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透過蒐集、整理與解讀各類數據,協助企業了解市場趨勢、顧客行為及內部運作效率,進而做出更精準的決策。具備此技能能提升問題解決能力,優化資源分配,並加速業務成長。在數位化時代,能從龐大資訊中萃取關鍵洞見,成為提升競爭力的重要利器。
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數據資料分析 學習推薦

邱志威

創辦人

2022/01/07

資料科學家、資料分析師、資料工程師,實務上如何在資料團隊分工
擅長 #分析應用 的: 資料分析師(Data Analyst)
擅長 #程式實作 的: 資料工程師(Data Engineer)
擅長 #模型理論 的: 資料科學家(Data Scientist)
換句話說,他們分別是「看資料」,「調資料」以及「玩資料」。不過實際上的分工與職能其實會更加複雜一點,有幾種常見的狀況:
資料科學家與資料工程師中間的 GAP
模型「部署/上線」的工作誰來做?
「資料分析師」與「商業分析師」
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Steve Sue 蘇書平

執行長

2021/12/23

Excel 樞紐分析 該如何開始?
樞紐分析,一言以蔽之,就是「就是將Excel資料表,快速進行分類彙總的過程,可以依照不同的組合進行計算。方便我們透過表格和圖表、從不同角度分析問題。」
舉例來說,我們通常會拿到密密麻麻的Excel表,接著要進行分析。
你可能會想知道「每個月各產業客戶的訂單金額」或者是「每個部門對這5項產品的貢獻」。因此我們要將以下這個Excel表依照不同的組合進行計算,並用表格和圖表進行呈現。
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AI超效文檔助手-NotebookLM × Gamma × Napkin 全攻略
理解 NotebookLM、Gamma、Napkin 三大 AI 超文檔工具的功能定位與應用情境 掌握 NotebookLM 上傳文檔並以對話方式進行分析與筆記整理的操作流程 學會利用 NotebookLM 上傳音檔,產出逐字稿、摘要與結論整理 能以 NotebookLM 產出語音、影片摘要、心智圖與結構化文字內容 運用 NotebookLM 自動產出學習卡、測驗題、資訊圖表與簡報內容 熟悉 Gamma AI 的簡報生成方式與內容版型調整技巧 學會使用 Napkin 由文字快速生成並編輯圖表,完成高解析度匯出 點此下載課程範例音檔(課程中使用) 【線上課程-企業購買方式】 1.想用「最低成本」讓全公司同仁學習:請參考特約企業會員年度訂閱方案 2.想以「授權」方式放入公司學習平台:請填寫課程諮詢單 3.想以 「團購」方式購買特定人數課程:請填寫團購表單 打造企業的 AI 數位轉型引擎!全方位職能 AI 賦能系列課 因應全球 AI 應用爆發與企業降本增效的需求,我們特別規劃了一系列「全方位職能 AI 賦能課」。 從通用的職場溝通、高效文書,深入到 HR、財會、行政、行銷、業務等核心部門的自動化實戰,幫助企業在缺工浪潮中提升人均產值, 讓員工在數據分析、流程自動化、業務開發等方面具備即戰力, 透過系統化的學習,將 AI 轉化為企業內部的超級生產力,進一步打造高效且具競爭力的數位職場! 三款強大的 AI 助手:NotebookLM、Gamma 與 Napkin,旨在提升文檔處理與簡報製作的效率。NotebookLM 被定義為一站式的文檔分析工具,基於 Google 的 Gemini 模組,其最大特色是「根據來源回答」,能有效避免 AI 幻覺,確保回覆內容百分百源自學員上傳的 PDF、音檔或網址。 課程重點示範了 NotebookLM 的多元應用,包括上傳長達數百頁的英文件並進行中文摘要分析,或上傳會議音檔自動生成逐字稿與會議記錄結論。此外,該工具還能將文檔轉化為趣味的 Podcast 語音摘要、講解影音、心智圖,甚至是專業的測驗學習卡(問答題與選擇題)。針對團隊協作,課程教導如何透過權限共享建立企業的「知識管理庫」,例如將家中電器說明書全數上傳,發生故障時直接詢問 AI 即可獲得解決方案。 在視覺呈現方面,課程介紹了 Gamma,這是一款能根據文字、主題或網址快速生成具有動態過場動畫與設計感的簡報工具。而 Napkin 則擅長於「文字轉圖表」,學員僅需貼上會議重點,點擊閃電圖示即可生成多種可即時編輯、高解析度匯出的專業圖表。這三款工具的結合,讓繁瑣的文案整理、資訊圖表化與報表設計都能在數分鐘內高品質完工。
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【104 talks】別讓人才登入即登出-打造即戰力的留才漏斗
「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升 - 為每位忙碌的職場人士,創立一個能夠高效學習的節目平台,集結各領域專業講師的知識與分享,為職場人士帶來啟發和新視角。 別讓人才「登入即登出」! 好不容易找來的人才,為何總是留不住? 在人才荒的時代,招募只是開始,「留才」才是真正的戰場。 許多企業面臨新人報到後的「適應不良」或「快速流失」,其實問題往往出在缺乏一套系統化的留才漏斗。 本次【104 talks】力邀兩位實戰派大師——吉兒老師與王人國老師,從 OJT 工作教導、離職心理分析到系統化晉升制度,為您拆解如何打造高績效團隊。 我們不談空泛的理論,只給您帶得走、用得上的「即戰力留才法」,讓人才從登入的那一刻起,就成為公司不可或缺的推力! 【課程核心聚焦】 *精準對齊期待:從部屬工作期待出發,建立高成就感的團隊氛圍。 *OJT 教導心法:落實實務工作教導(OJT),加速新人進入狀況。 *全方位防漏機制:分析員工離職的 10 大關鍵與 333 理論,堵住人才流失缺口。 *系統化晉升制度:運用職能認證與自學制度,啟動員工自動自發的引擎。 【課程介紹】 由兩位實戰大師聯手,為您構建完整的人才留任漏斗: 【專題一】吉兒老師:用 OJT 建立留心也留才的高績效團隊 聚焦於「主管教導力」,解決新人進來後「不會做、不想做」的問題。 【專題二】王人國老師:帶人不心累!運用系統化與追蹤管理穩固戰力 聚焦於「企業制度力」,解決公司內部「留不住、長不大」的系統痛點。 【你可以學到什麼】 *留才實戰技巧:掌握個人與團隊激勵的關鍵點,讓部屬心甘情願跟著你。 *高效帶人模板:學會 OJT 教導心法、工作激勵術、7S 策略思考與 PKASH 找人準則。 *破解離職密碼:透過心理分析與案例,學會預判離職警訊並提前介入。 *打造自運行體系:如何透過「輔導員」與「自學制度」,減輕主管負擔,讓團隊戰力自動升級。 【誰適合參加】 *中高階主管:想解決「帶人帶不到心」或是「團隊績效銜接不上」的領導者。 *HR 夥伴:致力於優化招募流程、提升留任率,並希望建立人才發展體系的專業人士。 *創業家/小企業主:公司規模正在擴增,急需一套標準化制度穩定戰力的經營者。 【講師介紹】 一、吉兒老師|實戰型人力資源發展專家 吉兒老師(紀麗君)擁有深厚的人力資源領導經驗,曾多次榮獲國家人力資源發展獎與 TTQS 金牌認證。 擅長將艱澀的人資理論轉化為具體的實務操作,特別在人才選用、绩效管理與員工留任等領域有極高的造詣,是一位能從「心」出發,協助主管建立高向心力團隊的導師。 二、王人國老師|領導管理與系統佈局大師 王人國老師現任百大名師學院與成功領導管理學院院長。專精於領導職能、目標管理與組織系統化佈局。 王老師擅長運用邏輯嚴密的系統(如 7S 策略、PKASH 模型)協助企業建立標準化制度,讓「帶人」不再只靠個人魅力,而是透過科學化的追蹤與認證,穩固企業戰力,是許多百大企業爭相邀請的顧問級講師。
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8小時前

用 AI 把巴黎鐵塔變成「建築拆解資訊圖」的簡易教學 (含ai提示詞)
最近在 Pinterest、Instagram、小紅書上,開始流行一種很特別的建築圖片風格。
它不是一般旅遊照加濾鏡,也不是單純把照片變成插畫。
而是把整棟建築拆成像「建築博物館海報」一樣的分析圖。
例如巴黎鐵塔 除了保留原本外觀,還會把:塔尖、鋼構、觀景台、支撐結構、基座一層一層拆開。
旁邊甚至還會搭配:平面圖、剖面圖、材料分析、色彩分析、結構節點
整體看起來很像建築系展板,也有點像博物館裡的工程圖解。
而現在,這類圖片其實不用會 3D 建模,只靠 AI 就能做出來。
如果是第一次玩,
其實 ChatGPT 就很好上手。
因為它對:中文理解、建築資訊圖、海報版面相對穩定。
其實照片比 Prompt 更重要
很多人會一直修改 Prompt。
但實際上,
照片品質往往影響更大。
建議盡量使用:
◆正面角度
◆建築完整入鏡
◆白天清楚光線
◆不被樹遮住
◆遊客不要太多
AI 才比較容易理解整體結構。
※ 巴黎鐵塔版 Prompt(簡易版)
下面這段其實就能直接使用。搭配建築照片丟進 AI 工具即可
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請基於巴黎鐵塔照片,生成一張專業建築拆解資訊圖。
將巴黎鐵塔轉化為「爆炸軸測建築分析圖(Exploded Axonometric Diagram)」。
保留巴黎鐵塔真實比例、鋼構細節、觀景平台、塔身結構與基座。
將建築由上至下分層拆解:
◆天線系統
◆塔尖結構
◆上層觀景平台
◆中段鋼構
◆第一層平台
◆四腳支撐結構
◆基座與地基
◆周邊場地
畫面四周加入:
◆正立面圖
◆側立面圖
◆剖面圖
◆結構分析
◆材料分析
◆色彩分析
◆鋼構節點放大圖
◆工程標示與比例尺
整體風格為:
博物館級建築資訊圖
建築教材海報
工程製圖風格
白色背景
精密細線稿
淡彩渲染
高細節
低飽和配色
專業建築排版
文字全部使用繁體中文。
避免:
照片風格
科幻風
漫畫風
雜亂背景
AI錯誤結構
不合理透視
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不只巴黎鐵塔能玩 其實很多建築都很適合。例如教堂、古堡 、現代建築、現代建築等
一起動手試看看吧 !
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Steve Sue 蘇書平

執行長

2021/12/23

學好數據分析的第一步,先學會拆解「句子」!
大數據時代,人人都有機會接觸到數據,將來可能還會變成每個人都需要具備的能力,但不是專業的數據分析師,也能學會數據分析及使用的技術嗎?
韓國星巴克第一數據科學家說:「可以的!」即使你是文科生,只要懂得思考,並經常練習拆解問題語句,慢慢的,你就可以從數據堆中發掘出意義。
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