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「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
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1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
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用Power BI 做視覺化數據分析，企業導入時會遇到六大階段
HR數位轉型怎麼做？以數據分析為驅動
從這15個數據指標，開始建立你的招募漏斗
你的招募數據報告，老闆看不懂？ 因為你沒有「資料視覺化」
HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
精選 Claude 該選 Haiku、Sonnet、Opus 還是 Fable？三個問題選對模型，額度用更久
同一個問題丟給 Claude，有時又快又好，有時卻等很久、還把額度用光？
問題往往不在你的提問，而是模型沒選對。
打開 Claude 的模型選單，會看到四個名字。可以把它們想成四種同事：
Haiku：反應最快的助理，適合快速摘要、擷取重點（免費版可用）
Sonnet：什麼都能接的主力，寫作、分析、程式都行（免費版可用）
Opus：擅長深度思考的資深顧問，適合複雜研究與推理（Pro 以上）
Fable：能自己規劃、自己檢查的專案負責人，適合從零做出完整成品（付費方案）
能力越強，回答越慢，也越吃使用額度。拿 Opus 或 Fable 去做 Haiku 就能完成的事，只是白白燒掉額度。
選之前，先問自己三個問題：
1. 這件事要想多深？
查詞、摘要新聞 → 輕的模型就夠；比較企劃、找數據矛盾 → 需要深度思考
2. 做錯的代價多大？
內部草稿 → 錯了改就好；要給主管決策、要對外發布 → 用更強的模型，也要更仔細檢查
3. 要它自己做多久？
一問一答 → Sonnet 就很夠；從粗略想法做到完整成品 → 交給 Fable
記住一個原則：先輕後重，不夠再升級。
Haiku → Sonnet → Opus → Fable
另外，選單裡還有一個「Effort（思考深度）」：整理會議紀錄時調低，回得快；審合約、找風險時調高，想得更完整。
最常見的三個錯誤：
・什麼都用最強的模型
・答案不好只會換模型，卻沒先把需求講清楚
・只看答案長短，不看有沒有抓到重點
小練習：下面三件工作，你會各選哪個模型？
① 回覆客戶的簡單詢問
② 分析半年銷售數據寫成報告
③ 從零規劃一套新人訓練
（參考答案：① Haiku ② 先用 Sonnet，要給主管決策就升 Opus ③ Fable）
想看完整五分鐘影音說明，104學習免費課程「5分鐘學會挑選Claude模式」已經上線，免費報名就能看：
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/47f0bb26-3b67-4f8c-80f4-39dd215c0d01
也歡迎在留言分享：你平常最常用哪個模型？有沒有拿兩個模型比較過同一件工作？
資料來源：
Claude Academy〈Choosing the right Claude model〉
https://academy.claude.com/tutorials/choosing-the-right-claude-model
（模型版本與方案以 2026 年 11 月官方說明為準：Haiku 5.5、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1）
4個不該再用AI工具做報告的真相！推薦AI Agent生成簡報，自動化任務：找資料、圖表分析、PPT設計
文 /職迷不霧
用 AI 工具像 Gamma 、 ChatGPT 做報告是多數人的推薦💻 雖然可以快速生成簡報 PPT ，但內容和資料的品質真的有符合你的標準嗎？是不是還要花很多時間編輯？終於，全球首款 AI 代理 Manus 來了👏 你有更專業的選擇！這篇文章要用 AI 簡報工具的 4 大真相來對比 AI Agent 厲害的自動化任務
4 個不該再用 AI 工具做報告的真相（點擊快速抵達）
真相1. AI 簡報工具內容完整度不足
真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低
真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的
真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印
剛好迷編我這週要做競業分析，我就用一樣的指令，同時請 AI 簡報工具與 AI Agent 幫我製作簡報 請幫這個IG：https://www.instagram.com/career_noloss?igsh=eHI0cnYwd2JqaXo1&utm_source=qr 做競業IG分析，比較對象要有3個IG帳號 先來看看第一個血淋淋的比較👇👇👇
真相1. AI 簡報工具內容完整度不足
為了讓看報告的人可以快速理解，通常簡報一開始的目錄與前言說明是很重要的！可以很明顯的看到 AI 簡報工具（左）只有粗淺的一段話介紹，而 AI Agent（右） 能寫出有邏輯的目錄，還幫我自動生成研究背景、研究目標與方法🔍，沒想到只要我一句簡單的話，然後附上 IG 連結，他就可以寫得這麼詳細！在沒有讓他接管登入我 IG 帳號的情況下，可以做到這種程度真的很厲害呢👏
而且我確認過了， AI Agent 找出來的資料都是最新、正確的數據！
同時我也測試了其他 AI 簡報工具...超殘酷......有些甚至沒有讀取 IG 網址的能力😭😭😭
點擊快速回目錄⤴
真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低
這一頁是在分析我經營的職迷不霧 IG 與其他競業 IG 的比較，AI 簡報工具（左）用 AI 繪圖生成了一張意義不明的照片，看似漂亮實則沒有幫助👎。在簡報中，放圖片是為了幫助讀者理解和加強記憶，是文字很重要的視覺輔助，別為了填滿空白而塞進與主題無關的圖片～這樣會讓簡報扣分喔～反觀，AI Agent（右）不僅圖文相符，還畫出了可參考的數據圖表，我一眼就能看出重點👀：四個帳號的比較分析、內容特性差異與綜合洞察
這是 Manus 在簡報中自動幫我生成不同款式的圖表，資料給的很完整，就是我需要的！資訊也都正確，我可以直接拿來用不用改！
點擊快速回目錄⤴
真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的
聊天機器人剛問世的時候，許多人都在擔心作家、文案寫手會被取代，但透過這一年間人們的大量使用，已經有專家盤點出用 ChatGPT 寫文的特徵，比如：重複出現相同的句型、過多不必要的連接詞、立場太過於中立...等等，這些缺陷就是我們常說的「 AI 味」 🤖。就算不是專家，只要每天在社群刷貼文的人，或多或少都能識別出某些貼文是 AI 寫的還是真人寫的。
而目前 AI 簡報工具也存在這樣的問題，以優劣分析這頁來說，就看到固定格式的句型「專業度高」、「實用性強」、「更新頻率高」，雖然 AI Agent 也是有一點點這種感覺，但至少看得出來他有在換句話說了，比如：，還會加上一點人類會說的字詞「可能」、「找出」...等等，讓文法看起來不那麼生硬✏️，不過迷編還是建議要自己再做潤飾調整喔～
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真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印
請 AI 幫忙做報告就是要省時省力，但往往 AI 簡報工具將檔案轉換成 PPT 格式後就嚴重跑版，甚至還有些投影片直接變成一張無法編輯的 JPG 圖片😭 最後反而花了更多時間做修修改改。改用 AI Agent 之後，輸出 PPT 跑版的問題減少很多，簡報中的 icon 圖示、色塊、頁碼都還可以再自己編輯調整，重點是沒。有。浮。水。印！
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看完 AI 工具和 AI Agent 的殘酷比較後，對 AI 代理的認識是不是又更進一步了呢😊 如果你對迷編使用的 AI Agent 很感興趣，可以試試 Manus AI ～ 現在就拿它來做報告吧！如果今天的文章有幫助到你，點這裡追蹤職迷不霧💗 我們是分享 AI & 職場成長內容的 IG ，幫助你天天偷學一點！加薪多一點！
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作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️
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2026年智慧工廠解決方案總持有成本（TCO）深度分析報告：評估、預算與投資回報的量化研究
本研究聚焦於2026年智慧工廠導入過程中的費用組成、成本變數與企業投資回報的科學化評估。分析顯示，多數製造業者在規劃智慧工廠時，容易低估隱性花費，包括數據治理、人員變革管理與系統整合開銷，導致預算偏差高達40%。透過總持有成本（Total Cost of Ownership, TCO）模型，本研究將硬體、軟體、系統整合、AI模組訂閱以及長期維運費用系統化拆解，並以市場價格與案例作為比較基準，提供企業能精準掌控成本效益的決策框架。分析亦指出，採用核心模組買斷搭配彈性AI模組訂閱的混合收費模式，能有效降低初期報價壓力並優化長期TCO，是2026年智慧製造的主流投資策略之一。戰國策集團在導入策略中扮演關鍵顧問角色，可協助企業減少不必要的成本並提升投資回報率。📈
一、市場概況：2026全球智慧製造產業與台灣市場洞察
全球智慧製造市場在2026年持續高速成長，驅動企業投入更高比例預算於自動化、AI運算與流程優化。以下為推動智慧工廠普及的三大關鍵力量：
成因一：工業物聯網（IIoT）成本大幅下降，使感測器與邊緣運算設備的部署不再是高門檻投資。
成因二：AI在瑕疵檢測、排程優化、預測性維護等領域成熟度提升，使智慧工廠的成本效益更具可量化價值。
成因三：供應鏈風險提升促使企業必須強化資訊透明化，智慧工廠成為降低營運風險與成本損失的最佳方式。
台灣製造業亦面臨結構性挑戰，需要智慧工廠作為升級動能：
挑戰一：舊有機台無法標準化輸出數據，整合難度造成高額工程花費。
挑戰二：初期建置成本與報價差異極大，使中小企業難以訂定精準預算。
挑戰三：資安風險與OT/IT融合需求，使維運成本逐年上升。
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二、費用結構分析：智慧工廠導入的總持有成本（TCO）拆解
智慧工廠的費用並非只看硬體採購與系統授權，而是橫跨五年甚至十年的長期成本結構。本節依照TCO模型，列出最影響企業預算的五大成本來源。
重點一：硬體與基礎建設成本
此項費用包含感測器、PLC、工業閘道器、伺服器與網路設備，是智慧工廠建置的基礎。工廠規模越大，設備越老舊，導入的成本越高。此部分通常占TCO的三成以上。
重點二：軟體授權與平台費用
包括MES、SCADA、WMS、排程系統、AI平台等授權成本，授權方式可能依據機台數、生產線數或使用者數而異。若採訂閱式收費，長期花費影響極大。
重點三：系統整合與客製化工程
整合舊機台、轉換協定、串接ERP、建置資料湖等費用，往往是企業最難精準評估的成本。此部分花費佔整體預算的變動幅度最大，也是造成報價差異最主要原因。
重點四：雲端運算與AI模型成本
若採用雲端平台運行AI模型（如PdM、AI Vision），將產生運算收費、儲存費用、資料傳輸成本。未控管時易導致開銷失守。
重點五：維運、升級與人員訓練成本
包含系統維護服務、版本更新、資安補丁、使用者教育訓練與變革管理等。不少企業忽略此項，使後期成本逐年攀升。
戰國策集團透過TCO精算模型協助企業拆解每項費用，讓決策者可預測五年總成本，避免因隱藏收費造成的預算偏差。📊
三、市場價格比較：不同智慧工廠供應商類型的成本差異
智慧工廠市場的報價落差極大，從100萬到1500萬以上都有可能。影響價格的關鍵不在技術名稱，而在於導入範圍、客製化深度與系統整合程度。
比較一：國際大型軟體商
以全球ERP/MES品牌為主，功能完整但授權費用高，導入期長，適合大型製造企業。其資安能力強，但每年維護費用也相對昂貴。
比較二：專業系統整合商
具備高彈性與多品牌整合能力，可因應台灣各類型生產線的複雜需求。報價範圍通常落在中高區間，但客製化成本變動大。
比較三：新創SaaS智慧工廠供應商
提供特定模組（如設備監控、AI辨識、能源管理），初期費用低、部署快速，但長期訂閱開銷需謹慎評估。
在三大類供應商中，戰國策集團提出的混合式費用模式（核心系統買斷 + AI模組訂閱）大幅降低企業初期成本，同時保留企業對關鍵數據的掌控權，是2026年台灣中小企業採用率最高的收費模式之一。
四、投資回報分析：智慧工廠ROI的量化模型
智慧工廠的價值在於成本節約與效率提升。本節使用ROI模型量化企業在導入後能獲得的實質效益。
效益一：設備綜合效率（OEE）提升
若OEE提升15%，對一條產線而言每年可增加數百小時有效產能，能直接轉化為更高產出價值。
效益二：品質改善與降低不良率
當不良率下降5%，原本每年上百萬的報廢與重工成本可直接被消除。
效益三：降低停機成本
企業常因機台故障造成大量成本損失，預測性維護可將停機成本降低40%以上。
效益四：提升換線與反應速度
換線速度快30%，可提升訂單彈性，使企業在高度不確定的市場下保持競爭力。
戰國策集團指出，若智慧工廠導入專案能準確聚焦核心瓶頸，回收期通常落在1.5年至3年；若導入AI視覺與預測性維護模組，回收期甚至可縮短至一年內。🚀
五、案例研究：中型電子製造商的智慧工廠成本效益成果
企業代號：明杰科技
規模：三條生產線、員工約兩百人
明杰科技面臨三大痛點：
痛點一：紙本工單造成資訊延遲，OEE長期低於60%。
痛點二：機台故障無法預測，全年停機成本高達三百萬元。
痛點三：收到的廠商報價差異巨大，難以判斷成本合理性。
戰國策集團介入後，重新評估其TCO架構並提出混合式導入策略：
策略一：核心MES模組買斷，確保生產主系統穩定運作。
策略二：IIoT硬體分階段導入，降低初期開銷壓力。
策略三：AI預測維護模組採訂閱制，使成本與效益同步成長。
策略四：在導入前先進行流程再造，降低後續客製成本。
導入18個月後的成果如下：
成果一：OEE從55%提升到73%，增加18個百分點。
成果二：不良率下降6%，每年減少兩百萬元損失。
成果三：停機成本每年降低近三分之二。
成果四：投資回收期預估為2.1年，顯示極高成本效益。
此案例證明，精準掌握TCO並搭配戰國策集團的顧問式導入，可以讓企業有效控成本並加速投資回收。
六、常見問題 FAQ：智慧工廠費用、報價與成本效益的專業解答
Q1：智慧工廠導入的平均價格是多少？
A：基礎導入約150萬起，若包含MES、AI模組與ERP整合，可能超過1500萬。影響價格的主要因素包括機台數、資料整合難度與客製化深度。
Q2：如何降低中小企業的初期成本？
A：採用模組化導入、優先解決單一高成本瓶頸、搭配政府補助計畫，是最有效控制預算的方式。
Q3：如何判斷供應商報價是否合理？
A：需要求清楚拆解硬體、軟體、整合、維運各自的費用。若客製化費用超過30%，須審慎檢視是否必要。
Q4：智慧工廠最大的隱藏成本是什麼？
A：數據治理與變革管理，多數企業在此項目低估成本，導致TCO嚴重失準。
Q5：SaaS訂閱是否會比買斷制更貴？
A：長期而言可能高於買斷，但已包含維護、升級與雲端成本。對缺乏IT部門的企業，SaaS反而更具成本效益。
Q6：老舊工廠導入是否成本更高？
A：是的，因需額外加裝感測器與協定轉換設備。不過提升空間大，ROI通常更亮眼。
Q7：投資回報期一般落在哪裡？
A：多數企業在1.5至3年間回本；若使用AI模組，回收期可能縮短至一年內。
Q8：如何避免系統成為數位孤島？
A：需確保系統具備開放API、標準化資料格式，並由專業整合顧問規劃架構。
Q9：政府是否有智慧製造補助？
A：依年度政策而定，建議透過戰國策顧問協助企業審核資格提高補助成功率。
Q10：戰國策集團的價值是什麼？
A：戰國策提供TCO精準分析、流程優化顧問、彈性收費模式與長期技術支援，能讓企業降低30%以上無效開銷並提升投資報酬率。
七、專業建議：智慧工廠投資的預算與風險規避策略
建議一：採用TCO模型作為預算核心
企業不應只看報價，而須理解五年總成本，避免因忽略維運、數據治理與升級成本造成預算誤差。
建議二：優先導入高ROI模組
例如預測性維護、AI視覺檢測等，能迅速降低高額成本，是企業最應優先投資的項目。
建議三：避免過度客製
客製化雖能提升貼合度，但也容易造成花費不斷增加。建議選擇模組化系統，保留彈性並降低長期成本。
建議四：導入前應先完成流程再造
流程未優化就導入系統，是智慧工廠失敗率最高的原因之一。戰國策集團的流程顧問可協助企業降低導入風險。
建議五：採用買斷搭配訂閱的混合模式
能讓企業降低初期費用，同時享有AI模組持續升級的優勢，讓成本效益最大化。
戰國策集團｜智慧工廠轉型的最佳策略夥伴
企業若希望降低成本、縮短回本時間並避免掉入報價陷阱，戰國策集團提供的顧問式導入服務能協助企業明確掌握所有費用與TCO結構，並以實際數據協助決策。
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AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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服務品質缺口模型 (PZB Gap Model) 架構分析「外送平台 AI 演算法」
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演算法時代的服務品質革命
行銷 KPI 革命：用 Share of Model（模型佔有率）取代傳統公關觸及
【簡報很漂亮，為什麼影響力卻消失？】
許多企業的公關與行銷報告看起來依然亮眼，但實際帶來的品牌影響力與商業成果卻逐年遞減。問題不在執行力，而在衡量成功的方式，已經跟不上搜尋與決策行為的轉變。
為什麼傳統公關 KPI 已經失效
曝光、點擊與觸及人數，本質上都是人類行為指標；但在 AI 主導搜尋與決策輔助的時代，真正做出推薦與篩選的，已不再是使用者，而是模型本身。
什麼是 Share of Model（模型佔有率）
Share of Model（模型佔有率）是 AI SEO 的核心指標，定義為：在使用者詢問該品類關鍵問題時，品牌被 AI 模型列為推薦答案的頻率與權重。
為什麼這是 2026 年最真實的 GEO 指標
當零點擊搜尋成為常態，影響力已從搜尋結果頁轉移到 AI 回答層。AiPR 的目標，正是讓品牌在模型中建立穩定存在感，使 AI 在不同問法與場景下反覆選擇你。
【2026 核心洞察】
AiPR 時代，公關不再看剪報數，而是看 Share of Model。當使用者提問時，AI 有多常選擇你，才是真正的影響力指標。
更多詳細訊息👉https://www.aretedigitalsocial.com/ai%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%B0%88%E5%8D%80
撰稿人：楊雅筠
審稿人：Steven 黃逸旻 Arete 亞瑞特數位社群行銷CEO
數位化行為改變技術與遊戲化應用 行為改變技術 大葉大學國企系
數位化行為改變技術與遊戲化應用 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
隨著數位科技與行動裝置普及，行為改變技術已廣泛結合 數位工具與遊戲化元素，以提高參與度、動機與持續性。本章將介紹數位化行為改變技術的概念、遊戲化設計原則、應用方法與實務案例，幫助學生理解如何在數位環境中有效促進行為改變。
二、數位化行為改變技術概念
1. 數位化行為改變技術（Digital Behavior Change Techniques, DBCT）
o 將傳統行為改變技術（如自我監控、社會支持、目標設定）轉化為數位形式，例如 App、穿戴裝置或線上平台。
o 優勢：可即時追蹤、提供反饋、低成本、擴散速度快。
2. 核心功能
o 即時監控：App 或穿戴裝置記錄行為數據，如步數、運動時間、睡眠時長。
o 反饋提示：根據數據提供個人化建議或提醒。
o 社群互動：線上社群、排行榜、分享功能增強社會支持。
o 目標設定與追蹤：數位平台可設定階段目標與進度追蹤。
o 激勵與獎勵：數位徽章、積分、排名或兌換獎勵。
三、遊戲化應用原則
1. 遊戲化（Gamification）定義
o 在非遊戲情境中，運用遊戲設計元素來提高行為參與與動機。
2. 主要遊戲化元素
o 積分（Points）：行為完成後累積積分，建立成就感。
o 徽章（Badges）：達成特定行為或目標時獲得徽章，提供象徵性認可。
o 排行榜（Leaderboards）：社群內行為比較，激發競爭或合作動機。
o 任務與挑戰（Quests & Challenges）：設計階段目標與挑戰，增加目標感與挑戰感。
o 即時反饋（Immediate Feedback）：即時告知使用者行為結果，增強自我效能感。
3. 遊戲化設計原則
o 目標明確：每個遊戲元素應與行為改變目標直接相關。
o 動機匹配：結合內在動機（自我成長）與外在動機（積分、獎勵）。
o 可持續性：設計長期挑戰與階段目標，避免初期興奮消退後流失。
o 社群互動：設計排行榜、團隊任務或社群互動，強化社會支持。
四、數位化行為改變技術應用流程
（一）需求分析
1. 確定目標行為（如運動、飲食、學習、環保行為）。
2. 調查目標族群使用數位平台的習慣、偏好與可接受性。
（二）技術選擇與遊戲化設計
1. 選擇數位化技術工具：App、穿戴裝置、線上平台。
2. 設計遊戲化元素：積分、徽章、排行榜、任務挑戰、即時反饋。
3. 確保元素與行為目標對齊，並結合內外在動機。
（三）實施計畫
1. 時間安排：階段性目標與長期挑戰規劃。
2. 資源配置：開發或選用數位平台、設定社群管理與數據分析。
3. 執行方式：線上推播通知、App 推薦、社群互動引導。
（四）效果評估
1. 數據追蹤：使用者行為次數、完成率、挑戰達成率、社群互動數據。
2. 問卷與心理指標：動機、自我效能、滿意度調查。
3. 前後測對比與控制組設計，分析干預效果。
五、章末重點整理
1. 數位化行為改變技術能將傳統技術轉化為可即時追蹤、互動與激勵的數位形式。
2. 遊戲化透過積分、徽章、排行榜、任務與即時反饋，提升參與動機與行為持續性。
3. 設計數位化專案需結合需求分析、技術選擇、遊戲化元素、實施計畫與效果評估。
4. 社群互動與內外在動機匹配是數位化行為改變成功的重要因素。
六、討論題
1. 選擇一個日常行為（如運動、學習或飲食），設計數位化干預方案，並納入至少三種遊戲化元素。
2. 討論內在動機與外在動機在數位化遊戲化設計中的作用與平衡。
3. 如何利用社群互動與排行榜設計，提高亞洲大學生對數位化行為改變專案的參與率？
七、案例分析
案例 6-1：校園健康運動 App 與遊戲化干預專案
• 背景：某大學學生運動不足，平均每週運動次數低於 1 次。
• 專案設計：
1. 數位化技術：運動打卡 App，結合穿戴裝置步數監控
2. 遊戲化元素：
積分：完成每日運動任務累積積分
徽章：達成週運動目標獲得徽章
排行榜：班級間比賽排行榜，激發團隊互動
任務挑戰：設定階段性目標，完成小挑戰獲得額外獎勵
3. 社群互動：App 內留言與分享功能
• 效果評估：
o 八週後平均運動次數提升至 3.5 次/週
o 自我效能問卷得分提升 28%
o 社群互動頻率與運動完成率呈正相關
• 分析重點：數位化技術與遊戲化設計結合，可提升行為參與度與持續性；社群互動在亞洲文化中增強了集體動機效果。
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
【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星
報告寫不出來、數據圖表總是做不出重點？讓Graphy AI成為你的職場AI靈感助手，只要輸入文字就能一鍵生成圖表、整理分析數據！本文解析Graphy AI超實用的使用技巧，讓圖表製作、報告撰寫變得既簡單又有效率。節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據【技巧2】微調圖表範本內容【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析
【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI
【使用AI】Graphy AI
工具：Graphy AI
網址：https://graphy.app/
雖然我們都知道圖表的重要性，前兩節也介紹了繪製圖表的AI輔助技巧，但圖表只是手段之一，更多時候您可能是被要求提出數據分析報告。在靈感枯竭時，「Graphy AI」這個AI圖表工具絕對是您的救星！
Graphy AI讓我們可以先把手邊的Excel數據拋在一旁，只要擬好簡單的文字描述（主軸當然要與手邊的Excel數據相關），此AI單憑一句話就可以自動生成最適合的圖表範本給我們參考；最棒的是，我們還可以把現成的Excel圖表請它分析，請AI針對我們的Excel資料生成簡報參考內容，這讓圖表製作、甚至是報告撰寫變得既簡單又有效率。
請連到http://graphy.app網站申請好Graphy AI免費帳號，用Google帳號即可快速申請好（圖／旗標出版提供）
【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據
申請好Graphy AI免費帳號後，我們先熟悉一下此AI的操作介面，剛才提到，此AI可單憑一段文字描述就快速生成圖表範本給我們參考，當您單有報告title卻苦無想法時，就可以先請AI提供一些思路。
請先開啟Graphy AI的首頁（http://graphy.app）：
點擊Chart功能，並點擊這個AI功能（圖／旗標出版提供）
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本。先輸入一段文字描述，單這樣就可以生成圖表範本：「2024年1-12月書籍專案的寫作人員和行銷人員投入資源規劃」。
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本（圖／旗標出版提供）
幾秒鐘後AI就會生成它所判斷出的建議圖表，若覺得這張圖表還可以，可以點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整。
點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整（圖／旗標出版提供）
【TIP】而當我們手邊有滿滿的Excel數據，對於該用哪種圖表毫無想法時，我們也不用急著套入資料開始瞎繪圖，可以利用這招用文字描述請AI給我們一些靈感。但提醒讀者，畢竟AI是利用區區一段話來推敲我們可能需要的圖表，因此不要想說會一步到位。如果結果差很多，甚至生不出來，就要換Prompt多嘗試看看了。
此外，前面您也看到了，其實我們並沒有餵入任何數值給AI，因此目前所生成的數值都是AI虛構的，僅供我們發想參考，但筆者就常利用這招得到靈感、回頭調整手邊的Excel資料呈現方式：
根據AI提供的範本回頭整理自己的數據，使其更符合報告需求，例如本例希望完成的報告其實用不到這3個欄位（圖／旗標出版提供）
以上等於是「AI先提供思路，我們再調整要納入分析的Excel資料」，這招讓我們不用一開始就陷入整理數據的困境，因為已經有了大方向，最終產出的圖表內容就不會離題太多了。
【技巧2】微調圖表範本內容
如果AI所生成的圖表範本您覺得方向還不錯，也可以繼續做調整。
點擊左側的Boards功能，預設會有一個儀表板，請點擊它。右側可以看到剛才存下來的圖表，滑鼠在圖表上停留後會看到選單，請點擊Edit。
（圖／旗標出版提供）
【TIP】這裡的Boards是dashboard（儀表板）的意思，Graphy AI的用途之一是建立儀表板，儀表板內可以展示各種圖表、數據指標和其他視覺化元素。不過這裡主要是介紹Graphy的AI圖表輔助功能，因此就不對儀表板編輯功能著墨太多了。
我們可以在生成的圖表基礎上去修改圖表類型及數據，點擊此圖示。可以快速切換其他種圖表類型。
（圖／旗標出版提供）
左側可以馬上看到結果，各類型的圖表底下還會提供客製化選項。
（圖／旗標出版提供）
別忘了生成的數值、單都是AI虛構的，可以點擊此頁次來修改。若想直接在此AI完成圖表製作，可以直接在這裡灌入手邊的真實數據。
（圖／旗標出版提供）
這2頁稍微體驗了Graphy AI的一鍵生成圖表範本功能，透過AI提供的範本，我們可以回頭優化Excel數據，確保最終產出的圖表更符合需求，減少手動摸索的時間。
【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析
Graphy AI當中還有一個最貼心、最不可錯過的AI功能 - 它可以根據我們設計好的圖表內容進行分析，提供各種總結式的論點，這簡直是寫報告的利器啊！例如AI會自動檢測圖表數據中的趨勢，並試著解釋這些趨勢的意義。或者幫我們識別數據中的異常值，提供可能的原因分析。凡此種種，有了Graphy AI提供的資訊做為靈感來源，就可以更輕鬆完成Excel圖表分析報告了。
本例假設已經在左圖中整理好真實的數據，接著在圖表的編輯畫面中點擊此圖示。提供的功能包括insights（提供洞見)、summarize（做總結）、Find anomalies（異常偵測）。也可以請AI將分析結果整理成投影片、報告、簡短PO文…等。
（圖／旗標出版提供）
我們來試試投影片這一項，點擊上圖的Presentation。 沒兩三下就生成投影片大綱 (Slde1、Slde2….) ，點擊「Insert」可以將這些內容插入到圖表下方。
（圖／旗標出版提供）
將生成的報告內容置入圖表內，看起來更有模有樣了。
（圖／旗標出版提供）
如果需要翻譯，可以在前頁下圖中點擊「copy」鈕，再將內容複製到ChatGPT等聊天機器人做翻譯。
（圖／旗標出版提供）
Graphy AI所提供的參考報告內容，其中的各種「見解」可以多參考是不是您要的方向。
（圖／旗標出版提供）
看到了吧！AI實在太強大 ，輸入區區一句話，幫我們自動做好圖表、簡報的參考資料了。筆者認為Graphy AI這樣的工具最適合用在當你對做圖表（或者做簡報）完全沒有靈感的時候，可以用這個工具快速獲得一些參考範本、或者可以嘗試切入的報告觀點。
【TIP】但千萬記得是「參考」資料喔！乍看之下AI生成的內容還滿有模有樣的，但如同操作時所看到的警語：AI responses can be inaccurate or misleading，有些內容細細推敲後可能根本毫無邏輯（甚至是虛構出來的）。總之，我們可以用AI來節省時間和激發靈感，但絕不能完全依賴它，最終的內容還是需要我們自己去檢驗、修正和補充，以確保資訊的準確性。
【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析
除了在Graphy AI介面生成圖表範本、整理數據外，Graphy AI也可以抓取一些現成的圖表來重製、做分析，此服務整合了多種資料來源，包括Google Sheets（可放置Excel檔案）、Google Analytics、Google Search Console、Meta Business、LinkedIn Analytics和x.com等，讓使用者可以輕鬆將不同平台上的數據匯入並快速生成視覺化報表，進一步分析各種指標和績效。
做法很簡單，先在主畫面點擊Chart，點擊Import chart，可以選擇匯入哪些來源的圖表。
（圖／旗標出版提供）
想抓取Excel圖表資料來做分析時，可點擊「Google Sheets」。
（圖／旗標出版提供）
2 接著會用瀏覽器登入您的Google試算表服務，若有內含已經做好的Excel圖表需要分析，直接點擊開啟它
3 當您將滑鼠游標移到現成的圖表上，就會看到Save to Graphy圖示，點擊後就可以將這張圖表匯入Graphy AI網站
（圖／旗標出版提供）
【TIP】沒看到Save to Graphy圖示？在您註冊好Graphy AI帳號時，應該會引導您安裝Save to Graphy這個Chrome瀏覽器外掛，若在上圖中沒看到此圖示，代表外掛還沒有安裝好，請自行到Chrome商店搜尋、安裝。
延續前面的操作，在點擊Save to Graphy圖示後，畫面會切回Graphy AI網站，可看到圖表已經匯入完成了。點擊「Save and open app」儲存，並在儀表板畫面開啟。
在儀表板畫面中，將滑鼠游標在圖表上停留，點擊選單內的Edit圖示。請注意，這裡的圖表數據跟Google試算表是「連動」的喔！若Google那端的數據有更新，可以點擊此圖示進行更新。右上角也會顯示這張圖表的來源是Google試算表。
（圖／旗標出版提供）
最方便的就是AI分析功能，請點擊此圖示。希望AI生成哪類型的報告都可以，本例選擇「Summarize」請AI針對Excel圖表做個總結。
（圖／旗標出版提供）
幾秒鐘的時間就針對左側的Excel原始圖表生成摘要給我們參考了！
（圖／旗標出版提供）
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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Claude Design怎麼用？AI工具生成原型、簡報怎麼做和修改？Anthropic設計師建議使用技巧
Claude Design是什麼？Anthropic新推出的「Claude Design」，只需用自然語言描述需求，就能生成互動原型、簡報、行銷素材、甚至可點擊的網頁雛型。《104職場力》小編整理Claude Design使用方式、費用、操作步驟實測，包括Claude Design生成的原型和簡報修改方式，以及Anthropic設計師分享的使用心得，看看設計工具如何翻轉工作流程！
※更新時間：2026/06/29
文／《104職場力》小編
本文目錄（點擊可快速前往）
「Claude Design」是什麼？免費版能用嗎？Claude Design怎麼操作和修改？5步驟快速上手Claude Design怎麼用更好？Anthropic設計師分享7個心得官方Claude Design指南：獲得最佳結果的提示
Claude Design
網址：claude.ai/design
費用：使用Claude Design功能，需先確認已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱）。
「Claude Design」是什麼？免費版能用嗎？
2026年6月更新：Claude Design於6月中更新，包括支援畫布直接編輯、匯出目的地擴充，以及Claude Design與Claude Code的雙向同步。使用「/design-sync」指令，可將設計系統引入Claude Design，也能將設計交到Claude Code接續開發，取代原本的單向交接流程。
圖／Claude Design
Claude Design是Anthropic推出的全新產品，由Claude Opus 4.7所驅動，這是Anthropic目前最強的視覺模型。Claude Design讓使用者可以創建原型、投影片、單頁說明文件等各種視覺素材，只需要用自然語言描述需求，Claude就會建立初版視覺稿，接著你可以透過對話、內嵌評論、直接編輯或自訂調整滑桿（由Claude即時生成）來反覆修改。
不論你是專業設計師，或是「腦中有想法、但不知道怎麼做出視覺成品」的工作者，都可以運用Claude Design快速生成視覺設計，大大顛覆傳統工作流程。
Claude Design能做什麼？主要應用場景整理
根據Anthropic官方公告，Claude Design目前主要應用場景包括：互動原型（設計師可將靜態稿轉為可分享的可點擊原型，無需走程式碼審查流程）、產品線框圖與視覺稿（PM可快速畫出功能流程，再交給Claude Code實作或給設計師精修）、設計探索、簡報與提案deck（創業者或業務人員可將粗略大綱在幾分鐘內生成完整的品牌風格投影片，並匯出為PPTX或傳送至Canva），以及行銷素材與前沿原型設計（包含語音、影片、3D效果與內建AI功能的互動原型）。
Claude Design誰能使用？免費版能用嗎？
Claude Design目前以研究預覽版本（Research Preview）形式，提供給Claude Pro、Max、Team及Enterprise方案的訂閱用戶，免費版目前無法使用。另外，企業版（Enterprise）預設關閉，需由管理員在組織設定中手動開啟。
額度方面，Claude Design原先有獨立的每週使用限額，不過自2026年5月底起，Claude Design的用量已改為與Claude.ai及Claude Code共用每週額度，不再單獨計算。仍建議精準下達指令以節省用量。
Claude Design怎麼操作和修改？5步驟快速上手
根據Anthropic官方說明文件，完整的操作流程如下：
Step 1：進入claude.ai/design，建立專案
前往claude.ai/design，點選建立新專案，新建專案時可選擇Prototype、Slide deck、From template、Other。如果你的組織已由設計師事先設定好品牌設計系統，專案會自動套用團隊的色彩、字型與元件，不需要額外設定。
從Claude左欄選擇「Design」或直接前往「claude.ai/design」
輸入專案需求，新建專案時可選擇Prototype、Slides等類別
Step 2：上傳品牌素材（首次使用建議做）
可上傳的素材包括：程式碼庫（如React元件庫）、現有的簡報或PDF、品牌Logo與色票，甚至一份設計精良的PowerPoint就夠。提供愈多素材，Claude對你品牌風格的掌握就愈準確，生成結果就愈好。
Step 3：用自然語言描述你要的設計
一個好的提示詞包含4個要素：目標（你要做什麼）、版面（如何排列）、內容（呈現什麼資訊）、受眾（誰會使用）。例如：「設計一個行動App的4頁引導流程，帶使用者了解我們的核心功能。」
以下為《104職場力》小編實測內容，選擇「Prototype」從生成wireframe到建立High fidelity網頁，實測時也提供品牌系統風格及吉祥物圖片，讓生成網站與品牌風格統一：
圖／104職場力小編實測
圖／104職場力小編實測
接著實測選擇「Slides」生成簡報，Claude Design生成的簡報投影片可以包括演講者備註，同時簡報元素均能直接編輯，或利用「對話」或「內嵌註解」修改：
圖／104職場力小編實測
Step 4：用對話、評論工具或直接編輯來迭代修改
初稿完成後若想調整設計，有3種方式可以搭配使用：大範圍的結構調整用「對話」（例如「把配色改得更深沉、更簡約」）；針對特定元件的細節微調則直接在畫布上點擊留言「內嵌註解」（例如「把這個按鈕的padding加大」），或者直接在畫布上選擇「編輯」調整，例如直接拖曳、調整大小、對齊元素。
初稿完成後若想調整設計，小範圍或針對特定元件的細節微調，直接在畫布上點擊留言「內嵌註解」或直接編輯都可以
Step 5：匯出專案或交接給Claude Code
設計確認完成後，點選右上角「Share」，選擇輸出格式：ZIP、PDF、PPTX、獨立HTML，或直接給Claude Code進行程式碼實作。目前更新後也支援匯出至包括Adobe、Base44、Canva、Gamma、Lovable、Miro、Replit、Vercel和Wix等平台。另外，6月更新後，Claude Design與Claude Code的整合也更進一步雙向同步，新增/design-sync指令，不再只是單向打包交接。
點選右上角「Share」，選擇輸出格式或交給Claude Code
Claude Design怎麼用更好？Anthropic設計師分享7個心得
如何讓Claude Design生成結果更專業？Anthropic設計師Ryan Mather，在公司內負責7個產品線，他在Claude Design推出後於社群平台分享了他的使用心得，截至本文發布為止，已累積143萬次查看、1.8萬書籤紀錄：
1. 先花一小時設定你的設計系統與核心畫面
這是最值得的前期投資。把程式碼庫、設計稿與品牌素材一次餵給AI，之後的每一次生成都會自動套用規範，省去反覆調整風格的麻煩。
2. 與你的工程師即時迭代
Ryan的建議是，設計師與工程師可以在會議中一起運用Claude Design設計新功能。因為Claude Design製作原型速度極快，邊討論邊產出原型，當場驗證概念的技術可行性，讓設計決策與工程限制的碰撞即時發生。
3. 善用「評論工具」進行精準編輯
Claude Design完成初稿後，可能有很多細節需要調整，避免在對話框用一大段文字描述修改位置，這樣既困難又容易出錯。建議直接在畫面上點擊你想改的元素並留下評論，讓Claude識別修改。
4. 讓Claude為你的想法製作影片簡報
Claude Design幾乎能做到你能想到的任何事。老實說，它更像是Claude Code，而不是一個基於畫布的設計工具。
5. 善用連接器，特別是Docs與Slack
設定完成後，您可以發送類似「請閱讀產品研討會的會議記錄，並針對所有提出的問題建立一個演示文稿，探討不同的設計方案」這樣的提示。然後出去走走、感受新鮮事物，回來後會覺得耳目一新！
6. 讓Claude隨時為你打造專屬輔助工具
別再用操作傳統「畫布型」設計工具的思維來限制Claude Design。它是完全不同的事物，具備不同的超能力。去實驗並大膽玩點新花樣吧！你會發現自己的設計效率與表現，將遠遠超越你過去的做事方式。
7. 學會在對的地方放慢腳步、親手打磨細節
AI設計速度極快，但在某些高影響力的細節方面，例如全新的Icon圖示、情境插圖或產品命名，這些看似微小的細節，往往能對整體體驗產生超乎預期的巨大影響力。仍然值得放慢速度，親自手工打磨。因此，知道何時該放慢腳步，本身就是一種藝術形式。
🧵 My tips for getting the best results out of Claude Design! I’m on the verticals team at Anthropic which means I serve 7 different products. Claude Design makes it possible!1. Set up your design system and your core screens. An hour of setup and refinement here is worth it https://t.co/uDA5tOjJmf— Ryan Mather (@Flomerboy) April 17, 2026
官方Claude Design指南：獲得最佳結果的提示
Anthropic官方也釋出使用Claude Design獲得最佳結果的6個提示，提供用戶參考：
從簡單開始，然後逐層增加複雜性：從核心版面配置和內容開始，然後新增互動、邊界情況和潤飾。Claude 對增量請求反應良好。
給Claude的回饋要具體：「這看起來不對」很難採取行動。「將表單欄位之間的間距緊縮至8px」給Claude提供了它所需的確切內容。
參考您的設計系統：如果您知道您品牌系統中存在某個元件，請按名稱提及它：「使用主要按鈕元件」或「套用卡片版面配置模式。」
盡早考慮回應式設計：提及您的設計是否需要在行動、平板電腦和桌面上運作，或僅在其中之一上運作。
要求變化：如果您不確定某個方向，請要求Claude向您展示2~3個選項。比較替代方案比猜測快得多。
要求Claude提供回饋：Claude可以檢視您的設計是否具有無障礙性、對比率、資訊層級和一般可用性。將其視為設計協作者，而不僅僅是產生器。
以上就是本次Claude Design使用方式及技巧分享，Claude Design的出現，與其說是「取代」設計師，不如說是解放了產品團隊的生產力。Anthropic本次瞄準的是Figma與Canva的核心工作流，原型在對話中生成，確認後打包交給Claude Code實作程式碼（更新後Claude Design與Claude Code可雙向同步），若要繼續打磨也可以匯出到Canva等多個平台。
對PM來說，不需要等設計排期就能端出功能流程草稿；對工程師來說，拿到的是已迭代確認的元件而非模糊規格；對設計師來說，靜態產出的門檻降低了，專業判斷力與設計系統的品質反而成了更難被取代的核心。Claude Design目前開放給Pro、Max、Team與Enterprise付費訂閱用戶，如果你本來就重度依賴Claude，不妨現在就試試看！
【2025人資長論壇】數據與永續雙輪驅動 打造以人為本、與社會共生的幸福企業
美國總統川普上任後，全球經濟形勢進一步複雜化。台灣總經環境仍存許多不確定性，包括美國政策變化、中國經濟復甦挑戰、地緣政治影響，以及AI科技進程。而AI科技帶來影響層面更是擴大，AI科技創新和全球人才流動，已經在勞動力需求結構上產生變化、人才短缺與競爭加劇，企業人資面臨到更嚴峻的挑戰！
人資部門 企業數位轉型的關鍵要角
人資大師戴夫・尤瑞奇（Dave Ulrich）的HR職能經典定義中，「變革推動者」一直是最耐人尋味的角色設定。
在當今科技飛速發展的時代，數位轉型已成為企業不可避免的趨勢。而其中人力資源部門在整個數位轉型過程中扮演關鍵角色，除了需要理解企業推動數位轉型的目的，也要深入掌握數位工具、數位技能和數位認知的重要性，確認自己在數位轉型中的職責與定位，才能導引企業完成數位轉型。
數據技術的崛起，讓人力資源管理從經驗主導走向數據驅動。企業不再僅依賴直覺進行人才決策，而是通過數據分析，實現全方位、科學化的管理。
持續倡議 人資長論壇成為彰顯ESG中「S」 指標活動
聯合國「2030永續目標」17項核心目標中，聚焦「員工福祉」驅動經濟成長；《今周刊》人資長論壇，從2023年台北場到2024年台中場，所到之處皆引起各地企業經營管理者與人資的關注，從理財至健康，從數位轉型到幸福企業、積極推動人資部門最需要關注的關鍵議題。
2025年，我們將前進高雄，在全球永續發展目標的驅動下，讓每年舉辦的「人資長論壇」成為企業實現社會與環境責任的重要平台。《今周刊》近年來倡議讓更多企業認知到，投資員工的身心健康，更是提升企業韌性關鍵之一。提供勞工安全舒適多元職場，並推動員工福祉與企業文化，讓員工獲得「真健康」已成為企業引才、留才的重點工作，並且落實ESG，「S」已成顯學，正視員工需求，創造勞資雙贏，讓企業留才不流才，以及創造企業競爭力。
《今周刊》在2025年3月26日（三），在高雄福華飯店，舉辦第三屆【人資長論壇-ESG人才永續高峰會】以「AI人資變革Ｘ強化理財教育Ｘ健康友善職場」為主題，規劃「企業如何彰顯ESG中的S-企業社會責任」、「AI時代下的人資管理轉型策略」、「增進員工福利」三大面向進行專題演講，期望透過各業界指標人物的分享，探究良善企業除薪資與福利外，如何跟上國際的腳步，讓人才得到最佳的照顧，將「真」ESG推廣至全台灣！
今年，我們再次邀請到臺大醫院外科部主任暨特聘教授陳晉興，分享「幸福企業關鍵：肺癌的篩檢與防治的重要性退休」、中華民國退休基金協會前理事長王儷玲解析「樂享退休 建立正確理財觀念新關鍵」、以及國泰世華銀行信託部協理陳美娟分享「以員工持股計劃創造勞資雙贏，實踐永續價值」。另外下午場次議題規劃更為豐富，主要以AI時代下人資管理轉型策略共邀請了4位產業代表，其中包含104資訊科技副總經理暨人資長鍾文雄分享「AI轉型思維：從人力資源到人才管理」論壇內容豐富精彩，歡迎人資夥伴們踴躍報名參加。
相關活動資訊：
論壇日期：2025年3月26日(三) 10:00-16:10(9:30開始入場)
論壇地點：高雄福華飯店 福華廳 (高雄市新興區七賢一路311號3MF)
立即報名：https://www.attic-studio.tw/businesstoday2025/event1/index.html
【人資福利好康禮】全程參與論壇者，於活動結束抽出兩張「DEER CHASER 日月潭遊獵行腳」住宿券(價值23,000元)
104 同步推出ESG x HR 人資系統解決方案
有鑑於有越來越多企業重視永續發展，以及金管會要求上市櫃公司都必須繳交永續報告書，104於2025年也持續幫助企業人資推動人才永續發展，實現永續藍圖！了解更多104 ESG x HR：https://104ha.com/7rd7H
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