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「商用數據應用師」證照為企業在商用數據分析與管理應用過程所需要的人才。其扮演大數據分析、程式工具運用、商業流程理解與經營管理支援等角色。

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PMI-PBA國際商業分析師

PMI-PBA (Professional in Business Analysis，國際商業分析師)，是美國國際專案管理學會 (PMI) 於 2014 年發行的證照，為近年 PMI 系列證照人數成長最快者。這張證照是專案的前置專業分析，對於中、高階主管的營運思維有極大助益。高價值、高廣度及其豐富內容，是商業分析成為世界趨勢的關鍵，完整地系統思考，涵蓋辨識現況、發現商業需要、解決方案提出、需求管理與分析、績效評估……等知識，從專案開始之前一直到結束之後各階段都能運用，學習內容是在職場工作中如何在掌握高度思維必備的技能！商業分析可與專案管理手法互相搭配，專案經理 (PM) 是把專案做對，而商業分析師 (Business analyst) 則是選擇對的專案來做。簡單來說，商業分析工作在專案開始前即展開，進行包含辨識問題、找到最佳的解決方案……等前置評估；專案開始期間著重在需求管理 (引出、分析需求)，與 PM 互相搭配；專案結束後，則持續進行長期績效評估，確保有效回饋，持續完善。故 PMI-PBA 不論對工作上有需求／分析相關任務者，或專案從業人員，都是非常合適的進修證照。學習商業分析技能、強化商業分析及需求分析的能力，才能知道為何而戰、懂得值不值得戰，當自己站在完整專案管理知識技能的價值鏈上，一定能在國際舞台中成為熱門人才。

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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。手把手帶你掌握E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >> 1.2 HR人資數據分析是什麼？ HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。 1.3 為什麼要做HR人資數據分析？做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。 2. 如何做HR人資數據分析？ 2.1 HR人資數據能分析什麼？我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？ 2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。 HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。 2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。 2.4 做HR人資數據分析的6個步驟做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。 3. HR人資數據分析關鍵議題你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。 3.1 招募數據分析大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。 3.2 訓練數據分析科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。 3.3 員額數據分析隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？ 3.4 離職數據分析員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。 3.5 績效數據分析人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。 3.6 證照數據分析各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。 3.7 差勤數據分析同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。 3.8 薪酬數據分析近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。 3.9 人格數據分析如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？ 3.10 接班人數據分析許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。 4. 落實人資數據分析 4.1 Power BI人資戰情儀表板在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本： 4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。了解更多Power Bi 相關的學習資源 >> 學更多【Power BI】，馬上報名 >> Power BI 資料視覺化 Power BI HR管理分析師【招募數據視覺化】 Power BI 資料清理與建模 Power BI DAX函數運用人資必備數據Know-how都在這裡> > 用Power BI 做視覺化數據分析，企業導入時會遇到六大階段 HR數位轉型怎麼做？以數據分析為驅動從這15個數據指標，開始建立你的招募漏斗你的招募數據報告，老闆看不懂？因為你沒有「資料視覺化」 HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！

【104職場力】

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。輕鬆學會用AI增加工作效率，幫助員工提升AI力 >> —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潤稿看更多來自工商心理實驗室的好文 >> 追劇很廢嗎？抽離、放鬆懂「下班」隔天更有活力！工作久坐健康風險高！科學證實「微休息」的4大好處 AI如何改變我們工作關係和對公司的信任感擺脫星期一症候群「週一最低限度努力」成為職場新趨勢 Z世代安靜離職消失了嗎？不，它進化成「怨恨缺勤」提升員工帶動企業的成長！最划算的 AI 教育訓練方案首選>> 訓練要留證！勞檢不過，最高可罰 300萬元>> 超過7000+的HR都報名過的104人資學程！求職成效提升至4.5倍！>> 　成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>> 訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >>

【104職場力】・績效管理

從「難搞的低績效員工」到可管理的績效課題—HR 必備的診斷與處理策略

文／黃愛 Lilian Huang　104人資學院資深專任顧問績效其實等於「能力 × 意願」，處理低績效的第一步是釐清到底是哪一端出了問題。先檢視目標是否具挑戰性又可達成，避免因訂錯目標誤判員工；若是能力不足，可透過訓練、SOP或職務調整來支持；若是意願不足，則需透過面談釐清動機，並檢視主管互動與組織文化。管理者應以公平且具建設性的回饋促進進步，配合可量化的成長指標與定期檢視，將績效管理從零碎行為轉為制度、技能與文化並重的流程。本文導覽前言：績效 = 能力 × 意願(1) 先檢視目標是否合理(2) 區分能力問題與意願問題(3) 注意管理者回饋與認可的公平性(4) 強化進步導向的回饋機制將績效管理視為一門「藝術」與系統工程為什麼現在就要重視？需要協助把策略落地？在許多公司裡，主管與老闆常抱怨：「這位員工績效太低，真難處理！」但在執行績效管理（績效管理、低績效員工、目標設定）時，我們常忽略一個簡單卻關鍵的出發點：績效 = 能力（ability） × 意願（willingness）。弄清楚是哪一端出了問題，才能有對症下藥的作法。 1. 先檢視目標是否合理很多所謂的「低績效」，其實是目標訂錯了。目標應該既有挑戰性也要可達成—不是要求會騎腳踏車的人去開車。年度目標應考量外在情勢（通膨、競爭）與個人進步期待（經驗累積、勝任力提升），逐步提高，而不是一夕暴增。合理的目標設定是誤評低績效的第一道防線。 2. 區分能力問題與意願問題能力不足時，檢視是否給予足夠訓練、SOP、範本與時間，或是否須調整到更適配的職務。意願問題則可能源自個人價值觀或外在環境（主管態度、文化認可）。透過面談與行為觀察釐清原因，才能決定是投入發展還是結束關係。 3. 注意管理者回饋與認可的公平性績效文化會因主管反應而塑造成型。若主管只在「少數錯誤」時嚴厲批評，卻在「少數成功」時過度獎勵某些低基期人員，會讓持續穩健表現的優秀員工感到不公平，反而破壞動力。管理者應誠實回應每位員工的貢獻，兼顧進步肯定與長期表現獎勵。 4. 強化進步導向的回饋機制對於努力但尚未到位的員工，除了給予資源與明確指導，還要及時肯定每一次的改善；對於一貫表現佳但偶有失誤者，也要以發展角度回饋，而非一味責難。建立可量化的成長指標與定期回顧，有助於讓員工看到自己的職涯軌跡。將績效管理視為一門「藝術」與系統工程優秀的績效管理結合制度（績效評估、目標管理）、技能（主管領導、回饋技巧）與文化（公平、透明）。HR 應主動學習管理典範、設計培訓課程，並可透過顧問協助與系統工具把流程標準化，降低人為偏差，提升決策品質。為什麼現在就要重視？有效的績效管理能提升員工生產力、降低流動成本並促進人才發展，是人才策略（人才發展、員工激勵）成功的關鍵。錯誤的處理方式不只傷害當事人，也會讓整體團隊出現「不敢優秀」或「只追求半成功」的扭曲行為。需要協助把策略落地嗎？ 104人資學院提供專業的績效管理顧問服務，包含目標設定流程設計、主管回饋訓練、績效制度建置及優化。若您想系統化改善績效管理、建立公平透明的評估機制，歡迎聯絡我們，讓專家協助您把「難處理的低績效」轉化為可管理、可成長的人才資產。 >> 索取【績效管理】難題解析影片 >> 立即諮詢 104【績效管理】顧問服務

【104職場力】・績效管理

負面績效回饋的影響是好是壞 ? 帶來正向作用的三大關鍵

在現代職場，負面績效回饋常被視為提升員工表現的一部分。然而，它是否確實帶來預期的積極效果，還是反而適得其反？探討這一問題的研究顯示，員工對主管的信任程度可能決定了負面回饋的最終影響。透過建立良好的信任關係和提供建設性批評，主管可將潛在的負面效應逆轉為正向成長機會。本文闡述如何藉由創造健康的溝通環境及明確指導方針，使得看似嚴厲的意見轉化為真正改進工作的動力。原標題：負面績效回饋真的會帶來負面影響嗎？文：小婉家族研究生王靖慈 | 工商心理實驗室在職場中，主管給予員工負面績效回饋 (negative performance feedback) 是常見的管理方式。然而，這類回饋真的會讓員工變得更消極嗎？還是有其他影響因素？ Ni與Zheng (2024) 的研究發現，員工對主管的信任程度可能是影響回饋效果的關鍵因素。負面回饋的兩面性負面績效回饋通常被認為是一種幫助員工改善工作的工具。研究指出，適當的負面回饋可以促使員工努力提升表現 (Cianci et al., 2010)。然而，也有研究顯示，這類回饋可能會導致員工降低自我效能感、增加情緒疲勞，甚至對主管產生敵意 (Dimotakis et al., 2017)。信任主管，效果更佳 Ni與Zheng (2024) 透過多階段調查和實驗研究發現，當員工信任主管時，他們較可能將負面回饋視為有價值的建議，而非攻擊或貶低。這樣的員工會更專注於改進，而不會產生敵對情緒。相反地，若員工對主管缺乏信任，他們較可能認為回饋具有威脅性，從而導致敵對情緒增加，甚至出現反生產行為（如惡意批評主管或故意降低工作效率）。多堂免費大師講座，提升你的職場思維與視野 >> 如何讓負面回饋發揮正向作用？ 1. 建立信任：主管應該透過一致且公正的行為來提升員工對自己的信任感。 2. 提供建設性回饋：明確指出改進方向，而非單純批評。 3. 關注員工情緒：理解員工的反應，並在需要時提供支持。負面績效回饋本身並非好或壞，關鍵在於員工如何解讀回饋。而主管若能建立信任，將能讓回饋發揮更積極的作用。小婉家族研究生 Diana 參考文獻: Cianci, A. M., Klein, H. J., & Seijts, G. H. (2010). The effect of negative feedback on tension and performance: The role of goal orientation. Journal of Applied Psychology, 95(5), 902–910. https://doi.org/10.1037/a0019320 Dimotakis, N., Mitchell, D., & Maurer, T. (2017). Positive and negative assessment center feedback in promotion decision making: Implications for self-efficacy and career intentions. Journal of Applied Psychology, 102(11), 1514–1523. https://doi.org/10.1037/apl0000237 Ni, D., & Zheng, X. (2024). Does negative performance feedback always lead to negative responses? The role of trust in the leader. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 97(2), 623–646. https://doi.org/10.1111/joop.12485 看更多來自工商心理實驗室的好文 >> 在職場中你容易被情緒勒索嗎？這五大人格特質最易受影響職場八卦：氣質性嫉妒與組織認同的交織能者多勞？還是忍著過勞？ 小心引發工作倦怠 Z世代安靜離職消失了嗎？不，它進化成「怨恨缺勤」學習時間管理就能提升效率？探索你的「時間特質」找到關鍵超過5000+的HR都報名過的104人資學程！七大主題課程幫你系統化學習 >> 　最划算的全方位教育訓練方案！免費申請全課程試閱 >> 訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >> 加入104人資市集官方line獲得最新優惠及活動資訊 >>

【104職場力】・績效管理

員工滿意度自己調查？小心掉進數據陷阱！

文/104人資學院許多人資想透過員工滿意度調查，掌握組織健康與留才風險，但自行調查常遇到信效度不足、填答率低、數據難分析等難題，結果往往流於形式。本文深入探討HR在內部自辦調查的常見困境，並比較104員工體驗調查的專業優勢，包括專家題庫、智能化流程、產業常模比對、視覺化報告與改善建議。透過科學化、數據化的工具，企業不僅能真正聽見員工心聲，更能有效轉化為行動方案，提升敬業度、強化雇主品牌，進而推動企業營運績效成長。本文導覽為何內部自行調查員工滿意度如此困難？信效度不足：問卷設計的隱藏風險填答率低落：匿名性與員工疑慮分析困境：缺乏外部常模與基準比較從數據到行動：HR推動改善的斷層 104員工體驗調查的五大優勢成效驗證：如何降低離職風險、提升績效自行調查 vs. 104調查：比較一目了然讓員工調查成為企業成長引擎在少子化與人才競爭加劇的環境下，員工是否滿意工作、是否願意長期投入，已成為企業能否穩定成長的關鍵指標。許多企業人資部門都嘗試以員工滿意度調查作為診斷工具，期望從中洞察組織氛圍與改善方向。然而，當企業選擇自行執行調查時，往往發現過程比想像中複雜，從問卷設計、資料蒐集到結果分析，每一步都潛藏挑戰。為何內部自行調查員工滿意度如此困難？許多人資深知，員工滿意度調查是一項重要的管理工具，能協助企業了解員工心聲，並進一步改善組織氛圍。然而，當HR嘗試自行設計與執行調查時，卻往往在過程中遇到難以克服的挑戰：問卷題目不夠專業，HR需要收集很多文獻或資料，才知道調查向度是否夠廣、夠深。倘若沒有受過專業訓練，題目可能設計得模擬兩可，問不出真實狀況。或是一個題目兩個問法，讓員工不知如何回答。題目設計若不夠精準，很可能導致員工誤解或回答偏差，進而影響調查的有效性。信效度不足：問卷設計的隱藏風險自行設計問卷的最大問題之一是缺乏科學驗證。好的調查題目必須經過信度與效度的檢驗才能信賴。信度指的是同一構面下各題目是否反映相同的意涵，這需要專家判斷與足夠樣本，才能判定是否達標。效度則關乎題目是否真正測到我們想要的概念，特別是與組織目標相關的關聯效度：專業調查會以組織承諾、留任率等作為效標，檢視題目與這些重要結果是否有實質關聯。沒有高信效度支撐的題庫，所得數據難以真實反映員工心聲，最終只會讓調查淪為形式，無法提供可執行的管理洞見與決策依據。填答率低落：匿名性與員工疑慮若HR直接以公司名義發放問卷，員工往往擔心填答內容會影響升遷或考核，導致不敢誠實作答。即便表面上回收率不低，內容也可能因顧慮而失真。缺乏第三方匿名保障，數據很難反映組織的真實狀況。分析困境：缺乏外部常模與基準比較許多HR坦言，從設計問卷、管理回收到自行分析，內部調查既耗時又費力，且缺乏可比的行業常模，使結果通常停留在「部門A高於部門B」這類內部差異，無法回答「我們在產業中的相對表現如何」。在當前缺工的時代，與外部比較變得更為關鍵：例如薪資項目通常是員工滿意度中得分最低，但若沒有業界基準，唯一的解法往往只會是全面調薪；若能與同業比對，便可能發現實際差距並不大，進而避免不必要的成本支出。缺乏外部參照的調查結果容易流於表面，難以取得主管認同，也無法為高層提供具體的決策依據或可執行的改善方案。從數據到行動：HR推動改善的斷層另一個常見挑戰是「數據無法轉化為行動」。調查雖指出需改善的面向，但倘若負責設計調查者的人資經歷較不深厚或不夠全面，提出的方案往往片面或停留於短期修正，無法兼顧系統性與長期效益。建議與具備多年業界實務經驗的資深專家合作，協助從數據擬定可執行的改善計畫、優先順序與衡量指標，並規劃後續追蹤，才能讓調查從一份靜態報告轉為驅動組織改善的實際動力。 104員工體驗調查的五大優勢專業題庫與高信效度由專家設計題庫，涵蓋九大構面與八大情境題組，題目經過信效度驗證，能確保數據真實反映員工想法，避免誤差與片面性。自動化流程，降低HR負擔提供一鍵建置問卷、智能發送與填答提醒，HR 不需再花大量時間管理流程，大幅提升作業效率。第三方匿名調查，提升真實回饋由第三方平台執行，確保調查全程匿名，讓員工放心填答，取得最真實的意見。依104執行員工滿意度顧問專案的經驗顯示，回答率通常可提高至80%。產業與職務常模，掌握競爭定位平台擁有上千家企業、產業X職務常模779種的大數據比對資料，HR可快速比較內外部落差，找出競爭優勢與改善弱點。視覺化報告與改善方案落地自動生成圖表化報告，提供PR值定位與關鍵改善建議，企業可依據結果進一步優化各項人資策略，幫助企業將數據轉化為行動。成效驗證：如何降低離職風險、提升營運績效實際導入後，許多企業明顯降低員工流失率，並在組織氛圍與敬業度上獲得提升。有研究顯示，敬業度高的企業，業績成長率與獲利率均明顯優於同業，這證明員工調查若能轉化為行動，確實能帶來長遠效益。自行調查 vs. 104調查：比較一目了然項目企業自行調查104員工體驗調查題庫品質自行設計，信效度未驗證專家設計，信效度經科學驗證平台功能一般問卷平台，無法即時催測，產出專業報告一鍵建置、智能發送、自動提醒、專業報告匿名性員工疑慮高，回覆失真第三方匿名，提升填答率與真實度分析深度僅能內部比較，缺乏業界資訊比對產業與職務常模，掌握相對競爭力行動落地受限於HR的專業是否資深，影響策略成效提供改善建議與資源連結，支持策略落實表：自行調查員工滿意度與104員工體驗調查的比較讓員工體驗調查成為企業成長引擎員工體驗調查若只停留在「做過」的層次，對企業幫助有限。透過104員工體驗調查系統及人資顧問團隊的專案解方，HR不僅能快速取得可靠數據，更能掌握外部比較基準，並將結果轉化為具體行動。這不僅可提升員工敬業度，也能強化雇主品牌與企業競爭力。對企業而言，調查不再只是例行性作業，而是推動營運績效成長與永續發展的重要引擎。聯繫104人資學院，預約諮詢更多解方！打造企業永續的「內部氣候預警系統」>> 104員工體驗調查經濟環境變動，有效留才的薪酬結構如何因應>> 人資顧問諮詢用大數據找出能力缺口，人才培訓更精準>> 104職能發展系列課程

【104職場力】

報告有重點、有數據、有結論，為何主管就是不買單？3個誤區可能忽略了

明明資料齊全、說明完整，報告卻總是無法說服人？問題往往出在解讀方式。作者曾任貝恩顧問公司策略顧問，解析報告最常見的3個誤區：只從自身立場解讀、見樹不見林、以及硬套理論脫離現實，並整理出克服問題的3種能力，幫助從大量訊息中找出核心重點。本文節錄自《薪水翻倍的報告撰寫法》。文／金玲瓏本文目錄（點擊可快速前往）報告的常見3大誤區陷阱1：侷限觀點的解讀陷阱2：見樹不見林陷阱3：脫離現實框架用錯，不如不要用避開失真陷阱，需要的3種能力報告的常見3大誤區到目前為止，我們已探討報告的3個要素。邏輯思維、「所以重點是什麼」與「為什麼會得出這個結論」，都是強化結構的有力工具。接下來，就讓我們一起看看，該如何巧妙運用這些工具吧。有時，即使報告已包含所有必要要素，內容仍可能偏離主題。儘管清楚說明了該做什麼、為什麼這麼做，也加入各種數據，羅列得非常清晰，最後得出的結論卻難以引起共鳴，也缺乏說服力。這時，必須重新檢查以下3點：侷限觀點的解讀。見樹不見林。脫離現實。只要能避開以上3個陷阱，就能保證報告不會偏離主題。現在就來一同檢視這3個問題，以及該如何避開它們。陷阱1：侷限觀點的解讀第一個陷阱是：侷限觀點的解讀。舉例來說，A項目是公司的新事業，公司正在評估是否應持續投入資金於該事業，以及目前的經營成績。此時，負責人拿著整理好的報告說：「近期銷售增加50％，顯示已逐漸培養出忠實顧客，應該繼續經營這項事業。」這段陳述乍聽之下相當合理，看似符合報告該有的邏輯結構。「所以重點是什麼」（繼續經營這項事業）與「為什麼會得出這個結論」（近期銷售增加50％，顯示已逐漸培養出忠實顧客）兩者均無遺漏。但這樣就能確保負責人說的正確無誤？據了解，A項目多年來持續占用公司超過一成的資金，但銷售占比卻始終不足公司整體的1％。此外，在市場中的競爭力也不明確，最近銷售之所以成長，只是受到大型促銷活動帶動。這項事業投入的成本很多，獲利卻趨近於無，某種程度上甚至可以視為虧損。即使擁有部分忠實顧客，人數也相當有限，而且長期以來幾乎沒有新顧客。在這樣的情況下，負責人卻表示：「A項目最近銷售表現不錯，所以應該繼續經營。」這樣的判斷，真的正確嗎？當然，A項目負責人的發言並非毫無根據。銷售成長與擁有忠實顧客，的確是不爭的事實。只是，若從公司整體角度來看，A項目更像是花了很多錢，卻沒什麼水花的「雞肋事業」。而從負責人的立場來看，由於這是自己長期投入心力的事業，自然會希望保住它，同時也能避免因經營成果不佳而遭到批評。越是在這樣的情況下，越需要以客觀角度看待問題。站在公司的立場，比起費心包裝A項目的業績，更希望負責人能主動指出問題，並提供替代方案。例如停止該項目，將相關資源重新投入其他核心業務，或嘗試轉向更具成長潛力的新項目。即便是具邏輯依據的發言，也不代表一定是正確的訊息。同樣一個現象，也會因觀察角度、評斷標準與解讀方式不同，而產生截然不同的結論。隨著邏輯結構的差異，最終呈現出的訊息，可能偏向個人立場，也可能真正符合整體利益。陷阱2：見樹不見林偏離主題的第二個原因就是見樹不見林。有一天，負責線上服務的主管發現一項異常數據──使用B服務的人數突然下降20％，他立刻慌張的向上回報：「B服務的使用人數下滑20％，必須立刻改善該服務。」這項提案中，「所以重點是什麼」（立即改善B服務）與「為什麼會得出這個結論」（B服務的使用人數下滑20％）看似都交代清楚了。但問題是，只要改善B服務就夠了嗎？在急著下結論之前，不妨先檢視整體狀況。仔細查閱後會發現，不只是B服務，連帶C服務與D服務的使用人數，也都下降20％。換句話說，最近使用整體服務的人數下降20％，因此各項服務的使用人數也因此受到影響。既然如此，難道能說問題出在B服務嗎？眼下最該做的，真的是改善B功能嗎？在改善B服務之前，應該先釐清為何整體使用人數銳減，並確認是否能採取措施，挽回這些使用者。工作中很常出現類似情況──忽略整體脈絡，僅憑一、兩項數據就急著判斷並下結論。即使是再聰明的人，也可能掉入這種陷阱。因此，為了避免這種錯誤，應該在解讀問題與分析情況時，不斷反問自己：「我是否忽略了整體？」、「是否有遺漏的地方？」除此之外，我們再來看看行銷組長C的案例。某天，C突然發現這個月訪客人數暴跌了30％。驚慌之下，他立刻提出以下提案：「這個月的訪客人數暴跌了30％，必須盡快增加行銷預算。」這個提案看起來也十分合理。增加行銷預算，的確可能帶動使用者成長。「所以重點是什麼」（立即增加行銷預算）與「為什麼會得出這個結論」（訪客人數暴跌30％），這兩個部分，也都交代清楚。倘若此時擴大範圍檢視數據，又會發現什麼？真正該做的應該是在急著追加行銷預算前，先回頭檢視過去兩年的整體趨勢，而非只盯著最近這兩個月的數據。只要仔細查看就能發現，這個公司因為事業屬性的關係，某些季節使用者會增加，反之則會下降。由此可知，現在的數據變化，只是反映了季節波動。由於季節因素影響，這項服務的當月訪客人數，原本就會比上個月減少約30％。若不與前一個月相比，而改與去年同期比較，會發現人數其實上升20％。既然如此，「訪客人數比上個月暴跌30％」，算是嚴重問題嗎？雖說對企業而言，若能每月持續成長是再好不過，但像這樣季節性明顯的事業，在判斷數據時，更需要以宏觀的角度來看待。觀察某種現象並從中獲取訊息時，必須兼顧整體與局部，以及長期趨勢與短期變化。若只關注局部現象或短期數據，可能會忽略更重要的細節，甚至導致判斷失真。陷阱3：脫離現實最後一個陷阱，則是脫離現實。以下是一個與多家企業合作的案例，這些合作公司原本各自經營自家工廠。然而，總部企劃負責人D卻認為：「各自運營不僅無法發揮規模經濟，也缺乏效率。」因此，他強烈主張，即使要耗費巨額資金，也應整合成一座大型綜合工廠，並表示：「蓋了大工廠後，合作公司的訂單就能統一透過總部管理，合作方也能因規模經濟獲得更大利益。」在D看來，只要將工廠合而為一，不但能發揮規模經濟、降低成本並提高效率，也能省去經營工廠的繁瑣雜事，這份提案看起來的確不錯。關於「所以重點是什麼」（蓋一座大型綜合工廠）與「為什麼會得出這個結論」（透過規模經濟讓雙方獲利）的邏輯結構，也相當完整。不過，這項計畫勢必要投入大額投資，總讓人覺得哪裡不太對勁。因此，團隊決定深入檢視，而後在過程中發現幾個關鍵問題。在確認合作工廠的生產流程後，發現這些製程都難以自動化。也就是說，合作工廠的產量與投入的人力成正比，並不是蓋一座大型綜合工廠就能解決的事。另一個問題是，合作方各自負責生產的內容本就不同。只有在製程相近的情況下，才能產生協同效應，但由於產品與生產流程皆不相同，即使強行合併，也無法形成更快速、更有效率的運作模式。此外，光是讓合作方關閉目前營運中的工廠，並將既有設備與貨物轉移至綜合工廠，就需要付出龐大成本，這本身便是一大阻礙。更何況，每個合作方早已經在工廠用地、設備等方面投入大量資金，也為了維持運營招聘不少職員，因此要讓工廠停運並不容易。透過規模經濟改善效率、提高利潤率，是管理學常見的策略之一。但現實往往比教科書更複雜，有時甚至會與理論完全相反。不論接觸任何書籍或理論，都要時刻警惕過度套用，或認為它能適用於任何情況。若對現實缺乏足夠理解，只是一味強調理論和技巧，那麼提出的訊息表面看似合理，實際上卻可能早已偏離重點。框架用錯，不如不要用套用特定框架也是如此。隨着管理學發展和顧問產業興起，各種思維框架接連誕生。從大家熟悉的「SWOT分析」、「○○矩陣」，到「○○飛輪」等，在經營學書籍、教科書，以及各種部落格都隨處可見。然而，如果對現況缺乏正確理解，就貿然套用這些模板，有時可能會產生「不如不要用」的念頭。目前許多廣為人知的框架，大多出自顧問公司。即使是曾開發過優秀框架的經營顧問，在實際工作時，也不會只依賴單一框架就想推動所有專案。因為每個產業、每家公司面臨的問題和情況都截然不同，無法用同一套模板帶入所有案例。正因如此，比起使用既有框架，能否根據專案當下的情況，重新建立思考框架才是更理想的做法。不同情況適用的框架各不相同，與其了解各種框架、鑽研特定框架，擁有能針對情境處理的能力更重要。所以，簡報不該只停留在形式，應以能真正影響業務和成果的訊息為主。避開失真陷阱，需要的3種能力到目前為止，相信你已經了解即使具備完整的邏輯結構，訊息仍可能失真的3種典型情況，分別是「侷限觀點的解讀」、「見樹不見林」及「脫離現實」。想避免落入這些陷阱，就必須具備以下能力：客觀解讀：比起從主觀角度解釋現象，更應站在客觀立場提出合理觀點。綜觀全盤的思考能力：從整體與長期角度得出合理結果，而非沉溺於細枝末節和短期目標。現實感：跳脫表面包裝或固有理論，聚焦本質、傳遞具有實際意義的訊息。前面提到的邏輯思維，以及能展現思考能力的「所以重點是什麼」與「為什麼會得出這個結論」，再加上「客觀解讀」、「綜觀全盤的思考能力」及「現實感」，等於已經具備從大量訊息中找出核心重點的能力。節錄自：大是文化《薪水翻倍的報告撰寫法：我在全球三大顧問之一，貝恩策略公司學到的祕訣。》／金玲瓏著

【104職場力】・提案

好的報告不能缺少這項「關鍵要素」！工作報告兩大類別重點解析

一份好的工作報告能幫助你精準傳遞資訊，但許多人卻經常忽略關鍵要素「數字」。為什麼報告一定要用數字？究竟如何讓你的報告更具說服力？本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，解析工作報告的兩大類型，並分享讓報告更具說服力的數字思維！文／盧泫兌週五10:00A工廠的意外狀況報告雖然是臨時提交，但有些部分好像還可以再完善。我覺得已經做得很好了。這是緊急報告，能準確傳達當前情況就已經很有價值了。而且能在短時間內整理出意外規模和受損情況的數據，真的很不簡單。不過還是有些遺憾。如果能補充對狀況的持續監控及後續處理進展，報告就會更加完善。只要有職場經驗的人，應該都深刻體會過報告的重要性。一份出色的報告能滿足所有需求，但拙劣的報告卻可能製造原本不存在的問題，甚至讓主管不安到坐立難安。為什麼報告這麼難做呢？根據字典定義，報告是「向他人告知事情的結果或狀況」。雖然這個定義看似有些抽象，但只要將報告簡化為「向主管傳遞所有與工作相關的資訊」就容易理解了。甚至像是因病無法上班，向公司請假也是一種報告。然而，報告的定義中缺少了一個關鍵要素，那就是「How to」，也就是「如何傳遞這些資訊的方式」。如果將「How to」納入考量，重新定義報告，可以歸納出以下的結論。報告的定義我們所知悉的報告我們應該做的報告What事情的結果與狀況Who主管與同事When狀況報告－（即時、期限內）結果報告－成果報告How to-用數字來傳達或解釋報告在將近20年的職場生涯中，我做過無數次報告，即使到了現在，仍然每天都要進行。而這些報告的核心始終如一，那就是「數字」。如果一份報告中缺少數字，或者對數字的解釋和邏輯不足，即便其他內容再怎麼完善，也難免會被要求重新確認後再次報告。請記住，報告的本質在於用數字清晰地呈現事情的結果或狀況，並能夠讓對方充分理解這些數字的意義。為什麼報告一定要用數字？原因在於，每個人在工作中使用的語言和解讀方式都有所不同，也就是說，每個人會根據自身的思維框架去理解對方的話語。而在純粹依靠語言交流的報告中，溝通誤解的風險自然就會提高。如果你已經透過工作經驗，充分了解主管和同事的溝通習慣，或許能準確捕捉他們的語言重點。但如果你在有限的時間內無法做到這一點，那麼使用明確、直觀的數字來進行報告，就成了不可或缺的方法。以下舉例說明，假設報告中以「困難」、「很難」或「不可能」等模糊詞彙來描述，若改以數字表達，其內容將變得更具體明確，修改後的結果如下：達成目標有一定難度。→目前距離目標還差30％按照現在的情況，幾乎不可能達成目標。→距離目標營業額還差15億韓元。若要100％達標，接下來每個月至少需要達成5億韓元的營業額。因為銷售狀況不如預期，很難達標。→距離目標銷售量還差2,500個工作報告的兩大類別依照目的不同，工作報告可以分為兩類：一類是「緊急通報」，另一類是「計畫報告」。緊急通報：突發事件、事故或無法預測的狀況緊急通報通常針對突發的事件、事故或不可預測的狀況，要求快速傳遞核心資訊。例如，假設某工廠發生火災，若因追求完美的報告內容，花時間整理起火原因、分析詳細數據或提出防範對策，工廠可能在這期間就已燒毀殆盡。在這種情況下，「迅速」才是通報的核心，最重要的是用最少的資訊快速回報當前狀況。然而，追求快速並不代表可以省略數據支撐。即使是緊急通報，也需要包含一些關鍵數字，例如：是否有人員傷亡？火災規模有多大？火勢大約需要多久才能撲滅？這些可以立即掌握的數據，哪怕簡單，也應列入報告，以解答主管的疑問並協助決策。計畫報告：公司內的日常報告計畫報告則涵蓋了公司內大部分的日常報告類型，包括預測、分析、業績、應對方案等內容。這類報告的核心重點在於「準確」和「邏輯」。在公司中，經常需要透過報告來分享進度或匯報成果。例如，假設收到指示要評估某項業務的可行性，或預測某產品的銷售與生產量，在收到指示時，通常也會被告知報告完成的期限。此時，比起快速完成，準確的數據和合理的邏輯才是計畫報告的關鍵。計畫報告需要提出精準的數據，並透過清晰的邏輯進行詳細解釋。為了提升計畫報告的品質，建議回顧STEP1，檢視自己是否已經建立起良好的數字思考力，這將成為計畫報告成功的基礎。節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌著推薦閱讀：你的KPI是什麼？工作也要像背九九乘法，2招牢記「關鍵指標」重要數字寫工作報告，別只想當「好孩子」！掌握「2個要領」寫出主管想看的亞馬遜開會為何禁用PPT？貝佐斯談「6頁報告」如何提升效率

【104職場力】・簡報技巧

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  了解鄧慧文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>> 企業內訓、公開班及線上課程需求，104人資市集最超值 >> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>> 成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>>

【104職場力】・績效管理

拿出數據報告，老闆還是不買單？專家：讓數字有「說服力」需2大元素

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

【104職場力】・簡報技巧

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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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)。多堂免費大師講座，提升你的職場思維與視野 >> 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 看更多來自工商心理實驗室的好文 >> 在職場中你容易被情緒勒索嗎？這五大人格特質最易受影響職場八卦：氣質性嫉妒與組織認同的交織能者多勞？還是忍著過勞？ 小心引發工作倦怠 Z世代安靜離職消失了嗎？不，它進化成「怨恨缺勤」學習時間管理就能提升效率？探索你的「時間特質」找到關鍵提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>> 企業內訓、公開班及線上課程需求，104人資市集最超值 >> 訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >> 加入104人資市集官方line獲得最新優惠及活動資訊 >>

【104職場力】・用人管理

數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南

在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。文 /【104學習精靈】本文目錄（點擊可快速前往）什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師工作內容數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。數據分析師技能與工具能力分析基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。 1. 數據分析師基礎工具能力數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。 Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力 [course_plugin title='數據分析師入門課程推薦' keyword='數據分析師｜入門實戰' amount=1] [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 數據分析師基礎工具推薦課程線上 Python 新手村｜練就扎實基本功 5538人感興趣    了解課程＞線上 ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術 334710人感興趣了解課程＞線上 AI簡報3項思考力，ChatGPT倍速提升商業競爭力！目標思考、換位思考、邏輯思考 9212人感興趣     了解課程＞延伸推薦課程 👉 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛👉 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界👉 不寫程式的大數據分析師：數據分析之王-超強excel樞紐分析👉 無痛起步-Excel VBA超入門實戰 👉 用Excel也能玩轉統計分析 2. 數據分析師核心技能多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。 R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。 SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。 Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。 Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。 3. 數據分析師證照 GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。數據分析師核心工具推薦課程線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣   了解課程＞線上快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣了解課程＞線上從Excel到Power BI數據視覺化 56517人感興趣了解課程＞線上 Tableau數據視覺化分析快速上手 10264人感興趣了解課程＞延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI👉 Power BI Desktop --從基礎到資料視覺化實戰👉 Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力👉 輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板👉 Google Analytics 4 數據分析師國際認證保證班 4. 數據分析師進階升級技能透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。 VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。數據分析師進階能力推薦課程線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣了解課程＞線上財會工作秒殺技! 活用VBA，開啟你的自動化工作術! 39226人感興趣  了解課程＞線上 Oracle APEX 入門實戰！ 5634人感興趣   了解課程＞延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取搭配5大特質（軟技能）：錄取數據分析師更容易數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。 1. 台灣數據分析師薪資範圍初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報） 2. 影響數據分析師薪資的因素技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑： 1. 資料科學家如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。課程推薦：AI資料科學家全方位學程班 2. 資料工程師資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。學習指南：資料工程師學習地圖課程推薦：資料工程師養成班 3. 軟體工程師部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖哪些產業需要數據分析師？數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛： 1. 科技與軟體業（AI數據分析師）分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。 2. 電商與零售業（商業數據分析師）優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。 3. 金融與保險業（金融數據分析師）信用評分模型、風險預測，優化投資策略。 4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）個性化治療方案，疾病趨勢預測。 5. 半導體製造業（數據分析師）製程數據分析，設備異常檢測。 6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。數據分析師的挑戰首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。 [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 延伸閱讀：產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【數據分析師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobsource=joblist_search&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%AB' amount='3']

【104職場力】・數據分析

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