拆解簡報的技術：從分析、構思到設計，一次學會職場萬用溝通力！
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這項技能主要用於商業智慧報表與數據分析，能幫助企業快速整合多元資料來源，製作視覺化報表與儀表板，提升決策效率。熟悉操作後，可自動化數據呈現流程，減少手動製表時間，強化數據洞察力與溝通效果。對於需要定期產出報表、分析業績或監控指標的職務，具備此技能能顯著提升工作效率與專業競爭力。
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APMP Level C Project Supervisor證照專為具備專案管理基礎知識與實務經驗者設計，涵蓋專案計劃、執行及監控等核心能力，強調有效溝通、風險管理與團隊協作技巧，確保專案目標達成與資源最佳運用，是提升專案管理專業度及職場競爭力的重要認證。
AFAQ AFNORINTERNATIONAL法國貝爾國際認證機構
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專案成敗早在專案念頭發起時就已決定大半，雖然專案管理(Project Management)早在各個產業領域深入推廣，然而對於許多人資夥伴而言，似乎還是欠缺可實際運用的成功模式。藉由每位講師多年人資專案輔導與實際推動經驗，透過理論架構與案例分享，引領大家正確地從完整人力資源體系的宏觀角度切入，順利地將專案管理(Project Management)手法與工具成功應用在人資領域的各種企劃技巧、工具軟體、簡報提案與進度掌握上，進一步協助人資夥伴提升人資專案管理的績效表現。
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財團法人資訊工業策進會本次辦理「數位行銷科技專業人員」能力評測，提供有意投入此領域之學生、社會新鮮人或是已經具有領域基礎知識及經驗之人才，能夠更清楚知道數位行銷科技六大領域之基礎架構，透過能力評測能夠理解自身優勢和未來發展，繼續精進成為職業發展之依據。報名成功者，將提供亞太行銷數位轉型聯盟協會之免費學習資源。
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GSOC證照專注於資安事件的監控與管理，涵蓋威脅偵測、事件分析與回應策略，強調實務操作與風險評估能力，適合從事資安營運中心（SOC）工作的專業人士，提升對資安威脅的即時反應與事件處理效率，有助於保障企業資訊安全與維持系統穩定運行。
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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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永續浪潮下，人資從後勤支援躍登企業治理核心角色│面對ESG永續報告書編制工作？試試104 ESG x HR永續方案，讓你告別人工地獄、省時又省力！
永續浪潮席捲全球，今年所有上市櫃公司須依金管會規範編纂永續報告書，人資角色愈顯重要。而善用104 ESG x HR永續方案、將傳統庶務工作交由系統處理，有助於人資將更多精力集中在塑造雇主品牌、擬定人才永續發展策略等戰略工作上。
永續報告書是什麼？通常包含哪些項目？
簡單來說，永續報告書（Sustainability Report）是企業用來對各個利害關係人（包括員工、客戶、股東等）披露其在環境、社會和公司治理（ESG）方面的績效和責任的一份報告文件。通常包括企業在達成可持續性目標方面的策略、實踐和成果，並就環境(Environmental)、社會(Social)及公司治理(Governance)三大面向提供相關數據和分析。企業主動提供此報告書，不僅能提升企業資訊透明度、強化風險管理機制，更能彰顯企業對環境與社會的責任承諾。
企業撰寫ESG報告書時，必須要注意兩大關鍵要素：「完整揭露永續資訊」及「符合國際通用準則」。而在臺灣還須遵循金管會規範建議來編纂，以下就來了解項目各有哪些：
金管會針對永續報告書的推動措施
目前金管會並無明確規定應該包含哪些項目，依照先前發布「上市櫃公司永續發展行動方案」規劃以「治理」、「透明」、「數位」、「創新」四大主軸，推動企業永續發展之行動方案，重點包括：
引領企業淨零
深化企業永續治理文化
精進永續資訊揭露
強化利害關係人溝通
推動ESG評鑑及數位化
而其中關於永續資訊揭露，也就是報告書，內容則著重在：
精進年報資訊揭露規範
擴大永續資訊揭露範圍
提升永續資訊品質：包含擴大永續報告書確信範圍、抽查上市櫃公司永續報告書、加強永續報告書確信機構管理。
推動ISSB永續揭露準則
以上規範資訊詳情請參考金管會上市櫃公司永續發展行動方案
為提升報告書品質，需了解永續報告書的國際準則有哪些
國際通用準則主要有 3 種，分別是 GRI、SASB、TCFD，永續報告書需參考以上準則的規範、架構，來完成相對應的內容，可依照自身需求和目標來選擇合適的規範。
GRISASBTCFD重點角度涵蓋 ESG 全面向議題著重對財務績效有影響的 ESG 議題著重氣候變遷對財務績效有影響的議題訂定組織全球永續報告協會（Global Reporting Initiative）永續會計準則委員會（Sustainability Accounting Standards Board）國際金融穩定委員會(FSB)氣候相關財務揭露小組（Task Force on Climate-related Financial Disclosures）主要溝通對象所有利害關係人（包括客戶、供應商、政府、股東、員工等）投資人投資人內容角度GRI 準則分為三個部分： 通用準則：適用於所有組織 行業準則：適用於特定行業 主題準則：特定重大主題 涵蓋5大面向、11項產業別、77項行業別與26項通用ESG議題，列出了可能影響公司財務狀況和營運績效的ESG議題，可增強與投資人的溝通成效。核心要素可分為4個範疇：治理、策略、風險管理和指標與目標，共包括11個揭露項目，能幫助企業讓利害關係人能夠評估企業與氣候變遷間的關聯性。官網資訊GRI官網（繁體中文下載）SASBTCFD
目前金管會著重的是GRI準則，建議可參考該準則的規範來進行永續報告書的撰寫喔。不過整個永續報告書中除了環境面、治理面之外，其實目前最重視的議題為「社會面」，包含勞資關係、員工組成、多元化、職場健康安全等，這些都關乎到「人資」的工作範疇，因此人資角色將會有那些變化呢？
ESG時代下，人資角色有哪些變化？該如何因應面對？
隨著ESG在全球蔚為風潮，企業裡的人資、採購、業務等各個崗位的工作內容，紛紛跟著起了變化。其中，又以我們最熟悉的「人資」，轉變最大，原先負責人才招募、員工差勤等行政庶務工作的人資，已逐漸轉變，許多HR可能尚未意識到，其實自己在人資工作中已經在實施與ESG相關的政策和措施，例如員工福利活動、職場安全訓練等。在現今強調ESG的時代，人資角色轉變方向可能包含以下面向：
ESG策略推動者：協助企業將永續理念融入企業的日常運營與文化，成為連結企業與員工的樞紐
社會責任面（Social）的主要執行者：發想並執行員工福利、多元共融、人才發展等核心議題
數據管理與揭露者：蒐集、整理與提供人力資源相關的ESG數據
吸引、留任人才的關鍵者：掌握ESG相關數據後，再從中抽絲剝繭，協助擬定ESG策略以提升企業形象，吸引認同永續理念的人才
跨部門協作者：與其他部門合作，確保ESG策略的全面實施
事實上，造成角色改變的主因，與ESG框架中，社會責任和公司治理（Governance）面的策略擬定、內容執行，大至企業如何對待員工、股東、客戶和其他利害關係人，以及對於內部結構、政策的管理、運營，小至員工福利、企業公益活動的發想、落實，都和人資息息相關有關。
尤其今年起，所有上市櫃公司須依金管會規範，強制編製並揭露永續報告書，人資必須協助紀錄並量化組織內部的人力資源數據，以提升利害關係人的信任與支持，角色又愈形重要。
人資如何進行永續報告書撰寫？有哪些挑戰？
如前述說明，根據金管會規定，企業在撰寫永續報告書時，必須揭露環境保護、社會責任、公司治理等三大構面的內容，像是溫室氣體排放、能源管理、人權及社區關係、資料安全、商業模式與創新程度、控制權與席次……等訊息，都應涵蓋永續報告書內。
而與人資領域相關的資訊，最主要的利害關係人則為「員工」，因此包括員工資訊統計（含員工結構、薪資、新任率、離任率……等）、員工健康及安全、員工多元化等也都是屬於永續報告中要揭露的範圍。
面對如此龐雜的資訊與數據，在紙本抄寫、excel整理、缺乏系統與整合的時代，人資想在有限時間內，完成永續報告書，並非易事。一般來說，人資普遍會遭遇五大痛點：
痛點1：資料分散且格式不一企業沒有系統時，資料散落各處，是秘書或人資需要紀錄？又該記在紙本、excel，檔案又該存在個人電腦還是公用雲端空間？權責不清。
痛點2：手動計算耗時易出錯員工人數容易計算，但是性別、年齡、職務類別、身份、國籍等各種分類，需要一個個人工對照。要是公司規模大、有不同分區，人工整理不符時間效益，也容易出錯。
痛點3：歷史資料不易追蹤若去年、前年、大前年的經手人不同，每位都有不同風格跟格式，儘管新任人資整理好今年的報告，追溯過往歷史資料仍有困難。
痛點4：資料安全與隱私疑慮人事、薪資等資料敏感，沒有系統時，依靠人工控管、保存，具有權限管控與資安、隱私風險等疑慮。
痛點5：缺乏專業知識ESG是近幾年全球興起的新思維，所有企業、國家都在學習、摸索，因此每個產業、每間企業對ESG的指標定義未必相同，同樣的報表資訊，在不同產業受重視程度不一，例如科技業和美容美髮服務業對「女性就職比」的解讀方式，便會有所差異，因此需要有專業人資來進行資料判讀。
有鑑於此，已有逾700家企業人資使用的104 HR Max系統，近來推出「ESG x HR永續方案」，便是人資撰寫永續報告書時的最佳幫手。
104 ESG x HR永續方案具備哪些重要功能？
功能1：ESG人資指標自動化系統會自動從人資資料庫中，提取永續報告書的相關數據，提供GRI相關指標數據，並能保存資料。
功能2：視覺化儀表板直觀呈現人事指標表現與趨勢，主管、人資隨時想查看相關資訊，可一目了然。
功能3：自動生成報表一鍵產出30張符合法規要求的永續報告書人資領域相關報表，還能檢查工時規則、彈性設定工時檢查規則等，也可以自訂報表內容，產出公司需要的各種欄位。
功能4：歷史數據比較追蹤員工指標歷年變化，協助人資根據過往數據，制定改善策略，找出最適宜企業與人才發展方向。
104 ESG x HR永續方案生成的報表內容，完全符合法規、GRI準則等國際ESG報告標準；自動整理數據後，一方面提升了永續報告書的準確性與一致性，也能協助人資即時發現員工多元性指標不足、員工流動率是否健康等方方面面的問題，更重要的是，讓團隊有更多時間投入規劃企業人才永續策略、推動雇主品牌。另外，系統擁有業界最高標準的資安防護，能設定管理、觀看等不同權限。
針對ESG數據整理工作，人資通常需要耗時1~2周才能完成，但各家企業人資使用104 ESG x HR永續方案後，時間已大幅縮短，最快甚至半天內就能整理完成。
在企業ESG的時代，人資已從後勤支援躍升為企業治理的核心策略單位。若能善用數位工具，將編纂永續報告書等數據整理庶務工作交由系統處理，將會將寶貴的人力資源釋出，讓人資將更多精力集中在核心事務上，包含雇主品牌塑造、人才永續發展策略等戰略工作，進而深化企業與永續理念的緊密結合。
104 HR Max ESG x HR永續方案
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「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）
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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
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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】
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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
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📈 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
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🟡 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）
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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】
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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
選才升級指南：打破面試迷思，用數據賦能結構式面談！（下）
這份報告目的在於透過104職能測評與結構式職能面談，全面評估一名應徵「廣告行銷公關業人資主管」職位的人選，以判斷其預期績效表現及職務契合度。職能測評可以提供客觀的數據參考；結構式職能面談則以收集具體行為事例，作為更細緻的評估，讓我們得以深入了解人選的行為模式。
文章導覽：
104職能測評結果概覽：預見績效潛力
結構式職能面談重點與發現：深入洞察行為實例
綜合評估與招募建議
104職能測評結果概覽：預見績效潛力
1. 整體職能勝任度預測：具「無法達標」風險
此人選的整體職能勝任度為PR23，低於該職務預期能達到績效目標的達標門檻PR30。
預期結果： 測評結果初步判斷，該人選有整體職能偏低而可能無法達成績效標準的風險。
2. 關鍵職能表現分析：
所有6項關鍵職能均達門檻： 雖然整體勝任度偏低，但測評報告顯示人選在所有6項應具備的關鍵職能上，分數皆達到或高於該職務的達標門檻，表示沒有任何單一職能分數過低到足以直接導致其績效無法達標。
主要影響職能（與常模相比偏低）：溝通協調 PR38（低於常模PR70）、影響說服 PR39（低於常模PR66）、主動積極 PR56（低於常模PR68），這三項職能在與該職務的職能常模（平均表現）相比時，呈現較大的落差，是造成整體勝任度偏低的主要因素。
亮點職能（與常模相比偏高）：計劃組織 PR69（高於常模PR65），人選在「計劃組織」方面表現優異，高於該職務的常模，是其顯著優勢。
結構式職能面談重點與發現：深入洞察行為實例
根據職能測評結果，面談聚焦於人選分數偏低的「溝通協調」與分數較高的「計劃組織」，以收集具體行為事例（CAR），作為更細緻的評估：
1. 針對「溝通協調」職能（測評分數偏低）：
◦ 面談目的：測評顯示此職能分數最低（PR38），需釐清是否會阻礙其績效達標。
◦ 面談提問：「與意見相左的人溝通總是有壓力的，能分享一個你如何與他們進行溝通協調的實際經歷嗎？」
◦ 人選行為事例（CAR）：
狀況 (Condition)：曾有主管抱怨新的獎金計算方法不公平，人選當時聽得不是很懂，不知如何回覆。
行動 (Action)：告知主管會後了解清楚再回覆；回去後與承辦同仁再次找主管談，請主管舉例，並試算新舊獎金辦法，了解抱怨點後微調成更合理的算法。
結果 (Result)：成功讓該主管接受。
◦ 主管洞察與評估：
人選雖不擅長臨場反應，但展現了「釐清雙方意見歧異點並取得共識」的關鍵行為。
用人主管認為，薪酬主管不一定需要絕佳的臨場反應能力，若能在事後清楚釐清問題並達成共識即可。
結論：該人選的「溝通協調」雖測評分數較低，但透過具體事例判斷，其不良影響尚可管控，不致構成重大任用風險。
2. 針對「計劃組織」職能（測評分數較高）：
◦ 面談目的： 確認此優勢如何轉化為實際的績效表現，是否符合公司需求。
◦ 面談提問： 「請談談你在有限時間和資源下，負責公司跨部門專案的經驗。包含：專案任務為何？你的處理過程和結果又如何？」
◦ 人選行為事例（CAR）：
狀況 (Condition)： 剛到職時被指派檢視公司薪資競爭力，解決主管抱怨招募不到優秀人才的問題，且時間緊迫，需要外部同業薪資資訊。
行動 (Action)： 說服老闆投資經費引進專業顧問公司；邀請並評選出資料最豐富且價格合理的本土廠商；與同仁配合顧問安排，向各主管簡報成果，並說服公司調整關鍵職務的敘薪標準。
結果 (Result)： 公司調整了關鍵職務敘薪標準，主管對公司薪資水準有了信心。
◦ 主管洞察與評估：
人選展現了「評估所需資源，尋找、協調並整合所有可用資源」的關鍵行為。
用人主管認為，雖然人選的處理方式與公司原先期望「薪酬主管應能自己搞定薪資大小事」略有不同，但考量到人力有限，人選能說服公司投入合理費用，有效解決長期困擾的招募問題，這是一個符合公司實務需求的「聰明解法」。
結論： 該人選能有效運用資源解決複雜問題，其「計劃組織」能力顯然能為公司帶來價值。
綜合評估與招募建議
• 整體判斷：儘管測評結果顯示人選的整體職能勝任度低於達標門檻，且部分職能與職能常模有落差。但透過結構式職能面談，我們得以深入了解其具體行為模式。在「溝通協調」方面，雖然不擅長臨場反應，但能有效釐清並解決問題。在「計劃組織」方面，則展現了運用外部資源解決複雜問題的能力。
• 建議：考量到目前人選難尋，且該人選雖非「理想中」完全符合所有條件，但其解決問題的策略和實際能力，顯示其仍具備應對職務挑戰的潛力，可列為錄取的備選人才之一，以應對急需的戰力缺口。
透過結合104職能測評與結構式職能面談，我們得以擺脫單憑直覺的低效選才模式。這套系統化的方法，不僅提供了客觀的數據預測，更透過深入的行為事例，幫助我們在招募過程中做出更周全、更符合公司實際需求的決策，進而迅速有效評選出高績效人才。請先登入或註冊104測評中心會員，新客獨享▶免費體驗施測看報告，親身感受職能測評如何協助您精準辨識高績效人才、建構高效團隊！
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
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[course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c']
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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。
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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。
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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']
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【2025人資F.B.I.研究報告】人才最新趨勢、HR操作痛點、AI工具使用觀察｜完整報告
服務超過46萬家企業會員的104人力銀行，發表第14年度的《人資F.B.I.研究報告》，今年隨著企業在徵才和留才方面面臨的挑戰愈加艱巨，我們對研究報告的架構進行了調整，將重點放在「HR在操作過程中遇到的具體困難」，並從企業和求職者／在職者的角度提出解決方案，並保留原有的人資趨勢觀點，期待報告能為企業提供有價值的見解與參考。
文／《104職場力》小編
【2025人資F.B.I.研究報告】
《2025人資F.B.I.研究報告》大綱徵才與選才：徵才趨勢、招募管道成效、招募難題與應對育才與用才：育才、績效管理工具使用趨勢，難題與應對數位化與數據化：人資作業數位化、HR數據需求、AI工具使用《2025人資F.B.I.研究報告》研究設計
《104職場力》根據104人力銀行於2025年所提出的《人資F.B.I.報告》，為大家先行整理報告的重點摘要，期望能夠提供人力資源工作者、企業相關的觀察與發現，一窺近年產業趨勢，並從專業的人力資源管理角度，給予相關的人才管理建議。
104人資長解析講座回放影音 ▶ 【立即觀看】
《2025人資F.B.I.研究報告》大綱
◆ 2025觀點發現◆ 徵才與選才● 徵才趨勢● 各招募管理成效● 雇主品牌經營● 選才趨勢● 新進人員年齡概況● 履歷落差● 招募難題與應對◆ 育才與用才● 育才趨勢● 績效管理工具使用趨勢● 育才難題與應對◆ 數位化與數據化● 人資作業數位化● HR數據需求● AI工具使用◆ HR作業關鍵指標● 招募成效指標● 新人留任率● 離職率◆ 2025報告總結
完整報告【2025人資F.B.I.研究報告】
徵才與選才：徵才趨勢、招募管道成效、招募難題與應對
企業招募管道多元化，人力銀行仍是TOP1社群人脈、校徵、企業官網與專業人才 Head Hunter 使用率增加
《人資F.B.I.研究報告》徵才與選才
展望未年一年，企業招募仍傾向多管道併行，
校園、Head Hunter 與社群使用意願增加最多
《人資F.B.I.研究報告》徵才與選才
網路廣告不論在求職者的履歷數量或是人才符合度上皆表現最優
Head Hunter 在人才條件符合度上，高評價者多
《人資F.B.I.研究報告》徵才與選才
近六成企業招募人員時會使用選才工具來輔助判斷人才的合宜性
「職能評鑑」、「性格測驗」與「背景調查」為企業最常使用的 TOP 3 選才工具
《人資F.B.I.研究報告》徵才與選才
有五成七的企業反應前來面試的求職人員裡，人選與履歷陳述內容落差有變大的狀況
《人資F.B.I.研究報告》徵才與選才
完整篇章請參考：【2025人資F.B.I.研究報告】
育才與用才：育才、績效管理工具使用趨勢，難題與應對
企業人才培育意識提升，採用Mentor培育一般員工的企業比例增加
培育管理／高潛力人才則傾向透過實體課程
《人資F.B.I.研究報告》育才與用才
約六成六的企業過去一年有使用績效管理工具
「KPI」、「MBO」與「OKR」為企業最常使用的 TOP 3 績效管理工具
《人資F.B.I.研究報告》育才與用才
完整篇章請參考：【2025人資F.B.I.研究報告】
數位化與數據化：人資作業數位化、HR數據需求、AI工具使用
約七成的企業有將人資作業導入數位化，已導入數位化的仍偏重在人力資源管理 (HRM)
相較於往年，使用「用手機打卡及處理假勤簽核」與「人才面試記錄」的企業增加
《人資F.B.I.研究報告》數位化與數據化
展望未來一年，企業對於人力資源發展 (HRD) 想導入數位化的意願高
《人資F.B.I.研究報告》數位化與數據化
五成企業有運用數據進行人力資源管理，TOP 5 議題多與人員培訓、留任有關
《人資F.B.I.研究報告》數位化與數據化
約有三分之一的企業在過去兩年曾運用 AI 工具去完成人資相關作業
最常使用的任務項為撰寫 JD 內容與處理人事相關問題
《人資F.B.I.研究報告》數位化與數據化
500 人及以上規模、知識密集服務業有使用 AI 工具的比例較高
50人及以上規模與一般服務業亦常應用在「生成推薦信或介紹信」、製造業為「提供課程的培訓計劃」
《人資F.B.I.研究報告》數位化與數據化
完整篇章請參考：【2025人資F.B.I.研究報告】
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完整報告【2025人資F.B.I.研究報告】
《2025人資F.B.I.研究報告》研究設計
資料蒐集方式：網路量化調查問卷
調查期間：2024.12.16 ~ 2025.03.31
有效樣本數：1,119 份（95%信心水準下，抽樣誤差在2.8%內）
受訪對象：目前任職於5人以上規模企業&從事有關人力資源（人事）的相關工作
※ 為了更準確的呈現台灣整體產業的人資管理趨勢，參考當年度最新公佈之工商普查的 產業類別 及企業規模 分布，進行兩階層加權推估，受訪者樣本輪廓詳見下圖。
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完整版《2025半導體人才報告書》免費下載！揭露5大發現與因應之道
文/104獵才顧問行銷企劃部
台灣半導體產業站在全球供應鏈的核心，但人才缺口一直都是難題。從產線到研發、從技術到管理，企業不只「缺人」，更面臨「留不住人」與「找錯人」的多重挑戰。本篇《2025半導體人才報告》，透過104與工研院產科國際所發表的五大人才趨勢，為企業全面解析半導體業人才薪資趨勢、人才特質與職能需求，提供實務可行的留才與招募辦法
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本文導覽（點擊可快速前往）：
發現一、最多工作的職缺：生產與研發雙引擎推升需求
發現二、半導體最高薪資的職務 - 硬體技術主管、 IC 設計領跑
發現三、最有競爭力的人才樣貌：國際力 × 系統整合力
發現四、最穩定任職的性格 - 負責任、抗壓、有主見但務實
發現五、從產線到研發，半導體人才的 6 項職能實戰力
下載《2025 台灣半導體人才報告書》，讓你找對人、留得住
在全球地緣政治、AI 應用與供應鏈區域化的浪潮下，台灣半導體產業面臨空前挑戰，而關鍵不只是製程與產能技術，人才競爭也很重要。也因此近期的美國與各國間的關稅戰，我們觀察到川普政府積極推動半導體製造回流本土，更明確針對關鍵技術產業施壓，希望半導體大廠赴美設廠、投資與雇用，藉此促使高階技術人才回流，並創造大量技術員與工程職位。因此半導體業全球化營運已成為常態，企業對具備國際移動力的人才比過往更重視。
在這樣的國際競局中，台灣如何吸引、選對並留住關鍵技術人才，已成為產業政策與企業經營的核心課題。104人力銀行與工研院首度攜手合作，發表《2025 台灣半導體人才報告書》，透過職缺數據、薪資水準、性格與職能模型，全面揭示半導體人才市場的變化趨勢。本文將重點整理報告中提出的五大發現，協助企業與從業者精準理解人才供需、職能樣貌與因應之道。
💡【關於 2025 半導體業人才報告書】💡3月時104發表《科技業人才報告書》，書中的科技業範疇包括軟體與網路、電信通訊、電腦與消費性電子製造、光電與光學、電子零組件以及半導體等六大產業。其中半導體產業是台灣經濟的支柱，不僅在全球供應鏈中扮演關鍵角色，更是我國科技創新與產業升級的核心動能。為深入剖析半導體人才市場現況，104 資訊科技與工業技術研究院產業科技國際策略發展所 （工研院產科國際所）攜手合作，共同發表《半導體人才報告書》。本報告整合兩大機構的專業優勢，工研院提供對產業趨勢的宏觀視角與深度分析，104 則運用其龐大職場數據資源，進行職缺供需、薪資水準、職能樣貌、熱門科系與技能等面向的實證分析。👉 〈快速傳送門〉至文末領取報告書
發現一、最多工作的職缺：生產與研發雙引擎推升需求
在台灣積極向海外延攬人才、並同步擴大全球布局的雙重推力下，2025年半導體業工作機會最多的職類前三名（參考圖一）為：
生產製造／品管／環衛類
研發相關類
操作／技術／維修類
這 3 大類型的職缺，幾乎涵蓋晶圓廠從產線到技術開發的完整鏈條。晶圓製造端持續需求大量製程與設備工程師，封裝測試端則聚焦測試與可靠度工程人才。隨著台灣擴充先進製程與封裝產能，同步強化海外據點以建構更具韌性的半導體供應鏈，也推升整體人力需求快速成長。
截至 2025 年 5 月「生產製造／品管／環衛類」職缺數已接近 1 萬筆，反應出台灣半導體產業積極擴充先進製程與先進封裝產能，產線建置與技術升級對人力需求產生明顯推升效應。
而「操作／技術／維修類」雖非半導體業常見的關鍵職務，於第一線機台操作與維修技術員，但其工作機會卻僅有 0.2，為整體產業中最難補足的職類之一。隨著企業製造據點持續擴張，對現場人力的需求同步上升，為降低製造人力成本，不少企業傾向將此類職務移轉至海外成本較低地區，進一步創造大量海外就業機會。伴隨產線外移與全球供應鏈佈局的深化，企業同時也面臨跨國管理與在地團隊協作的挑戰。這使得具備國際移動力、跨文化溝通能力與製造現場經驗的管理人才需求日益增加，成為另一項難以即時補足的人才缺口。
面對這樣的雙重結構性缺口，企業在招募與人力布局上，應同時重視技能型技術人才的培養，與國際管理幹部的系統性培訓與輪調機制，透過制度化的接班設計與人才策略，強化產線穩定度與海外營運協同效率。
圖一、生產製造／品管／環衛類目前在半導體業工作機會數仍然居冠
發現二、半導體最高薪資的職務 - 硬體技術主管、 IC 設計領跑
報告中透露 2025 年半導體產業的高薪職務主要集中於研發與技術領域。在非主管職中，年薪中位數最高為類比 IC 設計工程師（178 萬元），其次為數位 IC 設計工程師與軔體工程師。在主管職中，則以硬體工程研發主管（181 萬元）居首，反應出企業對硬體研發與創新領導的高度重視（參考圖二）。3 大代表性高薪職務如下：
硬體工程研發主管（年薪中位數最高的主管職）
類比 IC 設計工程師（年薪中位數最高的非主管職）
經營管理主管（整體薪資水準與年增幅表現皆名列前茅）
報告也指出，在前十大高薪職務中，有四項為非主管職，且其中七項與研發工作相關，顯示技術專才在產業內具備高度市場價值，即便未擔任管理職，也能獲得相對應的報酬肯定，這與台灣其他產業主管職薪資普遍優於研發技術職薪資的現象有所差異，這也顯示出在半導體產業中鑽研「研發技術能力」是獲取高薪的關鍵之一。
而在主管職方面，專案業務主管的年薪中位數漲幅達 19.9%，居所有主管職之冠，也是少數半導體業非工程技術相關的高薪職務，代表企業在專案交付與業務拓展方面的人力需求升溫。其中海外相關的職務也很重要，報告中可以看到國外業務主管的年薪普遍高於國內業務主管，，企業對國際市場開拓與跨文化管理能力的需求持續攀升，半導體業的高薪分布正從傳統的管理階層，轉向涵蓋研發深度與國際策略能力的多元化專業職務。
圖二、半導體十大高薪職務平均薪資與中位薪
發現三、最有競爭力的人才樣貌：國際力 × 系統整合力
半導體產業正在經歷結構性轉變，從過去明確分工的技術導向，走向垂直整合、應用導向的發展模式。隨著晶片設計須更貼近終端需求，企業對人才的期待也不再侷限於單一技術專才，而轉向具備跨領域整合與國際視野的複合型人才。
報告指出，企業最渴望的人才有兩種：
具全球視野與國際移動力的技術與管理人才
跨領域整合與系統思維的複合型技術人才
如前段所說，全球半導體企業正加速建置多元化的製造與研發據點，因此企業對具國際溝通與管理能力之中高階人才的需求比過往更高。例如能整合多地資源、協調專案進度的跨廠管理者，或熟悉不同文化與市場策略的國際業務主管，已成企業海外擴張中不可或缺的角色。
而晶片開發也從「先造晶片、再找應用」的邏輯，轉向以應用場景為核心的 SoC / AI 加速器設計。像是生成式 AI、自駕車、智慧影像與邊緣運算等終端應用，皆對晶片效能、功耗、延遲提出新的要求，使得具備 domain knowledge 的設計人才成為關鍵，例如懂得醫療影像的機器學習工程師，或了解語音需求的 AI 架構設計師。
這樣的轉變也帶動企業組織文化的調整，包括強化設計流程與終端應用團隊的整合、建立跨部門合作機制，以及導入領域專精技能（如 AI vision、robotics、NLP）訓練機制，提升內部溝通效率與開發敏捷度。未來的半導體人才，必須能跨越技術與應用、國內與海外的界線，從研發工程師、系統架構師到國際專案經理，都是企業實現全球競爭力不可或缺的戰略角色。
發現四、最穩定任職的性格 - 負責任、抗壓、有主見但務實
根據 104 測評中心性格測驗分析，長期在半導體產業穩定任職的人才，通常具備以下六種人格特質：
負責任：能確保對任務與結果負起全責，避免疏漏
抗壓性：使人在新製程或重大交期壓力下不易離職
活力：代表主動學習與改善是應對快速變化的關鍵
主見性：能獨立思考、即時判斷是面對突發狀況的重要能力
心思單純：讓人能專注於效率與團隊合作不受干擾
務實：能腳踏實地、根據現場需求以數據與產出為導向解決問題
根據報告，這些性格特質有助於員工面對高壓、高變動的環境時，仍能穩定貢獻並與團隊良好協作。建議企業在選才時除了專業背景，更應在入職前同步考量性格匹配度，或是確認職能表現是否能補足性格差異，有助於員工面對高壓、高變動的環境時，仍能穩定貢獻並與團隊良好協作。
發現五、從產線到研發，半導體人才的 6 項職能實戰力
報告點出在晶圓製造與研發現場，最能展現好表現的關鍵職能為：
溝通協調製程、研發、品保等部門須密切協作，溝通順暢可避免誤解與錯誤，加速專案進度、提升良率
主動積極在後摩爾時代，企業更需要會主動觀察、探索追蹤技術議題與技術趨勢人才，並提供解決方案協助公司突破瓶頸、創造成長
團隊合作半導體設計、製造與封測流程日益複雜，部門間需高度協同作業，良好團隊默契能提升製程效率與研發成效
問題解決能迅速判斷並排除製程異常，是確保品質與生產效率的關鍵職能。優秀人才常以問題解決力在組織中脫穎而出
誠信正直資訊透明與誠實回報是避免重大損失的基礎，在良率改善、工程調整等重要決策過程中，誠信缺失往往會造成無法承受的代價
認真負責製程良率、研發進度與交期控制等每個環節皆需落實執行，負責任的態度不只是團隊信賴的基礎，更是個人升遷與績效評估的核心條件
上述職能表現不僅可作為企業選才的重要參考，也建議企業在評估求職者與候選人專業背景的時，同步檢視其是否具備關鍵職能。可透過職能測驗等方式作為錄用與培訓依據。同時也建議企業於職前實習階段導入職能培養機制，並由資深導師提供一對一指導，加速新進員工的實務適應力與貢獻穩定性。
此外企業也可以定期舉辦技術分享會、跨部門論壇、黑客松（Hackathon）等活動，不僅能促進知識交流與跨領域協作，也能吸引具備相似特質與熱忱的人才主動加入。透過這些制度化作法，不僅能補足職能落差，更有助於打造具彈性、穩定與創新的內部團隊。
下載《2025 台灣半導體人才報告書》，讓你找對人、留得住
企業不能只看眼前的職缺補足，而需從源頭到長遠，全面提升人才吸引、培育與留任的策略。《2025 台灣半導體人才報告書》不僅揭示產業最新趨勢與高薪職缺輪廓，更提供具體的招募與留才建議。企業應從以下 4 個面向著手：
1.建立雙軌職涯制度，讓技術人才也有晉升舞台
清楚區分專業職與管理職發展路徑，提供對等待遇與晉升機會，避免技術人才為升遷被迫轉任管理。
>> 鼓勵專業職員工探索應用、整合端，轉調專案經理打造彈性職涯
2.賦能資深技術人才，強化經驗傳承與影響力
讓資深工程師參與技術決策、帶領關鍵專案，建立導師制度，加速知識傳承。
>> 透過內部技術分享、外部論壇或 Hackathon，放大員工貢獻價值
3.拓展國際視野與跨域整合力，創造多元成長機會
設立跨國輪調、參與海外專案，鼓勵人才培養應用導向與整合能力。
>> 與 AI 新創、開源社群合作，引入市場思維與場景導向設計
4.打造雇主品牌，吸引契合企業 DNA 的精準人才
強化雇主品牌，將企業文化、價值觀與技術願景融入招募過程，吸引理念相符、穩定性高的人才。
>> 明確定義職務所需職能與性格特質，透過職能測評與行為面談提升選才精準度。
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運用「社會計量」實踐正向領導力，帶領團隊達成卓越績效！
文／ 八方整合社企 鄧慧文顧問
原文標題：當社會計量與正向領導力相遇
學者專家探索領導方式多年，領導非僅情感，需要解碼工具，而社會計量則是之一。社會計量由J. L. Moreno於1930年發展，科學測量人際關係，解決衝突、凝聚團隊、提升績效。常用技術如社會原子圖、光譜圖、相似圈等，引導團隊邁向正向領導目標。
追求績效是主管最重要的工作之一。多年來學者專家、企業組織嘗試以領導理論與科學驗證找到適合的領導方式，來促使團隊組織達成效能。領導不是感覺的產物，因為存有過去經驗的偏差（bias），領導像是抽象的密碼，必須透過工具解碼，而社會計量就是正向領導力的解碼工具。
何謂社會計量？
社會計量(Sociometry)是奧地利精神科醫師J. L. Moreno在1930年間發展出來的理論及技術，用以探索人際關係、人際選擇過程、與人際連結的社會測量科學，他在1946年說，社會計量是社會關係及人際關係量測的總稱。
社會計量可量測群體間所有的人際網絡與連結，也可以聚焦研究個人的網絡連結、團隊整體的人際網絡、或是不同團隊之間的網絡互動等。因此運用社會計量可以瞭解團隊中的個人、相互連結及團隊整體動力。社會計量技術已被證實在團隊中解決衝突、凝聚團隊、促進團隊績效的有效工具之一。
常用的社會計量技術
運用社會計量技術可評估團隊現況，並根據設定的介入目標，選擇適合的社會計量技術介入團隊、優化團隊動力、增進團隊工作效益，帶領團隊朝向正向領導力的目標前進。常用的社會計量技術：
(1) 社會原子圖
(2) 光譜圖
(3) 相似圈
(4) 優勢圈
(5) 區域型社會計量
(6) 地板評量
(7) 搭肩式社會計量
(8) 目標導向社會計量
以相似圈 (Circle of Similarities)為例：
相似圈又稱步入式社會計量(Step-in Sociometry)，幫助團體成員以行動方式表達選擇，確認、並經驗自己與其他成員產生連結、漸次融入團體的感覺。相似圈幫助團體成員意識到彼此間的相似性，使隱藏的連結變得顯而易見，從而提高團體整體聯繫與凝聚力。
例如主題：多元融合
1. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣是社會新鮮人? 也請你們往前站一步”
2. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣進公司前就是公司產品的鐵粉? 也請你們往前站一步”
帶領者的引導：
階段一：根據介入目標提出明確的問題
階段二：引導成員以行動表達選擇、進行分享、邀請有相似經驗/觀點者步入…
階段三：邀請成員分享選擇(what)及原因(why)
階段四：帶領者視團體動力狀況，邀請未往前步入的成員分享其不同經驗或觀點等，創造不同觀點成員間的正向連結。
台灣科技島，國家重點發展產業在高科技與生技醫療產業，主力在培育大量理工STEM人才的養成，較注重數學，事實，數據，科學與邏輯，相對於領導、管理、情緒調適、人際連結能力與互動技巧較少著墨，關鍵的領導力與軟實力是企業組織急需強化的重點。
當社會計量與正向領導力相遇：正向領導力實踐於企業組織，從內到外三大結構聚焦主管覺察自身Intra狀態，善用個人與團隊優勢觀點，盤點目前Inter與團隊關係狀態，並以社會計量技術方法與團隊產生正向連結關係，成為A TEAM適時獎勵、激勵士氣達成團隊績效。
參考資料：
八方整合正向領導力-職場社會計量專案團隊
正向領導力–職場社會計量師2023專訓班講義
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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
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
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產品經理 - 學習地圖(下)：職涯精進篇
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(下) ：職涯精進篇，將協助學習者認識『轉職產品經理的學習策略』、『產品經理薪資行情與職涯發展 』、『產品經理的挑戰與機會 』相關職業發展重點趨勢，協助轉職者掌握先機，開啟自己嚮往的產品經理職涯！
前往閱讀 【產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 】
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
轉職產品經理的學習策略 初學者或轉職者的學習策略的四步驟學習策略 不同背景的轉職策略 產品經理薪資行情與職涯發展 產品經理薪資概況 產品經理職涯發展路徑總覽 職涯發展路徑圖哪些產業需要產品經理 產品經理的挑戰與機會產品經理的挑戰：責任高壓 × 協作複雜 × 影響難以量化產品經理的機會：橫跨多領域 × 成為整合與策略型人才
轉職產品經理的學習策略
初學者或轉職者的學習策略的四步驟學習策略
🔍 步驟一：建立觀念框架
目標是建立「什麼是產品經理」的核心理解，避免誤解 PM 僅是寫文件或開會的角色。
閱讀經典書籍：
《Inspired》（Marty Cagan）
《Lean Startup》（Eric Ries）
《Hooked》、《The Mom Test》等使用者與產品研究相關書籍
觀察與分析：
訂閱科技與產品類專欄（如《PM 的日常》、《Mr. PM》）
比較 PM 在不同產業中的角色差異（SaaS vs. FinTech vs. 教育科技）
🛠️ 步驟二：進行模擬實作
產品能力是做出來的，非讀出來的。從小型個人專案開始動手做：
撰寫 PRD（產品需求文件）：說明產品目標、功能架構、使用者角色等
建立簡單原型：可使用 Figma、Uizard 或 Whimsical 畫出 Wireframe
練習模擬專案情境（例如：設計一款改善會議效率的工具）
🧰 步驟三：建立個人作品集
PM 沒有程式碼作品，作品即為「邏輯、觀察與提案」。Side Project 是最佳切入點。
自行發想一個產品點子，並完成以下交付成果：
用戶訪談紀錄、問題定義
MVP 功能列表與排序依據（Kano、RICE 等）
原型畫面（Figma）與簡報提案（Canva、Gamma）
將成果整理成：
部落格分享文章（Medium、方格子）
Notion 公開頁面或作品集 PDF
📊 步驟四：進行能力映照與導師輔助
轉職需要策略，了解自己的強項與補足點是核心。
自我分析：
是否擅長邏輯分析？是否習慣說故事與組織資料？
對技術的接受度如何？對用戶研究是否有熱情？
對照能力地圖與三階段學習模型（初階 → 中階 → 資深）
尋找導師或實務導向社群（Product School、Dcard「PM 求職」板、社群黑客松）
【成功轉職PM經驗分享： 從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰 】
不同背景的轉職策略
產品經理是一個高度跨域的職位，各種專業領域的人才都能從自身優勢出發，補足關鍵能力差距，有策略地進入 PM 領域。以下列出常見背景與對應建議：
💼 背景類型 🔍 關鍵補強能力 🧭 學習策略與實作方向 工程師 / 技術人員 商業價值理解、需求轉化、使用者觀點 - 學習撰寫 PRD 並用簡單語言說明技術實作邏輯- 練習 MVP 與產品優先排序技巧（RICE、Kano）- 建立從技術到商業的提案範例 UI/UX 設計師 技術協作語言、商業邏輯、敏捷開發流程 - 學習產品開發節奏（Scrum、Sprint Planning）- 練習從用戶痛點導出產品需求- 撰寫可執行的功能清單與需求說明（非設計角度） 行銷 / 業務 / BD 用戶建模、技術合作、需求邏輯結構 - 練習撰寫 User Story、畫使用者旅程圖- 學習產品分析指標（轉換率、留存）- 製作從行銷洞察到產品設計的策略案例 專案管理 / 專案 PM 使用者思維、功能設計、產品價值評估 - 補足從需求到功能邏輯的建構訓練- 練習將項目管理轉化為產品開發週期 - 提升產品策略思維（如何達成產品願景、商業目標） 資料分析師 / 數據人員 使用者訪談、產品場景理解、功能直覺 - 將分析結果轉換成產品洞察與建議（例：為何 DAU 下降？）- 練習功能排序與使用者分群設計- 製作一份以數據為主導的功能驗證提案 教育 / 顧問背景者 技術導向邏輯、產品結構化設計 - 將課程規劃轉為產品功能流程（例：學習路徑＝用戶旅程）- 建立數位化教學或平台設計專案作為產品作品集 記者 / 編輯 / 媒體人 邏輯結構、功能規劃、需求導入 - 將內容流程圖轉換為資訊架構（IA）- 練習功能導覽邏輯與用戶操作行為設計- 撰寫產品規格內容並搭配原型製作 創業者 / 自營接案者 系統化流程、團隊協作語言、規模化需求設計 - 重構既有專案成為產品流程（從接案 → 開發 → 優化）- 學習定義「核心功能」與「增強功能」- 撰寫投資簡報與產品發展路線圖
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產品經理薪資行情與職涯發展
產品經理薪資概況
🎯台灣產品經理薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.8萬。
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6.5萬以上。（以上資料來源：104薪資情報）
🎯薪資影響因素
產業別：FinTech、SaaS、AI、新創科技類產品，整體薪資水準高於平均
公司規模與資本：外商、大型科技平台或募資成功的新創通常提供更高總薪酬（含分紅、股票）
技術能力：具備資料分析、SQL、AI 工具應用或技術 PM 能力者，具明顯加分空間
跨部門經驗與語言能力：能帶領國際團隊或雙語溝通，具備海外市場經驗者，職位晉升與薪資天花板更高
績效可量化與作品影響力：曾成功主導產品從 0 到 1 上線、或具實際商業成效者，極具市場競爭力
產品經理職涯發展路徑總覽
🎯一般產品經理職涯階梯
階段 角色職稱 工作內容重點 初階（0–2年） Associate PM、PM 功能需求管理、協助執行開發與測試 中階（2–5年） Senior PM、產品 Owner 獨立負責模組、帶專案、做跨部門溝通 高階（5 年以上） Head of Product、Director 規劃策略、領導團隊、負責產品營收或發展方向
🎯產品經理的延伸發展方向
▶️ A. 管理職方向 → 領導產品團隊與策略擬定
產品主管（Head of Product）
產品副總 / 首席產品官（VP of Product / CPO）
📌 適合具備團隊領導、策略思維、資源整合能力者📈 負責產品線營運績效、公司級產品策略與團隊管理
▶️ B. 專業產品分支 → 深化專業能力與技術協作
成長產品經理（Growth PM）：優化轉換率、黏著度
資料產品經理（Data PM）：數據驅動決策、儀表板設計
平台產品經理（Platform PM）：處理底層架構、平台服務協調
AI 產品經理（AI PM）：導入 AI 模型、設計 prompt、資料運用
📌 適合具備技術基礎、數據敏感度或 AI 工具應用者📈 強調深度專精與跨部門技術協作
▶️ C. 轉向技術 / 解決方案型職位
技術產品經理（Technical PM）→ 精通系統邏輯、API、工程流程協作
Solution PM / 客製產品經理→ 尤其常見於 B2B 領域，轉譯商業需求為技術落地方案
資料分析 / 機器學習協作產品職（Data Analyst / ML Collaborator）→ 與資料科學家共構分析產品，打造資料決策體系
📌 適合對技術工具敏感、與工程或數據團隊合作密切者
職涯發展路徑圖
產品助理 PM / 初階產品經理
│
▼
產品經理（Product Manager）
│
▼
資深產品經理（Senior PM）
│
├── A. 領導團隊 → Head of Product / VP of Product / CPO
│
├── B. 深化專業能力 →
│ ├── 成長 PM（Growth PM）
│ ├── 資料 PM（Data PM）
│ ├── 平台 PM（Platform PM）
│ └── AI PM（AI Product Manager）
│
└── C. 技術轉向 / 客製型產品 →
├── 技術產品經理（Technical PM）
├── 客製方案 PM（Solution PM）
└── 資料協作職（Data / ML Collaborator）
哪些產業需要產品經理
幾乎所有以產品為核心的行業都需要產品經理。以下列出熱門產業與其 PM 特性：
科技平台 / SaaS ：
快速上線、快速迭代
PM 需懂敏捷與成長指標
電商與新零售
用戶轉換、後台流程、金物流整合
重視跨部門協作與商業營運理解
FinTech 金融科技
必須結合法遵、用戶安全與服務介面
PM 需與法務、風控、技術密切協作
EdTech 教育科技
著重用戶黏著與內容轉化效果
常需思考平台設計與學習路徑設計
IoT 與硬體整合
PM 扮演橋梁角色，連結硬體端與 App、後台資料串接
遊戲與娛樂產業
以玩家體驗、虛擬經濟與成癮機制為優先考量
產品經理的挑戰與機會
產品經理的挑戰：責任高壓 × 協作複雜 × 影響難以量化
責任重大但權限不清
雖需對產品成效、上線時程負責，但實際並不管理設計師、工程師等資源。
📍 情境：設計端與工程端無意願更改開發排程，PM 需透過影響力而非權力協調進度。
利害關係人眾多，溝通成本極高
市場、業務、客服、用戶、技術等部門需求往往衝突，PM 是資訊總管也是「夾心餅乾」。
📍 情境：行銷部門希望推出亮點功能吸引用戶，但開發團隊評估技術複雜度高，PM 需主導「先推 MVP、後期擴充」的雙贏方案。
KPI 難以單一指標衡量
🎯 與業務不同，產品績效常依賴間接成果（如提升用戶留存、降低客服成本），評價方式難以量化。
📍 情境：推出新功能後，用戶滿意度提升但營收未立即成長，PM 需解釋產品影響是「長期復利」而非即時回報。
需求變動快速，需持續對齊戰略方向
使用者行為、競品策略與高層決策常臨時變更，PM 要即時調整計劃、重排優先順序。
📍 情境：原定第二季上線的新模組，因競品提早推出類似方案，PM 臨時調整優先順序並帶團隊加速交付。
資訊不對稱與期望管理
PM 需將技術語言與商業語言轉譯給不同部門聽懂，並同步設定合理期待。
📍 情境：業務部門以為功能改動「只是改兩行 code」，PM 需以邏輯說服其理解影響範圍與開發代價。
產品經理的機會：橫跨多領域 × 成為整合與策略型人才
深度參與產品創新與策略制定
PM 是少數能從用戶需求出發，參與產品架構、商業模式與推廣策略制定的角色。
📍 情境：PM 參與設計新會員系統，從功能設計到價格方案與活動邏輯，全面串聯 UX 與營收思維。
跨界職能大平台，橫向能力持續擴張
PM 是 UX、工程、行銷、數據的整合者，能從中學習各部門運作邏輯。
📍 延伸可能：
UX 能力強 → 可轉向 Product Designer / UX Lead
商業直覺強 → 可轉向 BD、Growth Hacker
擅長數據分析 → 可成為 Data PM 或轉職 Data Analyst
善用 AI 與數據工具，提升個人效率與競爭力
新時代 PM 善用工具（如 ChatGPT、Mixpanel、Figma AI），將重複性任務自動化，將更多精力投入產品決策。
📍 情境：使用 ChatGPT 快速產出功能草稿、用 Notion AI 紀錄會議摘要，大幅提升產出速度與溝通效率。
職涯發展路徑彈性高，向上與橫向皆可擴展
根據個人強項與興趣，可發展為：
⬆️ 高階管理職（Head of Product、VP、CPO）
⬅️ 專業分支（Growth PM、AI PM、Platform PM）
➡️ 創業者、顧問、創新策略師
培養「影響力而非權力」的領導型人才
優秀 PM 不靠職權，而是靠願景整合與團隊信任來推進決策，這正是高階管理人才最需要的核心能力。
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高達8成員工都在意的留任關鍵！DEI友善職場推動實務分享
原標題：8成員工都想要的職場文化：解密DEI友善職場打造秘訣！【聽見趨勢】
在激烈競爭的市場環境中，如何建立一個能吸引和留住優秀人才的工作環境成了企業極需解決的課題。遠雄人壽人資主管高丹琳老師親身分享了推動多元、平等、包容（DEI）職場文化的寶貴經驗。本文將揭示為何DEI是現代企業發展不可或缺的策略，以及如何透過富有創意的跨部門合作及員工支持系統來有效落實DEI友善職場，提升組織協作效能和凝聚力。
文： 分享嘉賓 ▏遠雄人壽人資主管 高丹琳
在當前人才市場激烈競爭的環境下，企業如何創造一個能吸引並留住優秀人才的工作環境，已成為許多企業關注的焦點。本次很榮幸邀請到遠雄人壽人資主管 高丹琳老師，分享其在推動DEI友善職場文化寶貴的實務經驗。
為什麼DEI友善職場成為企業發展關鍵？
根據最新調查顯示，高達八成的台灣員工將友善職場環境和DEI文化列為留任的重要考量因素。這個數據凸顯了友善職場不僅關係到員工福利，更直接影響企業的人才競爭力。特別是在現今找人難、留人更難的環境下，打造一個包容多元且平等的工作環境，已成為企業永續發展的重要基石。
除了DEI，EAP中的健康職場、福利規劃也是企業留才關鍵，幫助企業提升員工好感度 →
如何有效推動DEI友善職場？
在具體落實DEI友善職場的過程中，創新的跨部門互動設計扮演了關鍵角色。丹琳老師以羽毛球賽為例，特別設計只能進行雙打且必須跨部門配對的規則，成功打破了部門間的隔閡。透過這樣的活動認識了其他部門的夥伴，不僅豐富了職場人際關係，更讓日常的跨部門溝通變得更為順暢。這種「第二關係」的建立，有效提升了組織整體的協作效率。
在員工關懷方面，建立了全方位的支持系統。定期舉辦的新進員工小聚，幫助了解新人適應狀況；設立的企業廣播台，持續傳遞DEI理念；完善的EAP員工協助方案，則從心理諮商到按摩紓壓，提供員工多元的支持管道。這些措施不只關注員工的身心健康，更創造了跨部門交流的機會，強化企業凝聚力。
友善職場推動關鍵
創新設計跨部門活動
建立完整員工關懷體系
重視新進員工適應
推動DEI文化時，企業常遇到哪些挑戰？如何克服？
推動DEI友善職場文化的過程會遇到各種挑戰。首要之務是爭取高階管理層的支持，唯有讓決策層級具備DEI價值理念，才能獲得足夠資源進行規劃與執行。其次，傳統的招募政策也需要與時俱進，重新檢視並修正可能產生無意識偏見的條件設定。
最具挑戰性的是如何建立具體的評估指標。相較於財務指標，DEI計畫的成效較難量化。然而透過系統性的規劃，仍可以建立多面向的評估機制，例如健康職場認證成果、員工健康檢查數據分析、運動賽事參與度，以及跨部門合作效能等指標，都能具體展現推動成效。
未來職場趨勢將帶來哪些影響？
面對快速變遷的職場環境，DEI友善職場的推動也需要與時俱進。特別是在世代交替的過程中，理解並回應新世代員工的需求變得尤為重要。研究顯示，Z世代員工對職場文化有著迥異於前代的期待，他們更重視工作意義、生活平衡，以及組織的包容度。企業必須建立更靈活的溝通機制，創造有效的跨世代對話平台。
工作模式的革新也成為DEI推動的重要一環。因應員工多元的生涯發展需求，企業開始提供更具彈性的工作選擇。從留職停薪機制到遠距工作方案，從工作重新設計到約聘制專案工作，這些靈活的工作安排不僅能協助員工平衡工作與生活，更能讓企業留住關鍵人才。例如，當優秀員工因家庭照顧需求而考慮離職時，彈性的工作安排往往能創造雙贏的解決方案。
友善職場的未來發展趨勢重點
關注世代差異需求
提供彈性工作選擇
強化數位轉型支持
職場身心靈照護的重要性
在數位轉型的浪潮中，員工面臨的壓力也隨之增加。完整的 EAP(Employee Assistance Program) 服務變得更加重要。企業需要提供更全面的支持系統，包括：
心理健康諮詢
職涯發展輔導
家庭照顧支援
工作壓力管理
身心平衡課程
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特別值得注意的是，隨著職場型態的改變，員工的需求也更趨多元。有些員工可能需要育兒照顧支援，有些則需要長者照護諮詢，還有些可能在職涯轉換期需要專業建議。企業必須具備敏銳的觀察力，及時調整支援措施，確保每位員工都能獲得適切的協助。
給人資夥伴的DEI推動實務建議
對於正在推動或計劃推動DEI友善職場的企業而言，以下幾點建議特別值得參考：首先，將DEI納入企業策略的核心。這不僅是人資部門的任務，而是需要全公司上下一致的共識與行動。透過系統性的規劃與執行，確保DEI理念能夠真正融入企業文化。其次，建立明確的評估機制。定期檢視推動成效，適時調整策略方向。可以參考的指標包括：
員工滿意度調查結果
人才留任率變化
跨部門合作績效
創新提案數量
職場健康指標
最後，保持開放且靈活的心態。DEI推動是一個持續演進的過程，需要不斷觀察、學習與調整。關注產業趨勢、傾聽員工回饋，適時引入新的思維與作法，才能確保DEI政策的與時俱進。
推動DEI友善職場是一項長期且系統性的工程，需要企業投入持續的關注與資源。然而，從實務經驗來看，這樣的投資必然能帶來豐碩的回報。當企業能夠真正打造一個包容、平等、多元的工作環境，不僅能提升員工的幸福感與歸屬感，更能強化企業的創新能力與市場競爭力，最終實現企業與員工的共同成長。
透過本次丹琳老師分享的實務經驗，我們看到唯有從策略高度思考，輔以系統性規劃與具體行動，才能真正打造一個讓每位員工都能安心發展、快樂工作的環境。這不僅是企業的社會責任，更是確保企業永續發展的關鍵投資。
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