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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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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！
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》
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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。
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「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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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。
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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數位行銷是什麼？想進入數位行銷的領域，應該要怎麼開始？
數位行銷是什麼？
數位行銷是一種利用數位技術和網路平台進行行銷的方式，在網路上接觸更多目標受眾，從而推動品牌知名度、銷售與達成目標。相比傳統行銷，數位行銷更注重精準性和即時性，並且能更靈活地追蹤和分析效果。
有別於傳統的行銷操作，數位行銷是會在日常工作中，善用現代化的MarTech工具去執行行銷推廣、數據分析、素材製作、網站管理等項目。數位行銷的工作者，則會聚焦並持續學習、接觸新的數位工具，導入並應用在日常的工作中，在幫助公司成長的同時，也幫助自己成長。
傳統的行銷企劃，往往是負責年度的預算規劃、活動檔期規劃、實體宣傳、電視、廣播與報紙等傳統媒體廣告採購，會應用許多常見的行銷理論與方法，如SWOT分析、行銷4P等觀念。
現代的數位行銷，除了懂得傳統的行銷企劃的觀念與工作項目外，更會進一步去接觸、使用各種現代化的媒體平台，如搜尋引擎、社群平台、影音媒體平台、APP等，學習如何在多個管道中經營自然流量與付費流量，並結合現代化的行銷數據分析工具，快速且及時地去調整、優化行銷策略與行銷佈局。
為什麼企業需要數位行銷？
在這個數位化的時代，消費者的生活習慣已經大有不同，經常性地沈浸在網路世界之中，若是只透過傳統的行銷管道，如電視、廣播、報紙等，所能接觸到的客群難以有所突破，因此透過網路，無論是搜尋引擎、社群影音平台、手機應用程式去接觸到廣大的客群，都是一個現代企業都必須去進行佈局的。
此外，傳統媒體通常很難進行比較細節的數據分析，只能透過收視率、報紙銷量等資訊去推估行銷成效。然而，數位行銷則是可以在網站、應用程式進行數據的搜集，能明確地追蹤到流量與銷量等數據，並藉由這些即時且高準確性的數據，去洞察問題與方向，以最快的速度找出可以改善的面向，產出決策，進而推動公司的績效成長。
數位網路的發展，也讓企業得以突破地域的限制，透過數位行銷，將品牌、產品行銷曝光至全世界，打破距離的限制，接觸到更多目標受眾，增強企業成長的動能。
不過值得留意的是，也因為網路的快速發展，負面的形象傳播也是極為迅速，所以企業的公關形象、品牌行銷的佈局，也必須將網路的口碑也納入規劃之中，要及時察覺不好的風向或是可能的危機，提早做好因應與準備。
也正是因為數位行銷是透過新興的科技去宣傳品牌或產品服務，因此在企業中執行數位行銷的人，是必須對新科技抱持好奇、學習心態，有時甚至需要拋開傳統的行銷觀念。於是也產生了大量職缺需求，常常是新設立的單位或是新的職缺去招聘有這方面專業的人員。
數位行銷的工作者需要的技能
數位行銷人會在日常工作中，應用各種現代化的工具，去提升工作效率與成效。以下是一些情境的舉例說明：
數據搜集：傳統的行銷會倚賴收視率、報紙銷量、傳單發放量、問卷搜集等方式去推估行銷成效，但準確度難以掌握。現代的數位行銷則會透過Google Tag Manager、SDK等工具去部署程式碼，讓數據追蹤可以常態、自動化地進行。
數據彙整分析、圖表製作：傳統的行銷在執行數據分析時，常使用Excel手動去彙整數據、產生圖表，數位行銷人則懂得結合Google Analyics4與Looker Studio等MarTech工具去分析數據、自動化產生視覺化的圖表。
行銷推廣：過去的行銷會著重於電視、廣播、報紙等媒體的採購，結合一些實體活動去推廣品牌、產品。現代的數位行銷則偏重於在網路上獲客，同時經營自然流量與付費流量，如搜尋引擎優化(SEO)、社群經營、廣告投放的操作，於是進一步會去學習基本的網頁架構、語法的概念，熟悉各個廣告後台的操作，如Google ads、Facebook ads、LineLap等，並結合數據分析工具去優化行銷的操作與策略。
社群經營：數位行銷人會在各個聚集大量人群的社交平台中，為品牌經營官方帳號，例如Facebook、Instagram、Line、Threads等，熟悉每個平台的後台操作，並結合數據去判斷各個平台合適的貼文內容、形式，找出能觸及最多使用者的方式，並隨著時間與數據去學習、調整貼文的內容、時間點與受眾溝通方式等。
圖片、影音製作： 傳統的行銷在製作圖片、影音素材時，網網會使用Adobe的工具去製圖、製作影片，或是尋求美術設計師、剪輯師的協助。現代的數位行銷人則懂得善用Canva或是AI工具去快速產生圖片、影片素材，
總結來說，數位行銷的工作者會多方去接觸、學習並應用各類MarTech工具，但並非上述的每個方向都會去認識，但至少會在自己專精、熟悉的管道中，運用數位工具去提升工作效率與成效，甚至能把預算更精準地使用在對的地方。對於需要數位轉型、或是新創的企業來說，非常需要這類的人才，讓整體行銷走向，長期而言是往對的方向進行。
數位行銷工作者所需具備的特質
現代科技是持續進化的，會不斷有各種工具推陳出新，因此數位行銷的工作者會需要對新的工具、應用、事物抱持好奇心與學習心態，不去害怕接觸新的工具，甚至能在接觸新工具時，能思考這個工具在工作場景、行銷場景可以做什麼樣的應用。所以不只是『學習』，更需要有把工具『導入』與『應用』的積極度與思維，同時也需要是一個『勇於嘗試』的人，對這類工作者來說，害怕的不是犯錯，而是無法從錯誤中學習。
我要怎麼開始接觸數位行銷？
前面提到了許多數位行銷工具與應用場景，但其實不用過於害怕，對於一個剛開始接觸數位行銷的求職者而言，不一定急於馬上將所有工具都能熟悉與使用，可以先聚焦在其中一個方向的技能。
現在市面上對於各類Martech工具，已有許多『課程』可以去報名學習，除此之外，更重要的是需要一個『環境』。因此，首先在求職時，可以在104網站上以『數位行銷』、『SEO』、『廣告投放』、『社群行銷』等關鍵字進行搜尋，找出能提供自己成長舞台的職缺並投遞履歷，並在履歷中加入數位行銷人需要具備的特質。
接著在面試時，盡量多加詢問，確認這份職缺未來的工作內容，是否能聚焦在數位行銷上，同時確認公司有配置一定的預算與相應的規劃，若公司沒有配置數位行銷的主管，也至少要有導入數位工具的接受度，才能在日後的工作過程中，應用Martech工具去為提升成效，幫助公司成長的同時，也讓自己隨之成長。
數位行銷的職涯展望
在人生的過程中，難免會遇到好與不好的職場環境，但無論如何，都應該聚焦在是否能讓自己學習成長，如果確立要往數位行銷的路途上成長，那麼工作中是否能應用到MarTech工具就至關重要了。如果我們只是上過課程，但沒有在工作的過程中加以應用，那麼日久也會遺失掉這個技能。
在這個科技日新月異的年代，網路的使用者持續增加，未來企業對數位行銷人才的需求不會減少，甚至比起傳統的行銷企劃，成為這類人才能在求職的市場中更具競爭力。期望正要走上數位行銷之路的您，未來能積極、主動為公司導入數位行銷工具，在幫助企業數位轉型的過程中，也同時幫自己建立良好成長曲線，讓未來的職涯路更加順暢。
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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
行為改變技術的評估與效果測量 行為改變技術 大葉大學國企系
行為改變技術的評估與效果測量 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
行為改變技術的設計與實施完成後，評估與測量效果是確保策略有效性、可持續性與改進的重要環節。本章將介紹行為改變效果的評估方法、指標設計、數據收集技術，以及結果分析與報告撰寫，幫助學生掌握行為改變專案的完整循環。
二、行為改變評估的重要性
1. 檢驗策略有效性
o 了解行為干預是否達到預期目標。
o 判斷技術或工具的適用性與可行性。
2. 改善與調整策略
o 根據數據分析結果，調整技術組合或實施流程。
o 避免資源浪費，提高干預效率。
3. 確保可持續性
o 評估行為維持狀況，確保改變不僅短期有效。
4. 提供研究與政策依據
o 為教育、健康、環境等領域提供科學依據。
三、評估指標設計
（一）行為量化指標
• 次數與頻率：每週運動次數、每日蔬果攝取量。
• 持續性：行為維持天數、連續達標週數。
• 遵循率：達到指定目標的比例。
（二）心理與認知指標
• 態度變化：對行為的態度評估問卷（Likert 量表）。
• 自我效能感：行為自信心、能力感提升。
• 動機指標：內在與外在動機改變。
（三）環境與社會互動指標
• 社會支持量：小組互動次數、社群回應率。
• 環境使用率：設備使用次數、工具或 App 活動數據。
四、數據收集方法
1. 自我報告工具
o 行為日誌、問卷、調查表
o 優點：簡單、成本低
o 缺點：可能有記憶偏差或社會期望效應
2. 觀察與紀錄
o 現場觀察、攝影紀錄、行為監測
o 優點：客觀
o 缺點：需人工或技術成本較高
3. 數位追蹤工具
o App 記錄、穿戴裝置（步數、心率）、線上學習平台數據
o 優點：持續追蹤、精準
o 缺點：需技術支持、隱私保護問題
4. 混合方法
o 結合自我報告、觀察與數位追蹤，提高資料可靠性
五、效果測量與分析方法
（一）前後測比較
• 定義：在行為干預前後測量指標變化。
• 應用：分析干預效果大小、顯著性。
（二）對照組設計
• 定義：設置未接受干預的對照組，與實驗組比較。
• 應用：消除外部因素干擾，提升結果可信度。
（三）統計分析方法
• 描述性統計：平均數、標準差、百分比
• 推論統計：t 檢定、卡方檢定、ANOVA
• 進階方法：多元迴歸、結構方程模型，用於行為決定因素分析
（四）質性分析
• 訪談、焦點團體、觀察筆記
• 用於理解行為背後原因、障礙與文化影響
六、章末重點整理
1. 評估與測量是行為改變技術成功的關鍵環節。
2. 評估指標包括行為量化、心理認知、環境與社會互動指標。
3. 數據收集方法包括自我報告、觀察、數位追蹤及混合方法。
4. 效果測量可採前後測、對照組設計，並使用統計或質性分析方法。
5. 評估結果可用於策略改進、行為維持及政策或研究支持。
七、討論題
1. 選擇一個行為改變專案，設計三個量化指標與兩個心理認知指標，並說明選擇原因。
2. 討論自我報告工具與數位追蹤工具在行為評估中的優缺點。
3. 如何在亞洲大學生群體中，確保社會文化因素被納入評估設計？
八、案例分析
案例 4-1：大學生運動干預專案效果評估
• 背景：某亞洲大學實施八週運動干預計畫。
• 評估指標：
1. 行為量化：每週運動次數、運動持續時間
2. 心理認知：自我效能感、運動態度問卷
3. 社會互動：小組互動次數、App 打卡頻率
• 數據收集方法：
o 運動日誌、自我報告問卷、運動打卡 App
o 結合前後測與對照組設計
• 分析方法：
o t 檢定比較前後平均運動次數
o 相關分析檢驗自我效能與運動頻率關聯
• 結果：
o 平均運動次數從 1 次/週提升至 3.2 次/週
o 自我效能問卷得分提升 25%
o 社群互動活躍度與運動頻率呈正相關
• 分析重點：
o 整合量化指標與心理指標，可全面評估干預效果
o 對照組設計提升了結果可信度
o 數位工具輔助可持續追蹤與調整策略
「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
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【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）
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【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦：
課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞
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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拿出數據報告，老闆還是不買單？專家：讓數字有「說服力」需2大元素
雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度，這樣的報告究竟缺少了什麼呢？作者指出，要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，傳授增加說服力的數字溝通法！
文／盧泫兌
這個月我們又達成銷售目標了！次長，按照這個成長趨勢，用不了多久，全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧！你是不是想得太樂觀了？從數據來看，目前累計銷售量已經突破2,000萬件，每月平均銷量達200萬件，這樣推算的話，1年3個月後，應該就能達到這個數字了吧？雖然按這個算法是沒錯，但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬，也就是和韓國總人口數相等的銷量，還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求，要讓全韓國國民都使用我們的產品，應該沒那麼容易吧？
在職場上，要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時，每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此，我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而，只靠數字並不能解決所有問題。
以A麵包店為例，該店擁有2台烤箱，每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下，烤箱每天運行10小時，能製作並銷售100個麵包。某天，原本穩定的訂單量突然增加到500個，老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束，第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。
起初以為這只是暫時現象，但一個月後發現，雖然訂單量有些許波動，平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求，店長決定說服老闆增購烤箱。那麼，應該增購幾台烤箱才合適呢？店長熟練運用數字，整理出以下分析並向老闆匯報，為決策提供依據。
烤箱增購提案●隨著訂單增加，生產量也會增加1. 每台烤箱生產量：50個（每小時生產量運作時間=5個x10小時）2. 麵包生產量現況：100個（每台烤箱生產量機器2台）3. 麵包需求量現況：500個4. 需要增加的生產量：400個請酌參前述內容後，增購烤箱。
如果要額外製作400個麵包，需要增購8台烤箱。從計算的角度來看，這個結論是正確的，因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而，老闆依然猶豫不決，遲遲無法做決策。
如果訂單量減少了怎麼辦？
延長現有烤箱的運作時間，會不會更有效率呢？
延長運作時間的話，可能還需要增聘人力……
採購費用該怎麼辦？
如果是貸款，還得考慮利息問題，就算貸款，一次增購8台烤箱真的合適嗎？
即使烤箱增購到位，其他原料的供應就能完全跟得上嗎？
店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度。那麼，店長的報告究竟缺少了什麼呢？
要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，數字背後的依據是否合乎邏輯，以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯，但缺乏合理性，這正是無法說服老闆的關鍵。
即便在報告中已經善用數字來表達，卻仍無法說服對方時，就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來，我們深入探討這兩個要素的具體含義。
增加說服力的數字溝通法
邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包，但若要增加400個麵包產量，就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言，增購8台烤箱真的是最佳方案嗎？
邏輯：數字運算的依據
邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如，為了製作額外的400個麵包，需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱，那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。
邏輯建立在以下3個要素之上：
依據：如每台烤箱每小時可生產50個麵包。
推論：設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。
正確的運算：計算過程無誤。
只要上述任何一項出現問題，數字就會缺乏邏輯，因此需要仔細檢查。
合理：是否符合現實
即使數字的邏輯無懈可擊，若不合理，仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境，並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆，正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。
有邏輯，但不合理
B分店認為，因為今年人手不足，導致銷售表現不佳，最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元，理論上只要新增10名員工，營業額便能增加5億韓元；新增20名員工，營業額則可增加10億韓元。然而，實際情況並非如此，因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。
人們常誤以為，邏輯正確的計算結果必然可信，進而認為這些數字能有效說服他人。然而，邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理，往往會引來各種質疑；若無法妥善回答，還可能被認為準備不足，甚至導致負面評價。
檢查數字是否合理的最佳方法是，向自己不斷提問，先說服自己。在實際使用這些數字之前，應確認數字的計算依據，並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字，也應從最壞情境出發，檢視其是否華而不實，或是否可能帶來損失。這樣一來，當主管針對數字提出質疑時，就能自信從容地應對。
建議在使用數字之前，參考下表進行自我檢查。
數字自我審查表
Q1怎麼算出這個數字的？Q2這個數字是最佳解答嗎？Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎？Q4這個數字會不會太過浮誇呢？Q5這個數字比預期還小，這樣真的夠嗎？Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢？
在使用數字之前，找到同時符合邏輯且合理的數字，對於說服他人至關重要。接下來，回到前文的案例，假如我是A麵包店的店長，我可能會這樣撰寫提案：
老闆，目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付，但這個方案還是有幾點需要討論。首先，安裝烤箱的空間不足，即便進行空間拓展，最多也只能容納5台烤箱。此外，以現有的人力，是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題，因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個，是否可以考慮先增購3台烤箱，以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包？如果能穩定生產250個，希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間，或者在附近開設分店等追加增產方案。
如果你是老闆，會因為我的建議而決定添購烤箱嗎？請試著站在店長的立場，運用邏輯與合理性，想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習，相信在下一次報告時，會看到更進步的自己。
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
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有AI生成誰還需要學簡報？從簡報小白到專業講師｜企業簡報顧問 劉憶先
文／有Power也有Point的簡報設計 社群創辦人 劉憶先
《104人資市集 知識月刊》推出全新「講師特寫」系列，為讀者及企業帶來講師們獨特的小故事。每位講師都是一本充滿啟發的教科書，背後擁有豐富的經歷和精湛的專業知識。這個專欄的目標是讓大家更深入了解講師們的職涯歷程、心路歷程以及對於專業領域的獨到見解，激發企業在人才培育及個人在職涯發展的創新思維！
從簡報小白到專職簡報講師
我是劉憶先，專職的企業簡報顧問、「有Power也有Point的簡報設計」的創辦人，授課對象包含Garmin、Panasonic、聯電、台達電…等外商與本土知名企業，創業前在四間科技公司擔任人資合計約18年，從基層人資到人資主管的職涯裡，除了各項職務報告外、說明會、接待外賓、擔任內部講師…等，「簡報」一直都是我最常需要使用的「職能」之一，到現在仍是我要靠著吃飯的一項技能。
因為這是剛性需求，加上我也負責統籌公司教育訓練，讓我在職時就能看到大部分市面上所謂名師的簡報表現，配合自己的持續自學，讓我對簡報這項技有更深的體會，雖然我已經是六年內授課將近900場的職業講師了，但我永遠不會忘記剛出社會那段簡報小白時期…
簡報內容架構、設計、表達都要做的事：資訊整理
剛退伍時，我就有幸進入國內知名的的電腦大廠集團內服務，當時雖然office軟體已經上市頗久了，但我最常用的只是excel、word這兩項，可能要45歲以上的伙伴才會經歷過那個年代，當時簡報設計還不是所謂的顯學，因為那是個連NB都厚得跟磚頭一樣的年代，能把字打在簡報裡就已經很「fancy」了，當時大概有九成以上的人都是把Powerpoint當成Word在用…記得第一次處長叫我幫她做一份對客戶提案的業務簡報，把我們能對客戶的幫助、功能、詳細數字等資料要放在裡面，結果我還真的就只是「放在」裡面，我永遠不會忘記處長那想罵我又不太想在眾人面前發作的表情，我印象最深的就是她對我說的其中一句話：「資訊要整理過，那才是簡報！」
從那時起我就開始上網瀏覽國內外的簡報設計網站、作品、文章等，教育訓練跟課時，也會注意講師們簡報的優、缺點，這麼多年下來，看台上老師、自己做、現在當講師看學員、幫學員改的簡報，合計下來絕對超過10,000份吧，還真是驗證了當時處長的那句話，好的簡報，資訊整理的程度一定都不差，但簡報美不美觀又是另一回事了，幸好，資訊整理、設計美感這兩項能力都是可以透過學習加強的。
現在都能AI生成簡報了，誰還需要學簡報設計啊？
目前已經是AI簡報工具滿天飛的時代，Canva、Gamma、Copilot、ChatGPT…等都可以生成簡報檔，有些甚至可以自動排版美編，但如果您下週要談一個合約，價值也別設太高，大概1500萬新台幣就好，您的業務簡報會用這份AI生成簡報，完全不做審視、修改就直接上戰場嗎？它的資料正確嗎？數字對了，但擺的位子合宜嗎？視覺化的程度夠嗎？更重要的是，你怎麼確定競爭提案者沒有用到同樣的生成範本？還有其他我沒提到的資安風險…等，所以我認為AI簡報生成目前還在「救急不救窮」的階段，如果您臨時被要求在30分鐘內要做出一份簡報給老闆，那AI確實可以幫您產出一份從0分到60分的簡報，其他簡報場合建議還是先把AI當成輔助工具，自己能修練關於簡報設計、視覺處理這方面的技術，一定是筆不會吃虧的個人投資。
資訊整理的簡報設計初階案例示範
光說不練是假功夫，這邊以一份我執教學員的簡報作為範例，她要介紹的是交通安全相關的議題及數據，以下是簡報的原始長相：
這裡面有幾個可以調整的地方，首先是數字的排列方式，通常觀眾的視覺習慣是由上到下，再不然就是由左至右；另外就是越大的數字（指的是數額，而非字級）也是同一個規則，至少會有一個規律存在，避免觀眾視覺錯亂而不易理解；第二，這種官方數字建議一定要有出處，我到交通部道安統計網查了數據才發現，學員這份數字是錯的，台灣真實的交通事故件數可能遠超乎您想像…
我們在不更動學員選用的底圖、也不加其他的動畫輔助的情況下，只以「資訊整理」這招來處理，提供兩種修改方式給各位參考：
修改方式1：
修改方式2：
以上就是資訊整理搭配簡報設計的一些初階技巧，以前我是HR，現在是專職管顧講師，從甲方到乙方的角色歷練，讓我更瞭解企業、學員、管顧三方想要的訓練效果交集點，這次很榮幸與104合作開設「商務簡報設計力：視覺化升級技巧全攻略」這堂公開班，課程中對於條列句、大量文字處理、圖表、AI工具、動畫佈局…等均會介紹並輔以實際簡報案例講解，很期望與您在課程中的相遇～
了解劉憶先老師的相關課程及內訓>>
提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>>
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高分不等於有能力？揭開評鑑中心評分背後的真實真相
原標題：評鑑中心 (Assessment Center) 的分數，到底在測什麼？
在企業招募與人才發展中，評鑑中心（Assessment Center）常被視為評估員工能力的重要工具。然而，高分真的代表能力突出嗎？本文將引用 Ingold 等人（2026）針對近 5,000 位受評者的最新研究，揭開評鑑中心分數背後的真實結構。我們將深入解析「整體印象」與「評量情境」如何影響評分，並引導企業人資重新思考：如何正確解讀評估結果，避免落入單一分數的解讀陷阱。
文： 小婉家族研究生 王靖慈 | 工商心理實驗室
在企業招募與人才發展中，「評鑑中心(Assessment Center)」常被用來評估員工的各項能力，例如領導力、溝通能力或問題解決能力。然而，一個長期存在的疑問是：這些評分，真的能清楚反映不同能力嗎？還是其實混合了其他因素？
Ingold等人 (2026) 的研究，匯集了19個不同評鑑中心、近5,000位受評者資料，透過多個樣本分析，重新檢視評鑑中心評分背後的組成結構。
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—分數，可能不只來自「能力」—
Ingold等人 (2026) 指出，評鑑中心的評分，通常同時受到多種因素影響，包括：不同能力構面（如領導或分析能力）、評量情境（如小組討論或角色扮演），以及評分者對個體的整體印象。也就是說，一個高分不一定單純代表某項能力突出，而可能是多種因素共同作用的結果。
—情境與整體印象的影響不容忽視—
研究發現，在許多情況下，「整體表現」與「評量情境」對分數的影響相當顯著。換句話說，員工在特定情境中的表現，或評分者對其整體印象，可能會影響多個能力的評分，而不只是單一面向。相較之下，不同能力之間的區分，有時反而沒有想像中明確。
—不同樣本，結果也不完全一致—
進一步分析顯示，不同樣本之間，這些影響因素的比例並不完全相同。這代表評鑑中心的評分結構並非固定，而可能隨著設計方式、評分者或情境不同而有所變化。
—評分結果，該怎麼看？—
這項研究提醒，評鑑中心的分數並不是單一能力的「純粹指標」，而是多種來源交互影響的結果。對組織而言，解讀評分時，可能需要注意以下幾點：
1. 分數可能同時反映能力與整體印象2. 不同評量情境會影響表現結果3. 單一分數未必能完整代表某項能力
工商心理實驗室研究生 Diana
參考資料：
Ingold, P. V., Heimann, A. L., Waller, B., Breil, S. M., & Sackett, P. R. (2026). What do assessment center ratings reflect? Consistency and heterogeneity in variance composition across multiple samples. The Journal of applied psychology, 111(3), 324–346. https://doi.org/10.1037/apl0001318
圖片來源：ChatGPT
AI使用聲明：使用ChatGPT潤稿
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