在職進修 — 數據分析 — EBA

課程介紹

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課程緣起

Excel 是大家都熟悉的工具,但你可能不知道,現代的 Excel,早已不再只是試算表,而是一個結合資料庫、演算法與智慧分析的強大平台。本課程將帶你掌握 Power Query  ETL 幫手、Power Pivot 的關聯式資料模型,以及 Dynamic Array 的程式化思維,讓你在沒有 IT 支援的情況下,打造可持續更新的資料處理與分析系統。

 

近年來,更由於生成式 AI 的發展,我們還可將上述功能與 AI 協作工具整合,快速生成公式、建立報表,甚至讓 AI 協助你完成複雜的分析專案。

對於所有想要想強化商業洞察、優化報表流程,或邁向資料分析專業之路的朋友,這門課將帶您認識 Modern Excel 的潛能,超越試算表「提升工作效率」的思維,邁向「提高決策品質」的的高階應用範式。

 

課程目標

  • 理解 Modern Excel 的核心框架,掌握 Power QueryPower Pivot  Dynamic Array 三大模組的角色與功能分工。
  • 從傳統試算表「以儲存格為單位拼湊報表」的邏輯,轉換為「系統性建立數據流,從中挖掘出洞見 ( Insights ) 的分析思維」。
  • 運用 Dynamic Array 函數進行程式化思考,體驗 Excel 新世代的自動化與陣列運算邏輯。
  • 學會利用 Power Query 進行資料前處理,包含資料合併、轉置、格式標準化與結構重塑。
  • 學會與 AI 協作,讓 AI 協助產生公式、驗證邏輯、解釋錯誤,提升分析與決策效率。
  • 從操作中提取完整的概念體系,為未來延伸自學,或與實際工作接軌,奠定穩固的基礎工程。

 

預期成果

  • 能開始自主以 Excel 建立具關聯式結構的輕量資料庫與自動化報表。
  • 能運用 Power Query 執行 跨資料來源的清理與整合,並能以 Power Pivot 進行建模與指標設計。
  • 能使用 Dynamic Array 函數,開發 具彈性與可重用的分析模板。
  • 能理解數據分析邏輯,從資料結構層面解決報表問題,而非僅停留在視覺呈現。
  • 能結合 AI 工具,快速生成公式、解釋錯誤、設計分析模型,展現 AI × Excel 的智慧協作效能。
  • 最終能以 Modern Excel 為核心,建立起一套 可持續更新、可驗證、可溝通的資料分析系統,真正從試算表使用者,轉型為資料分析思考者。

 

課程內容

課程單元課程內容大綱
環境與工具
  1. 商業數據分析流程
  2. 數據分析成熟度模型的迷思
  3. Excel變身路徑
  4. 生成式 AI 帶來的衝擊
從「編製報表」到「鑽研數據」
  1. 範例:柏拉圖 Pareto Chart 的分析邏輯與應用情境
  2. 複習基本工具能力
  3. Range 範圍」vs.Table 表格」
  4. 用組合圖說故事
  5. 探索樞紐分析的深層運算能力
  6. 檢視數據分布 (Distribution)
  7. 散布圖 Scatter Chart 結構與熱點
  8. 範例:電商關鍵指標組分群分析
  9. 動態常數線設置
  10. 回貼分群標籤
  11. 全解參照函數:VLOOKUP( )  XLOOKUP( )
  12. 摘要顯示分群結果
「動態陣列 Dynamic Array」生態系
  1. 破壞舊規則的「溢位範圍 Spill Range
  2. 「陣列」與「表格」配合的動態更新流程
  3. 基本動態陣列函數與功能:UNIQUE( )#FILTER( )
  4. 程式化的「真值表 Truth Table」運算邏輯
  5. 「陣列」與「儲存格」的連結函數 TEXTJOIN( )
  6. 「暴力」與「優雅」的解題姿態
  7. 以「動態陣列」為基礎的 Excel 新函數發展趨勢
商業模擬:用 Excel 打造我的微型資料倉儲
  1. 分析全流程:數據前處理 ( ETL ) + 數據建模圖表呈現
  2. 資料擷取與清理 — Power Query  ETL 魔法
  3. EXCEL 的資料載入路徑
  4. 「建模」的基本結構:Fact Table  Dimension Table 邏輯鏈
  5. 建立「資料關聯性」
  6. DAX 計算衍生指標
  7. 建立日期資料表
  8. 跨資料表樞紐分析
資料結構轉換
  1. 寬資料與長資料
  2. 「寬」轉「長」的核心邏輯與應用情境
  3. 從靜態月報表到動態全期追蹤
  4. M Code 進階應用 — 複製與修改查詢
  5. 資料整合:附加 (Append) 分期報表為單一資料集
  6. 多重視角分析:從長資料彈性展開新洞察
AI 協作數據分析
  1. 範例:RFM 分析
  2. RFM 分析的原理與應用情境
  3. Power Query 製備 RFM 資料
  4. k-means 執行 RFM 分析的原理與步驟
  5. 真正落地的 AI 應用:Vibe Coding 完成數據分析任務
  6. 口語編寫 Python 程式碼實現 k-means 運算

* 課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利

 

先備知識

  • 本課程直接切入現代 Excel 數據分析新功能,涵蓋的概念、結構與操作,與傳統Excel 試算表重疊不高。
  • 熟悉 Excel 試算表函數,有助於本課程的學習,但非絕對必要。

 

版本要求

  • Windows 環境之Excel 2019以上 (201920212024),或是 365 訂閱版。
  • Mac 環境並未支援 Power Pivot,不適用於本課程。

 

適合對象

  • 需要掌握數據分析與 AI 協作能力,以提高工作成效的營、管執行人員。
  • 需要掌握正確數據分析與AI協作概念,以界定問題、分配資源、管控品質的管理、決策者。

報名課程資訊

  • 本課程採線上報名,報名課程之學員將於開課前7~10天內收到e-mail通知,確認課程是否開課,若確認開課才需繳費
  • 服務時間:上班日09:00 至 17:30
  • 上課期間

    2026/05/14-2026/05/15
    四、五白天
    總時數12hr實體課程

    上課地點

    台北市復興南路一段390號2樓 MAP

    原價

    NT$12,000

    優惠價

    NT$7,200

常見問題

你可能想知道的問題
  • A.至少需達10人才予開課,本公司最晚於上課前一週通知是否開課。
    ※主辦單位得視報名情況而保留實際開課日期的變更權利

  • A.資展國際股份有限公司
    台北 : 台北市復興南路一段390號2、3樓
    桃園 : 桃園市中壢區新生路二段421號 (聖德基督學院)
    台中 : 台中市南屯區公益路二段51號18樓
    高雄 : 高雄市中正四路211號8樓之1
    ※上課地點與教室之確認,以上課通知函為主

  • A.本課程採線上報名,請至課程頁面報名。
    ※客服專線 : (02) 6631-6588、(02) 6631-6581

  • A.報名課程之學員將於開課前7天內收到e-mail通知,確認課程是否開課,確認開課才需繳費。
    ※政府計畫學費補助方案班級,則悉依計畫規定辦理

  • A.匯款方式可選擇信用卡、ATM匯款。
    - 以信用卡支付者 : 確定開班後會寄發訂單連結,請於指定繳費期限內完成線上刷卡
    - 以ATM匯款支付者 : 確定開班後會寄發繳費帳號,請於指定繳費期限內完成繳費
    ※課程若未如期開班,費用將全額退還

  • A.
    1)團報優惠 : 2-3人團報可打95折、4人(以上)團報可打9折優惠 (團報優惠與早鳥優惠可一併使用)
    2)每門課程會有早鳥報名優惠期限
    ※線上課程報名每個帳號僅提供一位學員報名,若為團報學員,每位皆必須完成線上報名,並於其他金額說明欄位註記「與XXX一起團報」,以利事後核對名單
    ※政府計畫學費補助方案班級,則悉依計畫規定辦理

  • A.
    1)已完成報名與繳費之學員,課程主辦單位將於開課三天前以E-mail方式寄發上課通知函;若課程因故取消或延期,亦將以E-mail方式通知,如未收到任何通知 ,敬請來電確認。
    2)已完成繳費之學員如欲取消報名,請於實際上課日前以信件通知業務承辦人,主辦單位將退還90% 課程費用。
    3)學員於培訓期間如因個人因素無法繼續參與課程,將依課程退費規定辦理之︰上課未逾總時數三分之一,欲辦理退費,可退還所有費用二分之一;上課逾總時數三分之一,則不退費。
    4)課程執行單位保留是否接受報名之權利。
    5)如遇不可抗拒之因素,課程主辦單位保留修訂課程日期及取消課程的權利。
    6)政府計畫學費補助方案班級,則悉依計畫規定辦理。

  • A.依資展國際股份有限公司 ISO 品質系統之「教育訓練服務程序」規定,本課程為短期班,參訓學員缺課未超過總時數五分之一者,結業時由本公司核發結業證書。

  • A.實體課程上課期間,每天都會提供午餐,學員不需自行準備或額外付費。(線上課程不提供)

  • 上課期間

    2026/05/14-2026/05/15
    四、五白天
    總時數12hr實體課程

    上課地點

    台北市復興南路一段390號2樓 MAP

    原價

    NT$12,000

    優惠價

    NT$7,200