Power BI 資料視覺化
104學習
Microsoft BI
這項技能主要是用來整合、分析和視覺化企業數據，幫助公司做出更精準的決策。熟悉資料庫連接、報表設計和儀表板建立，能有效呈現關鍵指標，提升工作效率和資訊透明度。在數據驅動的環境中，具備這能力能顯著增加職場競爭力，尤其適合數據分析、財務、行銷及營運等相關職務。
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從Excel到Power BI數據視覺化
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
Power BI關鍵DAX函數應用與觀念解析-上集
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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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BI規劃師
「BI規劃師」證照為企業在導入商業智慧與推動資料化管理過程所需要的人才。其扮演資料需求分析、管理指標規劃、報表架構設計與決策支援規劃等角色。
中華企業資源規劃學會
BI軟體應用師
「BI軟體應用師」證照為企業在操作商業智慧軟體與執行資料分析過程所需要的人才。其扮演資料整理、報表製作、分析工具應用與管理資訊產出等角色。
中華企業資源規劃學會
BI軟體績效管理師
BI軟體績效管理師證照旨在培養專業人士運用商業智慧軟體進行數據分析與績效評估的能力，涵蓋資料整合、報表設計及關鍵指標設定等技能，協助企業提升決策效率與營運績效，適合數據分析師、業務管理及資訊科技相關職務人員取得。
尚未查核發照單位
MS-900 Microsoft 365 基礎認證
Microsoft Certified Fundamentals（簡稱 MCF），由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出，依雲端技術角色職能規劃認證類別，並透過引導式學習路徑，使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用，認證內容亦完整、準確地考核雲端技術，除作為專業技能上的有利佐證，更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。
即使是國際性的專業認證、英文證書，但是在試題上可以自由選擇語系，因此，在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題，只要通過Microsoft的認證考試，即頒發全球通用的國際性證書。
取得Microsoft Certified Fundamentals 國際性專業能力認證，除了肯定您在雲端領域具備充分且專業的知識與能力外，亦可提昇您個人的競爭力、生產力與工作效率。在工作職場上更能獲得更多的工作機會、更好的升遷契機、更高的信任度與工作滿意度。
Microsoft
MB-920 Microsoft Dynamics 365 基礎認證 (ERP)
Microsoft Certified Fundamentals（簡稱 MCF），由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出，依雲端技術角色職能規劃認證類別，並透過引導式學習路徑，使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用，認證內容亦完整、準確地考核雲端技術，除作為專業技能上的有利佐證，更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。
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MB-910 Microsoft Dynamics 365 基礎認證 (CRM)
Microsoft Certified Fundamentals（簡稱 MCF），由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出，依雲端技術角色職能規劃認證類別，並透過引導式學習路徑，使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用，認證內容亦完整、準確地考核雲端技術，除作為專業技能上的有利佐證，更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。
即使是國際性的專業認證、英文證書，但是在試題上可以自由選擇語系，因此，在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題，只要通過Microsoft的認證考試，即頒發全球通用的國際性證書。
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Power BI 是什麼？Power BI 對工作上的 5 大幫助，零基礎怎麼自學 Power BI？
在現今的數據驅動時代，如何高效地分析、視覺化和報告數據，成為各行各業必備的技能之一。而 Power BI 正是一款強大的商業智能工具，能夠幫助使用者將數據轉化為有價值的商業洞察，並做出明智的決策。這篇文章將介紹 Power BI 的基本概念、它在工作中的五大幫助，以及如何從零基礎開始學習 Power BI。
一、Power BI 是什麼？
Power BI 是由微軟開發的一款商業智能 (Business Intelligence, BI) 及數據視覺化工具。它能將來自不同資料來源的數據彙整到一個平台上，進行分析、視覺化並生成互動式報告或儀表板。無論是數據分析師、業務主管，還是任何需要根據數據做決策的人，都可以通過 Power BI 來理解和利用數據，無需具備高深的編程或數據科學知識。
二、Power BI 對工作上的 5 大幫助
1. 提高數據可視化能力
Power BI 使得企業中的各類數據變得更直觀。透過簡單的圖表和儀表板，使用者能快速看到趨勢、異常和模式，從而輕鬆做出即時決策。對於決策者來說，它提供了一個清晰的數據圖景，有助於快速掌握公司運營狀況。
2. 提升數據分析效率
與 Excel 等傳統工具相比，Power BI 的自動化功能和預先設計好的數據模型能大幅縮短數據處理時間，並提升分析精度。Power BI 能夠從多個不同的資料來源獲取數據，無需重複手動匯入，這對於經常處理大量數據的員工來說是極大的幫助。
3. 促進團隊協作
Power BI 的一個亮點是它的協作功能。企業中的成員可以共享報告和儀表板，進行即時協作。這意味著團隊可以同時訪問和分析同一套數據，確保所有人都基於相同的信息進行決策，從而避免資訊不對稱的問題。
4. 支持數據實時更新
Power BI 的另一個重要特性是其實時更新數據的能力。這意味著不僅能夠快速查看數據變化，還能根據最新的數據做出即時調整。這對於快節奏的商業環境中，尤其是需要密切監控KPI的行業如銷售、供應鏈和客服，都是極具價值的功能。
5. 多元化的應用場景
Power BI 的靈活性使其能夠應用在不同的業務領域。無論是財務報表、行銷數據分析，還是人力資源數據管理，Power BI 都能提供相應的解決方案。它支持多種格式的數據匯入，並且能夠生成個性化的報告，這使得它能夠滿足不同部門的需求。
三、零基礎怎麼自學 Power BI？
對於零基礎的學習者來說，學習 Power BI 的第一步是掌握基本概念和操作，然後逐步進入更深入的數據分析技能。以下是學習 Power BI 的幾個建議步驟：
1. 熟悉 Power BI 界面和基本功能
首先，可以透過官方文件或線上資源了解 Power BI 的基本介面和功能。熟悉如何匯入數據、創建簡單的圖表和儀表板是入門的關鍵。
2. 選擇合適的線上課程
參加線上課程是快速入門的一種有效方式。以下兩堂課程是學習 Power BI 的優質推薦：
從Excel到Power BI數據視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f9cc35cc-497a-4d9a-8bff-fa63fd483ff1
Power BI 零基礎入門
這堂課針對完全沒有商業智能經驗的學習者，課程會帶你從認識 Power BI 的基本功能開始，循序漸進地學會如何運用它來處理數據並生成報告。
Power BI 高效數據分析與視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/68e834c3-e940-4ec5-bce1-bd78da37cc46
如果你已經有一些數據分析的背景，這堂課程會更加注重如何利用 Power BI 進行更深入的數據分析與視覺化，幫助你打造專業且具有洞察力的報告。
3. 實戰練習
學習過程中，動手實踐是非常重要的。學習者可以利用 Power BI 免費版，匯入自己的工作或學習數據，練習製作各類圖表和報告，積累實戰經驗。
4. 參加社群討論和交流
Power BI 擁有強大的使用者社群，加入論壇或社群交流能夠幫助你解決學習中的疑問，並且學習其他使用者的最佳實踐經驗。
5. 持續學習和深入挖掘功能
Power BI 是一個持續更新的工具，因此學習它的過程也是不斷進步的過程。隨著對工具的深入了解，可以學習 Power Query、DAX（Data Analysis Expressions）等進階功能，進一步提升數據分析的效率與精度。
四、學習 Power BI 的幫助是什麼？
Power BI 的強大之處在於它的可擴展性與易上手。從入門到進階，學習 Power BI 的過程不僅幫助提升了數據處理的能力，還開拓了對商業智能的認知。無論是新手還是有經驗的分析師，都能從 Power BI 的多功能性中受益。兩堂課程各具特色，入門課幫助學習者穩固基礎，而高階課程則著重實際應用和深入技巧。透過實戰演練與社群交流，能快速掌握這項技能，進而在職場中脫穎而出。
學習 Power BI 不僅是提升工作效率的方式，更是未來職場競爭力的重要一環。如果你正在尋找提升數據分析能力的方法，Power BI 絕對值得一試！
Microsoft AI-900考照心得與AI-901命題趨勢
▉ 從 AI 素養基礎到 Microsoft Foundry 工具理解，一篇整理 AI-900 準備重點、考試範圍，以及 AI-901趨勢命題的完整心得。▉
這篇文章想用比較實際的方式，分享小編自己的備考流程、讀書方法，以及觀察到的考題方向。如果你和小編一樣，先前已經有其他 AI 素養證照基礎，例如 iPAS AI 應用規劃師初級，那麼 AI-900 的準備門檻其實不算太高；真正需要額外補強的，反而是 Microsoft AI 生態系中的工具定位、服務差異，以及各種情境題到底該選哪一個服務。
什麼是Microsoft AI-900？主要內容考什麼？
Microsoft AI-900 是 Microsoft Azure AI Fundamentals 基礎認證，主要測驗內容以人工智慧基本概念為主，不需要程式背景，強調AI的核心應用場景，例如機器學習、電腦視覺、自然語言處理與生成式 AI，同時也會測驗Azure相關 AI 服務的用途與差異，以及包含公平性、隱私、安全與透明性等AI治理原則。
因此，這張證照適合初學者、商務人員、在學學生，或想快速建立 Microsoft AI 生態系基礎知識的考生。簡單來說，AI-900 是一張幫助你理解「AI 能做什麼、在 Microsoft 平台上怎麼應用」的入門證照。
Microsoft AI-900認證資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979
考試內容：
● 人工智慧工作負載與責任式 AI：理解常見 AI 應用類型，例如預測、電腦視覺、NLP、生成式 AI，以及公平性、可靠性與安全性、隱私與安全、包容性、透明性、問責等責任式 AI 原則。
● 機器學習基本原理：認識監督式學習、非監督式學習、回歸、分類、分群等概念，並理解 Azure 中機器學習的基本使用方式。
● 電腦視覺：影像分類、物件偵測、臉部分析、OCR 光學辨識、影像描述等情境，知道對應服務能做什麼。
● 自然語言處理（NLP）：情緒分析、關鍵字擷取、實體辨識、翻譯、語音辨識、語音合成等文字與語音相關能力。
● 生成式 AI：大型語言模型、提示詞、生成內容、負責任使用生成式 AI，以及Azure上相關服務的定位。
微軟 AI 認證如何計分？
微軟認證採用 1000 分制，及格門檻為 700 分。不過，這裡的 700 分並不等於答對 70% ，因為微軟使用的是量尺分數（Scaled Scoring），會依題目難易度與權重套用計分公式。也就是說，最終成績並不是單純以答對題數直接換算百分比，而是經過加權後得出的結果。這套計分公式目前微軟並未公開。
● 題數通常約為 40–60 題；以小編這次實際應試為例，共考了 42 題。
● 題型：多數題目為單選題，作答通常不倒扣。部分題型會以題組方式出現，例如一組包含 3 個是非題，或 3 題拖放配對題。
● 考試結束後通常會立即顯示成績與成績單，證照通常可於 48 小時內下載。
備考 AI-900策略
小編大約花了兩週準備 AI-900。因為先前已經取得 iPAS AI 應用規劃師初級證照，所以對機器學習、AI 基本概念、常見應用場景不算陌生。這讓我在準備AI-900時，不需要從零開始理解什麼是分類、迴歸、電腦視覺或自然語言處理，而是把重點放在「Microsoft 的服務怎麼對應這些場景」。
因此，AI-900 最需要額外熟悉的地方，就是 Microsoft Foundry（前身為 Azure AI Foundry，是微軟 AI 生態系工具與平台）的服務定位與功能特色。很多題目其實不是考你會不會寫程式，而是考你看到一個需求時，能不能快速判斷應該用哪個工具。例如，題目：「如何辨識圖片上的文字」，就要聯想到電腦視覺中的 OCR（光學字元辨識）能力；如果題目問的是文字情緒分析、關鍵字萃取、語言偵測，就要想到語言服務；如果題目是在問生成內容、提示詞互動、模型能力，重點就會轉向生成式 AI 與相關平台能力。
◆ 第 1 週：快速建立全貌，先把 AI-900 的五大主題跑過一次。
◆ 第 2 週：考古題+AI集中刷題，反覆確認每一種情境要對應哪個 Microsoft AI 服務。
◆ 考前最後整理：把容易混淆的工具功能整理成對照表，例如 OCR、影像分析、翻譯、文字分析、生成式 AI 的適用情境。
獨家準備心法：官方資源＋AI 整理筆記＋大量刷題
小編的準備方式其實不複雜，核心就是三件事：先看官方學習資源、再用 AI 幫忙整理筆記、最後透過刷題把概念轉成「看情境就能選服務」的反應速度。
第一步，我會先上 Microsoft 官方學習平台，把 AI-900 對應模組全部看過一次。官方內容的好處是架構清楚，而且用語和考題很接近。
第二步，我會把每個主題透過AI整理成自己的筆記，尤其是「服務名稱－功能－適用情境」三欄對照，這對應付選擇題很有幫助。
第三步，不斷刷題：利用微軟學習平台上的免費練習評量，進行考古題練習，免費測驗總共50題，每次出題都不同，每個題目都有詳細解析，可以幫助考生把容易混淆的地方反覆記熟。只要練習到評量平均超過90分，正式考試時大多可輕鬆過關。
如果你已經取得其他 AI 素養認證，或本來就具備一些機器學習演算法概念，我會建議你不要花太多時間糾結在理論細節，而是把重點放在「微軟這套服務如何落地」。AI-900 很多題目考的是應用判斷，不是深度技術實作，所以越接近情境、越容易得分。
如何報名考證（所有微軟認證都適用）
● 透過Google搜尋或微軟認證官網(https://learn.microsoft.com/zh-tw/ )，可直接進入微軟AI-900認證網站。
● 點選認證頁面「與Pearson Vue排程」、用英文輸入所在地址，並填入手機與Email
● 選擇「親自前往考試中心考試」，或「通過OnVUE在線考試」。
● 若選擇前往考試中心，系統會提醒考試注意事項，以及選擇考試語言，這裡，你可以選擇繁體中文或英語，接著，選擇適合的考試時間與你想要選擇的考試中心地點，目前台灣北中南都有微軟合作的訓練中心可選擇
● 若選擇「通過OnVUE在線考試」，你需要下載微軟官方指定的考試平台程式OnVUE，這個程式同時是遠端監考系統也是考試介面，一旦發現有違規狀況，例如離開鏡頭或非自然考試行為，監考官有權終止考試
● 選好考試方式與日期、時間，完成付費，即報名完成。
AI-900 即將退場！AI-900 與 AI-901 的差別
就難度上來說，AI-901難度大於AI-900。
根據目前微軟官方已公開的 AI-901 考試資訊，這張認證相較於 AI-900 更強調考生對 Microsoft Foundry 的理解，以及如何在 Azure 情境中實際應用 AI 服務。官方也提到，應試者需具備基礎的 Python 語法概念，並熟悉 Azure 資源、REST API、SDK 與CLI 等基本使用觀念。相較之下，AI-900 仍以 AI 基礎概念、常見工作負載與服務辨識為主，因此對沒有平台實作經驗的初學者相對友善；而AI-901 則更進一步，要求考生不只理解概念，也要能掌握 Microsoft Foundry 在生成式 AI、agents 與應用建置上的角色與使用情境。
● 考試定位：AI-900 偏向 AI 概念與 Azure AI 服務辨識；AI-901 更強調以 Microsoft Foundry 為核心的實作理解。
● 內容重心：AI-900 著重在機器學習、電腦視覺、NLP、生成式 AI 的基礎概念；AI-901 則更明確納入生成式 AI app、agent、Foundry 工具與模型應用。
● 技術期待：AI-900 對非技術背景較友善；AI-901 雖然仍是 Fundamentals，但官方已提到候選人需要具備基礎 Python 語法與 Azure 資源配置概念。
● 學習方式：AI-900 可以靠概念理解與刷題快速通過；AI-901 可能更需要搭配平台操作經驗與情境實作理解。
考 AI-900 還是直接準備 AI-901？
根據微軟官方公告，AI-900於2026年6月30日正式退場，並由AI-901取代。
如果你已經在準備 AI-900，而且能在2026年6年30 前完成考試，我會認為仍然值得考。因為這張屬於Fundamentals基礎證照，已取得的認證仍然有效，不會因為考試退場就失效。
另一方面，如果你現在才剛開始，或希望學到的是更貼近 Microsoft 最新 AI 平台方向的內容，那就可以直接把重心放到 AI-901。
從官方訊息來看，AI-901 代表的是 Microsoft 對新一代 AI 基礎能力的重新定義：不只是知道 AI 是什麼，而是更重視你能不能用 Microsoft Foundry 理解並實作現代 AI 應用，特別是生成式 AI、AI agents、以及更貼近實務的建置思維。
在送出最後一題，系統會彙整考生標籤過不確定的題目，讓你再確認或修改答案，最終確認送出提交所有答案後，系統立刻給分，最終小編以788分，拿到了微軟AI-900認證，官方也在兩、三個小時內，就透過Email發出電子認證。
整體來說，小編覺得 AI-900 是一張很適合建立 Microsoft AI 全貌的入門證照。它不會要求你有很深的技術背景，但會幫你建立「看到需求、判斷工具、理解場景」的基本能力。如果你本來就有一些 AI 素養基礎，兩週其實是有機會準備完成的。至於未來如果想接軌 Microsoft 更新的 AI 發展方向，AI-901 也很值得提早關注，尤其是 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI agents 這幾個主題，很可能會成為接下來的核心趨勢。
▉ 學習資源
Microsoft Learn 官方學習路徑：https://learn.microsoft.com/zh-tw/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/
104獨家考證課程：生成式AI｜三證合一速攻班｜高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰｜：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d
Power BI 與 Excel 的差異與結合：三大關鍵關係解析
Power BI 和 Excel 是數據分析工作中不可或缺的兩款工具，它們之間具備互補關係，可為使用者帶來更加靈活且高效的分析和視覺化能力。以下是三大 Power BI 和 Excel 的關鍵關係解析，能幫助使用者理解兩者的互動並靈活應用於職場：
Power BI 和 Excel 是兩款功能強大的數據分析工具，皆來自微軟，它們有緊密的關聯性，以下是三點具體的關係：
（１）數據來源與整合：Excel 可以作為 Power BI 的數據來源，通過 Excel 中的數據進行更進階的分析。你可以將 Excel 表格導入 Power BI，進行更直觀、動態的報告展示。
（２）視覺化能力：雖然 Excel 具備基本的圖表功能，但 Power BI 提供更豐富的視覺化選項，適合處理大量數據和進行複雜的交互式數據可視化。Excel 則在數據處理和初步分析上仍然佔有重要地位。
（３）DAX 和 Power Query：Excel 中的 Power Query 和 Power Pivot 的分析能力與 Power BI 非常相似，尤其是 DAX（Data Analysis Expressions）語言。學習 Excel 中這些工具有助於更快上手 Power BI。
四大工作應用
（１）財務分析：將公司財務報表數據進行整理，利用 Power BI 視覺化財務趨勢，並能與 Excel 一起進行深入的數據分析。
（２）業務報告製作：Power BI 可用來創建互動式的業務報告，從 Excel 匯入銷售數據，視覺化關鍵業務指標（KPI）。
（３）市場行銷分析：匯總來自各種市場渠道的數據（如 Excel 中的廣告支出），用 Power BI 進行消費者行為的深入分析，優化行銷策略。
（４）人力資源管理：從 Excel 中提取員工數據，利用 Power BI 進行勞動力數據分析，例如員工流動率和工時管理。
應用優點
（１）資料處理與視覺化結合：Excel 優秀的數據處理能力與 Power BI 的高效視覺化工具可以結合，讓使用者更好地解讀數據。
（２）跨平台協作：Power BI 允許用戶與團隊共享交互式報表，無論他們是否使用 Excel，方便跨部門合作。
（３）自動化更新：Power BI 能夠自動更新來自 Excel 和其他數據源的報表，節省手動數據輸入和更新的時間。
課程推薦：從Excel到Power BI數據視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f9cc35cc-497a-4d9a-8bff-fa63fd483ff1化
這門課程針對從 Excel 到 Power BI 的進階應用進行了詳細的講解，適合需要將數據分析應用到工作中的專業人士。課程內容涵蓋了數據清理、可視化報表製作，並且教授如何自動化更新資料，大大提升日常工作效率。
這門課程不僅教會你如何靈活運用這兩個工具，更幫助你在職場中脫穎而出，成為數據驅動的決策者。
完整解析 Microsoft Purview：跨資料資產的安全治理平台一覽
本文介紹 Microsoft Purview 的資料安全、治理與合規功能，例如 DLP 告警、敏感資料分類、整合式資料目錄與資料譜系，協助組織管理跨本地與雲端的資料資產，提升安全與信賴度。
https://medium.com/@jason-kao-blog/微軟purview簡介-ba9f80aae34a
Microsoft 365 安全三部曲：偵測、威脅防護與事件回應完全指南
本文深入解析 Microsoft 365 在安全防護中的三大支柱 — 偵測 (Monitoring)、防護 (Mitigation)、回應 (Response)。涵蓋即時監控機制、威脅控制策略，以及事件回應流程，協助企業構建全面而迅速的安全運維能力。
https://medium.com/@jason-kao-blog/m365基礎知識-part-5-偵測-防禦與回應-8a43d57d649a
Microsoft 365 終端現代化管理全解析：Intune、Autopilot 與虛擬桌面佈署對比
本文聚焦 Microsoft 365 終端裝置的現代化管理策略，涵蓋 Microsoft Intune、Configuration Manager、Windows Autopilot 的部署功能，並比較 Windows 365 與 Azure 虛擬桌面，展示 WaaS 模式與 M365 應用部署選項的優勢與應用場景。
https://medium.com/@jason-kao-blog/microsoft-365-基礎知識-part-2-b19f202b53c7
數位足跡下的「防彈」調查：Microsoft Purview 內部風險管理的 5 大關鍵洞見
當企業資安長（CISO）或合規主管在深夜接到敏感資料異常外洩的通報時，最令他們焦慮的往往不是外洩本身，而是隱藏在數位迷霧中的「看不見」與「查不到」。在龐大的行為數據中，管理者常陷入訊號過載，難以在第一時間區分誰是無心的操作疏失，誰又是懷有惡意的「內鬼」。
Microsoft Purview 不僅僅是一套監控工具，它更是資安治理中的「策略指揮中心」。透過精準的儀表板與嚴謹的調查流程，它能將散亂的數位日誌轉化為具備法律效力的調查脈絡。作為企業治理者，理解其背後的運行邏輯，是建構「防彈級」資安防禦體系的關鍵。
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洞見一：警報分數的「自動化」真相：警覺那口「會走動」的定時炸彈
在資安調查中，客觀性決定了稽核的成敗。Microsoft Purview 的告警風險分數並非由人工主觀判定，而是透過後台引擎根據活動類型、發生頻率及使用者的歷史行為軌跡自動計算。這種「不可竄改性」是企業面對內部與外部審計時最強大的保護傘。
然而，資安分析師必須意識到，這是一場與時間的賽跑。系統具備「嚴重性升級」機制：若一則告警遲遲未被分類處理，而該名使用者的風險活動持續增加，系統會自動將風險嚴重等級「往上拉」。這意味著，被忽視的低風險警訊可能在短時間內演變成重大的合規災難。
「告警風險分數驅動每個告警的風險嚴重性等級的程式化的分配，並且無法自訂。如果告警仍未分類且風險活動繼續加入到告警中，則風險嚴重性等級可能會往上拉。」
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洞見二：隱藏的「告警延遲」風險：別讓Governance Hygiene成為調查盲點
資安決策者往往追求「即時監控」，但事實上，可見性是有代價的。Microsoft Purview 內建了「告警過載保護」機制，這雖然保護了系統穩定性，但也可能成為隱憂。當企業的 DLP（資料遺失防護）政策或資料連接器配置錯誤時，會觸發此限制，導致新告警延後顯示。
從治理策略的角度來看，這是一種「隱形成本」或「可見性稅」。若政策設置過於寬鬆或雜亂，系統會因處理過量無效訊號而產生延遲。資安人員必須將「Governance Hygiene」視為日常，定期優化 DLP 政策並檢視連接器狀態，確保監控管道暢通，避免因配置不當產生的調查真空期。
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洞見三：視覺化調查的神器：解碼 User Activity 的色彩脈絡
在處理複雜的內部威脅案例時，視覺化的脈絡往往比數千行的 Log 紀錄更能加速決策。Microsoft Purview 的 User Activity（使用者活動） 圖表是分析師還原事件現場的核心工具。
* 色彩編碼的風險類別： 圖表中的彩色圓圈並非隨機，而是與底部的 Risk activity legend 嚴格對應。例如，綠色或藍色通常關聯 SharePoint 的存取，而粉紅色或深色則可能代表文件的刪除 (Deletion) 或外洩行為，讓分析師一眼識破異常模式。
* 圓圈大小與風險量能： 圓圈的大小與該類別下發生的風險活動數量成正比。圓圈越大，代表在該時間點的活動越頻繁、風險量能越高。
* 時間軸的敘事能力： 透過長達六個月的歷史時間軸，管理者能清晰看見使用者風險等級隨時間演進的趨勢，從而判定行為是偶發的錯誤，還是有預謀的滲透。
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洞見四：數位取證的「雙重授權」：隱私與安全間的最高精準度
針對最嚴重的違規疑雲，Purview 提供了強大的「取證 (Forensic Evidence)」功能。這不是隨意的監視，而是基於「精準取證」與「隱私保護」的平衡。管理員可選擇針對「特定活動 (Specific activities)」或「所有活動 (All activities)」進行截圖擷取。
然而，這項功能存在嚴格的治理防護線：
1. 強制性理由 (Justification)： 提交截圖請求時，管理員必須填寫理由，此為物理性的審計要求。
2. 層級核准與過期限制： 請求必須由「Approvers」角色群組審核。更重要的是，若請求被擱置無人理會，將在提交後 6 個月自動到期，這要求企業必須具備高效的合規應對流程，否則證據窗口將會關閉。
3. 試用容量限制： 決策者需注意，截圖擷取的試用容量上限為 20 GB。這要求分析師在啟動取證時必須精確定位對象，而非漫無目的地撒網。
「取證還需要層級批准才能啟動截圖功能，從而確保使用者隱私。被截圖的使用者必須有明確的截圖請求和批准。」
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洞見五：結案不只是刪除告警：小心掉入「發送通知」的審計陷阱
調查的終點不是「發送通知」，而是「正式結案」。這是許多資安團隊常犯的合規錯誤。Microsoft Purview 的結案行動可分為三個層次：
* 發送通知 (Notice)： 使用通知範本提醒員工，這主要作為文化教育工具。請注意：發送通知並不等同於結案。 為了維持乾淨的審計紀錄，調查人員必須在發送通知後手動選擇「Resolve case」，否則該案件將永遠處於「未解決」狀態。
* eDiscovery 案例升級： 當調查確認存在法律風險時，可將案件升級至 eDiscovery（進階電子搜尋），這會啟動法務層級的數據保留與分析。
* 分類歸檔： 最終將案例標記為「良性 (Benign)」以優化系統準確度，或標記為「確認違規 (Confirmed policy violation)」以建立完整的內部風險紀錄。
前瞻性總結
Microsoft Purview 透過自動化的風險評分、精準的視覺化圖表以及嚴密的雙重授權機制，將資安調查從「盲目搜索」提升到了「科學治理」的高度。對於企業領導者而言，這套系統在提供「防彈級」證據的同時，也透過嚴謹的流程保障了員工的數位權利。
留給讀者的思考題： 在自動化監控與「嚴重性升級」機制下，您的團隊是否已建立起一套能與系統節奏同步的「快速反應機制」？還是仍讓寶貴的數位證據在 6 個月的核准期限中悄然流逝？
【104 talks】必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用，全面提升工作效能｜2/20 線上免費直播
文／104人資市集
「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。
必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用，全面提升工作效能
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講者及主題介紹
★黑馬思維－看懂局勢 跳脫平凡的密技- 主講人 : 楊東岳 | 大玩創意有限公司執行長
★掌握時間成本，創造高效任務管理策略- 主講人 : 曾正文 | PMP 國際專案管理師
★用AI方法徹底改造工作，輕鬆成為效率達人！- 主講人 : 林尚能 | 企業經營顧問
★這輩子免學Excel公式，用AI全部解決 - 主講人 : 吳承穎 | 查特普拉斯管理顧問有限公司 共同創辦人
講座資訊：
講座時間：2025/2/20（四）13:30~15:00
報名截止時間：2025/2/18(二)
活動形式：線上免費直播
適合對象：所有職場人士
價值：3600元 → 免費
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1. 活動前1天，我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您，請隨時留意Email，以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。
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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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AI如何看穿客戶潛在需求？3招幫B2B業務找到商機
在AI時代，B2B業務真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。作者為深耕產業超過20年的B2B業務專家，教你3招用AI判斷對方「現在為什麼需要你」。透過AI分析企業財報、法說會、徵才資訊與決策者的公開動態，業務可以從零碎訊號中找出客戶尚未明說的需求，掌握更精準的提案時機。本文節錄自《90%高級主管出身業務，B2B聖經》。
文／吳育宏
本文目錄（點擊可快速前往）
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵
在B2B業務的世界裡，資訊就是力量，而「資訊不對稱」曾是業務人員獲利的來源。但在AI時代，資訊已經不再稀缺，真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。
過去，一位資深業務可能需要花上10年，才能培養出對產業的敏銳嗅覺，但現在透過AI的輔助，即便是業務新人，也能在極短的時間內展現出專家級的洞察力。
本章將帶你深入探討如何運用AI建立一套精準的情報調查研究系統，從核心邏輯到實戰案例，全面重塑你的業務競爭力。
為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？
在傳統的業務開發模式中，蒐集情報是一項極其耗費體力的工作。過去我們習慣「掃街」，或是在搜尋引擎輸入關鍵字，但得到的往往是成千上萬條零散的訊息。這種蒐集方式有3個致命傷：
第一，資訊破碎化，你看到的只是客戶的片段，難以拼湊出完整的商業全貌；
第二，解讀主觀化，人的大腦容易產生偏誤，只看自己想看的，忽略了潛藏的風險；
第三，時效滯後性，當你在報紙上看到客戶的新聞時，競爭對手可能早已採取行動。這種低效率的勞動，正是平庸業務與頂尖業務的分水嶺。
AI的出現，徹底翻轉了這場遊戲。首先，AI具備強大的「彙整力」，如同一具高效能的過濾器，能在短短幾秒內掃描全球的數位足跡，將繁雜的數據轉化為有意義的摘要。
其次，AI擁有強大的「邏輯解析力」，它能識別出資訊之間的隱性關聯。例如，它能從一家公司頻繁招募自動化工程師的動作中，推論出該公司即將進行大規模的數位轉型。
最後，AI具備「多維度聯想力」，它能幫你把看似無關的政策變動、技術突破與客戶需求串聯在一起。簡單來說，AI就像是一個24小時不休息、博學多聞且反應極快的「數位參謀」，它幫你完成了最枯燥的資料過濾，讓你將精力集中在最關鍵的策略判斷。
以下透過實戰案例進一步說明。
一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」
在正式接觸客戶前，建立「數位畫像」是決定開發成功率的關鍵。這就像是在進行一場外科手術前的掃描影像，你必須清楚知道對方的組織結構、決策脈絡，以及目前的「健康狀況」。一個好的數位畫像應該具備三維深度：第一，財務體質，這決定了對方口袋的深度與結帳信用；第二，策略方向，這決定了你的產品是否在對方的優先清單上；第三，經營痛點，這就是你切入的缺口。
你可以利用具備強大聯網能力的AI（如ChatGPT或Perplexity），下達具備框架感提示詞：
請分析〔目標公司〕過去兩年的營運重心變化。重點關注： 1. 他們在哪些研發領域投入最多資金？ 2. 他們近期的人才招募偏好？ 3. 他們在社交媒體上最常被抱怨的點有哪些？
透過上述多維度交叉分析，AI能幫你生成一份比官網更真實的「企業性格報告」。你會發現，有些公司看似保守，實則在悄悄布局新技術；有些公司看似高調，實則面臨人才流失的危機。
【實戰案例A：傳產轉型的精準切入】
某位銷售自動化倉儲系統的業務，將一家國內老牌紡織大廠作為目標。過去他多次拜訪，對方總是回應「目前營運穩定，無更換需求」。後來，他利用AI進行深度的調查與研究，分析該紡織廠近3年的公開資訊，以及上游原料供應商的變動。結果發現一個關鍵訊號：該廠近期大幅縮減了國內倉庫的租賃面積，並頻繁與跨境電商平臺接觸。
業務員因此從中解讀出：該廠正從過去「大宗貿易模式」轉向「小量多樣的跨境直銷」，這也意味著，他們過去大面積的倉儲邏輯已不再適用，急需「高頻率、小包裝」的自動化揀貨系統。於是，他在提案時直接以此為題，精準命中對方老闆隱而未現的焦慮，在第一場會議就成功取得評估測試的機會。
二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」
對於上市櫃公司，法人說明會（編按：又稱法說會，上市公司向機構投資人報告營運狀況、財務績效，及未來產業展望的正式會議）與財報是業務人員的「戰略地圖」。但問題在於，財報充滿了冷冰冰的會計數字，而法說會逐字稿動輒上萬字，內容充斥著官腔與專業術語。業務員往往因為看不懂或沒耐心，而錯過了最核心的銷售訊號。
事實上，老闆在法說會上對分析師說的話，往往隱藏著他們最真實的壓力來源，因為他們必須對股東負責。現在，你可以把AI當成你的「首席財務分析師」，將法說會的錄音轉成文字後，直接餵給AI，下達精準的提示詞：
請閱讀這份兩萬字的法說會紀錄，幫我回答3個問題： 1. 老闆對於明年預算撥款最謹慎的領域在哪？ 2. 哪些部門目前正面臨產能或成本的壓力？ 3. 老闆反覆強調的3個關鍵詞是什麼？
AI就能瞬間把冗長的報告濃縮成一張「商機表」。這種解讀力能讓你避開客戶的地雷區，直接針對對方的「獎金區」進行提案。
【實戰案例B：從招募資訊看穿採購需求】
一位IT系統整合商的業務員想開發一家中型製造商。他在AI的協助下，分析該公司在人力銀行的招募數據後發現，該公司過去3個月密集招募具備「雲端資訊安全」 背景的工程師，且應徵條件特別強調「混合雲架構管理」（編按：指用一套整合性的方式，去管理「同時使用公有雲＋私有雲＋本地機房」的IT系統與資源）。
業務員立刻判斷出，這家公司正處於從本地端主機遷移到雲端的過渡期，且內部非常擔心資安漏洞。他在開發信中避開了通用的軟體介紹，而是寫道：「針對製造業在遷移雲端過程中，如何確保舊有製程數據不外洩的實務分享」。這封信在發出後的兩小時內，就得到了該公司資訊長（Chief Information Officer，簡稱CIO）的親自回覆，因為這正是他當下最頭痛、最需要外部專家協助的課題。
三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
在B2B銷售中，訂單成敗往往取決於「決策圈」裡的那群人。這群人包含了使用者、影響者、採購者與最終決策者。每個人的喜好、價值觀與恐懼點都不同。以往我們只能透過碰面來觀察，但現在數位足跡讓每個人都變得「透明」。透過分析決策者在LinkedIn 或專業社群的公開言論，AI能幫你進行深度的「人物側寫」。
延伸閱讀：AI也能用來經營人脈！從零碎資訊看懂對方，找出溝通切入點
你可以請AI協助分析目標對象近期的公開互動。例如，某位技術長（Chief Technology Officer，簡稱CTO）最近頻繁轉發關於「邊緣運算」（編按：Edge Computing，將人工智慧的運算任務，從遙遠的雲端資料中心，轉移至更貼近使用者的終端裝置上執行）的文章，這代表他對於中央集權式的系統有疑慮；或者某位採購經理在專業論壇上抱怨過「供應商售後反應太慢」，這就是你突圍的機會。透過AI的情緒分析與偏好歸納，你能為每位決策者量身打造專屬的「溝通頻率」。這不是投其所好，而是真正的同理心展現，讓你的提案在對方心中產生共振。
【實戰案例C：用老闆的話，說服部屬】
某位銷售節能設備的業務，目標客戶是一家電子代工大廠。他原本的對口單位是總務部，對方總以「節電效果有限，回本太慢」為由推辭。後來，業務員改變策略，利用AI分析該集團董事長在股東會上的致詞，與年報中的ESG承諾。AI幫他抓出一個關鍵點：集團董事長已公開承諾「在兩年內達成15%的減碳目標，且此目標與各部門主管的年度績效考核掛鉤」。
業務員拿著這份資料，重新向總務部提案，標題改為：「如何協助貴部門達成董事長要求的15%減碳績效，確保部門KPI達標」。這一次，總務部主管不再推託，反而積極主動的向高層請購，因為這項提案直接關係到他的績效與升遷。
節錄自：大是文化《90%高級主管出身業務，B2B聖經：從跑客戶到利用AI問對問題，這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑！》／吳育宏 著
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
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.NET 開發者必看！學會滲透測試思維，加速修補資安漏洞並提升系統穩定性
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1501/1
恆逸學員徐英智：
C# 全端開發兼顧穩定與資料安全
我目前在一家以軟體開發為主的科技公司擔任全端工程師,主要使用 C# 和 .NET 平台開發各類應用程式。工作上,我負責的範圍涵蓋後端系統架構設計到前端畫面的串接。我也會與美編人員、測試人員一起討論技術方案,並處理系統整合的問題。我們的客戶大多是公部門,因此系統在穩定性、擴充性及資料安全方面的要求都非常高。
🎯 藍紅軍攻防實務滿足工作所需
公司正在計畫投標更多不同領域的專案,在證照要求上需要有更多同事擁有 C# 相關證照。我覺得這門課最大的吸引力是內容非常完整,從防禦到攻擊的部分都有涵蓋,特別是針對藍軍防禦與紅軍攻擊等主題,都有搭配實務講解。這些正好是我目前工作上非常需要了解的內容。
🛡️ 從攻擊視角掌握資安防護精髓
講師的教學方式非常豐富,不只侷限於課本內容,而是從多個角度搭配實際案例來說明重點。印象最深的是在講解「程式撰寫的資安防護」時,講師不只是單純地說明理論與原則,而是透過實際的攻擊範例,來展示網站在有防護與沒防護時的差別。透過這樣的實作演示,我能夠更直觀地理解各種漏洞的成因與攻擊手法,也學會了如何在開發階段就建立正確的安全意識。這對我特別有幫助,因為我在工作中經常需要修補系統漏洞、分析滲透報告。課程讓我更清楚地了解滲透測試人員在檢測時的思維與方式,能更有效地從防禦角度思考問題,預先避免潛在風險。這樣的實務教學方式,讓我在資安防護上不再只是照著規範執行,而是真正了解背後的邏輯與意義。
🔍 Proxy 工具實戰應用發現潛在弱點
讓我印象深刻、甚至覺得意想不到的收穫,是學到了 Proxy 工具在滲透測試中的進階應用。以前我只知道這類工具能攔截封包做基本分析,但在課程中,講師深入示範了如何利用 Proxy 來模擬實際攻擊、測試網站的安全防護機制,這才讓我意識到這類工具的潛力。透過上課,我發現可以在專案系統上線前,先用這個工具自行進行測試,檢查是否存在漏洞或防護不足的地方,這不僅能提早發現問題,也能減少上線後修補的時間與成本。上完課的隔天,我立刻將這些方法運用到工作中,重新檢查過去負責的專案系統,找出一些過去未注意到的潛在弱點。實務操作的經驗,也幫助我在考證過程中,能更快速地判斷並找到問題的答案。
🚀 資安課程助學員快速理解攻擊手法強化防護爭取升遷
這門課對我工作的幫助可說是立竿見影。回到公司後,我剛好收到幾份滲透測試報告需要修補漏洞,便立刻回想課堂上學到的觀念與技巧。以前看到這類報告時,常需要花時間去理解攻擊手法與漏洞成因,但現在我能更快掌握滲透人員的思維角度,也能準確判斷問題所在,迅速找到程式中需要修補的部分並完成防護強化。更重要的是,這次的學習讓我對資料防護與網路架構的整體概念有了更深入的理解,能夠以更全面的視角來思考系統安全。我現在也能更直觀地提出自己的建議與想法,並主動分享課程中學到的資安觀念與防護技巧。最後,我希望自己能順利在下個月取得 CASE .NET 的證照,爭取公司提供的額外獎勵與升遷機會。
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