104學習

AI 能力
104 統計職務常見 AI 技能

量化金融

利用數學模型、統計分析和程式設計來分析金融市場數據，進而制定投資策略和風險管理方法。這項技能強調以數據驅動決策，提高投資效率和精準度，適用於投資銀行、對沖基金、資產管理等領域。在職場上具備此能力，代表能運用先進技術解決複雜金融問題，提升公司獲利和競爭力。

321 個相關職缺

提升你的實力，朝專業更進一步

精選課程

充實自己，讓能力持續成長

【大師開講】以銀行精準行銷看金融AI大數據迷思與應用
【大師開講】以銀行精準行銷看金融AI大數據迷思與應用
從零開始，打造財務自由之路
從零開始，打造財務自由之路
AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
【大師開講】智慧金融的AIOT應用與代表性案例
【大師開講】智慧金融的AIOT應用與代表性案例
【天下學習｜線上課】財報解讀力：從數字做對賺錢、花錢、省錢的好決策
【天下學習｜線上課】財報解讀力：從數字做對賺錢、花錢、省錢的好決策
AI 打造營運儀表板 l 解讀財務數據與成果分析
AI 打造營運儀表板 l 解讀財務數據與成果分析
投資者必學—用AI打造專屬的投資組合
投資者必學—用AI打造專屬的投資組合
AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
讓數據變黃金！應用Excel制定最佳行銷策略
讓數據變黃金！應用Excel制定最佳行銷策略
總經投資入門術
總經投資入門術

精選貼文，掌握第一手知識

「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修

大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）： 基本技能（程式語言與資料架構） 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常 【數據／資料工程師】推薦職缺 【數據／資料工程師】職場常見證照整理 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦 文／LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含： SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含： 基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。 SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。 ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型： 鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含： SQL（略） 規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP（略） 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架： Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。 SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。 Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇 此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面： 基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師，如何培養能力？ 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！ 要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼？ 數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！ （原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能） [joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據／資料工程師】職場常見證照整理： 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞ 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦： 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞
【104職場力】・軟體工程

精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統

這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。 CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。 他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。 歡迎收聽▼ https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ CCChen 老師課程 : 【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c 【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61 iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題​｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
104學習・iPAS AI應用規劃師考照共學群

數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南

在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。 文 /【104學習精靈】 本文目錄（點擊可快速前往） 什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰 什麼是數據分析師？需要哪些技能？ 數據分析師工作內容 數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。 數據分析師技能與工具能力分析 基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。 1. 數據分析師基礎工具能力 數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。 Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。 商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。 簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力 [course_plugin title='數據分析師入門課程推薦' keyword='數據分析師｜入門實戰' amount=1] [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 數據分析師基礎工具推薦課程 線上 Python 新手村｜練就扎實基本功 5538人感興趣    了解課程＞ 線上 ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術 334710人感興趣 了解課程＞ 線上 AI簡報3項思考力，ChatGPT倍速提升商業競爭力！ 目標思考、換位思考、邏輯思考 9212人感興趣     了解課程＞ 延伸推薦課程 👉 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛👉 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界​👉 不寫程式的大數據分析師：數據分析之王-超強excel樞紐分析👉 無痛起步-Excel VBA超入門實戰​ 👉 用Excel也能玩轉統計分析​ 2. 數據分析師核心技能 多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。 R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。 SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。 Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。 Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。 3. 數據分析師證照 GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。 數據分析師核心工具推薦課程 線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣   了解課程＞ 線上 快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣 了解課程＞ 線上 從Excel到Power BI數據視覺化 56517人感興趣 了解課程＞ 線上 Tableau數據視覺化分析快速上手 10264人感興趣 了解課程＞ 延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI​👉 Power BI Desktop --從基礎到資料視覺化實戰​👉 Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力​👉 輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板​👉 Google Analytics 4 數據分析師 國際認證保證班 4. 數據分析師進階升級技能 透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。 網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。 VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。 雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。 數據分析師進階能力推薦課程 線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣 了解課程＞ 線上 財會工作秒殺技! 活用VBA，開啟你的自動化工作術! 39226人感興趣  了解課程＞ 線上 Oracle APEX 入門實戰！ 5634人感興趣   了解課程＞ 延伸推薦課程​👉 成為 AI 科學家｜網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取​ 搭配5大特質（軟技能） ：錄取數據分析師更容易 數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。 溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。 解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。 自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。 數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。 數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵 數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。 1. 台灣數據分析師薪資範圍 初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。 中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。 高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報） 2. 影響數據分析師薪資的因素 技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。 行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。 數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘 數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑： 1. 資料科學家 如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。 技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。 課程推薦：AI資料科學家全方位學程班 2. 資料工程師 資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。 技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。 學習指南：資料工程師學習地圖 課程推薦：資料工程師養成班 3. 軟體工程師 部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。 技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。 學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖 哪些產業需要數據分析師？ 數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛： 1. 科技與軟體業（AI數據分析師） 分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。 2. 電商與零售業（商業數據分析師） 優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。 3. 金融與保險業（金融數據分析師） 信用評分模型、風險預測，優化投資策略。 4. 醫療健康產業（醫療數據分析師） 個性化治療方案，疾病趨勢預測。 5. 半導體製造業（數據分析師） 製程數據分析，設備異常檢測。 6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師） 廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。 數據分析師的挑戰 首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。 在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。 [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 延伸閱讀： 產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析 如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【數據分析師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobsource=joblist_search&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%AB' amount='3']
【104職場力】・數據分析

金管會防搶親戲碼 金控併購金融業門檻拉高

2025-11-07 經濟日報記者廖珮君　由聯合新聞網授權轉載 金管會拍板《金控投資管理辦法》，針對金控間整併或併購銀行、保險、證券等金融業，大幅拉高公開收購門檻：首次投資持股門檻由10%升至25%、限採全現金出價，並給金控一年內可暫不受雙重槓桿比125%限制的緩衝期，新制預定11月底前上路。 延伸閱讀：483億元 玉山金併三商壽 金控總資產將突破5.8兆元 躍上市第五大 此舉被視為重整金控併購遊戲規則，起因於去年中信金與台新金搶親新光金案爭議，市場批評併購法規模糊、程序不明，促使金管會展開全面檢討。 金管會調整「金控公開收購」新制 項目新制說明首次投資採全現金因公開收購免經董事會和股東會，採全現金可避免股價波動影響股東權益首次持股門檻為25%從10%拉升到25%，符合金控法控制性持股定義雙重槓桿比限125%以下因採全現金收購有舉債需求，金管會提供一年緩衝時間被併購方董事會不反對決議刪除。改為併購方僅需向金管會提出具合理性及可行性的財務與資金籌措計畫並承諾落實執行，以確保取得過半股權跟董事會席次獨立專家意見引入審計委員會與獨立專家意見同一投資事業限制經金管會駁回後，一年內不得再次申請投資同一被投資事業公告條件在投資案未經金管會許可前，禁止對外公告，避免影響市場波動 這次修法主要針對《金控法》第36條中「公開收購」方式的投資條件，從實務操作出發，補足併購法規不明與監理落差。 修正重點之一，是刪除「被併購方董事會不反對決議」的條件，改為併購方僅需向金管會提出具合理性及可行性的財務與資金籌措計畫。產學界認為，該條款在實務上執行困難，恐與董事忠實義務衝突，金管會也順應調整。 至於「25%全現金」規定，金管會維持原案不變。銀行局副局長王允中表示，25%是依《金控法》控制性持股定義設計，實務上較為客觀明確；全現金收購則可避免股價波動擾亂市場、確保股東權益。但市場認為，此舉對被併購方的小股東來說，可能少了選擇取得併購方股票的機會。 依金管會公告的「金控投資管理辦法」，有七大重點： 金控首次投資公發公司，應以現金為對價。 首次投資金融機構持股比需逾25%。 首次投資金融機構提出具合理性及可行性的財務及資金籌措計畫。 因現金收購產生舉債需求，金管會提供雙重槓桿比率一年調整時間。 引入審計委員會與獨立專家意見。 經金管會駁回後，一年內不得再次申請投資同一被投資事業。 公開收購條件在投資案未經金管會許可前，禁止對外公告，避免影響市場波動。 ▲ 圖片來源：聯合新聞網
【104職場力】

前進銀行業！八大公股、民營及外商銀行招考資訊、人才招募、2025金融基測總整理

嚮往銀行工作，對銀行行員、櫃員、儲備幹部或理財專員等工作有興趣嗎？《104職場力》小編為您整理「八大公股銀行」、泛公股、民營及外商銀行的人才招募、招考資訊及薪資福利。此外，2025年金融基測FIT考試日程日前亦已公布，有志挑戰金融產業的求職者，千萬不要錯過。 更新日期：2024/12/26 文／《104職場力》小編 本文導覽 什麼是「八大公股」銀行？「四金二銀」又是指哪些銀行呢？本國銀行人才招募、薪資福利相關資訊2025金融基測日程外國銀行人才招募、薪資福利信用卡組織人才招募、薪資福利 相信不少人對銀行業的穩定工作、福利薪資有很大的興趣，也常聽見報章雜誌上介紹「八大公股／官股」銀行、外商銀行、「四金二銀」等名詞，到底他們各是什麼意思，在台股中又扮演什麼角色呢？ 藉由這篇文章，《104職場力》小編為您整理「八大公股銀行」、泛公股、民營及外商銀行的人才招募、招考資訊及薪資福利，另外也附上2025年金融基測FIT考試日程，有志挑戰的求職者千萬別錯過唷！ 什麼是「八大公股」銀行？ 早期台灣的金融產業因長期由政府經營，因此誕生了所謂「由中華民國政府直接（或間接）持有多數股份、具規模的8家銀行」，多半通稱為「八大公股銀行」或「八大行庫」。 以下是這8家銀行的清單： 銀行名稱屬性工作機會臺灣銀行國營銀行▶ 看職缺土地銀行國營銀行▶ 看職缺合作金庫商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺第一商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺華南商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺彰化商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺兆豐國際商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺臺灣中小企業銀行泛公股銀行▶ 看職缺 除此之外，一般提到的「公股行庫」還包括「中國輸出入銀行」、「全國農業金庫」等等，但因業務特殊性的關係，一般不會被納入俗稱的「八大行庫」來作討論。 「四金二銀」又是指哪些銀行呢？ 「四金二銀」通常指八大公股銀行當中的「泛公股銀行」，即上述表格中的「合作金庫」、「第一銀行」、「華南銀行」、「彰化銀行」、「兆豐銀行」、「臺灣中小企業銀行」這6家。 相較臺灣銀行和土地銀行兩家100%國營的銀行，泛公股銀行已釋股上市，因此通常會以「四金二銀」代稱這6間可交易股票的「泛公股銀行」。 延伸閱讀：職場新熱點／美國科技人才最酷去處 逐漸成為銀行業 本國銀行人才招募、薪資福利相關資訊 銀行代碼銀行名稱薪資福利招募資訊財金資訊股份有限公司薪資福利台灣金融研訓院就業招考消息004臺灣銀行股份有限公司薪資福利台灣金融研訓院就業招考消息005臺灣土地銀行股份有限公司薪資福利台灣金融研訓院就業招考消息006合作金庫商業銀行股份有限公司薪資福利合作金庫招募公告007第一商業銀行股份有限公司薪資福利一銀線上徵才008華南商業銀行股份有限公司薪資福利華南銀行人才招募009彰化商業銀行股份有限公司薪資福利彰銀菁英招募011上海商業儲蓄銀行股份有限公司薪資福利上銀人才招募012台北富邦商業銀行股份有限公司薪資福利富邦金控人才招募013國泰世華商業銀行股份有限公司薪資福利國泰金控人才招募015中國輸出入銀行薪資福利台灣金融研訓院就業招考消息016高雄銀行股份有限公司薪資福利高雄銀行人才招募專區017兆豐國際商業銀行股份有限公司薪資福利兆豐銀行人才招募048王道商業銀行股份有限公司薪資福利王道銀行人才招募050臺灣中小企業銀行股份有限公司薪資福利臺灣企銀線上徵才052渣打國際商業銀行股份有限公司薪資福利渣打全球菁英招募053台中商業銀行股份有限公司薪資福利台中銀行人力資源招募專區054京城商業銀行股份有限公司薪資福利京城銀行菁英招募081滙豐(台灣)商業銀行股份有限公司薪資福利滙豐台灣工作機會101瑞興商業銀行股份有限公司薪資福利瑞興銀行熱門職缺102華泰商業銀行股份有限公司薪資福利華泰銀行人才招募103臺灣新光商業銀行股份有限公司薪資福利新光金控人才招募網108陽信商業銀行股份有限公司薪資福利陽信銀行人才招募系統118板信商業銀行股份有限公司薪資福利板信商銀人才招募網147三信商業銀行股份有限公司薪資福利三信商銀徵才資訊803聯邦商業銀行股份有限公司薪資福利聯邦銀行人才招募網805遠東國際商業銀行股份有限公司薪資福利遠東商銀菁英招募806元大商業銀行股份有限公司薪資福利元大金控菁英招募807永豐商業銀行股份有限公司薪資福利永豐金控人才招募808玉山商業銀行股份有限公司薪資福利玉山金控菁英徵選809凱基商業銀行股份有限公司薪資福利中華開發金控人才招募網810星展(台灣)商業銀行股份有限公司薪資福利星展台灣工作機會812台新國際商業銀行股份有限公司薪資福利台新金控人才招募網816安泰商業銀行股份有限公司薪資福利安泰銀行人才招募822中國信託商業銀行股份有限公司薪資福利中信金控人才招募823將來商業銀行股份有限公司薪資福利將來銀行人才招募824連線商業銀行股份有限公司薪資福利LINE BANK人才招募826樂天國際商業銀行股份有限公司薪資福利樂天國際商業銀行職缺 台灣金融研訓院甄試專區（公股銀行） 2025金融基測日程 金融研訓院整合銀行招考常見考試科目，規劃「金融人員基礎學科測驗」（簡稱金融基測 FIT），以建構具代表性之徵才參考指標，減輕求職者多次準備考試之負擔。 目前已採用FIT的公股銀行有兆豐銀行、第一銀行、華南銀行、彰化銀行、台灣企銀及泛公股「華泰銀行」。 測驗內容 考科1：會計學＋貨幣銀行學 考科2：【票據法＋銀行法】（含施行細則） 金融基測報名期間考試日期第16屆2024/12/20 10:00（五）至2024/01/15 17:00（三）止2025/02/09（日）第17屆2025/02/14 10:00（五）至2025/03/12 17:00（三）止2025/03/29（六）第18屆2025/04/11 10:00（五）至2025/05/07 17:00（三）止2025/05/24（六）第19屆2025/06/13 10:00（五）至2025/07/09 17:00（三）止2025/07/26（六）第20屆2025/09/05 10:00（五）至2025/10/01 17:00（三）止2025/10/25（六） 外國銀行人才招募、薪資福利 銀行代碼銀行名稱薪資福利招募資訊020日商瑞穗銀行股份有限公司薪資福利瑞穗銀行人才招募022美商美國銀行股份有限公司薪資福利Bank of America Search jobs023泰國盤谷銀行股份有限公司薪資福利台北分公司職缺025菲商菲律賓首都銀行股份有限公司薪資福利台北分公司職缺028美商美國紐約梅隆銀行股份有限公司薪資福利BNY Mellon Jobs in Taiwan029新加坡商大華銀行有限公司薪資福利台北分公司職缺030美商道富銀行股份有限公司薪資福利State Street Jobs in Taiwan037法商法國興業銀行股份有限公司薪資福利Societe Generale Careers039澳商澳盛銀行集團股份有限公司薪資福利ANZ Job Search072德商德意志銀行股份有限公司薪資福利Deutsche Bank Search Roles075香港商東亞銀行有限公司薪資福利台北分公司職缺076美商摩根大通銀行股份有限公司薪資福利J.P Morgan Jobs in Taiwan082法商法國巴黎銀行股份有限公司薪資福利台北分公司職缺085新加坡商新加坡華僑銀行股份有限公司薪資福利台北分行職缺086法商東方匯理銀行股份有限公司薪資福利Career Websites092瑞士商瑞士銀行股份有限公司薪資福利UBS Careers093荷蘭商安智銀行股份有限公司薪資福利ING Job opportunities097美商富國銀行股份有限公司薪資福利Wells Fargo Taiwan Jobs098日商三菱日聯銀行股份有限公司薪資福利台灣人才招募321日商三井住友銀行股份有限公司薪資福利台北分公司職缺326西班牙商西班牙對外銀行股份有限公司薪資福利台北分公司職缺328法商法國外貿銀行股份有限公司薪資福利Natixis Job offers in Taiwan329印尼商印尼人民銀行股份有限公司薪資福利台北分公司職缺330韓商韓亞銀行股份有限公司薪資福利台北分公司職缺 信用卡組織人才招募、薪資福利 機構代碼公司組織名稱薪資福利招募資訊956財團法人聯合信用卡處理中心薪資福利徵才資訊958新加坡商萬事達卡股份有限公司台灣分公司薪資福利Mastercard Careers in Taiwan959台灣威士卡股份有限公司薪資福利搜索VISA臺灣職缺979香港商台灣環滙亞太信用卡股份有限公司台灣分公司薪資福利台灣分公司職缺 這些求職問題，大家都在熱烈討論中 如何從零踏入金融業？ → 教你準備履歷求職面試金融業必備條件有哪些？ → 查看你的優劣勢數位金融或金融科技需要那些技能？有建議的證照嗎？ → 點我看更多想進入金融業但非本科系，要如何提升錄取機會呢？ → 看前輩建議喜歡銀行的工作，但現在這個年紀再去考公股銀行適合嗎？→ 問意見這邊去
【104職場力】

2026金融業MA徵才倒數！銀行MA薪資及資格條件盤點，年薪上看百萬

2026年金融業MA儲備幹部計畫啟動，徵才倒數中！《104職場力》整理金融業MA計畫特色、截止收件時間及應徵資格條件，想要進入金控領高薪，儲備幹部MA是許多新鮮人的夢想起點，年薪更能上看百萬！ ※ 更新日期：2026/02/11 文／《104職場力》 本文目錄（點選連結可快速跳至該章節閱讀） 2026金控銀行MA徵才計畫倒數一次看金融業MA申請經驗談：國泰金GMA分享，從準備到履歷面試不藏私金融業MA儲備幹部常見問題QA 金控MA是許多新鮮人夢想中職涯起點，不僅具有不錯的起薪，各公司也會針對MA打造完整培訓計畫；透過MA的部門輪調機制，可以在短時間內快速吸收成長。2026年金融業MA儲備幹部計畫徵才倒數中，還有哪些銀行MA計畫尚未截止？為你整理各家MA計畫特色、收件截止時間及資格條件！ 延伸閱讀：11金控今年要獵才3.7萬人 職缺也吹AI風14間金控薪水出爐，元大金202萬奪冠！前10大金飯碗平均年薪破150萬 2026金控銀行MA徵才計畫倒數一次看 以下盤點各家金控銀行MA薪資待遇、申請資格條件及申請截止時間。點擊可查看詳細MA儲備幹部計畫說明及報名網址： 金融業MAMA薪資待遇MA申請截止MA資格條件國泰金控月薪65,000~80,000元2026/03/30（一）預計招募77人。分為GMA、CMA、CIM>>中信金控年薪可達百萬2026/03/15（日）11組別，橫跨金控、銀行、保險體系>>台新新光金控月薪75,000元（年薪逾百萬）2026/03/20（五）招募80人。碩士以上學歷、多益800分以上>>富邦金控月薪69,200~71,200元2026/03/31（二）招募近70人。大學以上學歷，良好中英文能力>>凱基金控月薪約73,000~75,000元（年薪可達百萬）2026/03/31（二）招募40人，大學以上應屆畢或工作經驗2年內>>元大金控年薪可達百萬，表現優異可挑戰300萬2026/03/22（日）招募30~50人。大學以上學歷、多益750分以上>>玉山金控年薪可達百萬2026/03/31（二）招募50人。碩士以上學歷、多益800分以上>>永豐銀行年薪可達百萬2026/03/15（日）MA碩士以上學歷、多益800分以上>>第一銀行年薪可達百萬，外派年薪上看250萬2026/03/31（二）碩士以上學歷、多益840分以上>>遠東商銀年薪可達百萬2026/02/28（六）碩士學歷，或學士學歷有1年銀行/金融科技工作經驗>>王道銀行年薪可達百萬2026/03/31（二）大學以上應屆畢或工作經驗2年內，多益800分以上>>南山人壽年薪可達百萬2026/03/31（二）碩士以上學歷，工作經驗3年內>> [joblist_plugin title='104【儲備幹部MA】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E5%84%B2%E5%82%99%E5%B9%B9%E9%83%A8+MA&order=15&asc=0&page=1&mode=s&searchJobs=1&zone=16&indcat=1004001000' amount='3'] 2026國泰金控MA計畫 國泰金控2026啟動三大儲備幹部計畫，預計招募77名人才。其中國泰金控預計招募12名GMA，國泰人壽預計招募10名CIM，以及國泰世華銀行預計招募55名CMA，詳細資格條件請見下列整理。 月薪待遇：65,000~80,000元（視職務而定），挑戰百萬年薪 申請截止：計畫於2月中上旬開跑，至3月底截止。履歷收件至2026/3/30（一） 資格條件： 金控／GMA 金融策略家（月薪80,000元）： 為期2.5年的跨公司輪調計畫，培育成為具有策略高度及跨領域思維的金融策略家。 國內外碩士以上學歷，不限科系 英文聽、說、讀、寫流利，具TOEIC 750分以上或同等資格 人格特質：創新思維、重視團隊合作、積極主動、抗壓性高 核心職能：邏輯思考、問題分析解決、擅長溝通協調 網址：國泰金控儲備幹部GMA 銀行／CMA 亞洲銀行家（月薪65,000 ~ 70,000元）： 為期2年的培訓計畫，透過參與各項轉型專案，歷練多元發揮場景，養成具備國際視野和全方位金融專業能力的菁英人才。 國內外學士以上學歷，不限科系，亦歡迎具兩年以下工作經驗者 精通中、英，若同時精通東南亞語言者亦佳 英文TOEIC 800分、或通過全民英檢中高級（含）以上、及托福、雅思同等級分數證明 人格特質：追求卓越並擁抱挑戰、勇於嘗試並跳脫框架、全心投入並堅持到底 核心職能：問題解決、團隊合作 具金融、資訊數位相關證照、社團經驗或實習經驗者尤佳 網址：國泰世華銀行儲備幹部CMA 人壽／CIM 投資金融家（月薪70,000元）： 國泰人壽2026年首度攜手國泰投信鎖定具有潛力的財投人才，透過為期1年的財務投資輪調培訓，培養股票、債券、外匯專業的財務菁英。 國內外學士以上學歷，不限科系 人格特質：積極主動、好團隊合作、抗壓性高 核心職能：問題分析與解決能力佳、邏輯分析能力強、財務投資敏感度高 英文聽、說、讀、寫流利 網址：國泰人壽儲備幹部CIM 查看【2026國泰金控MA計畫】職缺 [joblist_plugin title='查看更多104【國泰金控】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/wjct48g' amount='2'] 回到目錄 2026中信金控MA計畫 2026年中信金控儲備幹部計畫，涵蓋金控、銀行、保險共推出11個組別，培訓為期兩年。中信金控指出，MA計畫為兩年升任經理的培育計畫，首年即達百萬年薪，目前完訓率逾8成，平均每兩位學員就有一人晉升主管或派駐海外。 薪資待遇：年薪可達百萬 申請截止：2026/03/15（日） 資格條件： 學歷條件：中國信託儲備幹部(MA)須為國內外碩士以上(含)畢業；資本市場專業菁英(TA)須為國內外學士以上(含)畢業 語文能力：英文（等同TOEIC 800分以上），歡迎通曉日、菲、印、泰、越等語言者 人格特質：邏輯思考、積極熱忱、奮鬥抗壓、團隊合作、有效溝通 網址：2026中信金控儲備幹部計畫網站 查看【2026中信金控MA計畫】說明 [joblist_plugin title='查看更多104【中信銀】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1ew38w0' amount='2'] 回到目錄 2026台新新光金控MA計畫 2026「台新新光金控儲備菁英計畫」預計招募80名MA，年薪可逾百萬。培訓為期2年，培訓期間將接受密集的專業訓練、部門實習或專案執行等階段性培訓，進而淬鍊成兼具深度與廣度的專業經理人。組別分類包括：個人金融、數位金融、法人金融、國際金融、金融市場、AI暨數據科學組、人壽保險、證券市場組等。 月薪待遇：月薪75,000元（年薪逾百萬） 申請截止：2026/03/20（五） 如通過書審者，預計於2026年2月上旬陸續安排面試 資格條件： 具備碩士以上學歷、不限科系 具備良好語文能力 工作經驗2年以內 2026/07/06報到，當天需檢附碩士畢業證書、英文具同等多益800分以上證明文件 特質條件： 積極學習，對金融服務業有強烈興趣 創意思考，樂於解決問題 具備高度邏輯分析能力 強烈企圖心與抗壓力且願意挑戰全球布局 網址：2026台新新光金控儲備菁英（MA） 查看2026【台新新光金控MA計畫】職缺 [joblist_plugin title='查看更多104【台新新光金控】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/13qvhzjs' amount='2'] 回到目錄 2026富邦金控MA計畫 2026年「富邦MA計畫」，預計招募28組、70名儲備幹部，職缺需求橫跨橫跨8家公司，包括經營管理、金融科技、數位金融等，今年也首度招募「AI數位服務」組別。富邦金控指出，計畫協助潛力新秀成為組織永續發展所需之各領域專家及領導者，並提供2年培訓期有2次升遷機會，以及首年即挑戰百萬年薪。 月薪待遇：月薪69,200~71,200元 申請截止：2026/03/31（二） 資格條件： 大學以上學歷，科系不限。 良好的中、英文能力。 特質條件： 主動積極，勇於承擔責任。 強烈企圖心，展現自信與熱情。 具邏輯思考與問題分析解決能力。 具創新精神，樂於接受挑戰。 具良好溝通表達能力。 網址：2026富邦金控儲備幹部MA計畫 查看【2026富邦金控MA計畫】職缺 [joblist_plugin title='查看更多104【富邦金控】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1jt9s7c' amount='2'] 回到目錄 2026凱基金控MA計畫 2026年凱基金控儲備幹部計畫，預計招募40名人才，專業領域涵蓋金融數位科技、投資精算、金融交易、法人金融、個人金融、財務工程及壽險營運等。其中「金融數位科技MA」為今年首度開放，歡迎兼具資訊理工、商管財經背景，並熟悉程式設計或數據分析的跨領域碩士以上人才加入。 為期18個月的培訓，經3階段輪調歷練，領導技能及專業訓練並重，打造個人化發展計畫。凱基金控共6大公司集團聯合招募，包括凱基證券、中華開發資本、凱基投信、凱基商銀及凱基人壽均可應徵申請。 月薪待遇：約73,000~75,000元（年薪可達百萬），視組別而定 申請截止：2026/03/31（二） 資格條件： 對金融服務懷抱熱忱，中、英文表達能力佳 應屆畢業或兩年以下工作經驗 海內外研究所、大學畢業生，學歷條件詳見各組別規定 網址：凱基金控儲備幹部計畫 查看【凱基金控MA計畫】職缺 [joblist_plugin title='查看更多104【凱基金控】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/wjcsmhk' amount='2'] 回到目錄 2026元大金控MA計畫 元大金控2026年MA計畫，預計招募30~50名菁英人才。招募共分為5大類，包括：策略發展、投行法金、數位金融、投資交易，及今年首度招募的產業研究領域。元大指出，MA培訓期兩年，歡迎具備市場財經敏感度、擅長以邏輯分析解決問題，並且擁有良好溝通協調與學習能力的人才加入。MA計畫以高密度訓練、實戰導向與嚴謹評核機制聞名，表現優異者可挑戰年薪300萬元。 薪資待遇：年薪可達百萬，表現優異可挑戰300萬年薪 申請截止：2026/03/22（日） 資格條件： 大學以上學歷，科系不限。 英文流利（具TOEIC 750分以上或同等能力證明）。 具相關金融證照、海外經驗者優先。 特質條件： 主動積極，具市場及財經敏感度，有強烈企圖心，擅長邏輯思考與問題分析解決，溝通及學習力強，樂於接受挑戰者。 網址：元大金控儲備幹部計畫說明網站 查看【2026元大金控MA計畫】職缺 [joblist_plugin title='查看更多104【元大金控】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/wiuk154' amount='2'] 回到目錄 2026玉山金控MA計畫 玉山金控2026年儲備幹部招募計畫，預計招募50位具高企圖心、高抗壓性以及對金融充滿熱情的優秀人才。3大類別分別為儲備幹部MA、科技儲備幹部TMA，及財金儲備幹部TA。 年薪待遇：年薪可達百萬 申請截止：2026/03/31（二） 資格條件： 國內外研究所畢業，流利的中英文表達能力（英文具TOEIC 800 分/ IELTS6.5分 /TOEFL 94分以上或同等能力證明）。 對金融業充滿熱情，喜歡團隊合作，有強烈的責任感，願意挑戰自我極限。 擁有問題分析解決能力，高度抗壓性，接受跨領域的培育與輪習。 網址：儲備幹部MA 、財金儲備幹部TA、科技儲備幹部TMA、玉山金控MA計畫 查看【2026玉山銀行MA】職缺 [joblist_plugin title='查看更多104【玉山銀行】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/13quahyo' amount='2'] 回到目錄 2026永豐銀行MA計畫 根據永豐銀行說明，以銀行經營8大領域、4大專業分類，永豐MA主要培養金融業領導管理梯隊，PA則以金融領域專家為培養重點。申請條件方面，MA需為國內外碩士以上學歷，PA為國內外學士學歷專屬，職務內容及需求均不同。 薪資待遇：MA首年可達百萬年薪， PA超越碩士畢業起薪 申請截止：2026/03/15（日） 資格條件： MA：國內外學校碩士(含)以上畢，系所不限。PA：國內外學士畢業，科系不限。 TOEIC 800分以上成績證明（或同等級之英文成績）。 應屆畢業或2年以內工作經驗。 態度積極，勇於接受挑戰，有高度抗壓性。 網址：永豐銀行儲備幹部MA/PA計畫 查看【永豐銀行MA計畫】說明 [joblist_plugin title='查看更多104【永豐銀行】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/13qu7sqo' amount='2'] 回到目錄 2026第一銀行MA計畫 2026第一銀行的MA計畫職缺分為「一般組MA」與「數位AI組MA」，其中「一般組MA」於培育期間將依外派志願再分為「國內組」與「海外組」，共分4階段進行；而「數位AI組MA」則是以「AI專業人才養成模式」概念分3階段培育，希望藉此讓優秀MA均得以選擇合適的職涯道路、發揮所長！ 薪資待遇：MA首年年薪即上看百萬，外派年薪上看250萬！ 報名期間：2026/02/25（三）~2026/03/31（二），透過金融研訓院報名 資格條件： 一般組MA： 國內、外研究所以上學歷（含應屆畢業生），科系不限；歡迎具商學管理、資訊理工、統計、法律或心理學相關科系之優秀人才報名 具國際反洗錢師（CAMS）、金融或數位金融相關證照者尤佳 歡迎有意赴海外工作者，或具數位金融研究或數位銀行經驗及興趣者報名 TOEIC 840分以上成績證明（或同等級之英文成績） 數位AI組MA： 國內、外研究所以上學歷（含應屆畢業生），大學與研究所至少一項學歷為資訊相關科系畢業 具下列條件之一者尤佳： 熟悉Python與SQL 具有生成式AI/深度學習/機器學習開發框架使用經驗，並有實際專案落地經驗 具有LLM相關技術之實作經驗 熟悉容器化技術及CI/CD流程 語言能力證明（無則免付） 網址：第一銀行儲備幹部MA計畫 查看【2026第一銀行MA計畫】說明 [joblist_plugin title='查看更多104【第一銀行】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/2bk0sls' amount='2'] 回到目錄 2026遠東商銀MA計畫 2026年「遠銀MA計畫」，招募事業群包括「法人金融」及「AI數位金融」。為期約3年的訓練，藉由紮實且密集的課程、輪調見習及專案執行等方式，系統培育新一代菁英中堅幹部，展現遠銀積極運用新世代力量的企圖心。 薪資待遇：年薪可達百萬 申請截止：2026/02/28（六） 資格條件： 碩士學歷：應屆畢業，不限科系；學士學歷：具1年銀行/金融科技工作經驗 英文聽說讀寫能力佳 特質條件： 中英文表達流利、擅於組織與分析 領導及合作精神、抗壓性與創造力 初生之犢不畏虎的積極態度與活力 網址：2026遠東商銀儲備幹部MA計畫 查看【2026遠東商銀MA】職缺 [joblist_plugin title='查看更多104【遠東商銀】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/13qu1mip' amount='2'] 2026王道銀行MA計畫 2026王道銀行「MA Program 儲備幹部培育計畫」，提供企業金融、個人金融、營運管理、策略發展、企業永續之人才規劃，儲備菁英將歷經2年培訓及輪調，依個人志願媒合分發適當職務。 年薪待遇：月薪70,000元，年薪可達百萬 申請截止：2026/03/31（二） 資格條件： 學歷經歷：大學／研究所應屆畢業生或2年以下工作經驗者 科系背景：不限科系，商管、資訊相關科系尤佳 外語能力：具多益成績800分以上同級之外語能力 加分項目：低收入戶 / 中低收入戶 / 特殊境遇家庭證明 / 金融證照 / 競賽成績 / 外語檢定或社團表現等 特質條件： 團隊合作、創新思維、計畫與組織、主動積極 網址：王道銀行 MA招募計畫 查看【王道銀行MA計畫】職缺 [joblist_plugin title='查看更多104【王道銀行】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/whzylwo' amount='2'] 回到目錄 2026南山人壽MA計畫 2026南山人壽「儲備幹部培育計畫」，打造金融保險業未來領導人才。透過集中訓練，培養保險核心知識，並擔任總公司策略角色，參與通路發展策略擬定、服務優化專案規劃，推動數位轉型及FinTech專案開發，儲備幹部將深入參與公司重大專案及策略決策，計畫完成後晉升主管職。 年薪待遇：年薪可達百萬 申請截止：2026/03/31（二） 資格條件： 海內外碩士（含）以上學位，不限科系 3年內工作經驗 TOEIC 750分或同等能力以上 具資訊數位相關技能或證照尤佳 網址：南山儲備幹部計畫 MA Program 查看【南山人壽MA計畫】說明 [joblist_plugin title='查看更多104【南山人壽】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/59glysw' amount='2'] 回到目錄 金融業MA申請經驗談：國泰金GMA分享，從準備到履歷面試不藏私 看完2026年金融業MA儲備幹部計畫的招募條件與時程，想挑戰金融高薪職涯，履歷面試該怎麼準備？如何選擇適合自己的MA計畫？ 104人力銀行講座「金融業MA計畫獨家大公開：從學生到高薪金融人才的第一步」，邀請現任國泰金控GMA儲備幹部的劉存軒（Curtis）分享，包括申請歷程、MA計畫選擇、以及履歷面試實戰經驗等，以過來人經驗分享在競爭激烈的MA甄選中脫穎而出的關鍵心法。 以下節錄講座精華，完整內容請見：【金融業MA計畫獨家大公開】講座回放＋精華簡報，立即免費報名>> MA要哪種人才？詳閱「年度資訊」是關鍵 MA（Management Associate）儲備幹部計畫是金融業培養未來領導人才的重要管道。Curtis分享，金融業MA計畫可分為「綜合培育型」和「專業領域型」，綜合類別是培養企劃策略相關人才，在金控、銀行、保險、海外等單位輪調；而專業類別則是針對特定專業如投資、行銷、資訊、交易領域培養人才。 很多人會問「各家MA到底想要哪種人才？英文能力要多好？學歷一定要碩士嗎？」其實只要查看當年度的招募條件、招募網站，就可以得到包括學歷要求、語言能力、人格特質及核心職能等重要資訊。以國泰金融集團為例，國泰金控GMA要碩士以上學歷，銀行CMA、人壽CIM則是學士以上；語言能力方面，多數要求英文證照，如多益750分以上或同等資格。 Curtis強調，準備申請時一定要查閱每年度的招募資訊，才能掌握市場環境和變動。此外，在選擇MA計畫時，他也會綜合考量輪調內容及學長姐發展方向，評估是否符合個人目標： 輪調歷程：輪調時間總長度／每關輪調多久／有哪些部門和專案？ MA學長姐發展：查看官網MA學長姐分享，他們工作發展是什麼？我未來想成為像他們一樣的人嗎？ MA履歷怎麼寫？量化成效佐證、避免過度誇大 履歷是進入面試的第一關，如何讓自己在眾多應徵者中脫穎而出？Curtis分享了4個關鍵提醒： 具體量化你的成果：要能寫出實際做的事情或貢獻，以及帶來的量化效益，才能讓面試官衡量你的貢獻。 誠實呈現，避免誇大貢獻：特別是實習經驗，不要過度誇大自己的貢獻。寫出真實可衡量的事實，面試時能夠更自信回答。 面試前務必複習履歷：實體面試前務必要複習你的履歷！因為面試官都會依照履歷內容問問題，如果忘記自己寫了什麼，會顯得很不專業。 AI改寫內容需再檢查：許多人會使用AI工具改履歷，一定要檢查是否符合該公司的MA計畫內容。例如，公司的MA計畫是2.5年，但你的履歷卻寫希望在2年內達成某個目標，就會被發現內容不符合、影響第一印象。 MA面試5大常見關卡：團體面試這點最扣分 面試方面，Curtis分享MA面試通常有5大常見關卡：個人面試、團體面試、個人簡報、團體辯論及個案解決，每個關卡都在測試不同的能力： MA面試關卡面試者 vs 面試官人數面試關鍵個人面試1 vs 2● 測試你對自己履歷的熟悉度● 了解你的應徵動機● 評估英文表達能力團體面試5 vs 3● 與其他5~6位人選一起回答問題● 考驗對於產業／公司熟悉度● 需認真聆聽他人發言個人簡報1 vs 3● 測試專業能力、邏輯思考● 要有被面試官挑戰的勇氣● 清晰表達想法，被質疑不要感到挫折團體辯論3+3 vs 5● 測試邏輯分析和表達能力● 能在壓力下清晰思考，勇敢表達團體個案6 vs 6● 與團隊合作解決問題● 測試協作能力和領導能力● 勇敢表達、開放心胸，找出關鍵貢獻 Curtis特別提醒，在團體面試時，許多人常犯的錯誤是「在別人回答時放空」。提醒一定要仔細聆聽他人發言，因為面試官常問：「你支不支持剛剛那位同學的論點？」如果沒聽到，將是非常嚴重的扣分 。 想了解更多MA申請細節？Curtis在講座中還分享了「如何選擇適合自己的MA計畫」、「學生時期如何累積實力為MA申請加分」、「如何建立人脈、向業界前輩請益」，以及更多MA面試實戰心法，立即報名免費看講座回放： 免費報名【金融業MA計畫】講座線上看 金融業MA儲備幹部常見問題QA 1. 什麼特質的人適合當MA？ 根據「職涯診所Podcast Ep24：金控MA，是新鮮人的黃金起點嗎？」的學姊及資深人資分享，建議MA需要具備3種人格特質： 因應快速變化的金融市場，MA需要積極主動的學習能力 2年的輪調機制，MA需要快速吸收學習且產出成果，因此抗壓性、適應能力相當重要 良好的溝通協調能力，輪調過程中會與不同部門的同仁共事，仰賴溝通能力 2.各家金控偏好的MA人選有什麼不同？ 根據「職涯診所Podcast Ep24」學姊及資深人資分享，各家喜歡的人才可能是相似的，不過會依照各家的文化對不同特質做加權，以挑出符合企業文化的MA人選。可參考各家開出的MA特質條件。 3. MA學歷門檻？不是商管科系，可以投遞MA履歷嗎？ 學歷門檻方面，大多為國內外學士以上學歷、不限科系。其中希望招募碩士學位以上的包括：玉山金控、台新新光金控，以及國泰金控的GMA等。 4. 沒有金融相關證照可以應徵金控MA嗎？ 可以，若有具個、法金相關金融證照為加分項。以玉山金控MA計畫說明為例：「實務上因應不同職務所需具備之證照，皆依據相關法令規範或業務執行需要而定，於入行後取得即可。」 5. MA有英文能力門檻嗎？ 有，大多要求具備良好語文能力，並設有多益分數750~800分以上同等英文能力門檻（實際條件視各家MA條件而定）。 6. 新鮮人履歷怎麼寫？ 更多關於新鮮人履歷撰寫技巧分享，《104職場力》都幫你準備好了！ 新鮮人履歷技巧公開！2026最新教學附範本，面試錄取機率大增⮕無工作經驗的新鮮人履歷？工作內容撰寫７招⮕新鮮人履歷放論文、專題會加分嗎？掌握6大素材自傳完成一大半⮕數位金融MA面試經驗談：企研所學生過兩關面試，為何最後失敗了⮕
【104職場力】

為何HR急著學人資數據分析？看懂2024最新趨勢，一窺企業的潛在規劃｜【人資F.B.I.研究報告】

人資數據分析不僅越發受到企業重視，也成為HR的必修課！數據化具體能應用哪些範圍？企業當前與未來預計投入的程度又是多少？HR學習這些技能究竟有什麼好處？本文透過104人力銀行最新發布的【2024人資F.B.I.研究報告】帶你一次看。 文／《104職場力》 本文導覽 人資也要跟數字打交道？為什麼HR都在學人資數據分析？人資數據分析的定義與應用範圍善用數據=掌握優勢！HR可用數據分析幫企業做什麼？我的產業走在前端嗎？快來看「人資數據分析的現況與趨勢」近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢揭開企業的喜好！公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」把握成長機會！HR學習人資數據分析的4大優勢 人資也要跟數字打交道？為什麼HR都在學人資數據分析？ HR跟數據的關聯不是只有薪水！在數位轉型的路上，人力資源數據化比我們想像的更加重要，這段小編要來跟大家聊聊現今企業越來越重視的數據分析議題。 人資數據分析的定義與應用範圍 顧名思義是指「利用數位工具及技術蒐集、整理人力資源管理相關的數據，並進行分析與解讀」，讓企業可以更深入地了解內部人力資源的狀況和表現。 所有人資會接觸到的工作項目，包含「選、用、育、留」等，都是可以建立數據庫並解析的面向，例如：招募成果、選人方式、離職比例、福利薪資調查、教育訓練成效分析，以及員工工作滿意度調查等，都是常見的人資數據分析範圍。 想進一步了解更詳細的定義與操作內容，歡迎閱讀：「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂 善用數據=掌握優勢！HR可用數據分析幫企業做什麼？ 人資數據分析的用途包含：了解求職者與員工行為、優化內部人資作業流程、管理並掌握企業人力配置狀況，並制定出有效的發展策略，藉此達成「人力資源最佳化」的狀態，幫公司節省開支。 而讓數據說話的好處是，企業可以基於事實制定更精準、更有效的決策，而非僅憑主觀感覺或經驗規劃，可避免走不必要的冤枉路。因此許多企業紛紛鼓勵人自家HR投入人力資源數據分析，或尋覓相關人才，希望能獲取更大的競爭優勢。 至於企業投入的程度有多熱列？【2024人資F.B.I.研究報告】做了相關調查，小編整理部分數據結果，下一段將說明這幾年的使用趨勢，或你也可以點擊下面按鈕直接觀看報告內容。 下載2024人資F.B.I.研究報告 延伸閱讀：善用數據分析，讓HR決策品質更上一層樓 我的產業走在前端嗎？快來看「人資數據分析的現況與趨勢」 哪個產業走在數位化尖端？看數據就知道！都說企業積極投入，但具體已經到什麼程度？自家企業進度是超前還是落後？接著往下看，讓趨勢數字告訴你答案！ 近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢 ▲企業整體現況V.S.未來使用意願 近年來，有運用數據分析進行人力資源管理的企業逐年成長，從2021年的39.1%開始，每年遞增，至2023年比例已經來到54.2%，顯示人資數據分析的熱度已逐漸擴散。 而未來有意願加入的企業比例也提升，2023年已來到65.0%，不難預測未來的使用率趨勢會持續增加。 ▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲各規模企業使用現況V.S.未來使用意願 企業規模使用現況未來使用意願5～49人53.7%64.4%50～199人58.5%73.1%200～299人66.9%69.5%500人以上84.4%89.6%資料來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 對照兩者數字可發現，不論是現今的使用率或未來的使用意願，企業使用數據分析的比例都與企業規模的大小成正比。 ▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲各產業企業使用現況V.S.未來使用意願 從產業別的使用比例來看，由高而低依序為：一般服務業56.2%、電子資訊業56.0%、知識密集服務業54.5%、傳統製造業50.9%。但不論哪一個產業，投入人資數據化管理的比例都破5成，且未來使用意願皆破6成。 ▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 揭開企業的喜好！公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」 在選、用、育、留幾個階段中，企業數據使用率最多的議題是哪個？ ▲排行榜前5名分析 從近年比例消長中可看到，「維持良好的員工關係」已連續3年登上「企業運用數據管理人資議題」之冠，顯示無論怎麼分配，企業對留才的重視程度都排第一。 另外「提升員工績效表現、訂定具競爭力的員工薪酬福利、訂定人才招募需求規格、教育訓練成效分析與提升、訂定僱用人員的選用標準」等，都是榜上常勝軍，只是每年排名與比例有些微變動而已。 ▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲2023年使用率提升比例觀察 如果依照不同規模與產業類別來看，可以從2023年使用率提升的狀態來辨別這些企業當前還重視哪些議題，例如： 50人以上至199人的企業在「訂定具有吸引力的招募內容」上增加了6.4個百分點。 200人以上至499人的企業在「人才盤點與人才缺口預測」增加了17.6個百分點；另外在「訂定僱用人員的選用標準」上也提升10.6個百分點。 ▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲未來使用意願排名 展望2024年，企業使用意願增加的部分多偏重在用才與留才。 電子資訊業與一般服務業會想運用數據進行「人才盤點與人才缺口預測」及「績優人才預測」。 傳統製造業與知識密集服務業則想運用在「教育訓練成效分析與提升」及「訂定具誘因的人才留任機制」。 ▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 看完以上分析，是不是更能掌握企業的數據化投入方向了呢？了解趨勢不僅有助於企業評估資源分配比例，也讓HR們在工作規劃上有更精準的目標。 想看更詳細的趨勢分析，歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。 下載2024人資F.B.I.研究報告 把握成長機會！HR學習人資數據分析的4大優勢 不論是待業中、想轉職，或是正在崗位上打拼的HR們，擁有數據分析技能，對個人或職涯發展都有諸多好處，例如： 持續學習和成長、提升個人競爭力：投入人資數據分析，可以促使HR不斷學習和成長，除了能跟上自家產業發展的步伐，同時能在競爭激烈的同業中保持競爭力，薪資也更容易UPUP！ 提高規劃與決策的效率和準確性：透過數據分析，HR可以做出更加準確和有效的決策，幫助企業實現更好的組織管理與人才發展，因此容易受到老闆的重視與青睞。 未來職涯發展有更多選擇：懂得人資數據分析的HR可以涉足更廣泛的領域，例如人才管理、組織發展、業務策略等，為自己的職涯發展開拓更多可能性。 提升在團隊中的影響力與重要性：懂得人資數據分析的HR可以透過此技能與洞察結果，向老闆展現自己的價值和能力，進而提升自己在組織中的影響力與地位。 如果你對人資數據分析感興趣，歡迎看看前輩怎麼說：人資職場必備技能！前輩談數據分析與應用 想了解更多人資數據的應用趨勢，以及解決HR作業困境的實際建議嗎？歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。 下載2024人資F.B.I.研究報告 2024《人資F.B.I.研究報告》大綱 2024觀點發現 企業徵才與留才成效 提升企業徵才力與留才力建議 人才培育趨勢 人才培育難題 人才培育難題建議 人資數位化趨勢 人資數據應用趨勢 Chapter 1 ─ F.B.I.歷年趨勢觀察 HR作業使用趨勢Function HR作業預算規劃Budget HR作業關鍵指標Indicator Chapter 2 ─ HR作業困境與建議 HR作業困境概況 人才徵選難題 人才徵選建議 人才培育難題 人才培育建議 Chapter 3 ─ HR時事議題 HR數據需求 HR作業數位化 附錄  ─ 研究設計、產業分類定義 關於【2024人資F.B.I.】，還有更多精選觀點值得推薦： 企業留才拉警報！2024員工離職、新人流失問題與趨勢｜免費載【人資F.B.I.研究報告】 人才培育難題是什麼？育才都花多少錢？揭曉2024趨勢與重點｜免費載【人資F.B.I.研究報告】 大家都想上「脆」找人才？HR必讀的最新社群招募趨勢與方法！｜【人資F.B.I.研究報告】
【104職場力】・數據分析

財務專家教你掌握「黃金四比例」 理財這樣做最有效 

新年伊始，許多人開始規劃自己的理財目標，思考如何做好理財規劃。RFA退休理財規劃顧問王鈺棻指出，許多人對理財存有誤解，認為理財就等於投資股票或基金，導致在規劃時往往忽略了更全面的財務管理。她強調，理財規劃應該從了解自身財務體質開始，為自己的財務狀況做全面性的盤點與檢視。  文／高年級不打烊 x 中年來作伙、圖／Lukas 「很多人一談到理財，就直接聯想到投資股票或基金，但這其實是一個錯誤的觀念。」 鈺棻老師表示，理財的範疇遠比投資來得廣泛，它是一個完整的資產管理過程。她強調，不需要等到擁有大筆資產才開始理財規劃，只要開始有收入、與金錢有往來，就應該及早開始進行理財管理。 推薦給你：退休理財必學第一課-【資產配置】 財務健檢：檢視資產負債與收支狀況 「就像每年要做身體健康檢查一樣，財務狀況也需要定期檢查。」那麼什麼是財務健檢呢？財務健檢是檢視個人或家庭財務狀況的過程，就像身體健康檢查能幫助我們了解身體狀態，財務健檢則能評估資產、負債及現金流是否平衡，並為未來的財務目標進行有效規劃。 鈺棻老師指出，進行財務健檢最基本的工具是兩張表：「資產負債表」和「家庭收支表」。 「資產負債表」用於記錄個人或家庭的流動資產（如現金、存款、股票、基金）、非流動資產（如房產、汽車），以及短期負債（如信用卡帳單）和長期負債（如房貸）。家庭收支表則用於追蹤每月的收入來源和支出情況。 「家庭收支表」則詳細記錄每月的收入來源和支出情況。鈺棻老師接著說明，收支表的重點不僅是記帳，更重要的是透過這份表格達到兩個關鍵功能：「第一是讓你清楚知道每個項目的花費大概是多少，避免不知不覺中花費過多；第二是幫助你做預算規劃，預先了解各項支出可能的金額。」她建議可以採用較為簡單的「預算規劃法」，例如每月預留固定金額作為生活費、娛樂費等，並定期檢視是否需要調整預算額度。 「很多人一看到要填表就害怕，認為太過複雜。」鈺棻老師說，但這些表格的目的很簡單，就是幫助我們了解自己的財務狀況，做出更好的理財決策。 她進一步分享了一個簡單的財務健康檢測公式：將年齡乘以年收入後除以10，若個人淨資產大於此參考值，即表示財務狀況健康。已婚夫妻則需分別計算後相加，再與家庭淨資產比較。 想手把手教學如何進行資產配置，歡迎預約一對一理財諮詢 家庭資產配置 遵循黃金比例 透過「資產負債表」和「家庭收支表」兩張表清楚目前才務狀況，接下來要進行家庭的資產配置。鈺棻老師提到根據標準普爾的研究建議，家庭資產配置可以依循「四比例原則」進行規劃。 10%應該保留作為日常開銷資金，用於支付日常生活支出及定期付款 20%作為保命資金，其中一半用於保險支出，一半作為緊急預備金（建議為年收入的10%）（其中一半用於保險支出，） 30%用於積極投資，，進行資產增值 40%用於保值，例如養老金或子女教育基金等長期需求 在緊急預備金的準備上，鈺棻老師還提供了具體建議：「正在工作的人，建議準備3到6個月的基本生活支出金額。這筆錢主要是用來應付突發狀況，例如失業或緊急開銷。」不過，她特別指出，隨著年齡增長，緊急預備金的準備金額可能需要調整：「對於接近退休或已經退休的人來說，由於收入來源較少，建議可以準備更長期的緊急預備金。」 對於創業者，鈺棻老師則建議需要準備更多的緊急預備金：「創業過程中收入較不穩定，加上可能需要資金投入，建議準備更充足的緊急預備金。如果是已婚的創業者，最好先與配偶討論，共同規劃緊急預備金的額度。」 「這個配置比例並非絕對，而是需要根據個人實際情況進行調整。」裕芬特別提醒，對於月收入較低的民眾，應該優先確保日常開銷和保命資金，有餘裕再考慮進行投資理財。 資產配置 不等於資產分配 至於在投資策略方面，鈺棻老師指出一個常見誤解：許多人以為購買不同的投資標的就是資產配置，但這其實只是資產分配。「真正的資產配置是要在相同期望報酬下，透過投資組合來降低風險。」她建議採用簡單的股債配置方式，以年齡作為參考指標：以年齡作為防守部位（債券）的配置比例，剩餘則為進攻部位（股票）。 舉例來說，一位30歲的投資者可以配置70%在股票型ETF，30%在債券型ETF。不過，這個比例可以根據個人風險承受度調整。 更重要的是， 「最重要的是要記得每年進行資產再平衡。」裕芬強調，由於市場波動可能導致原本的配置比例失衡，因此每年都需要重新調整，確保投資組合維持在原定的目標比例。 理財規劃無關年齡，及早開始最關鍵 鈺棻老師特別強調，理財規劃不需要等到擁有大筆資產才開始，只要有收入、與金錢有往來，就應該開始進行理財管理。「理財規劃就像種樹，最好的開始時間是十年前，其次就是現在。透過正確的理財規劃，我們才能為自己的未來創造更多選擇與機會。」 對於中年以後的民眾，鈺棻老師也提出建議：「永遠不嫌晚！關鍵是要開始行動，從了解自己的財務體質做起，循序漸進地建立完整的理財規劃。」她建議可以從記帳開始，逐步了解自己的收支狀況，再根據個人情況制定合適的理財計畫。 最後，鈺棻老師也提醒大家，理財規劃需要持續關注和調整，定期檢視並根據情況適時修正，才能確保財務健康，實現理財目標。 【在線收聽本集Podcast】 - 想做好退休後的理財規劃，別錯過鈺棻老師的線上課： 即買即看，立即開啟新年度的理財規劃
【104職場力】

資本額是什麼？怎麼查？求職者如何看待這項指標？

資本額是什麼？了解這項指標對求職者的意義與用途有哪些？如何快速查詢企業資本額？本文統整相關資訊及最快、最詳細的資本額查詢方法，並提供更多評估企業的重要標準，幫大家在求職中做出更明智的選擇。 文／《104職場力》 本文目錄（點擊可快速前往） 資本額是什麼？可以從資本額看出公司的哪些資訊？企業資本額重要嗎？先了解公司都用這筆錢做什麼！所以，我們可以從「公司資本額XX萬」看出什麼？資本額怎麼查？最便利&最詳細公司資本額查詢方法圖解！「最便利」資本額查詢方法：「輸入公司名+104」查看徵才公司頁面「最詳細」資本額查詢方法：經濟部商「工登記公示資料查詢服務」系統資本額多少算大公司？有哪些基準點可參考？經濟部：中小企業認定標準IPO上市規定其實公司大小與否，依產業別各別評估才準！找工作時除了資本額，我還要評估什麼？這些指標有時比「財力」更重要軟性指標不可忽略 資本額是什麼？可以從資本額看出公司的哪些資訊？ 老闆創業時，一定都會需要一筆創業基金來啟動業務，這筆錢的來源可能是負責人自己的存款、與友人合資或者找到投資人金援，企業負責人拿這筆錢成立公司，就成了該公司的資本額，代表該公司在法律上的財務基礎。 企業資本額的數字並不是企業負責人隨便喊喊，而是要在登記成立公司時，向政府機關說明詳細的資金來源並申報總額，以便確保這個數字的正確度及合法性。 企業資本額重要嗎？先了解公司都用這筆錢做什麼！ 可以把資本額理解成「企業營運的根本」，先從最基礎的日常營運說起，舉凡廠房購入／租借、設備購買／升級，以及原料成本、員工薪資等都需要用到這筆資金。 資本額不是只在創業初期重要，也是企業擴展和增長的關鍵角色，當公司要擴大市場或開發新產品時，往往會需要額外的資金投入，而這些資金通常就來自資本額，如果不夠，就會透過「增資」的方式來籌集，以支持新項目的啟動或市場的擴展。 另外，資本額對企業的「融資能力」也有重要影響，資本額高可以增強企業的信用評分，當銀行或其他金融機構在評估該企業的貸款申請的風險時，會比較容易通過，甚至獲得更好的利率。 所以，我們可以從「公司資本額XX萬」看出什麼？ 資本額的大小可以作為衡量企業成長潛力的指標之一，如果僅僅從數據的高低來判斷，可能會得出以下結論： 資本額越高，代表企業規模越大。 資本額越高，代表企業能夠承擔更多的投資和擴張風險。 但若想取得更進一步資訊，可以透過分析資本額的變化趨勢洞察企業的財務狀況，例如： 資本額整體曲線緩步上升，通常代表企業穩定且持續成長。 資本額增長幅度顯著，可能意味著企業的市場需求上升，代表可能有新的就業機會產生。 不過須注意！資本額高只是評估企業狀態的其中一項指標，並不表示「企業經營狀況良好」，如果公司管理不善、決策失誤或面臨市場需求疲軟，營運方面還是可能出現問題。因此求職者和投資者想深入了解企業發展，應該關注企業的盈利能力、資金運用效率及在該行業中的地位，而不僅是依賴資本額數字。 資本額怎麼查？最便利&最詳細公司資本額查詢方法圖解！ 這邊提供最便利和最詳細的兩種方式給大家參考： 「最便利」資本額查詢方法：「輸入公司名+104」查看徵才公司頁面 搜尋引擎上搜尋「公司名稱+104」，即可在公司頁面中看到資本額。 如果需要更進一步的資訊，點擊右側連結可以直接前往經濟部查詢頁面。 若企業符合理想條件，可查詢工作機會，尋找合適的工作職位。 從資訊查看到應徵一次滿足，是小編最推薦的一種方式。 「最詳細」資本額查詢方法：經濟部商「工登記公示資料查詢服務」系統 進入網頁，輸入完整的企業名稱，點擊詳細資料即可查看公司資本額及實收資本額等，若是上市公司也可以查看股票金額及發行總數。 資本額多少算大公司？有哪些基準點可參考？ 「進大公司」是不少求職者追求的目標，但什麼樣的標準算「大公司」？ 這其實沒有絕對的標準，因為每個「產業別」的資本額基準值完全不同，如果要從比較廣泛的角度來談，「經濟部的認定標準」和「IPO上市規定」是兩個常見的指標。 經濟部：中小企業認定標準 根據《中小企業認定標準》法規第2、第3條： 中小企業：實收資本額或出資額在新臺幣1億元以下，或經常僱用員工數未滿200人的事業。 小規模企業：是指在中小企業中，經常僱用員工數未滿5人的事業。 單從這條法規的認定方式來看，只要超過經濟部所認定的資本額及人數，便可視為大型企業。 IPO上市規定 根據臺灣證券交易所《國內公司申請標準》規章顯示，企業若想申請股票上市，除了要符合3年的設立年限，以及擁有一定比例的獲利能力之外，對資本額的要求如下： 申請上市時之「實收資本額」達新台幣6億元以上且「募集發行普通股股數」達3千萬股以上。 正因為有明確的條件規範，因此「上市與否」也成為部分民眾認定「大企業」的基準。 其實公司大小與否，依產業別各別評估才準！ 公司大小的判斷，其實應依各行業的具體情況而定，為什麼這麼說呢？ 首先根據經濟部發布的《2024年中小企業白皮書》顯示，台灣中小企業佔企業總數超過98%，是非常高的比例！在9成8都是中小企業的狀況下，比起用資本額或員工數來界定企業的大小，關注公司的產業背景、經營狀況乃至市場競爭力可能更重要。 另外，某些行業需要大量的資金來應對潛在的風險，所以在設立時有「資本額門檻限制」，例如：金融、保險業和營造業等，這些行業的資金運作模式和市場需求本質上有很大的差異，硬要拿來和一般企業相論，其實沒什麼可比性。 延伸閱讀：求轉職選大企業還是小公司好？小公司出身想去大企業，該如何包裝自己？過來人帶你看懂「大小」差在哪 找工作時除了資本額，我還要評估什麼？ 如果要從財務方面評比同產業公司，常見的「資本額、實收資本額、營業額和淨利潤、資產負債比率、現金流量」等都是可以列入觀察的指標。 不過想進入真正的「優良大企業」，單憑財務指標下判斷略嫌不足，以下提供更多評比標準供求職者參考。 這些指標有時比「財力」更重要 可透過行業報告或市場調查數據，了解各公司在行業中的市場佔有率，有助於評估公司的競爭力和品牌影響力。 從企業的創新能力與技術水準可看出發展潛力，像「公司每年的研發投入項目與專利申請數量」或是「每年推出新產品或服務的頻率、品質」都是參考指標。也可以從客戶端（消費者）的回饋與評價高低，看出產品知名度和市場口碑是否具有競爭力。 除了求新求變，在部分行業中（例如：金融、製藥），企業的合規性、安全性、環境保護等幾個面向的表現同樣是需要列入重點評估的指標。 軟性指標不可忽略 許多軟性指標對公司未來的發展和工作環境有重要影響，例如：可以參考企業的文化價值和員工福利制度，這些往往能直接影響員工的工作滿意度和留任率。 此外，大至企業在社會責任和可持續發展方面的表現，小至員工培訓到工時多寡，都是求職者評估時需要細心觀察的項目。 延伸閱讀：薪資高 ≠ 好公司？不只用「薪酬」選一家適合你的好公司 ｜104職涯診所 Podcast EP147 為了找到穩定且更符合自身的價值觀和人生目標的企業，花點時間做功課是必經過程，希望透過這些多元的評估方式，能幫助大家在求職上做出更明智的選擇。 延伸閱讀： 如何找一家合拍公司？ 上市公司人資長看2025五大職場趨勢：AI、永續淨零、缺工潮挑戰 【2024最新】上市公司非主管員工薪資中位數出爐：這公司374萬奪冠，聯發科309萬第2、台積電只排第10（附工作機會）
【104職場力】

你的KPI是什麼？工作也要像背九九乘法，2招牢記「關鍵指標」重要數字

職場上也要背「九九乘法表」？作者指出，記住關鍵數字，能讓工作變得更有效率。無論是銷售量、生產量或是成本控管，當你能快速理解這些數字背後的意義，就能做出更精準的判斷，提升競爭力。該如何有效記住這些關鍵指標？本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，由韓國三星資深經理傳授，如何成為具備數字思維的人才！ 文／盧泫兌 你知道為什麼要背九九乘法表嗎？是為了算得更快，還是為了學心算？其實，那些都是活用九九乘法的結果。最根本的原因，是為了打好乘法的基礎。原來是這樣！那如果在公司也像背九九乘法表一樣，記住一些重要的數字，工作是不是就會更輕鬆呢？ 職場，就是一個數字的遊樂園。上班時，各類報告中的現況和議題都用數字呈現；開會時，討論和決策也離不開數字，幾乎每項業務都與數字息息相關。 更別提那些處理金錢和利率的金融業者，還有研究員和工程師了。他們需要檢視檢驗（計算）結果中的數字，然後根據數字進行開發或改進。而我每天上班後的第一件事，就是檢查部門的「KPI」（Key Performance Index，關鍵績效指標），以此開啟一天的工作。 確認KPI時，應先檢查團隊等整體指標，再檢視更細部的指標。同時參考昨日指標與當月或當週指標。由於昨日指標僅反映一天的數據，可能因短期變數而產生偏差，因此需要謹慎對待。 檢視KPI時，還要比較目標與現況的差距，並分析超標或未達標的原因。透過這些指標，可以直觀掌握部門的成果和業務進展。 營業部門負責提升銷售額，生產部門致力於增加產量，品管部門則專注於降低不良率。如果將這些目標量化，就能將銷售額、生產量、不良率等設為KPI，作為各部門衡量目標達成與績效評估的依據。 然而，以數字為核心工作的最大挑戰是，「需要檢視的數字太多」。隨著業務範圍擴大，必須記住的數字也越來越多。此外，經營環境變化快速，新議題層出不窮，因此目標經常需要調整。 人類的記憶力有限，能記住的數字當然也有限，心理學家用「遺忘曲線」來描述這種現象。根據德國心理學家赫爾曼．艾賓浩斯（Hermann Ebbinghaus）的研究，人類在學習新知識後，約一小時內會忘掉50％的內容，一個月後則會忘掉近80％。也就是說，大多數的新資訊會隨時間流逝，只留下些許模糊的片段。 圖／采實文化《解決問題快10倍的數字工作法》 那麼，我們該如何克服數字洪流與記憶力的限制？ 1. 首先，專注於「驅動組織運作的核心數字」 任何組織只要掌握具體化的目標，相關的數字就會自然浮現。例如，營業部門的目標是銷售量，製造部門的目標是生產量，成本部門的目標則是成本節省金額。每個部門的成員都為了達成這些目標而努力工作。儘管不同產業與職務的性質和內容各有差異，但所有組織都有一個共通點：一定會有一個可量化的目標，這是不可或缺的基礎。 2. 找出「組織內經常使用的關鍵數字」 例如，金融業者需要掌握「利率」和「經濟成長率」、石化業則需要關注「國際油價」、國際貿易從業人員則需隨時了解「匯率」⋯⋯如果能提前掌握這些數字，不僅能大幅節省工作時間，還能提升效率。要在數字洪流中不迷失，穩穩抓住重點，就需要牢記工作中經常提及並使用的數字，同時密切觀察這些數字的變化趨勢及影響。 隨著工作年資增加，偶爾會遇到同事說：「應該理解數字，怎麼能死背呢？」這時不妨想想，為什麼小學時我們要背九九乘法表？因為只有熟記乘法表，才能輕鬆運用乘除法這些基礎運算。而前文提到的數字概念，在數字工作中，就像九九乘法表一樣，是不可或缺的基本工具。 提醒：像背九九乘法，牢記重要數字 驅動組織運作的核心數字 目標銷售額、目標生產量、目標成本節省額⋯⋯ 組織內經常使用的關鍵數字 利率、經濟成長率、國際油價、匯率等關鍵數值 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 推薦閱讀： 設定「年度KPI」時，務必留意的3大注意事項 年終績效考核攻略！3招變身A咖員工，加薪升遷少不了 你的工作目標是誰訂的？「這思維」決定你是一流菁英或二流人才
【104職場力】・績效考核

「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂

文：先行智庫 原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！ 隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。 目錄 HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？ 如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟 HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析 落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題 1. HR人資數據分析簡介 1.1  人力資源近年發展趨勢 近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。 第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。 這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。 手把手帶你掌握E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >> 1.2 HR人資數據分析是什麼？ HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。 其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。 1.3 為什麼要做HR人資數據分析？ 做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。 透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。 2. 如何做HR人資數據分析？ 2.1 HR人資數據能分析什麼？ 我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。 例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？ 2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？ 我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。 HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。 2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？ 不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。 2.4 做HR人資數據分析的6個步驟 做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。 3. HR人資數據分析關鍵議題 你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。 3.1 招募數據分析 大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？ 要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。 有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。 3.2 訓練數據分析 科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？ 教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。 3.3 員額數據分析 隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？ 3.4 離職數據分析 員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。 3.5 績效數據分析 人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。 3.6 證照數據分析 各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。 3.7 差勤數據分析 同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。 3.8 薪酬數據分析 近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。 3.9 人格數據分析 如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？ 3.10 接班人數據分析 許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。 4. 落實人資數據分析 4.1 Power BI人資戰情儀表板 在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本： 4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題 要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。 了解更多Power Bi 相關的學習資源 >> 學更多【Power BI】，馬上報名 >> Power BI 資料視覺化 Power BI HR管理分析師【招募數據視覺化】 Power BI 資料清理與建模 Power BI DAX函數運用 人資必備數據Know-how都在這裡> > 用Power BI 做視覺化數據分析，企業導入時會遇到六大階段 HR數位轉型怎麼做？以數據分析為驅動 從這15個數據指標，開始建立你的招募漏斗 你的招募數據報告，老闆看不懂？ 因為你沒有「資料視覺化」 HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
【104職場力】

數位行銷是什麼？想進入數位行銷的領域，應該要怎麼開始？

數位行銷是什麼？ 數位行銷是一種利用數位技術和網路平台進行行銷的方式，在網路上接觸更多目標受眾，從而推動品牌知名度、銷售與達成目標。相比傳統行銷，數位行銷更注重精準性和即時性，並且能更靈活地追蹤和分析效果。 有別於傳統的行銷操作，數位行銷是會在日常工作中，善用現代化的MarTech工具去執行行銷推廣、數據分析、素材製作、網站管理等項目。數位行銷的工作者，則會聚焦並持續學習、接觸新的數位工具，導入並應用在日常的工作中，在幫助公司成長的同時，也幫助自己成長。 傳統的行銷企劃，往往是負責年度的預算規劃、活動檔期規劃、實體宣傳、電視、廣播與報紙等傳統媒體廣告採購，會應用許多常見的行銷理論與方法，如SWOT分析、行銷4P等觀念。 現代的數位行銷，除了懂得傳統的行銷企劃的觀念與工作項目外，更會進一步去接觸、使用各種現代化的媒體平台，如搜尋引擎、社群平台、影音媒體平台、APP等，學習如何在多個管道中經營自然流量與付費流量，並結合現代化的行銷數據分析工具，快速且及時地去調整、優化行銷策略與行銷佈局。 為什麼企業需要數位行銷？ 在這個數位化的時代，消費者的生活習慣已經大有不同，經常性地沈浸在網路世界之中，若是只透過傳統的行銷管道，如電視、廣播、報紙等，所能接觸到的客群難以有所突破，因此透過網路，無論是搜尋引擎、社群影音平台、手機應用程式去接觸到廣大的客群，都是一個現代企業都必須去進行佈局的。 此外，傳統媒體通常很難進行比較細節的數據分析，只能透過收視率、報紙銷量等資訊去推估行銷成效。然而，數位行銷則是可以在網站、應用程式進行數據的搜集，能明確地追蹤到流量與銷量等數據，並藉由這些即時且高準確性的數據，去洞察問題與方向，以最快的速度找出可以改善的面向，產出決策，進而推動公司的績效成長。 數位網路的發展，也讓企業得以突破地域的限制，透過數位行銷，將品牌、產品行銷曝光至全世界，打破距離的限制，接觸到更多目標受眾，增強企業成長的動能。 不過值得留意的是，也因為網路的快速發展，負面的形象傳播也是極為迅速，所以企業的公關形象、品牌行銷的佈局，也必須將網路的口碑也納入規劃之中，要及時察覺不好的風向或是可能的危機，提早做好因應與準備。 也正是因為數位行銷是透過新興的科技去宣傳品牌或產品服務，因此在企業中執行數位行銷的人，是必須對新科技抱持好奇、學習心態，有時甚至需要拋開傳統的行銷觀念。於是也產生了大量職缺需求，常常是新設立的單位或是新的職缺去招聘有這方面專業的人員。 數位行銷的工作者需要的技能 數位行銷人會在日常工作中，應用各種現代化的工具，去提升工作效率與成效。以下是一些情境的舉例說明： 數據搜集：傳統的行銷會倚賴收視率、報紙銷量、傳單發放量、問卷搜集等方式去推估行銷成效，但準確度難以掌握。現代的數位行銷則會透過Google Tag Manager、SDK等工具去部署程式碼，讓數據追蹤可以常態、自動化地進行。 數據彙整分析、圖表製作：傳統的行銷在執行數據分析時，常使用Excel手動去彙整數據、產生圖表，數位行銷人則懂得結合Google Analyics4與Looker Studio等MarTech工具去分析數據、自動化產生視覺化的圖表。 行銷推廣：過去的行銷會著重於電視、廣播、報紙等媒體的採購，結合一些實體活動去推廣品牌、產品。現代的數位行銷則偏重於在網路上獲客，同時經營自然流量與付費流量，如搜尋引擎優化(SEO)、社群經營、廣告投放的操作，於是進一步會去學習基本的網頁架構、語法的概念，熟悉各個廣告後台的操作，如Google ads、Facebook ads、LineLap等，並結合數據分析工具去優化行銷的操作與策略。 社群經營：數位行銷人會在各個聚集大量人群的社交平台中，為品牌經營官方帳號，例如Facebook、Instagram、Line、Threads等，熟悉每個平台的後台操作，並結合數據去判斷各個平台合適的貼文內容、形式，找出能觸及最多使用者的方式，並隨著時間與數據去學習、調整貼文的內容、時間點與受眾溝通方式等。 圖片、影音製作： 傳統的行銷在製作圖片、影音素材時，網網會使用Adobe的工具去製圖、製作影片，或是尋求美術設計師、剪輯師的協助。現代的數位行銷人則懂得善用Canva或是AI工具去快速產生圖片、影片素材， 總結來說，數位行銷的工作者會多方去接觸、學習並應用各類MarTech工具，但並非上述的每個方向都會去認識，但至少會在自己專精、熟悉的管道中，運用數位工具去提升工作效率與成效，甚至能把預算更精準地使用在對的地方。對於需要數位轉型、或是新創的企業來說，非常需要這類的人才，讓整體行銷走向，長期而言是往對的方向進行。 數位行銷工作者所需具備的特質 現代科技是持續進化的，會不斷有各種工具推陳出新，因此數位行銷的工作者會需要對新的工具、應用、事物抱持好奇心與學習心態，不去害怕接觸新的工具，甚至能在接觸新工具時，能思考這個工具在工作場景、行銷場景可以做什麼樣的應用。所以不只是『學習』，更需要有把工具『導入』與『應用』的積極度與思維，同時也需要是一個『勇於嘗試』的人，對這類工作者來說，害怕的不是犯錯，而是無法從錯誤中學習。 我要怎麼開始接觸數位行銷？ 前面提到了許多數位行銷工具與應用場景，但其實不用過於害怕，對於一個剛開始接觸數位行銷的求職者而言，不一定急於馬上將所有工具都能熟悉與使用，可以先聚焦在其中一個方向的技能。 現在市面上對於各類Martech工具，已有許多『課程』可以去報名學習，除此之外，更重要的是需要一個『環境』。因此，首先在求職時，可以在104網站上以『數位行銷』、『SEO』、『廣告投放』、『社群行銷』等關鍵字進行搜尋，找出能提供自己成長舞台的職缺並投遞履歷，並在履歷中加入數位行銷人需要具備的特質。 接著在面試時，盡量多加詢問，確認這份職缺未來的工作內容，是否能聚焦在數位行銷上，同時確認公司有配置一定的預算與相應的規劃，若公司沒有配置數位行銷的主管，也至少要有導入數位工具的接受度，才能在日後的工作過程中，應用Martech工具去為提升成效，幫助公司成長的同時，也讓自己隨之成長。 數位行銷的職涯展望 在人生的過程中，難免會遇到好與不好的職場環境，但無論如何，都應該聚焦在是否能讓自己學習成長，如果確立要往數位行銷的路途上成長，那麼工作中是否能應用到MarTech工具就至關重要了。如果我們只是上過課程，但沒有在工作的過程中加以應用，那麼日久也會遺失掉這個技能。 在這個科技日新月異的年代，網路的使用者持續增加，未來企業對數位行銷人才的需求不會減少，甚至比起傳統的行銷企劃，成為這類人才能在求職的市場中更具競爭力。期望正要走上數位行銷之路的您，未來能積極、主動為公司導入數位行銷工具，在幫助企業數位轉型的過程中，也同時幫自己建立良好成長曲線，讓未來的職涯路更加順暢。 [joblist_plugin title='更多104【數位行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%95%B8%E4%BD%8D%E8%A1%8C%E9%8A%B7' amount='4']
【104職場力】・數位行銷

有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！