104學習

視覺化統計圖型開發應用

能將複雜的數據轉化為直觀易懂的圖表，幫助團隊快速掌握關鍵資訊，提升決策效率。這項技能不僅能強化報告的說服力，還能促進跨部門溝通，讓數據分析結果更具可視性和實用性。掌握此能力，對數據驅動的產業特別重要，能大幅提升職場競爭力。

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成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI
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資料分析與視覺化｜本課程為線上課程，報名後將提供上課資訊
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資料分析與視覺化
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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

「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） [joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據／資料工程師】職場常見證照整理： 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 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【104職場力】・軟體工程

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 推薦閱讀： Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學 ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 【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
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產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 

產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速，產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運，產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。  本篇產品經理學習地圖(上)：技能養成篇，將協助轉職者認識『從入門建構產品基礎思維』到中階『掌握用戶洞察與功能實作』，最終能『獨立推動策略規劃與跨部門協作』的相關職業技能，依循學習路徑，逐步成為具影響力的產品專案執行者！ 文 /【104學習精靈】 本文目錄（點擊可快速前往） 產品經理是誰？為何成為熱門職業？  產品經理工作內容 產品經理與相近職類比較表 為什麼選擇產品經理？ 誰適合轉職產品經理？ 掌握產品經理的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 產品經理技能 × 學習階段 對照表格 產品經理學習地圖與路徑（搭配AI工具） 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理是誰？為何成為熱門職業？   產品經理工作內容  產品經理（Product Manager）負責定義產品要解決的問題，並與設計、工程、行銷等部門協作推動產品從構想到落地。其核心職責包含：  需求探索：透過用戶訪談、行為數據、回饋收集等方式，洞察真實需求。  功能規劃：撰寫 PRD、制定功能優先順序、評估 MVP 可行性。  專案推進：主持日常開發流程，跨部門協調資源，確保開發進度與品質。  成果驗證：追蹤產品指標（如留存率、轉換率），進行 A/B 測試與功能優化。  策略規劃：參與產品路線圖規劃，制定中長期產品方向與營收目標。  產品經理既是產品成功的推動者，也是用戶價值的守門人。其價值在於將「使用者需求 × 商業機會 × 技術可行性」三者整合為具體可執行的產品方案。  產品經理與相近職類比較表  職位 關注重點 負責內容 常見產業 產品經理(Product Manager)使用者 + 商業價值 規劃產品功能與開發節奏 科技、電商、金融、SaaS 等 專案經理 (Project Manager) 進度與成本控制 控管時程、資源、人員配置 各類型專案導向型公司 UI/UX 設計師 使用者體驗 介面設計、動線、視覺規劃 軟體、行銷、遊戲、EdTech 等 資料分析師 數據洞察 分析用戶行為、產品數據、A/B 測試 金融、零售、科技、行銷  為什麼選擇產品經理？  📈 發展潛力大｜未來產業的中樞角色  不論是新創公司還是科技巨頭，產品導向已成為企業競爭的關鍵思維。  有產品就有需求，有需求就需要 PM——從 AI、SaaS、電商到 FinTech，每個行業都需要懂得「整合價值」的人。  企業不再只需要「能執行的專業者」，而是需要「能定義方向、驅動成長」的產品領導者。  🛠️能力多元｜最全面的跨域訓練場  產品經理是一個訓練全腦能力的職業：👉 左腦要有邏輯與分析能力（數據、商業）👉 右腦要能發想與感知使用者（設計、體驗）👉 兩者還要能與技術部門深度協作（開發、工程）  在角色中將學會「如何說服利害關係人」「如何觀察用戶行為」「如何評估一個功能是否值得投資」，這些都是未來每一份高階職位都會需要的綜合實力。  🚀 成長彈性高｜跨域轉換與職涯彈跳力強  PM 的角色可以橫跨不同產業與職能，時常需要與工程或設計專業職能有效通協作。是「所有關鍵決策職位的預備場」。  許多優秀的 PM 在職涯中轉職為：  創業者（Founder / Co-founder）  使用者體驗設計師（UX Designer）  數據分析師（Product Data Analyst）  成為產品主管、策略顧問，甚至進入 CPO、COO 等管理層  誰適合轉職產品經理？  🎓 1. 無產品背景但熱愛創新、解決問題者  你喜歡觀察生活問題、總是腦中浮現「這東西為什麼不能這樣改？」  從 side project 開始，就是最好的敲門磚。  無需程式背景，只要有邏輯、有使用者觀點，PM 是歡迎非典型背景者的職位。  💻 2. 工程師背景者  想脫離單純執行任務的角色，希望參與更多「要做什麼」的決策討論  PM 是讓工程師走向策略與產品領導的黃金道路。  技術理解力會讓你在 PM 角色上如虎添翼。  🎨 3. 設計師 / UX 專業者  有同理心、有用戶感知力的設計師，適合轉向更有產品話語權的角色。  讓你從 UI/UX 執行者，變成「產品體驗的主導者」。  許多產品團隊喜歡擁有設計底子的 PM，因為他們更懂體驗與細節。  📢 4. 商業 / 行銷 / 業務人員  熟悉市場與用戶痛點，對產品的商業價值有敏銳觀察  補足產品開發語言與邏輯，就能駕馭市場與產品之間的橋樑位置。  掌握產品經理的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能  產品經理技能 × 學習階段 對照表格   🧩 產品規劃與需求管理 📊 數據分析與驗證能力 🎨 戶體驗與設計思維 🤝跨部門協作與專案推進 基礎 - 撰寫 User Story、建立 Persona - 初步撰寫 PRD、功能清單 - 認識基本產品指標（DAU、MAU、CTR） - 初步理解 A/B 測試、使用 Google Analytics - 繪製使用者旅程圖、UX Flow - 使用 Figma 建立簡易原型 - 熟悉 Notion / Trello 等任務管理工具 - 學習基本會議記錄與任務追蹤方式 核心 - MVP 規劃、功能優先排序（RICE、Kano） - 撰寫完整 PRD、維護 Roadmap - 使用 Mixpanel / Amplitude 追蹤行為流 - 設計驗證機制（Cohort、Retention、轉換率分析） - 熟悉設計思考流程（Design Thinking） - 與設計師協作建立 Wireframe 與可用性測試 - 使用 Jira / Asana 進行敏捷開發任務管理 - 主持 Stand-up / Sprint Review / Retro 會議 進階 - 多模組產品整合與平台化思維 - 建立產品 KPI 指標並追蹤成效 - 設計數據導向決策邏輯 - 與資料分析師共構儀表板、做策略調整 - 優化使用者體驗，結合數據與測試結果反覆調整設計- 規劃用戶測試場景、引導焦點訪談 - 建立跨部門溝通 SOP 與產品知識共享 Wiki - 作為 PM Leader 引導 Junior PM、推進跨部門專案 認證 - CSPO（Scrum Product Owner）- Pragmatic PM 認證 - Google Analytics 證照- Mixpanel / Looker Studio 認證 - Google UX Design 認證- Nielsen Norman UX 課程 - PMP 專案管理師- CSM（Scrum Master 認證）  產品經理學習地圖與路徑（搭配AI工具）  🟢 第一階段：新手 PM 入門（0～6 個月）  ✅ 目標：建立基礎產品思維與跨部門語言，從具體產出中培養使用者理解與任務邏輯。  📌 學習內容：  【產品市場機會】：初步理解產品與市場的關係（例如：Who / Why）  【找出使用者需求】：撰寫 User Story、建立 Persona、使用者旅程圖  【設計思考】：練習 Wireframe / Wireflow 製作，視覺化想法  撰寫簡易 PRD：說明做什麼與為什麼  學會製作 UAT（功能性測試 / 反向測試等）  建立會議紀錄與議題追蹤清單，強化任務邏輯與流程觀  📌 AI 工具應用：  ChatGPT / Claude：生成 User Story、用戶情境模擬  Uizard / Figma AI：快速建立原型畫面與 Wireframe  Notion AI：整理任務、產出會議紀錄與需求清單  📌 備選學習：  學習基礎專案管理（甘特圖、排程、進度跟催）  練習回報 bug 與測試報告，建立與工程團隊語言  閱讀《Inspired》、《Lean UX》理解產品角色的多重任務  [course_plugin title='產品經理入門課程' keyword='PM產品經理｜入門致勝攻略：打造最強怪物新人的實戰課｜104獨家線上課' amount=1] 🟡 第二階段：中階 PM 成長（6～18 個月）  ✅ 目標：獨立負責一個產品模組，深化市場洞察與優先排序邏輯，開始建立產品成果思維。  📌 學習內容：  【產品市場機會】：進行競品研究、定位圖、SWOT 分析  【使用者需求】：進階訪談技巧、使用者回饋整理、Cohort 分析  【提出解決方案】：撰寫完整 PRD、定義功能 MVP、排定開發優先順序（RICE、Kano）  【產品企劃框架】：建立產品 Roadmap，依驗證結果動態調整  專案協調與跨部門簡報報告  主持 Scrum、Sprint Review 等會議，培養團隊推進力  📌 AI 工具應用：  Miro AI：協助需求 Mapping、建立 Feature Map  Amplitude / Mixpanel + AI plugins：用於用戶行為與留存分析  Jira AI / Linear AI：協助排程與任務追蹤自動化  ChatGPT：產出會議簡報、功能拆解與優先順序建議  📌 備選學習：  與工程師深度對話 API 邏輯與限制（建立技術思維）  學習使用 A/B 測試平台與分析資料結果  與設計師協作，規劃 Usability Test 測試流程  [course_plugin title='資料分析相關課程' keyword='用AI+Google Sheet建立自動化工具，打造你的業績成長引擎｜104獨家' amount=1] 🔴 第三階段：資深 PM 精進（18～36 個月）  ✅ 目標：制定產品策略與願景、帶領多模組團隊與跨部門合作，具備從數據到決策的整體能力。  📌 學習內容：  【產品企劃框架】：建立成果導向型 Roadmap，結合營運目標與客戶反饋  【有效提案法】：提案簡報、策略 Buy-in、利益關係人對齊溝通（尤其是非 PM 部門）  【提出解決方案】：設計產品 KPI（DAU、留存、LTV、NSM）  【產品驗證與迭代】：產品指標監控 → 分析迭代邏輯 → 反饋進 Roadmap  建立跨部門合作 SOP、主持策略規劃會議  設計產品願景，指導 Junior PM 並進行 Mentor / Review  📌 AI 工具應用：  Power BI / Looker Studio + GPT Plugin：產出決策儀表板、進行策略預測模擬  Notion AI：整理策略紀錄、文件管理、產品 Wiki 協作  ChatGPT / Claude：撰寫產品願景草案、跨部門溝通稿  Suno / Gamma AI：製作產品簡報、提案影片輔助  📌 備選學習：  學習產品組合管理（Product Portfolio）  熟悉商業模型設計與利潤預測（可使用 Business Model Canvas）  進階使用 AI 作為產品功能的一環（如設計 AI Prompt 功能、智能推薦引擎）  [course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2] 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理的成功關鍵往往不在工具，而在於這些關鍵軟實力的「日常實踐力」：  溝通協調能力  與設計、工程、商業部門建立共識  化繁為簡、拆解問題並說服他人  優先排序與決策力  在時間與資源有限下做出取捨  擁有面對模糊需求時的清晰邏輯  系統性思考能力  看見整體產品架構與模組邏輯  能理解「做這件事對誰有價值？」  同理心與觀察力  從用戶視角出發洞察潛在問題  不被表層需求誤導  學習力與適應力  快速吸收新工具、新領域知識（如 AI、資料分析）  面對變動保持彈性與專業判斷  繼續閱讀 【產品經理 - 學習地圖(下)：職涯精進篇】  [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀： PM「產品經理」和「專案經理」差在哪？盤點工作內容及PM技能樹 PM工作內容做什麼？產品企劃／產品經理薪資待遇、履歷面試總整理｜精選工作機會 PM意思有不只3種可能！為何PM工作職缺只會愈來愈多？哪種PM最熱門？ 轉職PM不撞牆！從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰｜商業思維學院
【104職場力】・職涯規劃

【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 推薦閱讀： Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學 ChatGPT分析數據資料會出錯嗎？修正盲點教學，制定策略更高效精準 ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 [course_plugin title='推薦Excel相關課程' keyword='excel' amount=2]
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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】

ChatGPT分析數據資料會出錯嗎？修正盲點教學，制定策略更高效精準

運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。 文／Excel 廣播電台｜張予 本文目錄（點擊可快速前往） 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？ ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！ 【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？ （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） 用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。 除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！ 指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」 由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹： 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察 （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！ 想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！ 【ChatGPT數據洞察2】銷售策略 （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） 在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！ 【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案 （圖／旗標出版提供） 最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！ 【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？ 你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？ 其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。 （圖／旗標出版提供） 如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下： （圖／旗標出版提供） ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。 總消費額為最低（圖／旗標出版提供） 當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。  （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供） AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。 節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著 更多【AI工作術】推薦： ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定 Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學
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前端工程師是什麼？薪水怎破100萬？完整攻略，附：台積電前端工程師工作心得

前端(Frontend)： 給人看的（介面、使用者體驗），網頁的畫面、按鈕、圖片、排版。 前端 (Frontend)是什麼？ 這是使用者直接與之互動的部分，包括網頁的設計、佈局和內容。前端開發使用的技術包括HTML、CSS和JavaScript。 舉例來說：當你打開 104人力銀行，看到的畫面就是前端工程師控制的，包含不同裝置的畫面呈現～從電腦、平板或手機觀看，都是前端工程師需要留意的。 重要元素舉例 搜尋欄：讓你輸入「軟體工程師」並按下搜尋 職缺列表：顯示各種公司和薪資範圍 登入按鈕：點擊後彈出登入視窗 應徵按鈕：點了之後，系統會幫你送出履歷 前端工程師的薪水與薪水天花板 台灣整體而言前端工程師薪水中位數落在66.8萬~81萬間，天花板推估是91.3~101.6萬。 工作年資年薪中位數推估薪水天花板職缺1年以下66.8萬94.1萬1~3年71萬91.3萬3~5年78.1萬96.7萬5~10年81萬101.6萬資料來源 104薪資情報 有效樣本：575 資料更新：2025年02月10日 如何突破前端工程師的薪水天花板 選擇對的公司/產業 選擇薪水中位數高的公司：上市櫃公司年薪中位數、外商公司，公司獲利能力好，自然同樣的時間成本，能有更好的薪水保障。 選台灣重點產業：半導體業、科技業、金融業 台積電前端工程師工作心得 以下為講座精華節錄 薪水區間？年薪約30個月，新鮮人月薪約6萬。 加班很兇嗎？加班時數看跟的專案，配合專案前進。去年自己未超過100小時 公司內用的語言較多，不同的系統專案或對接的單位不同，要學習不同的語言 怎麼進台積電？平常就有寫技術部落格、每年參加IT鐵人賽、在104經營個人品牌(SEO權重優) 同事都是哪些人？（免費領取台積電工作心得與QA精華） 看懂遊戲規則：深耕5大能力，擁有更多選擇權 1.技術能力（Technical Skills），能否寫出高品質、可維護、效能優化的前端程式，並快速學習新技術應用在工作上，也能夠帶領內部技術前進（內部 Tech Talk 或自建部落格） 程式品質：乾淨、結構清晰、DRY、KISS、SOLID 效能最佳化：頁面載入時間、CDN快取、前端壓縮技術、降低不必要的 re-render 技術廣度與深度：獨立處理 CSS、JavaScript、框架（React, Vue, Angular）等核心技術、熟悉 TypeScript、State Management（Redux, Vuex）、處理前端安全問題（如 XSS, CSRF, CORS） 2.產品與專案影響力（Project & Product Impact），能有效率地完成任務，並確保產品的品質，過程中主動優化現有系統，提出新的技術方案，提升開發效率。 專案完成度：照時程交付、主動發現並解決問題、處理緊急問題 產品價值：功能是否真的提升了使用者體驗、A/B 測試或數據分析、減少技術債，提高長期維護性 3.開發效率（Development Efficiency），高效產出高品質的程式，主動提出更有效率的開發工具或流程，寫出自動化測試（如 Jest、Cypress），減少回歸測試時間。 時間管理：需求評估準確度、根據需求合理拆分任務，安排優先順序 程式碼管理：Pull Request（PR）清楚易讀、Code Review 積極參與給出建設性回饋 Debug 能力：利用 Log、DevTools、Profiler 進行高效率的問題解決 ４.團隊合作與溝通（Collaboration & Communication），與其他工程師、PM、設計師、QA、數據分析師等合作單位順暢合作。指導新人、撰寫開發文件，幫助團隊快速上手。 跨部門溝通與 PM 討論需求，提供技術可行性建議與設計師合作，確保 UI/UX 最佳化與後端工程師協作，確保 API 串接順暢Code Review幫助同事提升程式碼品質接受別人的建議，改進自己的程式碼主動性主動提出問題或改善建議在團隊會議中有效表達技術方案前端工程師 團隊合作與溝通的重要性 5.創新與影響力（Innovation & Leadership），完成自己的工作外，帶來更大的影響。有能力也主動推動團隊技術決策，如選擇新框架、優化開發流程。 技術創新：引入新技術來提升開發效率、開發內部工具，幫助團隊節省時間 技術影響力：技術社群內分享知識、開源專案或貢獻 技術領導：在團隊中擔任技術導師、帶領技術專案 關鍵重點：績效不只是寫多少行程式，而是對產品和團隊的影響 開發速度：平均完成一個 Story（使用者故事）的時間 Bug 數量：新功能上線後的 Bug 率 PR 參與度：Code Review 的次數與回饋價值 前端效能：Google Lighthouse 分數、First Contentful Paint（FCP） 使用者行為變化：某個 UI 改版後，點擊率是否提升？ 能力方法技術能力深入學習前端框架、優化效能、提升可維護性產品影響力確保開發的功能有助於提升使用者體驗開發效率提高 Debug 能力、善用自動化工具團隊合作提高溝通能力、參與 Code Review、幫助同事創新影響力參與技術社群、提出技術改進方案前端工程師的5大能力 前端用的技術 HTML 負責畫出網頁結構（像骨架） CSS 負責排版與設計（讓它變美） JavaScript 負責互動（讓按鈕能點、內容會變） 框架和庫：如React、Vue.js和Angular，這些工具可以幫助你更高效地開發複雜的應用程式。 響應式設計：確保網站在各種裝置上都能良好顯示，通常使用CSS框架如Bootstrap。 版本控制：如Git，用於管理和協作開發 前端工程師主要合作的夥伴 1. 後端工程師（Backend Developer） 👉 負責提供 API，讓前端能夠拿資料，確保功能運作 合作範例：你要做一個「應徵按鈕」，但這個按鈕要能讓使用者點了後，系統能自動送出履歷，這時候前端需要跟後端拿 API。討論 API 的格式：你問：「我這邊需要傳哪些資料才能應徵？」後端說：「你傳 user_id、job_id 給我，我幫你送出履歷」你：「那回應結果是什麼？我要顯示成功或失敗」後端：「如果成功，我回 status: success，失敗的話會給錯誤碼」💡 前端 + 後端 = 讓網站不只是畫面，而是能「動」起來！ 3. 產品經理（PM, Product Manager）👉 負責規劃產品功能，確保開發方向符合商業目標合作範例：你做完了「應徵按鈕」，但 PM 突然跟你說：「我們希望這個按鈕能讓用戶自訂求職信」這時候你得確認：「這功能會影響到後端嗎？需要修改 API 嗎？」「這會不會影響現在的 UI 設計？」「會不會讓使用者體驗變得更複雜？」💡 前端 + PM = 確保開發出來的功能，真的是「使用者需要的」！ 4. 測試工程師（QA, Quality Assurance）👉 負責測試系統，確保功能正常、不出 Bug合作範例：你開發完「應徵按鈕」，但 QA 測試時發現：BUG 1： 在 iPhone 上點擊按鈕沒反應？BUG 2： 送出履歷後沒有顯示成功提示？BUG 3： 按太快的話會連送兩次履歷？💡 前端 + QA = 確保使用者「真的能順利使用」功能！ 5. 數據分析師（Data Analyst）👉 負責分析使用者行為，讓前端能做出更好的優化合作範例：你做了一個「首頁推薦職缺」功能，但數據分析師告訴你：「這個區塊的點擊率只有 5%！」 → 代表 UI 可能需要調整「使用者停留時間太短」 → 可能要加上動畫或更清楚的標題「A/B 測試顯示紅色按鈕比藍色好」 → 你需要調整設計💡 前端 + 數據分析師 = 讓 UI/UX 變得更直覺、更有效！ 6. 運維/系統工程師（DevOps / SRE）👉 負責網站伺服器的運行與最佳化合作範例：你的前端代碼已經寫好了，現在要部署到正式環境可能遇到的問題：網頁載入速度太慢？ → DevOps 可能會幫你設定 CDN 加速按鈕點擊後沒反應？ → 可能是伺服器資源不足，需擴充某些用戶看不到最新版本？ → DevOps 需要清理快取💡 前端 + DevOps = 確保你的程式能「穩定、安全」地運行！ 夥伴主要合作內容影響前端的地方後端工程師提供 API，讓前端可以拿到資料決定資料怎麼傳遞UI/UX 設計師設計畫面，確保用戶體驗影響網頁排版、按鈕設計產品經理（PM）決定功能需求與優先順序決定要做什麼、怎麼做測試工程師（QA）測試功能，找出 Bug確保程式正常運行數據分析師提供使用者數據，幫助優化 UI影響 UI 設計與功能調整運維/系統工程師（DevOps）負責部署、效能優化確保網站運行順暢前端工程師的合作夥伴
【104職場力】

RMN 3.0浪潮，統一、全家跨足新戰場！解析台灣零售業數位行銷產業地圖

疫情後台灣零售產業面臨原料及物流成本增加、毛利偏低、勞動成本提高……等經營挑戰，2023年約有6成零售業者已著手經營網路社群，同時發展會員經濟、導入精準行銷以及開發品牌APP，帶動數位行銷科技應用滲透率快速攀升。本文從3個面向解析台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖。 文／未來流通研究所 本文目錄：台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖（點擊可快速前往） 邁入行銷科技爆發期1. 生成式AI帶動新創企業快速成長、2024全球進入行銷科技爆發期2. 數據分析、AI／ML系統為台灣業者規劃導入TOP 2行銷科技工具廣告行銷及數據應用1. RMN 3.0世代到來，實體通路商跨足廣告媒體戰場2. 顧客數據平台（CDP）滲透率穩定成長社群CRM及商業整合1. 聊天訊息與社群平台具高滲透率優勢，即時溝通、CRM功能展開創新應用2. 整合管理及商業銷售解決方案推陳出新，一站式科技解方應對超高齡挑戰台灣零售業「數位行銷軍火庫」相關工作 疫情後台灣零售產業面臨原料&物流成本增加（59.1%）、毛利偏低（56.4%）、勞動成本提高（45.5%）、消費需求多變（42.8%）、人員短缺&流動率高（39.4%）等經營挑戰，驅動業者藉由積極的數位科技佈局以應對營運挑戰及建構競爭優勢。根據主管機關調查，2023年約有63.4%的零售業者已著手經營網路社群，發展會員經濟、導入精準行銷以及開發品牌APP的業者比例亦分別達46.4%、37.8%及25.9%，同步帶動廣告行銷、社群&顧客關係管理、商業銷售、數據應用等行銷科技應用滲透率快速攀升。在大量解決方案供應商的投入帶動下，疫情後台灣零售業數位行銷軍火庫快速成形，為零售產業帶來有助於創造低成本結構與高營運效益的科技解方。 除台灣市場外，全球行銷科技產業同樣展現豐沛成長力道。根據美國行銷科技研究機構Chiefmartec發布調查顯示，2024年全球行銷科技解決方案數量年增27.8%至14,106項，與2011年調查結果相較增長幅度達9304%，平均CAGR達41.8%。值得一提的是，推動2024年解決方案數高速成長的主因之一在於生成式AI帶來的巨大技術槓桿力，使行銷科技新創企業在過去一年間加速增長。Chiefmartec指出，過去12個月中新增產品數量逾3,000項、超過首度調查前5年內新增商品數量總和。軟體開發與部署成本的持續下降、加上大量解決方案的快速生成與多元化創新實踐，將全球行銷科技產業推進物種快速增加的「寒武紀大爆發」時期。 未來流通研究所以台灣零售業「數位行銷軍火庫」為主題，爬取關聯企業主要解決方案內容，同時搭配服務功能、代表性客戶與亮點案例進行說明，做為觀測台灣零售業數位行銷解決方案整體結構與發展走勢的分析基礎。 圖／未來流通研究所 邁入行銷科技爆發期 2024全球MarTech產品數量年增27.8%，數據分析及AI／ML系統為台灣業者規劃導入工具TOP 2 1. 生成式AI帶動新創企業快速成長、2024全球進入行銷科技爆發期 隨著各式解決方案在短期間內大量問世，「可組合性（Composability）」成為近年全球行銷科技領域的主流趨勢，加上無程式碼／低程式碼AI技術的出現，用戶藉由自然語言描述即可靈活整合各項系統、軟體或元件，創建出符合企業本身需求的自定義解決方案。調查結果顯示，不同於B2B企業高度仰賴客戶關係管理（CRM）系統與行銷自動化（MAP）／顧客互動平台（CEP）的「技術棧」組成，B2C零售企業MarTech技術棧結構分布相對平均，核心技術應用類別以顧客數據平台（26.9%）、資料倉儲（20.9%）、MAP／CEP（19.4%）以及客戶關係管理（17.9%）為主。進一步以導入技術類型區分可以看到，MAP與CRM系統為應用普及率最高的解決方案類別，佔比達88.1%及84.5%；AI／BI分析平台與數位體驗平台應用佔比亦均超過50%，分別達69.1%及53.6%。 2. 數據分析、AI／ML系統為台灣業者規劃導入TOP 2行銷科技工具 在大量Martech解決方案供應商的投入帶動下，疫情後台灣零售業數位行銷軍火庫快速成形，為零售產業帶來有助於創造出低成本結構、高營運效益的科技解方。根據未來商務發布2024 Martech企業應用趨勢調查報告顯示，多數企業對於未來一年內期望新增的行銷科技工具均已有明確需求方向，近40%的企業表示規劃導入數據分析工具，進一步鞏固數據分析相關解決方案的高滲透率與普及率優勢。計劃導入人工智慧與機器學習系統、顧客關係管理、客戶數據平台、跨通路自動化行銷平台、會員&忠誠度管理系統、聊天&客服機器人、搜尋引擎優化、內容&產品管理系統的業者比例亦均超過20%。 廣告行銷及數據應用 零售媒體網絡（RMN）3.0世代到來，顧客數據平台（CDP）滲透率穩定成長 1. RMN 3.0世代到來，實體通路商跨足廣告媒體戰場 零售媒體網絡（RMN）成為2023年後台灣廣告行銷科技領域中快速崛起的主力戰場。與傳統廣告工具不同的是，零售媒體網絡以第一方零售數據為基礎，因此擁有龐大數據資產與消費者全通路接觸點的大型零售通路企業成為此波RMN浪潮下最重要的新進參與者，包括統一超商、全家便利商店、新光三越、富邦媒體科技（momo購物網）、Pinkoi等大型零售與電商集團均陸續建構自有廣告事業體並推出標準化媒體購買版位，不僅將廣告轉化為零售本業外新的營收成長引擎與獲利來源外，也藉此與品牌端建立更加深度的合作與數據共享關係。 例如統一數網整合統一集團旗下7-ELEVEN、康是美、星巴克等上萬家通路據點以及高達1,800萬的OPENPOINT會員消費者數據，以全台實體通路最密集的會員消費生態圈為優勢基礎，於2024年推出PRESCO零售媒體服務。線上廣告投放應用通路第一手數據精準鎖定受眾並進行個人化推薦，線下則以數位家外媒體聯播網PRESCO DOOH為主（7-ELEVEN門市即覆蓋近2萬台螢幕），結合零售活動策展、場域租賃、包店、直播、展覽等方式觸及消費者、提升品牌曝光度。此外統一數網亦與擁有龐大數位生態圈的LINE合作，將OPEN!Data應用在LINE LAP平台進行網路廣告投放。 全家便利商店2023年推出Family Ads廣告與RMN服務，以促進店內交易以提升門店銷售額為目標，銷售橫跨實體店鋪電子看板、Line Beacon、直播平台以及社群媒體等管道的廣告版位。目前已有超過2,500家全家店鋪導入電子看板、裝設Line Beacon感應器的門市數量亦已超過1,000家，代表性客戶包括比比昂、台新銀行、加州葡萄、哈根達斯冰淇淋等。 除實體零售通路外，疫情期間滲透率快速攀升的外送&叫車平台亦積極針對旗下大量消費者日常飲食與生活動線數據進行活用。2024年Uber推出Uber RMN全渠道廣告平台服務，協助品牌商精準鎖定消費者並投放客製化廣告。例如針對曾使用毛孩優步或搭車前往寵物展的消費者推播寵物用品廣告；針對曾訂購速食餐點與宵夜的消費者投放茶飲與消化益生菌廣告；以及針對曾搭車前往酒吧、購買家用品或於週末或夜間時段訂購宵夜零食的消費者推播酒品廣告等；foodpanda同樣於2023年推出Panda ads零售媒體聯播網服務，將外送App、合作商家、外送商品袋、社群媒體、電子報以及外送機車車廂全數轉化為內容載體，應用線上線下實體及數位廣告形式針對活躍用戶、外送夥伴及合作商店進行精準行銷投放，構建出全新型態的廣告模式。此外，D2C整合解決方案提供商91APP亦結合旗下獨家AI模型jooii於2024年推出RMN 3.0服務，正式進軍數位廣告市場；禾多移動則推出來客行銷大聯盟（LRMN）服務，以去識別化ID整合多家媒體及電商第一方數據，透過標籤獲取用戶站外足跡並進行精準廣告投放；廣告科技公司OneAD則推出Webb韋伯多通路零售數據智能平台，做為RMN3.0的重要基礎。 2. 顧客數據平台（CDP）滲透率穩定成長 CDP近年持續整合AI／ML技術並支援更加廣泛的數據來源整合，能夠協助用戶自大量顧客數據中自動識別行為模式、預測需求並進行更精準的市場細分以及個性化推薦。加上無程式碼與低程式碼AI的出現，使業務部門能夠更加靈活且快速地應用CDP，帶動滲透率與使用實績穩定增長，做為零售企業行銷科技「技術棧」核心的優勢地位穩固。例如iKala推出的iKala CDP能夠提供顧客畫像、自動化標籤、智慧預測推薦及行銷自動化等功能。beBit旗下OmniSegment平台結合CRM與客戶體驗數據，提供商品會員分析、自動化結標、行銷策略優化等功能，代表性客戶包括天使娜拉、Versuni、茶籽堂、汪喵星球、六月初一等。 社群CRM及商業整合 社群媒體結合CRM展開創新應用，一站式科技解方應對超高齡挑戰 1. 聊天訊息與社群平台具高滲透率優勢，即時溝通、CRM功能展開創新應用 2023年台灣社群平台用戶總數達1,920萬，佔全台人口比例達80.2%，遠高於東亞地區74.0%的平均水準，若以18歲以上人口做為母體，佔比進一步增至85.0%。此外，聊天訊息與社群媒體平台佔民眾主要造訪網站／使用APP類型分別高達98.8%及95.9%。因此，活用聊天訊息&SNS平台做為品牌與消費者即時溝通、對話銷售以及客戶關係整合管理成為近年台灣行銷科技領域中相當重要的應用。 例如國民通訊軟體LINE推出LINE Biz-Solution，涵蓋LINE官方帳號解決方案、廣告解決方案、促銷工具解決方案以及CLOVA人工智慧解決方案等，提供橫跨分眾對話行銷、精準廣告投放、線上線下集點&促銷導購、通用性商業AI服務與熱點定位等功能。2023年LINE進一步推出以企業為中心的LINE企業管理平台，能夠跨品牌／跨平台／跨帳號累積及整合LINE行銷生態圈相關數據。截至2024年8月，LINE企業管理平台開啟帳號數量年增284%，導入企業類型橫跨零售通路、電商、電信、金融、遊戲等，代表性客戶包括The North Face、上山採藥、三星、昇恆昌、好房網等。 聚焦發展全通路對話式商務技術的Omnichat 2023年推出Social CDP顧客社群數據平台與Omni AI對話商務解決方案。其中Social CDP提供跨渠道數據整合、顧客輪廓分析至自動化個人行銷等解決方案，協助品牌方達成提高顧客終身價值的目標。2023年Omnichat與屈臣氏合作，於LINE官方帳號中推出e聊保健室服務，消費者可選擇鄰近門市的藥師與健康顧問進行一對一諮詢並即時獲得健康建議，屈臣氏則可藉由貼標功能更有效率地了解與紀錄客戶需求，並進一步推薦合適的商品與服務訊息。 2. 整合管理及商業銷售解決方案推陳出新，一站式科技解方應對超高齡挑戰 本次調查結果顯示，智慧開店平台商近年均陸續推出一站式技術解決方案，做為零售業數位行銷軍火庫的定位益發清晰。例如CYBERBIZ 2023年推出CYBERBIZ APP MARKET服務，整合超過90家行銷科技合作夥伴、提供包括直播購物、網紅行銷管理、AI廣告投放、會員經營、電商代營運等在內逾200項工具或服務。智慧開店平台SHOPLINE亦於2023年推出SHOPLINE擴充功能商店服務（SHOPLINE Apps Store），並於2024年推出一鍵訂閱夥伴擴充功能服務，持續強化開放生態圈策略。SHOPLINE Apps Store涵蓋約200項自主研發及第三方擴充功能，包括AI自動化行銷、網紅媒合、資安防護、數據管理等，擴充功能安裝滲透率超過70%。 總部位於東京的日商雙贏2019年來台營運，主要為中大型企業及定期訂購企業提供電商系統服務。日商雙贏推出的W2 Cloud 企業方案提供會員管理、商品排名&目標客群管理、一頁式購物商店、商店分析報告、品牌管理、SEO優化管理等超過1000項功能，能夠滿足各種規模企業需求並有助於縮減約60%的工作時數。代表性客戶包括SNIDEL、P.G.C.D.、b.ris、林久右衛門、七福釀造等知名日本企業。 瞄準超高齡社會下勞動力不足形成的挑戰，近年整合管理相關解決方案在行銷科技領域中的重要性與能見度顯著增長，除應對人員不足危機外，亦有助於提升整體營運效率及降低人為疏失。例如日本大創百貨採用鼎新電腦推出的智慧自動化收銀、BI商業智慧、電子表單系統、總部&店鋪營運管理、數據分析等全通路管理工具。長期深耕資訊服務領域的精誠資訊推出OneEC整合管理平台，提供全通路訂單彙整、商品控量、數據分析等功能，並與統一集團旗下iOPEN Mall及SHOPLINE合作提供電商賣家營運工具、網路開店試用方案、線上購物商城開店免年費等服務。 [joblist_plugin title='更多104【數位行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=數位行銷' amount='3'] 台灣零售業「數位行銷軍火庫」相關工作 ※公司依本文出現順序排序 公司名稱工作機會統一數網看職缺全家便利商店看職缺Uber看職缺foodpanda看職缺91APP看職缺禾多移動看職缺OneAD看職缺iKala看職缺beBit看職缺LINE看職缺Omnichat看職缺CYBERBIZ看職缺SHOPLINE看職缺日商雙贏看職缺鼎新電腦看職缺精誠資訊看職缺 （原文標題：【產業地圖圖解】台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖 ）
【104職場力】・數位行銷

職場必學的 10 套 AI 工具：從新手嘗試到高效運用，打開你的 AI 職能地圖

文／知識遊牧工作室 - 彭其捷（https://knowmad.tw/） 在數位轉型浪潮中，AI 正迅速成為提升工作效率的關鍵助手。本文精選10大職場必學AI工具搭配6個步驟，從輕鬆互動、焦點痛點，到工具比對與指令模板，讓您輕鬆探索如何讓 AI 成為職場外掛，助力專業成長。 在瞬息萬變的數位時代，AI 已成為各行各業的日常夥伴。生成式 AI（Generative AI）就像全天候不眠不休的數位助理，幫助你發想、替你省下大量重複性工作，將時間留給更有價值的任務，對於大部分的職場人士來說，AI 工具都可以顯著的提升生產力。PwC《2025 全球 AI 就業報告》也顯示，具備 AI 應用能力的員工，平均薪資比同職位高 56%。 AI 工具百百款，你是否覺得眼花繚亂，不知如何下手呢？本文精心挑選了 10 套「職場必學」的 AI 工具，涵蓋文字生成、資料分析、翻譯、簡報製作到影音創作，並彙整為三大類： 分類工具適合對象核心價值對話助理 ChatGPTGeminiCopilot需要寫作、溝通、研究的人快速生成與整理文字、激發創意資料整理 Claude AIPerplexity、NotebookLMDeepL需要處理數據、翻譯、文件與跨平台資訊的知識工作者提升資料處理效率與可檢索性視覺呈現Napkin AIGammaLumalabs.ai常做簡報、需要視覺化資訊、影音製作的人透過 AI 生成原本較困難的視覺化產出 一、對話助理類 1. ChatGPT — 全方位 AI 對話助手 網址：https://chat.openai.com/ 無庸置疑是最領頭的 AI 工具，市佔率也最高，主要由 OpenAI 開發，能生成文字、分析資料、整理摘要、發想創意，也支援圖片、文件與數據分析。 情境：撰寫報告、提案草稿、會議紀錄、電子郵件、快速學新知。 技巧：使用 Aim/Input/Output 結構下指令，並指定對象與語氣。 案例：行銷專員用 ChatGPT 快速產出新品 EDM 初稿，節省 70% 時間。 2. Gemini — 工作與生活整合好幫手 網址：https://gemini.google.com/app Google 開發，與 Google Workspace 無縫整合，可從 Gmail、Docs、Sheets、Drive 搜尋與摘要，並串聯 Maps、Calendar。 情境：出差規劃、郵件整理、影片摘要。 技巧：指定檢索範圍、整合行程表。 案例：專案經理用 Gemini 在一小時內完成完整出差計畫。 3. Copilot — Office 生態系 AI 助手 網址：https://copilot.microsoft.com/ 整合於 Microsoft Word、Excel、PowerPoint、Outlook，能分析數據、生成簡報、撰寫與回覆郵件。 情境：Excel 分析、PPT 初稿、郵件摘要。 技巧：明確指定資料範圍與輸出格式，搭配 OneDrive。 案例：財務分析師用 Copilot 在 10 分鐘完成原需半天的營收分析。 二、資料整理類 4. Claude AI — 長文、程式碼撰寫好幫手 網址：https://claude.ai/ 擅長寫程式、長文本處理與多檔案分析，適合專業文件與合約摘要等等任務。 情境：程式撰寫、PDF / Word 摘要，互動內容產出，重點整理。 技巧：指定摘要範圍與輸出格式，可多輪提問。 案例：法律助理用 Claude 摘要 80 頁合約的義務與條款。 5. Perplexity — 即時搜尋與知識整理專家 網址：https://www.perplexity.ai/ 結合搜尋引擎與 AI，能檢索最新資訊並附來源連結。 情境：市場調研、競品分析、國際法規整理。 技巧：要求附連結、用表格整理、雙語搜尋。 案例：人資主管用 Perplexity 搜集國外企業 AI 招募案例表格。 6. NotebookLM — AI 筆記與知識管理專家 網址：https://notebooklm.google/ Google 推出，可整合文件、網站、音訊、影片，並建立知識圖譜。 情境：專案資料彙整、快速檢索、團隊協作。 技巧：一個筆記本管理多來源，利用心智圖視覺化知識。 案例：顧問將提案、產業報告、會議錄音匯入後，快速取得產業痛點摘要。 7. DeepL — 高品質翻譯與跨語溝通工具 網址：https://www.deepl.com/en/translator 翻譯品質不輸給 Google 的 AI 翻譯工具，支援多語與文件翻譯，保留專業用語。 情境：國際郵件、多語簡報、即時會議翻譯。 技巧：搭配外掛翻譯網頁，文件翻譯保留排版，設定專屬詞彙。 案例：外貿業務透過 DeepL 快速回覆多語客戶郵件。 三、視覺優化呈現類 8. Napkin AI — 一鍵生成流程圖 網址：https://www.napkin.ai/ 將文字轉換為手繪風或多種樣式的流程圖。 情境：SOP 視覺化、會議紀錄轉圖、簡報視覺化。 技巧：直接生成圖片並可編輯，快速切換樣式。 案例：講師用 Napkin AI 將處理流程圖像化，提升學員理解。 9. Gamma — AI 簡報生成器 網址：https://bit.ly/gamma_jack 用文字或網址生成高質感簡報，可持續與 AI 對話調整內容。 情境：快速簡報初稿、文件轉簡報、套用模板。 技巧：用網址匯入，限制 AI 不額外添加內容，免費版需控管使用次數。 案例：產品經理用 Gamma 在三分鐘內完成簡報並視覺優化。 10. Lumalabs.ai — AI 影片生成工具 網址：https://lumalabs.ai/ 用文字或圖片生成動畫影片，適合行銷、教育與創意製作。 情境：產品動畫、教學影片、品牌形象影片。技巧：指令加入鏡頭運動與風格描述，搭配圖片精準控制場景。案例：行銷人用 Lumalabs.ai 製作新品宣傳片，廣告點擊率提升 40%。 職場導入 AI 工具的步驟建議 AI 的資訊量大，建議先不要給自己太大的壓力，嘗試對話看看，丟一下生活、工作上遇到的挑戰，聽聽看這位新夥伴的看法。如果要在職場導入，可以參考以下六個步驟建議： [Step 1] 先大膽玩耍：不給自己壓力，打開 ChatGPT，馬上對話看看！ [Step 2] 解決痛點：探索最能改善現有工作的語法，先不用想一次全學。 [Step 3] 同任務多工具測試：比較自己習慣程度、速度、準確度、品質等。 [Step 4] 建立指令模板：筆記過程中的好用指令，方便後續重複使用。 [Step 5] 定期優化流程：追蹤 AI 新知，確保工具與方法都與時俱進。 [Step 6] 自我提升 & 批判性思考：AI 是好的助手，是強大的第二大腦；但深度思考的挑選，許多仍來自個人專業，持續自我提升，與 AI 進行深度組隊！ 結語：給自己一點挑戰，放手玩耍 AI 工具！ 每天花 30 分鐘，用 AI 工具解決一個真實工作任務，並記錄成果。一段時間之後，你將熟悉工具並改變工作模式，讓 AI 成為你最可靠的職場外掛，加速專業成長！ 了解作者其捷老師的相關課程 >> 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 >> 　 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 >> 成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>>
【104職場力】・AI

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

越來越多企業投入數據分析領域，也讓資料工程師的職缺需求大增，根據104薪資情報網站，資料工程師薪資中位數甚至高於一般研發工程師。本文就帶你一探有資料工程師需要的技能專長以及完整職涯發展。 文 /【104學習精靈】 本文目錄（點擊可快速前往） 什麼是資料工程師？需要哪些技能？資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師｜資料科學家資料工程師的挑戰 什麼是資料工程師？需要哪些技能？ 資料工程師工作內容 資料工程師又稱為數據工程師，主要工作內容是與數據相關的技術支援，建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理，確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。 延伸推薦課程 👉 資料工程師養成班​ 資料工程師技能與工具能力分析 基礎Python網路爬蟲SQL 基礎Java核心R語言SQL 進階資料庫AWS應用進階資料探勘認證微軟 Azure雲端應用認證職涯資料工程師AI資料科學家▲ 資料工程師師應具備技能、工具、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。 [course_plugin title='資料工程師面試入門課程' keyword='破解資料工程師' amount=1] 1. 資料工程師基礎技能 資料工程師需熟悉網路爬蟲技術，精通Python與SQL語言，具備Java基礎能力，能有效處理ETL流程，管理資料庫，支援業務分析需求。 Python：常用於數據處理與自動化管道建設。 網路爬蟲：從網頁自動蒐集數據，將網頁數據轉換為可用的結構化格式 SQL（基礎）：資料工程師必備技能，用於查詢與操作結構化數據。 Java：用於大數據處理框架（如Spark）的高效運算實現。 資料工程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 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 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 學程式也能很好玩：不背語法寫Java 6625人感興趣      了解課程＞ 延伸推薦課程 👉 Python 輕鬆上手學​👉 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛👉 Python新學法 - 實作6個Terminal APP快速入門​👉 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界​👉 ETL網路爬蟲實戰技巧​👉 吳永志Java入門保證班 - 初學者最佳選擇​ 2. 資料工程師核心技能 資料工程師核心技能涵蓋精通R語言與進階SQL操作，具備優化大型資料庫管理的能力，熟練運用雲端應用及大數據技術，專注於高效處理複雜數據流程。 R語言：常用於統計分析、數據探勘和機器學習建模的程式語言，適合進行各類數據處理與運算。 SQL進階／NoSQL：進階的SQL技能有助於高效處理和管理大型結構化數據。除了關聯式資料庫（如 MySQL、PostgreSQL），還需熟悉 NoSQL 資料庫（如 MongoDB、Cassandra）以處理非結構化數據。 資料庫管理與建置：除了熟悉各種資料庫工具管理與操作，資料工程師還需具備建置資料庫架構等關鍵性知識。 雲端應用能力：掌握雲端應用相關的技能，熟悉AWS、Azure等雲端服務平台來進行大規模數據的存儲和處理。 資料工程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 教你完全掌握 SQL- 從資料庫建立到成為資料處理高手 4148人感興趣 了解課程＞ 線上 資料庫設計原理 2567人感興趣 了解課程＞ 線上 AWS雲端架構規劃｜建置實務應用 3169人感興趣 了解課程＞ 延伸推薦課程👉 NoSQL輕鬆學: 架構、設計與案例探討​👉 成為 AWS 達人第一步！打造你的第一個 AWS 架構！​👉 AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展​👉 雲端資料工程師在職遠距班 3. 資料工程師進階技能與證照：資料探勘與雲端應用認證 資料探勘是從已知的數據中，挖掘數據背後的價值與趨勢，提供企業數據洞察報告。為此，資料工程師必須熟悉大數據框架或引擎技術，搭配程式語言、機器學習模組（如：MLlib）及統計分析方法，將數據處理轉化為具體分析結果或預測模型。 Apache Spark：Spark是一個開源的大數據處理框架，支援多種程式語言和機器學習模組，能高效分析與挖掘大規模數據，是資料探勘不可或缺的強大系統。 雲端應用證照：資料工程師在雲端應用領域可藉由取得認證證照來提升專業性，例如Microsoft Azure相關認證，資料工程師可透過自我學習與認證以強化職業競爭力，也為自己提供更加寬廣的職涯發展路徑。 資料工程師進階工具認證課程推薦 線上 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略 19721人感興趣 了解課程＞ [course_plugin title='雲端資料工程師進階課程推薦' keyword='雲端資料工程師在職遠距班' amount=1] 延伸推薦課程👉 Spark首部曲：實務基礎入門篇​👉 Spark第二部曲： SQL輕鬆處理半結構化資料技巧​👉 Spark第三部曲： MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰​👉 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略​👉 微軟 Azure｜通關 AZ-104 認證攻略，邁向雲端 IT 管理之路​👉 AZ-204 認證攻略Ｉ從Azure著手雲端開發解決方案​👉 DP-900 認證攻略 l 基礎資料庫混合雲建置與管理​ 資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利 1. 溝通與跨部門協作能力： 資料工程師需與資料分析師、產品經理和開發團隊緊密合作，清晰表達技術需求與限制，確保數據管道設計與業務目標一致，並有效傳達複雜技術內容以促進團隊協作效率。 2. 問題解決與批判性思維： 在面對數據品質問題、流程瓶頸或系統錯誤時，資料工程師需具備冷靜分析的能力，快速定位問題根源，提出創新解決方案，並從長遠角度優化系統的穩定性與效率。 3. 時間管理與專案執行能力： 面對多項並行任務與緊迫期限，資料工程師需能有效規劃工作進度，分配資源，確保ETL流程、數據清洗與系統開發在限定時間內按時完成，提升團隊交付成果。 4. 持續學習與技術適應能力： 資料工程師需要不斷學習新興工具、框架與雲端技術，快速掌握業界趨勢，適應大數據與人工智慧時代的變化，確保自身技能能支持企業的數據基礎設施發展需求。 資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵 隨著大數據與人工智慧的快速發展，資料工程師成為企業中不可或缺的重要角色，但影響薪資的關鍵，往往取決於工程師本身的技術專長與實務經驗。 1. 台灣資料工程師薪資範圍 初階（3年以下經驗）：月均薪約5.9萬。 中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.4萬。 高階（5-10年經驗）：月均薪約6.6萬。（以上資料來源：104薪資情報） 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵 掌握大數據與雲端技術是高薪關鍵：熟悉大數據工具（如Spark）及雲端平台（如AWS、Azure）是資料工程師的核心技能。企業對處理大規模數據的需求不斷增加，具備分散式運算能力的工程師在薪資談判中更具優勢。 程式語言與專業認證提升競爭力：Python與SQL是基礎技能，而掌握Java、R語言及進階資料庫技術（如NoSQL）能顯著提高薪資。此外，取得AWS、Azure等專業認證，能彰顯技術專業性，是升職與加薪的重要籌碼。 資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南 資料工程師需要強大的技術專才，在數據處理、雲端應用與大數據技術上展現出不可或缺的價值，建議資料工程師可藉由自我學習、累積實務經驗及考取專業認證等管道，優化現有技能，就有機會轉往更高階技術職務，實現職涯進階與薪資提升，資料工程師職涯路徑發展如下： 1. 軟體工程師 資料工程師轉職軟體工程師，除了程式開發與現有數據基礎專業上，擴充軟體開發能力，技術層面也需涉及更多樣的程式語言、系統設計、開發流程與測試技巧等。 技能需求：需掌握多樣化技術，精通主流程式語言如Java、C++；熟悉相關框架（如Spring、Node.js、React）；具備系統設計能力；掌握版本控制工具如Git，並適應敏捷開發流程；能進行自動化測試以確保軟體品質。此外，基礎前端開發技術（HTML、CSS、JavaScript）與實務經驗（如參與開源專案或個人作品集）也是必要條件，以全面應對軟體開發需求。 學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖 2. 數據分析師 位於同樣的數據產業鏈中，資料工程師轉職數據分析師需強化數據解讀與分析能力，熟悉各種報表可視化工具與分析方法，以深度挖掘數據製作洞悉報告。 技能需求：屬於後段數據資料庫建置的資料工程師，在轉職前線的數據分析師，需要更深度與產品、業務單位溝通，了解組織需求，並在已具備數據專業技術的前提下，需要熟悉使用工具如Excel、Tableau、Power BI進行可視化，掌握統計學基礎與分析方法（回歸分析、A/B測試）。實戰專案經驗與清晰的數據展示能力是能否轉職成功的重要條件。 學習指南：數據分析師學習地圖 課程推薦：數位分析師入門實戰 3. 演算法工程師｜資料科學家 就分工而言，資料工程師搭建數據管道，確保數據準確、安全、流向正確位置；演算法工程師專注於開發演算法或模型，處理數據並生成有用的輸出（如預測、推薦結果）；資料科學家分析數據與模型效果，找到問題並提出解決方案。部分企業因規模不同，資料工程師、演算法工程師、AI資料科學家三者的工作內容可能有所重疊。 演算法工程師：高效演算法工具的製造者，著重數據模型的建構。需熟練掌握Python與C++等程式語言，並熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，用於開發與訓練模型。 AI 資料科學家：透過數據模型分析、預測，並透過不斷驗證與統計分析能力，監控並優化數據模型結果提出精準分析。 課程推薦：AI資料科學家全方位學程班 資料工程師的挑戰 數據處理最大的挑戰，就是保持數據的一致性，這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容，尤其在時間壓力之後，必須處理包括數據的異常與缺失，數據清洗與校正等。因此，資料工程師必須有對數據工具的熟悉度，以及知道如何高效處理大數據需求的能力。 除了技術層面，隨著技術的快速更新，資料工程師需要不斷學習新工具與技術，如雲端平台和大數據框架，充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此，面對多方面的挑戰，具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力，才能滿足不斷變化的業務需求。 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 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 [joblist_plugin title='更多104【資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=2&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2007001022' amount='3']
【104職場力】・數據分析

「接案作品集」怎麼準備？6大要素及不同客戶應對技巧

對自由接案工作者來說，「作品集」往往比履歷更能展現你的專業度與價值。一份好的接案作品集該怎麼準備？作者為軟體工作者，分享好作品集的6大必備要素，並用自身經驗解析技術型、設計導向、非技術型與綜合型客戶的關心重點，幫你打造更有說服力的作品集。本文節錄自《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》。 文／陳泰銘（Taiming） 本文目錄（點擊可快速前往） 為什麼需要準備接案作品集？接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整好的作品集應該具備的6大要素沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project 為什麼需要準備接案作品集？ 作品集是接案者的「敲門磚」，能夠幫助潛在客戶快速了解你的能力、風格和經驗。有時候，你的作品集甚至比你的履歷還重要，因為它是最直觀的證明，展示你的專業度和價值。 客戶沒有時間細聊，先看作品決定是否聯繫你 比起履歷，作品集更能說明你的實力 客戶更信任有實際案例的接案者 降低溝通成本，幫助客戶確定風格與需求 讓你在競爭者中脫穎而出 當你在社群平台或論壇上看到有人發問：「有人可以幫我做插畫設計嗎？」如果你只是留言「我可以做」，很容易淹沒在眾多回覆中，客戶也不會特別關注你。但如果你直接附上作品集連結，讓對方點進去就能看到你的實力，成功機率就會大幅提升。這樣的方式不僅能讓你在競爭中脫穎而出，也能迅速抓住客戶的注意力。 接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整 一開始瞄準方向很重要，因為不同類型的客戶關心的重點不同，你的作品集應該根據你的目標市場來調整。例如： 技術型客戶：展示程式碼品質與技術細節 當你的目標客戶是開發公司或技術團隊時，他們更關心你的技術能力，而不只是表面的作品展示。例如，當一間軟體公司正在尋找後端開發者時，他們不會單純看UI設計，而是會評估你的程式碼品質、架構設計與API文檔。如果你的作品集包含GitHub專案連結、技術架構解析、程式碼片段或效能優化案例，將更能說服這類客戶，讓他們相信你具備專業的開發能力。 非技術型客戶：強調成果與商業價值 當你的客戶是中小企業或個人創業者時，他們通常不懂技術細節，而是關心你的工作能否為他們帶來實際價值。例如，一位餐飲業老闆希望建立線上訂餐系統，但他不懂技術，對「技術堆疊」也沒有興趣。他想知道的是這個系統能否提升業績、減少人工成本、讓顧客更方便。因此，針對這類客戶，你的作品集應該側重於案例說明，包含專案背景、解決的問題、最終成果與數據，例如「這個網站讓客戶下單率提升30%」，而不是單純列出技術細節。 設計導向的客戶：重視視覺呈現與品牌一致性 當你的客戶是品牌商、電商品牌或行銷團隊時，他們關心的是視覺美感與風格統一性，而不是技術實作的細節。例如，一位服飾品牌老闆希望找人設計一組社群貼文模板，他不會關心這些設計是用Photoshop還是Figma製作的，而是想知道你的設計是否符合品牌形象，能否吸引目標受眾。因此，你的作品集應該著重展示設計風格，提供高品質的圖片、完整的設計概念，並附Behance、Dribbble或Figma連結，讓客戶能夠直觀地評估你的視覺風格是否符合需求。 綜合型客戶：需要靈活調整作品集內容 有些客戶的需求涉及多個面向，例如，一家新創公司希望開發一款APP，他們既關心UI設計，也重視技術架構與開發能力。在這種情況下，若你的作品集過於單一，可能無法完整展現你的能力。最佳做法是針對不同領域準備不同版本的作品集，例如一份專注於UI/UX設計，另一份則強調技術架構與開發過程，這樣才能根據不同客戶的需求靈活調整，確保你的作品集能夠精準打動對方。 因此，一開始要明確你的目標客戶，這樣作品集才能精準打動對方，而不會顯得雜亂或無法吸引適合的機會。 好的作品集應該具備的6大要素 一份優秀的作品集，不只是展示你的能力，更應該幫助潛在客戶快速理解你的價值，並建立信任感。以下是作品集應該具備的關鍵要素： 1. 清楚的自我介紹與專業定位 你的作品集應該開門見山地說明你的專業領域，例如「專注於SaaS產品開發的全端工程師」或「專精品牌識別與UI設計的視覺設計師」，讓客戶一眼就能理解你的核心技能與市場定位。 2. 精選案例，而非堆砌大量作品 作品集不應該只是單純堆放所有作品，而是要精選最具代表性的案例，並確保這些案例與你的目標市場匹配。例如，如果你主要服務科技新創，那麼展示SaaS產品設計或開發案例會比一般電商網站更具說服力。 3. 案例背景與解決方案 單純的圖片或程式碼展示不足以吸引客戶，你應該為每個案例補充背景資訊，例如：「這是為某家新創公司開發的會員系統，目標是提升用戶留存率」，然後說明你的解決方案與貢獻，例如：「透過重新設計UI/UX，讓註冊轉換率提升20%。」這樣的敘述能讓客戶更容易理解你的價值。 4. 數據與成果驗證 如果可以的話，加入量化數據來證明你的工作成效，例如「重新設計後的網站，跳出率降低25%」、「API優化後，請求速度提升40%」，這樣的數據能讓你的作品更具說服力，提升客戶的信任度。 5. 直覺且專業的視覺呈現 作品集的排版應該簡潔清晰，避免雜亂無章的內容堆砌。如果你是設計師，這本身就是對你美感能力的考驗；如果你是工程師，也應該讓專案展示清晰易讀，像是使用卡片式設計來分類案例，或提供 GitHub 連結搭配摘要說明。 6. 聯絡方式與行動呼籲（CTA） 無論作品集是網站、PDF還是簡單的Notion頁面，都應該明確提供聯絡方式，例如Email、LinkedIn、或接案平台連結。此外，可以加上一些行動呼籲，例如「有興趣合作嗎？歡迎來信討論！」，讓客戶知道下一步該怎麼與你聯繫。 透過以上這些要素，你的作品集不僅能夠有效展示你的專業能力，也能提升轉換率，讓潛在客戶更容易做出決策，進而提高你的接案成功機會。 沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project 其實，比起事到臨頭才急著找作品集，最有效的方法是平時就主動累積Side Project。不論是為了解決某個小問題、實現自己的點子，還是純粹為了學習新技術，只要能完成、有成果可展示，就能成為你的實戰證明。 Side Project不需要商業化，也不必太龐大，關鍵是能展現你的能力與風格。這些專案可以放在你的個人網站、GitHub、Behance、Notion或Medium等平台，讓潛在客戶在搜尋你的名字時就能看到。 以下是一些常見的發想與執行管道： 解決自己的痛點：把日常遇到的問題變成產品，例如排程工具、記帳App、小型自動化腳本等。 模仿與改造：挑一個你喜歡的網站或應用，試著重製、優化或加入新功能。 開源貢獻：參與GitHub上的開源專案，累積實戰經驗與人脈。 挑戰題目平台：參加如Frontend Mentor、Dribbble Weekly Warm-up、Kaggle等主題挑戰。 幫朋友或社群做東西：主動幫朋友設計海報、開發活動報名網站、製作社群 BOT 等。 紀錄學習歷程：把你學會的新技術或解法整理成部落格、教學影片或Notion範本。Side Project的價值，不只是讓你練功，更是你與客戶溝通時最有說服力的「非商業作品集」。尤其在你還沒太多實戰經驗時，它們能說明你的主動性、邏輯思維、執行力與品味。 節錄自：博碩《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》／陳泰銘（Taiming） 著 獨家課程推薦：【設計師接案必修課】從作品集到報價，系統化讓專業變現 [joblist_plugin title='更多104【軟體工程類 接案】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2007001000&mode=s&page=1&ro=2&keyword=%E6%8E%A5%E6%A1%88&order=15' amount='4'] 更多【自由接案】分享： 上班族也掀「斜槓兼職」熱潮！高薪兼職時薪破千，兼職工作機會懶人包 接案族該如何報稅？一文搞懂「接案外包」的報稅技巧，趕快收藏！ 設計接案合約必備5大要素！保護權益必知，終結客戶鬼打牆 接案報價不是憑感覺！給新手的基礎報價公式參考 2025 最完整免費接案平台、接案社群總整理（附設計、行銷外包接案工作機會）
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