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
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這項技能主要用於統計分析與資料視覺化，廣泛應用於數據科學、金融分析、生物統計等領域。具備此技能能有效處理大量資料，進行數據清理、建模與預測，有助於提升決策品質與效率。在台灣職場中，尤其是科技、製造、醫療及行銷產業，需求逐漸增加。熟練掌握可加強個人在數據驅動環境下的競爭力，並促進跨部門溝通與專案推動。
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R證照主要驗證持有者在統計分析與資料科學領域運用R語言的能力，涵蓋資料整理、視覺化、統計建模及報告撰寫等技能。此證照適合數據分析師、資料科學家及相關從業人員，有助提升專業競爭力與職場表現。透過考試評估考生對R語言語法及應用技巧的掌握，並強調實務操作能力，廣泛應用於金融、科技、醫療及行銷等產業，成為推動數據驅動決策的重要工具。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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R是一種根基於S語言的GNU免費的統計數學套裝分享軟體，對於探索性數據分析、統計方法、及圖形，提供了所有的原始碼。專業的數據分析師在引入新的分析方法時，可以利用自由軟體R進行程式設計，根據自己所需的理論分析方法，試算可能結果，修正方向，製作繪圖，添加標題並且設計符合需要的輸出，產生自己適用的程式碼。
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隨著大數據的氾濫及電腦計算速度快速地成長，藉助套裝軟體快速分析資料來提升決策速度與品質，幾乎是全民運動了。也因此在許多資訊發達的國家，尤其是美國，造就了大量資料分析家(Data Analyst)的職缺需求。使用Microsoft Excel軟體來進行資料分析的能力。是提供國際大企業獵才的參考，並取得資料分析師的入場券。
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Revit Architecture 是現今建築設計方案最佳利器，也是在國際性開發案中不可或缺的主流工具軟體．Revit具有建築設計所需全面性的串聯功能，不僅軟體模組完整、易操作、更有BIM資料庫的參數式設計概念，讓使用者從2D平面規劃到3D模型視角、初步入門到專業設計均能輕鬆掌握；而開放的量體設計及元件設計功能更是進階設計者超強輔助工具．
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「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
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1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
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用AI分析主管的溝通風格可行嗎？本文介紹如何運用DISC性格模型，判斷主管偏好的溝通方式，並調整彙報、回饋與向上管理策略，讓職場溝通更順暢。節錄自《AI職場溝通力》。
文／紀菲
本文目錄（點擊可快速前往）
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司用AI工具分析主管DISC性格及應用步驟一：蒐集資訊步驟二：利用AI進行分析與回饋步驟三：理解上司的性格步驟四：調整彙報方式步驟五：應用並觀察步驟六：持續改進想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司
在職場上，我們會遇到各種各樣的上司：有的喜歡直來直往，有的喜歡拐彎抹角；有的熱情如火，有的冷靜如水。要想和這些上司打好交道，首先得懂他們！
我有個朋友叫Sam，他在一家公司做專案助理。他的上司王總是個典型的「工作狂」，對工作要求極高。Sam剛就職那陣子，每次彙報工作都小心翼翼地，生怕出一點差錯。但王總似乎總是不太滿意，Sam為此頭疼不已。
有一天，Sam在為一個重要的項目彙報做準備，他知道這將是一次大考。於是，他加班到深夜，把彙報資料做得盡善盡美。第二天，他信心滿滿地走進會議室，結果王總聽了不到5分鐘，就皺起眉頭說：「這些細節我都知道了，直接說重點！」Sam當場就傻眼了，他辛辛苦苦準備的內容就這麼被一句話帶過了。
你看，如果我們不能準確把握上司的性格和溝通風格，那麼我們的努力很可能就會付之東流。
在探索和瞭解他人方面，人類的智慧是無窮的。學者們提出了多種性格分類方法，這些方法可以幫助我們更好地理解他人，更好地與他人溝通。而在職場溝通中，我想給大家介紹一個非常實用的性格分析工具—DISC性格分類模型。這個模型把人的性格分成4種類型：D型（Dominance，支配型）、I型（Influence，影響型）、S型（Steadiness，穩健型）和C型（Compliance，服從型），如下圖所示：
我們可以簡單地這樣記：D老大、I小太陽、S暖寶寶和C小偵探。
D老大：就是那種走路帶風、說一不二的上司。他們目標明確，行動迅速，喜歡掌控全域、直截了當，不喜歡拖泥帶水。
I小太陽：這種人熱情開朗，總是笑容滿面。他們喜歡和人打交道，善於帶動團隊氛圍，鼓勵發揮創意和自由表達。
S暖寶寶：這種人性格溫和，耐心細緻。他們總是默默付出，為團隊提供溫暖和支持，這類上司則更注重團隊的和諧與穩定。
C小偵探：他們邏輯性強，注重細節，總是能發現別人忽略的問題，是團隊中的「糾錯專家」。他們追求完美，對工作品質有極高的要求。
說到這4種性格的人，我腦海裡立刻浮現出《西遊記》。孫悟空就是D老大，戰鬥力「爆表」，喜歡獨當一面；豬八戒就是I小太陽，總能逗大家開心；沙僧則是S暖寶寶，默默付出，不求回報；唐僧就像C小偵探，追求完美、講究細節，如下頁圖所示。
那我們如何應對這幾種性格的上司呢？
遇到D老大，你就得直接點，別繞圈子，有什麼說什麼，別拖拖拉拉的，他們喜歡有決斷力的下屬。
遇到I小太陽，你就得熱情點，多誇誇他們。他們喜歡被人關注和認可，所以你的回饋要及時。
遇到S暖寶寶，你就得耐心點，多聽聽他們的想法。他們雖然話不多，但心裡都有數。
遇到C小偵探，你就得嚴謹點，別出錯。他們眼睛裡容不得一粒沙子，所以你的報告不但要詳細，還需要有深度。
你可能會說：「我知道不同的人有不同的性格，但我不擅長分析別人的性格啊，這可怎麼辦？」不用擔心，有AI幫你，它就像一位高情商的人際管理專家。
用AI工具分析主管DISC性格及應用
比如Adam，他以前總是搞不懂上司的心思。但自從他使用了AI性格分析工具後，一切都發生了翻天覆地的變化。
那Adam具體是怎麼做的呢？
步驟一：蒐集資訊
Adam開始蒐集上司在溝通方面的資訊，包括：上司在團隊郵件中的回覆、上司在會議上的發言、上司寫的報告或工作指導文件。
步驟二：利用AI進行分析與回饋
他將蒐集到的資訊提供給AI，讓AI透過自然語言處理技術來分析上司的語言風格和行為模式。
比如，他可以這樣問AI：
「我們現在面臨的挑戰非常嚴峻。專案進度已經比原計畫落後了整整兩週，這對我們整個季度的業績都有影響。我需要大家立即行動起來，展現出我們團隊的執行力和決心。首先，我要求專案經理立即提供一個詳細的趕工計畫，包括每天的具體任務和預計完成時間。其次，我需要所有團隊成員對自己的工作負責，確保每一步都精確無誤。我們沒有時間再犯錯誤。我不希望再聽到任何關於問題的討論，我需要的是解決方案。如果你遇到障礙，給我一個明確的計畫，告訴我你打算如何解決它。我們的目標是在下個月底前完成這個專案，不要有任何藉口。最後，我需要看到資料，看到進度。每個部門的負責人都要向我報告你們部門的進展情況，以及你們如何確保按時完成任務。我期待大家的表現，讓我們行動起來！」這是我的上司在會議上的發言，請基於這段發言幫我分析上司的DISC性格。
AI回答：
基於您提供的上司在會議上的發言，我們可以嘗試對他的DISC性格進行分析。DISC性格分類模型是一個廣泛使用的性格分析工具，它根據四個主要面向來評估一個人的性格傾向：D（支配型）、I（影響型）、S（穩健型）和C（服從型）。從發言中，我們可以觀察到以下特點：D（支配型）：●強調專案的緊迫性和重要性；●要求立即行動，展現出對結果和效率的重視；●不希望聽到問題，而是直接見到解決方案；●設定明確的目標和期望，即在下個月底前完成專案。I（影響型）：●在這段發言中，上司並沒有特別展現出強烈的影響型特徵，如熱情或鼓勵性的言辭。S（穩健型）：●雖然上司強調了專案的緊迫性，但他並沒有表現出典型的穩健型特徵，如耐心、合作或考慮他人的情感。C（服從型）：●要求專案經理提供詳細的趕工計畫，並需要每個部門報告進展情況；●強調工作推動精確無誤，這反映他對細節和準確性的關注。
基於上述分析，我們可以推斷這位上司的性格傾向於D（支配型）和C（服從型）。他展現出強烈的任務導向性，要求迅速行動、設定明確目標，並關注細節和準確性。他不太注重情感因素或團隊合作等軟性方面，而是更關注結果和效率。
需要注意的是，這種分析是基於一段特定的發言進行的，而人的性格是複雜的，可能在不同情境下展現出不同的特點。因此，這種分析應該被視為一種初步和大致的評估。
在反覆提供不同資訊和AI進行分析討論後，Adam判斷上司很可能是D型。
步驟三：理解上司的性格
Adam又問AI：針對D型上司，如何溝通更有效率？
AI回答：
針對D型上司，要實現高效率溝通，可以考慮以下幾點策略：1.直接和簡潔。D型上司通常喜歡直接、簡潔的溝通方式。因此，在彙報工作、提出問題或尋求回饋時，你應儘量避免冗長和複雜的表述，直接陳述要點，用資料和事實支持你的觀點。2.突出結果和解決方案。D型上司往往關注結果和行動。在與D型上司溝通時，應優先展示你已經取得的成果或計畫達成的目標，並針對問題準備好相應的解決方案，不要只是抱怨或尋求同情。3.尊重上司的時間。D型上司通常時間觀念很強，不喜歡浪費時間。因此，在與其溝通前要確保你的請求或問題是緊急且重要的。同時，在會議或討論中，你應儘量保持高效率和專注，避免進行無關緊要的閒聊。4.保持積極和自信。D型上司通常欣賞下屬積極、自信的態度。在與其溝通時，要表現出你的專業性和自信，同時避免發表過於消極或自我否定的言論。即使你面臨困難或挑戰，也要展現出你正在積極尋找解決方案的態度。5.提供明確和具體的回饋。當D型上司向你提出要求或建議時，你要給予明確和具體的回饋。這有助於他們瞭解你的進展情況和需要的支援。同時，如果你對他們的要求有任何疑問，也要及時提出並尋求澄清。6.瞭解並適應上司的溝通風格。瞭解並適應上司的溝通風格可以幫助你更有效地與他們溝通。透過觀察他們的行為、語言和溝通習慣，你可以逐漸理解他們的期望和需求，並據此調整自己的溝通方式。7.尋求共同點。在溝通中，嘗試找到與D型上司的共同點。這有助於建立聯繫和信任，並使他們更願意聽取你的意見和建議。綜上，要記住，高效率溝通是一個雙向的過程。在努力適應D型上司之溝通風格的同時，也要保持自己的專業性和自信，勇於提出自己的觀點和建議。
步驟四：調整彙報方式
根據AI的回饋，Adam開始調整自己的彙報方式。他學會了在彙報前總結關鍵點，確保每個要點都簡潔有力；他避免進行冗長的解釋，而是直接提供結果和必要的資料支持。在提出問題時，他會同時提供幾個解決方案，並闡述每個方案的利弊。
步驟五：應用並觀察
在下一次與上司的一對一會議中，Adam採用了新的彙報方式。他直接彙報了項目的關鍵成果，並提出了幾個明確的後續行動計畫。Adam注意到上司對他的彙報反應積極，沒有像以前那樣頻繁打斷他，而是認真聽完了他的彙報，並給予了建設性的回饋。
步驟六：持續改進
Adam意識到溝通是一個持續的過程，他決定繼續使用AI來監測上司的反應，並根據需要調整自己的溝通策略。
時間一晃就過去了好幾個月，Adam在這段時間裡截然不同。他和上司的溝通越來越順暢，這讓自己在職場上的形象煥然一新。上司看他這麼能幹，不僅經常找他商量事情，還把更多的重擔交給了他，對他既信任又看重。
想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
那我們可以蒐集哪些資訊提供給AI，讓AI幫助我們分析上司的性格呢？我幫你整理了一下，具體如下：
郵件：上司在郵件中呈現的語言風格、決策指令和溝通方式都是分析上司性格的關鍵線索。
會議發言：如果可能，蒐集上司在會議中的發言，包括開場白、提出的問題、做出的會議總結等。
工作文件：例如主管撰寫的工作報告、專案計畫書或績效評估報告等文件，能夠體現上司的專業風格和性格傾向。
決策案例：記錄上司在特定情境下做的決策，包括決策的速度、風格和偏好等。
回饋和評價：上司在工作中給予的回饋和評價，尤其是上司提出的批評和建議。
日常交流內容：在日常工作中，上司與同事的非正式交流內容，如休息時的聊天內容。
演講：上司公開演講的影片也能為分析上司的性格提供線索。
任務分配方式：上司分配任務的方式也能反映其性格特徵。
最後，溫馨提示一下，人的性格複雜多變，不是一兩個詞就能概括的。比如，一個人平時看起來挺果斷，做事雷厲風行，但處理一些講究細節的問題時，他又能慢得下來。所以，借助AI分析上司的性格時，別指望一次就能分析得徹底，可以多分析幾次，嘗試不同的AI工具。
跟上司打交道，別急著給他們貼標籤，我們得多觀察，多瞭解他們的性格，然後據此調整我們說話做事的方式。要是覺得與上司的溝通不太順暢，就要及時改變溝通策略，在不斷調整的過程中，我們和上司的溝通肯定能越來越順暢。
節錄自：商周出版《AI職場溝通力：讓你在彙報、面試、提案中一開口就說服人．AI時代不被淘汰的職場溝通學》／紀菲 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
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【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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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
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【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
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拿出數據報告，老闆還是不買單？專家：讓數字有「說服力」需2大元素
雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度，這樣的報告究竟缺少了什麼呢？作者指出，要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，傳授增加說服力的數字溝通法！
文／盧泫兌
這個月我們又達成銷售目標了！次長，按照這個成長趨勢，用不了多久，全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧！你是不是想得太樂觀了？從數據來看，目前累計銷售量已經突破2,000萬件，每月平均銷量達200萬件，這樣推算的話，1年3個月後，應該就能達到這個數字了吧？雖然按這個算法是沒錯，但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬，也就是和韓國總人口數相等的銷量，還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求，要讓全韓國國民都使用我們的產品，應該沒那麼容易吧？
在職場上，要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時，每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此，我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而，只靠數字並不能解決所有問題。
以A麵包店為例，該店擁有2台烤箱，每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下，烤箱每天運行10小時，能製作並銷售100個麵包。某天，原本穩定的訂單量突然增加到500個，老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束，第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。
起初以為這只是暫時現象，但一個月後發現，雖然訂單量有些許波動，平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求，店長決定說服老闆增購烤箱。那麼，應該增購幾台烤箱才合適呢？店長熟練運用數字，整理出以下分析並向老闆匯報，為決策提供依據。
烤箱增購提案●隨著訂單增加，生產量也會增加1. 每台烤箱生產量：50個（每小時生產量運作時間=5個x10小時）2. 麵包生產量現況：100個（每台烤箱生產量機器2台）3. 麵包需求量現況：500個4. 需要增加的生產量：400個請酌參前述內容後，增購烤箱。
如果要額外製作400個麵包，需要增購8台烤箱。從計算的角度來看，這個結論是正確的，因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而，老闆依然猶豫不決，遲遲無法做決策。
如果訂單量減少了怎麼辦？
延長現有烤箱的運作時間，會不會更有效率呢？
延長運作時間的話，可能還需要增聘人力……
採購費用該怎麼辦？
如果是貸款，還得考慮利息問題，就算貸款，一次增購8台烤箱真的合適嗎？
即使烤箱增購到位，其他原料的供應就能完全跟得上嗎？
店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度。那麼，店長的報告究竟缺少了什麼呢？
要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，數字背後的依據是否合乎邏輯，以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯，但缺乏合理性，這正是無法說服老闆的關鍵。
即便在報告中已經善用數字來表達，卻仍無法說服對方時，就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來，我們深入探討這兩個要素的具體含義。
增加說服力的數字溝通法
邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包，但若要增加400個麵包產量，就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言，增購8台烤箱真的是最佳方案嗎？
邏輯：數字運算的依據
邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如，為了製作額外的400個麵包，需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱，那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。
邏輯建立在以下3個要素之上：
依據：如每台烤箱每小時可生產50個麵包。
推論：設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。
正確的運算：計算過程無誤。
只要上述任何一項出現問題，數字就會缺乏邏輯，因此需要仔細檢查。
合理：是否符合現實
即使數字的邏輯無懈可擊，若不合理，仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境，並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆，正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。
有邏輯，但不合理
B分店認為，因為今年人手不足，導致銷售表現不佳，最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元，理論上只要新增10名員工，營業額便能增加5億韓元；新增20名員工，營業額則可增加10億韓元。然而，實際情況並非如此，因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。
人們常誤以為，邏輯正確的計算結果必然可信，進而認為這些數字能有效說服他人。然而，邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理，往往會引來各種質疑；若無法妥善回答，還可能被認為準備不足，甚至導致負面評價。
檢查數字是否合理的最佳方法是，向自己不斷提問，先說服自己。在實際使用這些數字之前，應確認數字的計算依據，並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字，也應從最壞情境出發，檢視其是否華而不實，或是否可能帶來損失。這樣一來，當主管針對數字提出質疑時，就能自信從容地應對。
建議在使用數字之前，參考下表進行自我檢查。
數字自我審查表
Q1怎麼算出這個數字的？Q2這個數字是最佳解答嗎？Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎？Q4這個數字會不會太過浮誇呢？Q5這個數字比預期還小，這樣真的夠嗎？Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢？
在使用數字之前，找到同時符合邏輯且合理的數字，對於說服他人至關重要。接下來，回到前文的案例，假如我是A麵包店的店長，我可能會這樣撰寫提案：
老闆，目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付，但這個方案還是有幾點需要討論。首先，安裝烤箱的空間不足，即便進行空間拓展，最多也只能容納5台烤箱。此外，以現有的人力，是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題，因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個，是否可以考慮先增購3台烤箱，以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包？如果能穩定生產250個，希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間，或者在附近開設分店等追加增產方案。
如果你是老闆，會因為我的建議而決定添購烤箱嗎？請試著站在店長的立場，運用邏輯與合理性，想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習，相信在下一次報告時，會看到更進步的自己。
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
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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。
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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 ）
ROI怎麼算才準？Meta行銷長揭2大常見誤區
行銷ROI怎麼算才準？Meta行銷長亞歷克斯．舒茲提醒，別只看平均投資報酬率或點擊後轉換，還要理解邊際報酬與增幅效果，才能判斷行銷預算是否真的帶來成長。本文節錄自《點擊成長》。
文／亞歷克斯．舒茲
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投資報酬率的最大化生命週期價值
本章有兩個核心問題：一、如果你什麼都不做，會發生什麼事？你應該清楚自己在行銷上花的每塊錢會帶來什麼增幅效果，而不是把每次點擊後的轉換都當成自己的功勞。二、你花出去的最後一塊錢，能替你賺回多少錢？把一開始的一百塊錢花得有效率，遠比把最後一百塊錢花得有效率容易。這兩個問題，都指向同一件事：投資報酬率（ROI）。
投資報酬率的最大化
付費線上行銷最首要的目標，是將投資報酬率最大化。在操作付費管道時，我認為你需要問自己兩個簡單的問題：邊際投資報酬率是多少？增幅效果有多大？邊際報酬是你多花一塊錢所帶來的報酬。我常看到有人只衡量平均投資報酬率，卻不看邊際投資報酬率。但平均投資報酬率可能很好看，邊際投資報酬率卻在虧錢。
增幅效果則是用來理解當你完全不做行銷時會怎麼樣。在這兩個問題中它才是最關鍵的：你追蹤的行銷成果中，有多少是不做行銷也會自然發生？有時候，行銷的實際影響確實比單純以點擊或曝光數據衡量到的影響還要大。但多數時候，實際影響都比衡量到的影響還要小。如果你真正在乎最後的成效，就必須清楚自己做的每一項行銷活動是否真的帶來額外效果。
從早期在eBay任職起，關注增幅效果和邊際報酬的工作就深深吸引我，並在日後職涯中持續為我帶來豐厚的回報。我能成為Meta的分析主管，很大程度上是因為我在執行線上行銷的過程中建立起對數據的嚴謹態度，因而備受信任，得以承擔更重要的職務。
如果你是行銷長，或是與財務部門合作的行銷經理，關注整體的邊際投資報酬率與增幅投資報酬率同樣重要。財務部門對這兩種投資報酬率有更直覺的理解，若你能向他們展示這方面的基本技術認知，有助於他們掌握你的工作及其重要性。
在概念上，將投資報酬率最大化很簡單：
行銷活動存在報酬遞減的現象，你花的最後一塊錢帶來的投資報酬率，會低於第一塊錢的投資報酬率。預算有限，你應該合理分配投資，讓每個管道或行銷活動的最後一塊錢，在所有管道產生相同的報酬。
你促成的轉換行為，並非全部都是行銷帶來的額外效果，品牌愈大、愈知名，增幅效果往往愈小。你應該嚴格執行實驗，找出真正由行銷驅動的轉換數量，只將這部分算進自己的功勞。
理想上，你應該針對每個行銷活動和管道，持續提升邊際投資報酬率與增幅投資報酬率。
勇於嘗試本身就值得肯定。讓財務部門和高階主管認識到你是懂得善用公司資源的行銷人，這對你的職涯發展大有幫助。
如今，分析和改善邊際投資報酬率與增幅投資報酬率的工作，大多已交由自動化競價系統與預算分配系統處理，這也是多數大型行銷活動的標準配備。即便如此，理解系統背後的邏輯仍有價值，可以備不時之需。對於願意超越現有標準工具、深入研究增幅效果的人，額外獲利的空間依然存在。
生命週期價值
計算投資報酬率時，必須清楚你所驅動的行動價值。根據我的經驗，你通常能推動3種用戶行為變化：
獲取新用戶。
重新獲取（reacquisition）曾經活躍、但目前已流失的用戶，或讓他們回流或復活（resurrection）。
增加現有用戶的活躍度。
不同管道在這3方面各有優劣，而且有些獲取新用戶的方法來自潛在用戶開發（lead-generated），而非來自客戶自行註冊。不過，要進行任何進一步的計算，都需要將這些行動轉換為金錢價值。對大多數團隊而言，真正的目標並不是用戶獲取，甚至不是每月活躍用戶的成長，而是營收最大化。釐清如何計算這3種用戶行為變化所帶來的營收，對許多行銷團隊至關重要，我在eBay任職、在Meta負責招攬廣告主，以及為新創公司提供建議和諮詢時，都有同樣的體會。
計算用戶獲取與回流的價值時，可以觀察一位典型廣告主， 估算他在註冊後第1天、第2天、第3天⋯⋯為平台貢獻的營收。計算時不必在意某位3天前註冊的廣告主是否持續活躍，因為影響典型用戶當日營收的因素，不只是廣告主是否上線，還有許多其他變數。這意謂隨著時間推移，可用的數據點愈來愈少， 因為所有使用服務的廣告主都有「註冊第1天」的紀錄，但到第2天、第3天之後就愈來愈少，導致圖表愈往後，雜訊愈多。將這些數值在你定義的「生命週期」內加總，就得到廣告主的生命週期價值。下面我會提供實際計算生命週期價值的圖表。這個方法同樣適用於用戶回流的情境，只需將轉換事件從「註冊」改為「回流」即可。
接下來，只針對透過特定管道標記的轉換所產生的收益進行統計。我發現一個有趣的現象：會點擊的人就是會點擊。因此，如果你的業務是吸引人點擊廣告，透過廣告點擊註冊的用戶，生命週期價值往往高於透過口碑採用產品的用戶。在其他業務中，我則發現相反的情況：平均而言，純粹靠口碑獲取的用戶，比靠廣告獲取的用戶更有價值，但要透過數位行銷帶動更多口碑轉換，就算可能，顯然也極為困難。
節錄自：天下文化《點擊成長：Meta行銷長親授，數位廣告投放、轉換、數據分析全攻略》／亞歷克斯．舒茲 著
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HR工具箱必備：自訂動態報表模組，幫助人資快速成為數據分析高手
你也時常遇到老闆突然叫你產出各種人事報表嗎？「早上說、下午要」的情況屢屢上演，是否常想著若能快速產出老闆要的資料就好了，不想在各式報表中切來切去、貼來貼去？其實，你一點都不孤單！104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放。
文章導讀：
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？自訂報表如何準確運用？最實用的人資儀表板整合BI系統，打造專業WorkFlow總結人資自訂報表優勢
在企業經營的過程中，資料與報表的管理總是非常關鍵，尤其對於人力資源部門而言，能夠有效地追蹤與分析員工數據，可以大大提升決策和優化組織結構的效率。104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放，從欄位到分析邏輯，完全自行定義，打造真正屬於團隊需求的數據視角，進而提升決策的效率和品質。
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？
104 HR Max提供內建超過150張已設定好欄位邏輯的標準制式報表，能夠滿足大部分企業的日常需求，但時常會遇到特殊情況，需要增減報表欄位，或是調整欄位顯示順序，因此104特別開發可以根據企業的特定需求，透過5大步驟 x 750+欄位，輕鬆完成專屬於您的自訂報表。
▲簡單5步驟輕鬆完成屬於您的報表。
自訂報表與標準報表有哪些不同？
比較項目標準報表自訂報表欄位格式設定固定欄位及格式，無法更改。可彈性自訂格式、欄位，提供750+跨模組功能的欄位。資料整合數據整合能力有限，需要手動整併資料。依照不同種欄位功能，整合各類數據，高度客製化。資料分析需下載後整理，才能執行分析與統計。可於系統直接設定樞紐分析報表。便利性系統提供150+標準報表可直接使用，無須設定。依照HR需求設定，前置過程花費較多時間，但可直覺調整，No Code!適合對象適合初階的報表使用者。適合需要客製化分析的HR，或有特殊報表需求的部門。
人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？
104 HR Max提供150+張的標準報表，包含組織、人事、出勤、薪資、員工Portal使用相關，共5種模組。常見的員工人數、績效成果、證照數、差勤明細、薪資狀況等數據，系統都直接能下載報表，一次獲得各種項目的精準數據。而依據104人資F.B.I調查近三年人資最常利用數位工具處理的前三名依序為「員工出缺勤及請假作業」、「HR表單電子化」及「用手機打卡及處理假勤簽核」，調查也顯示2023-2024年已經有超過半數的企業已經開始運用數據分析進行人力資源管理，這些都在在展現數位化管理及數據報表資料的重要性。
▲104人資F.B.I調查近三年人資作業數位化項目使用率。
自訂報表如何準確運用？
了解了標準報表之後，現在就來告訴你自訂報表功能對人資夥伴的幫助有哪些，以下模擬各種情境能幫助您了解該如何應用人資自訂報表。
案例1：A公司老闆在4月2日當日因應美國關稅政策，想了解調節人力的可能性，請HR在1天內就要提供「2025年3月31日之前入職的員工名單，並依照入職時間、年齡進行排序」。首先，HR 只需在欄位設定中選擇部門、姓名、到職日、年齡等欄位，其後設定資料排序規則及篩選條件，即可快速生成所需報表，省去以前繁雜的手動數據整理過程。
案例2：B公司頻繁遇到員工離職，主管了解員工離職率是否與部門、工時相關，HR使用標準報表可能只能獲取到基本的離職數據，而自訂報表則可以進一步在離職資料中，加入離職員工的出勤與加班時數、年齡、學歷、任職部門等綜合資訊，並且產出樞紐分析，幫助HR與主管能快速深入分析離職原因與風險因素。
以上案例看起來簡單，但過去可能需要從不同功能下載報表後，接著在 Excel 另外整併資料，有了自訂報表功能後，可以直接從自訂報表挑選橫跨人事、出勤、薪資模組的資料欄位，進行報表產出與分析，大幅提升數據分析效率。
另外也提供一些報表設定情境供大家參考，可依照自身企業需求調整。
員工多元性ESG報（104 HR Max甚至提供一鍵生成ESG報告功能。）
員工績效與出勤時數相關報表
不同時期員工組成與薪資結構分析
政府機關資料報告
與財務相關的人事報表
104 HR Max報表功能共有5種模組x 750+欄位，無論想分析什麼，只要直接勾選相關欄位即可跑出相關數據，同時提供樞紐分析功能，讓您快速獲得精準的數據。
不只自訂報表，人資儀表板更是所有HR的最愛功能！
除了報表功能外，HR Max 還提供預設的人資儀表板，以圖表呈現關鍵的人資數據，幫助 HR 和主管快速掌握人才現況，例如：
員工性別、年齡、離職、育嬰留停等統計。
公傷病假、產假/產檢假/陪產假等統計。
主管職/非主管職的薪資結構統計。
讓HR可一目了然掌握現況，並且還能將圖表下載放進簡報中，可以直接與老闆報告說明，榮獲HR最愛的功能之一！
人資系統整合BI系統，打造專業WorkFlow
為了進一步提升人資數據的價值，HR Max 提供 OPEN API，可與企業的 BI（商業智慧）系統進行介接，打造更專業的人資洞察儀表板。 透過整合 ERP、CRM、HRM 等各種系統的資料，可以產出更具策略意義的分析結果，例如：
HR 總覽：即時掌握人力資源狀況。
團隊分析：了解團隊結構與能力，輔助任務分派。
新人管理：掌握新人留任情況，提升招募效率。
離職分析：分析離職原因，降低離職率。
出缺勤管理：掌握整體出勤狀況，提升員工效率。
以上這些功能與串接不僅是方便人資作業而已，更能展現人資的價值與決策能力。
數據說話！幫助HR提升價值與效率
自訂報表功能的推出，對企業管理好處已經提了很多，以下整理幾點優勢讓企業與人資能更加瞭解，選擇有自訂報表、儀表板、OPEN API串接的人資系統，如何真的能在人事工作上提升效率與價值。
靈活性與客製化：自訂報表允許HR根據特定需求選擇和調整報表欄位，能針對個別企業或部門的需求進行客製化設計，從而提高數據的實用性。
加速數據與深入分析：自訂報表功能大幅提高數據處理的效率，使HR可以快速生成報表，無需手動整理數據，能進行更深入的數據分析。
自動化數據更新：一旦設置報表，HR每次下載只要調整報表資料的篩選條件，隨時自動更新報表資料，確保獲取最新及準確的資訊，減少手動輸入錯誤。
數據驅動決策：自訂報表可提供所需的關鍵數據，幫助HR和管理層做出明智的決策，尤其在招募、留才及其他人力資源策略上能夠提供有力的數據支持。
即時應對突發需求：在面對突發狀況，如主管要求特定報表或即時資訊，自訂報表能確保HR能迅速回應和提供所需數據，提升人力資源部門的應變能力。
104 HR Max 的自訂報表功能不僅是工具，還是一個協助企業與人資發掘數據價值的專業夥伴，使人資的管理工作變得愈加有價值與效率。強大的報表功能，讓各個企業能夠在數據驅動的時代中，取得優勢！
立即了解104 HR Max：https://104ha.com/XA0Te
RD研發工程師工作內容？工程研發履歷面試、2025薪資行情總整理｜附熱門職缺
RD、R&D(Research and Development)是指研發工程師，常見領域包括：軟體、硬體、生技、醫療器材產業等。本文整理「工程研發」的相關工作及精選公司職缺，更有業界人資傳授半導體產業履歷面試技巧原則，大大提升錄取率！
文／《104職場力》小編
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研發工程師種類、工作內容及能力需求工程研發、半導體履歷面試實戰技巧工程研發類研發工程師薪水待遇（2025最新更新）工程研發精選企業，馬上應徵去！
研發工程師種類、工作內容及能力需求
RD、R&D(Research and Development)是指「研發工程師」職務。在不同產業的工作內容也不相同，常見的領域包括：軟體、硬體（如：半導體）、生技／醫療產業等。其中「工程研發類」的熱門工作類型及需求技能如下（資料來源：104工作世界）：
半導體工程師→看職缺
工作：從事半導體工程之問題研究、設計及技術指導、發展、構建等工作。
技能：製程、Customer Support、production
工具：Assembly、EUV、ATE
硬體研發工程師→看職缺
工作：研究、設計、開發及檢測商業、工業、軍事或科學用途之電腦或電腦相關設備，並負責監督該設備及其零組件之製造與安裝。
技能：PCB Layout、硬體設計、EMC
工具：OrCAD、PADS、Assembly
數位IC設計工程師→看職缺
工作：設計及改良IC晶片，讓電子產品（如手機）效能提升！
技能：DFT、STA、UVM
工具：Verilog、FPGA、RTL
至於新鮮人想要進入工程研發領域，有校系限制嗎？104玩數據指出，104人力銀行資料庫顯示，有48.6%的理工職缺歡迎社會新鮮人，當過軟體工程師的職人，約有20%是文科生；而當過工程研發的職人，約12%是文科生；最近五年，文科生突圍理工職的比例也逐年升高。
工程研發、半導體履歷面試實戰技巧
在各類工程研發職務之中，半導體產業更是許多求職者嚮往進入的高薪產業，究竟人資看重求職者哪些個人特質和門檻？面試、履歷又該如何準備？
綜合104職涯診所Podcast半導體產業特輯，來自ASML人資主管、104獵才主管、國際半導體產業協會的建議，企業在挑選半導體人才時看重的關鍵特質能力，包括問題解決、邏輯思考、抗壓力、外語能力等，想進入半導體產業的履歷面試實戰心法，一定要知道！
半導體產業履歷經歷建議：
針對工程類職缺，碩士畢業是基本門檻。
亮眼的學歷大加分（有些企業非常重視應徵者的校系）。
在有限的履歷篇幅裡，清楚簡潔的總結出最大亮點。
自我檢視和評估，平時就要有整理自身經歷及工作成果的習慣。
非相關科系畢業也不用卻步，累積相關課外經驗，敢挑戰就有機會！
半導體產業面試注意事項：
充分練習面試問答，釐清思緒、訓練好口語表達。
加強英文能力，至少要敢說或多益750分以上。
面試被問「優缺點」別害怕，因為人資問優點是想看求職者的「自信」，問缺點則是想了解「自覺」。
線上面試準備也不能草率，設備、環境、服儀都要注意。
態度必須誠懇，這是不敗關鍵。
充分表達出自己可以為公司帶來的「價值」。
以下提供研發工程師履歷真實撰寫範例：
104個人品牌：真實求職者案例，研發工程履歷範本提供寫履歷參考
工程研發類研發工程師薪水待遇（2025最新更新）
根據104薪資情報，研發工程師薪資依照不同工作任務、產業有不同薪資範圍，平均薪資依工作經驗而定。工程研發類薪資行情可參考如下：
研發工程師類型薪資行情硬體研發工程師月均薪6.9萬，看職缺>>半導體工程師月均薪7.4萬，看職缺>>數位IC設計工程師月均薪10.6萬，看職缺>>
工程研發精選企業，馬上應徵去！
公司名稱薪資福利工作機會聯電_聯華電子股份有限公司看薪資福利看職缺台灣美光看薪資福利看職缺力晶積成電子製造股份有限公司(力積電)看薪資福利看職缺旺宏電子股份有限公司看薪資福利看職缺美商科磊股份有限公司台灣分公司_KLA Taiwan看薪資福利看職缺世界先進積體電路股份有限公司看薪資福利看職缺台灣積體電路製造股份有限公司(台積電)看薪資福利看職缺友達光電股份有限公司看薪資福利看職缺(ASML)台灣艾司摩爾科技股份有限公司看薪資福利看職缺穩懋半導體股份有限公司看薪資福利看職缺南亞科技股份有限公司看薪資福利看職缺聯詠科技股份有限公司看薪資福利看職缺瑞昱半導體股份有限公司看薪資福利看職缺光寶科技股份有限公司看薪資福利看職缺緯穎科技服務股份有限公司看薪資福利看職缺和碩集團_和碩聯合科技股份有限公司看薪資福利看職缺聯發科技集團_立錡科技股份有限公司看薪資福利看職缺創意電子股份有限公司看薪資福利看職缺新唐科技股份有限公司看薪資福利看職缺台灣應用材料股份有限公司看薪資福利看職缺
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問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
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問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
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ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定
面對複雜的活動企劃或行政流程時，往往不能只靠文字或口頭說明。這時，利用流程圖來視覺化資訊成為提升溝通效果的最佳解方。本文解析如何結合「ChatGPT」與「Excalidraw」，從文字、Mermaid語法到圖表，快速產製出結構清晰、專業美觀的流程圖，輕鬆應對各種工作需求。本文節錄自《30個必學的AI行政工作術》。
文／賴彥廷
本文目錄（點擊可快速前往）
Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式使用Excalidraw將文字轉為流程圖【STEP 2】ChatGPT改寫語法【STEP 3】快速產出流程圖【STEP 4】調整與匯出Excalidraw實際成果展示【升級技巧1】善用資料庫與範本功能【升級技巧2】開啟即時協作模式
你是否遇過這樣的情況？同事在會議上介紹一個即將舉行的活動企劃，雖然他講得滔滔不絕，大家還是難以掌握活動全貌和階段任務。又或者，遇到報帳、請款這類較繁瑣的行政事務時，因為不熟悉流程，常常要多次詢問負責的人，耗費大量的時間。
這些讓人摸不著頭緒的狀況，往往是因為僅靠文字或口頭說明，無法讓他人迅速理解。此時若能將資訊視覺化，就能順利提升溝通效率，而「流程圖」就是職場中最常用的視覺化工具之一。
儘管流程圖常見且實用，但是想將一個活動企劃或是行政流程改寫為流程圖，卻不是一件容易的事！我們需要先在腦內消化眾多資訊，再思考如何拆解與表達，接著用手動繪圖，一來一往會耗費許多時間和精力。
如果有一款工具能將文字敘述快速轉換成簡潔明瞭的流程圖，那該有多好！
Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖
「Excalidraw」是一款線上製圖工具，除了提供各式便利的圖表繪製功能，更重要的是，透過AI的輔助，可以快速將文字內容轉換成邏輯清晰的流程圖，對於展示活動企劃、產品研發、專案管理等工作的「流程」與「步驟」都非常有幫助。
接著將介紹如何運用「Excalidraw」搭配「ChatGPT」，根據各種工作需求，快速產出流程圖。
【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式
Excalidraw是一款免費開源、容易上手的圖表繪製工具，特別適合用於繪製流程圖與架構圖。無需安裝程式，在瀏覽器上開啟即可使用。
先進入Excalidraw的官方網站：https://excalidraw.com/
使用介面非常單純，畫面上空白的區域就是讓我們繪製與編輯圖表的白板，而透過畫面上方的「工作列」，即可加入文字、線條、箭號等流程圖常用的元素，也可以插入圖片輔助說明。
AI自動繪製流程圖的功能則是包含在工具列的「更多工具」功能中。開啟後，將有幾種模式可以選擇：
文字轉圖表：透過簡單的描述，讓AI迅速將文字轉為流程圖。
Mermaid：Mermaid是一種專門處理圖表設計的語法，適用於流程圖、甘特圖、心智圖等圖表，Mermaid能以文字的方式清楚定義圖表內的文字、節點、連線方式等元素如何組裝，我們不必手動處理每個細節。
線框稿轉為程式碼：線框稿（Wireframe）是一種網頁設計或應用程式開發的草稿，用於表達產品的設計邏輯或排版架構。此功能多用於軟體研發相關的工作，此處不贅述。
實際應用時，「文字轉圖表」可以將我們口語化的敘述改寫為流程圖，便利又實用。但是根據經驗，遇到複雜的程序偶而會出現誤判（例如漏掉某個步驟）。此時改為使用「Mermaid」功能，即可精準針對需求製作流程圖。
使用Excalidraw將文字轉為流程圖
圖／商周出版提供
到這裡你可能會心生疑問：為了畫張流程圖還得花時間學習Mermaid語法怎麼寫，不是搬磚頭砸自己的腳嗎？
別擔心，這個問題全部交給ChatGPT！
【STEP 2】ChatGPT改寫語法
現在我們切換到ChatGPT，請它將文字轉成結構性的綱要，並用Mermaid語法規劃流程圖的細節。
為了讓ChatGPT的回答內容更加精準，可以在指令中善用兩個技巧：
請AI根據資料提取「流程重點」或是「關鍵步驟」。
限制以Mermaid語法輸出。
舉例來說，現在公司要辦理一場商業茶會，同事在會議上說明了籌備流程，我們可以將隨手寫下的內容直接丟給ChatGPT處理，輸入指令如下：
請根據以下活動說明提取流程重點，以Mermaid語法清晰呈現整個活動的流程。
活動說明：
最近公司準備推廣新型的雲端服務，總經理決定舉辦一場茶會，邀請潛在客戶參加。關於地點，我先呈報上次合作過的會議中心，如果總經理不滿意，我們再討論其他適合的地點，直到總經理說ok，再來預約，同時，也要聯繫外燴公司準備點心及茶飲。現在要分工處理茶會當天的幾個工作項目：邀請嘉賓、邀請媒體單位、預先準備新聞稿、安排支援人力。另外，在茶會結束前，大家互相提醒一下，別忘了拿出送給來賓的宣傳手冊。
ChatGPT回答：
graph TD
A [開始準備] --> B [報告會議中心選項]
B --> C {總經理是否滿意}
C --> |不滿意| D [討論其他地點]
D --> C
C --> |滿意| E [預約會議中心]
E --> F [聯繫外燴公司準備點心及茶飲]
A --> G [茶會當天準備]
G --> H [邀請嘉賓]
G --> I [邀請媒體單位]
G --> J [準備新聞稿]
G --> K [安排支援人力]
G --> L [茶會結束前確認宣傳手冊]
L --> M [活動結束]
上面的英文字母、箭號、括弧等符號就是Mermaid語法。請連帶其他文字內容，全部複製貼上到Excalidraw。
這個方法的優點是，我們不必絞盡腦汁思索該如何將文字轉為流程圖，用口語化的描述，甚至有點凌亂的隨手筆記，都能直接丟給ChatGPT，讓AI整理成清晰的架構。
【STEP 3】快速產出流程圖
接著再回到Excalidraw，開啟「Mermaid」功能，輸入上一步驟ChatGPT生成的內容後，右側「預覽」（Preview）視窗就會出現AI自動生成的流程圖，接著點選「插入」（Insert）來編輯圖表細節。
【STEP 4】調整與匯出
我們可以將AI生成的流程圖當作基礎，繼續調整內容或是進行美編。
例如，使用工具列的「繪圖」（Draw）添加手繪風格的圖案，或是用「插入圖片」（Insert Image）上傳輔助說明的照片。當然，我們也能自由切換流程圖內的文字字型、顏色、對齊方式等美編設計。
完成後，點選畫面上方的「設定」就能匯出這張精美的流程圖囉！
Excalidraw實際成果展示
圖／商周出版提供
所謂「一圖勝千言」，流程圖透過簡單的關鍵字、幾組線條就能說明一切。更棒的是，如今有了AI幫忙，想繪製一張專業的流程圖，彈指之間就能完成！
【升級技巧1】善用資料庫與範本功能
如果我們在工作中設計出一個獨特且實用的流程圖，希望未來還能繼續使用，只需要對著流程圖按右鍵「加入資料庫」，即可將這次的設計儲存到個人資料庫中。下次遇到同類型工作時便能直接取用。
更棒的是，我們還可以在「資料庫」裡面瀏覽各式各樣的美編素材、插畫圖樣，甚至是其他人設計的圖表模板，還能套用到自己的作品中。藉由這些資源，作品的視覺效果將會更豐富多彩。
【升級技巧2】開啟即時協作模式
如果需要與同事一邊討論一邊修改流程圖，可以點選畫面上方的「共享」按鈕，分享網址，就能立刻多人連線、共同編輯。
節錄自：商周出版《30個必學的AI行政工作術：搞定會議、行程、簡報、文書、圖表、影音、資料庫，事半功倍，準時下班！》／賴彥廷 著
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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
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