage. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell. Retrieved from https://doi. org/10.1002/9781444306538
Pekrun, R. (1992). Expectancy-value theory of anxiety: Overview and implications. In D. G. Forgays, T. Sosnowski, & K. Wresniewski (Eds.), Anxiety: Recent developments in cognitive, psychophsysiological and health research (pp. 23-41). Washington, DC: Hemisphere.
Schrader, C., & Nett, U. (2018). The perception of control as a predictor of emotional trends during gameplay. Learning & Instruction,54, 62–72. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2017.08.002
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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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從識人到用人：剖析性格特質，優化團隊組織配置
文／104人資學院
本文探討了企業在招募和管理人才過程中，如何透過剖析性格特質來優化團隊組織配置。僅僅依賴履歷和技能無法完全預測一位員工的適應性，性格特質乃是成功的關鍵。透過五大人格理論研發的性格量表，企業能夠深入了解求職者的情緒穩定性、合作性與創造力等，避免因性格不合而造成的離職風險。針對員工特質的精準配對，幫助主管制定適合的管理策略，促進團隊合作與穩定性。最終，透過科學的性格洞察，企業可提升選才準確度，打造高效團隊。
本文導覽
性格特質：選對人的關鍵依據
用人選才：從單一特質到性格組合
帶人管理：讓性格成為「用才依據」
性格X職務配對：提升久任與績效
實際應用：從團隊默契到領導選育
讓104測評中心成為選才用才的智囊
在招募與管理人才的過程中，常見一種情況是：履歷看起來完美、技能符合需求，但進入團隊後卻發現適應不良、溝通卡關，甚至短期內離職。這些問題往往不是能力不足，而是「性格不合適」。企業若能在選才階段就洞察性格特質，不僅能預測穩定度，更能提升整體團隊效能。
104人資學院資深專任顧問李冠輝在「精準選才×有效帶人：探索性格特質，打造高效團隊」的講座中指出，現代用人不能只看冰山上的專業技能，還要深入冰山下的性格特質與動機，才能找到「合得來、留得住、帶得動」的團隊成員。
性格特質：選對人的關鍵依據
我們過去常說「選才看能力、用才靠管理」，但李顧問提醒，性格才是決定這個人能否發揮所長的潛在條件。即使具備相同能力與背景，不同性格的人，在壓力下的表現、團隊互動、學習意願、接受回饋的方式都可能大相逕庭。
以五大人格理論（Big Five）為基礎，104測評中心設計的「性格量表」涵蓋情緒穩定性、親和樂群性、勤勉謹慎性、外向實踐性與經驗開放性等五大面向，細分為27項行為指標。例如：
抗壓性與情緒調適：預測應徵者面對壓力時的穩定度。
合作性與社交性：評估其團隊協作的潛能。
謹慎性與堅毅性：反映執行任務的細緻度與持久度。
企圖心與表現性：洞察其主動性與成果導向程度。
創造力與思辨性：判斷其應變能力與創新潛力。
透過短短15分鐘的測驗，就能掌握個人性格在各面向的相對位置，有效避免只看履歷或面談時留下的表面印象。
用人選才：從單一特質到性格組合
用對人，比用強的人更重要。李顧問強調，選才時不能只單點看「這個人有沒有責任感」，而是要思考多種性格的組合。例如：
企圖心高但堅毅性低：可能容易放棄、不穩定。
影響性高但同理心低：可能擅長說服卻易忽略他人感受，造成團隊摩擦。
合作性高但創造力低：或許適合穩定執行型的職位，但不利於創新任務。
這些組合的解讀，不僅有助於選才，也能幫助主管安排任務與溝通策略。104測評中心的報表設計，除了呈現各項性格指標的高低位置，也會提示可能的互補或風險組合，幫助HR與主管做出更立體的判斷。
帶人管理：讓性格成為「用才依據」
主管常面臨一個難題：部屬能力不錯，卻總是與他人發生摩擦、無法主動溝通，或無法承受壓力。這時若沒有性格上的理解，容易將問題簡化為「態度不好」，甚至錯失培育的可能性。
透過性格測評，主管能夠：
找到適合每位成員的工作風格與溝通方式。
避免高潛力人才因誤解而流失。
在帶領團隊時，運用差異性打造互補結構，而非一味追求同質化。
舉例來說，一位企圖心強但抗壓性低的新人，若在初期就安排大量獨立挑戰任務，可能會因壓力導致挫敗感，反而打擊信心。但若安排一位謹慎且穩定的資深同事進行協作，不但能保留其主動性，還能給予情緒支持，降低離職風險。
性格X職務配對：提升久任與績效
104測評中心根據多年大數據建立了「穩定任職模型」，能協助企業預測候選人是否具備長期穩定任職的性格特質。這在高流動率如客服、零售、行政助理等職位中尤其關鍵。
例如，具備「守成性」、「知足性」、「順應性」、「責任感」的員工，在偏重執行面、變動低的職務中通常更能久任、累積經驗、發揮穩定價值。相反地，若員工較具備「創意」與「冒險」特質，卻安排單調例行的工作給他，反而容易出現不穩定、不滿足的情緒，導致高離職率。因此，正確的性格與職務匹配，不只是找對人，更是留住人的重要關鍵。
實際應用：從團隊默契到領導選育
除了選才與用才，性格測評也能幫助組織理解整體團隊的運作模式。例如：
團隊是否過度集中在某一性格面向（如保守、低冒險），導致創新停滯？
是否缺乏情緒穩定與表現導向的中堅人才，造成執行落差？
團隊成員彼此的合作性、順從性、社交性差異大，導致溝通不良？
透過性格分析，企業能建立屬於自己的「團隊性格常模」，日後無論新招進來的是業務、行銷、PM或主管，都能更準確地評估其與現有文化的融合度。
讓104測評中心成為選才用才的智囊
人才不是用看的就能了解，也不是靠面談就能摸清。若你希望：
增加選才準確度，避免誤判與流失
協助主管理解團隊，提升帶人效率
建立符合企業文化與需求的性格選才標準
歡迎與【104測評中心】聯繫，從性格洞察出發，打造高效協作的團隊生態。讓我們一起讓「人」與「位置」的配對，不再靠運氣，而是靠科學。
>> 延伸閱讀：章魚、劍魚、海豚，你是哪一種？五大人格×海洋角色，秒懂人才性格職場力！
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揭秘Excel 5大缺點：大數據崩潰、安全漏洞、協作困境的辦公必讀攻略
Excel作為全球廣泛使用的辦公軟體，無論是數據分析還是日常報表製作，都經常出現在工作流程中。然而，隨著數據量和協作需求的增加，Excel缺點逐漸顯現。本文將深入剖析 Excel 的五大常見缺點，包括大數據處理、協作功能、自動化能力、數據可視化選項及安全性問題，幫助你更清楚了解這些局限如何影響工作效率，並提供解決方案。
1. 大數據處理能力有限，Excel單表最多1,048,576列，大型數據集易導致系統崩潰。
例如：
分析百萬客戶數據，Excel速度緩慢甚至當機
處理年度銷售數據（超過100萬筆交易）時，公式計算變得極其緩慢
導入大型CSV文件（如氣象數據）時，Excel可能無法完全加載所有數據
2. 協作功能不足 多人同時編輯困難，版本控制複雜。
例如：
團隊共同編輯銷售報表，常發生覆蓋他人修改情況
財務部門合作製作年度預算，需要通過電子郵件來回發送文件，導致版本混亂
跨國團隊協作時，無法即時看到他人的修改，造成工作重複
3. 自動化程度低 重複性工作難以自動化，需要額外學習VBA。
例如：
每日更新庫存報表，需手動複製貼上數據
月底需要手動合併來自不同部門的報表
定期從多個數據源提取數據並整合，每次都需要手動操作
4. 數據可視化選項有限 圖表類型固定，客製化程度不高。
例如：
想製作互動式地圖圖表展示銷售分佈，Excel內建功能無法滿足
需要創建複雜的多維度圖表來分析客戶行為，Excel圖表選項不足
製作動態儀表板以實時展示公司KPI，Excel難以實現
5. 安全性問題 密碼保護脆弱，文件易被竊取或損壞。
例如：
重要財務報表僅靠Excel密碼保護，存在安全隱患
員工離職帶走包含客戶信息的Excel文件，公司無法追蹤或遠程刪除
Excel文件被病毒感染，導致關鍵數據損壞且無法恢復
✅結語：
雖然Excel缺點明顯，但認識這些局限後，你可以更明智地選擇適合的工具和方法來提升工作效率。學習如何突破這些限制，將能讓你的數據處理和協作能力更上一層樓，確保在職場上保持競爭力。現在就行動，善用替代方案，讓Excel成為助力，而非阻礙。
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
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。
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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
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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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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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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
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【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
[joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3']
【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
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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
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